ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ 2014 7.1 7.3 12/14

Podobné dokumenty
ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ /14

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ /14

1. Znalostní systémy a znalostní inženýrství - úvod. Znalostní systémy. úvodní úvahy a předpoklady. 26. září 2017

Úvod do expertních systémů

Základy umělé inteligence

Expertní systémy T3: principy expertních systémů P. Berka, /19

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ /14

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ /14

určité kognitivní (poznávací) schopnosti, které umožňují řešit problémy, učit se, přizpůsobovat se, zobecňovat apod.

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ /14

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ , 5.1 a 5.2 8/14

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ /14

Pokročilé operace s obrazem

Expertní systémy. 1. Úvod k expertním systémům. Cíl kapitoly:

Usuzování za neurčitosti

SYSTÉMOVÁ METODOLOGIE (VII) Kybernetika. Ak. rok 2011/2012 vbp 1

5.1.7 Informatika a výpočetní technika. Časové, obsahové a organizační vymezení. ročník hodinová dotace

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ. Mgr. Vladislav BEDNÁŘ /14

MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ

Informační a komunikační technologie

PROGRAMOVÁNÍ ROBOTŮ LEGO MINDSTORM S VYUŽITÍM MATLABU

Kybernetika. vznikl koncepční rámec kybernetiky

Systémy pro podporu rozhodování. Hlubší pohled 2

Expe xp rtn t í n í sys s t ys é t my m PSY 481

PSYCHICKÉ VLASTNOSTI SCHOPNOSTI A INTELIGENCE

Datová věda (Data Science) akademický navazující magisterský program

MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ

Inovace výuky prostřednictvím ICT v SPŠ Zlín, CZ.1.07/1.5.00/ Vzdělávání v informačních a komunikačních technologií

Inteligence. PaedDr. Mgr. Hana Čechová

Seznam úloh v rámci Interního grantového systému EPI

Jak efektivně přednášet v době e-learningu

Virtuální ověřování výroby Robotika Process Simulate Virtual Commissioning Virtuelle Inbetriebnahme

H. Dreyfuss: What computers can t do, 1972 What computers still can t do, J. Weizenbaum. Computer power and human reason, 1976

Třídy složitosti P a NP, NP-úplnost

Počet vyučovacích hodin za týden 1. ročník 2. ročník 3. ročník 4. ročník 5. ročník 6. ročník 7. ročník 8. ročník 9. ročník

UITS / ISY. Ústav inteligentních systémů Fakulta informačních technologií VUT v Brně. ISY: Výzkumná skupina inteligentních systémů 1 / 14

Od Průmyslu 4.0 k Myšlení 4.0

Kognitivní informatika očima studentů

Umělá inteligence (1. přednáška)

Historie a vývoj umělé inteligence

Spojení a kontakty: Střední průmyslová škola strojní a elektrotechnická a Vyšší odborná škola, Liberec 1, Masarykova 3, příspěvková organizace

Identifikace nadání z pohledu poradenské praxe. PhDr. Pavla Picková PPP pro Prahu 1,2 a 4

Základy algoritmizace

Architektura počítačů

Bakalářský studijní obor informatika

Algoritmus. Přesné znění definice algoritmu zní: Algoritmus je procedura proveditelná Turingovým strojem.

ŘEŠENÍ PROJEKTOVÝCH ÚLOH S MODELOVÁNÍM A SIMULACÍ ZAŘÍZENÍ A PROCESŮ VE VÝUCE

Systémy pro podporu. rozhodování. 2. Úvod do problematiky systémů pro podporu. rozhodování

Ostravská univerzita v Ostravě. Katedra informatiky a počítačů prf.osu.cz/kip

Inovace ICT kurikula. SPOLEČNOST 4.0 A JEJÍ VLIV NA STŘEDNÍ ŠKOLSTVÍ Plzeň

VÝUKOVÝ MATERIÁL. Bratislavská 2166, Varnsdorf, IČO: tel Číslo projektu

IUVENTAS Soukromé gymnázium a Střední odborná škola, s. r. o. Umělá inteligence. Jméno: Třída: Rok:

ADAPTIVITA INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ INFORMATION SYSTEM ADAPTIVITY

Znalostní technologie proč a jak?

2. Mechatronický výrobek 17

Struktura e-learningových výukových programù a možnosti jejího využití

ROBOTIKA M3A 2018/2019 ING. VLADIMÍR VYHŇÁK

1. Učební osnovy Informační a komunikační technologie. ŠVP - učební osnovy - Karlínské gymnázium, Praha 8, Pernerova 25

Emergence chování robotických agentů: neuroevoluce

Robotika průmyslové roboty. Vypracoval: Bc. Ludvík Kochaníček Kód prezentace: OPVK-TBdV-AUTOROB-KE-3-STZ-KOH-002

Aplikovaná informatika

Spojení OntoUML a GLIKREM ve znalostním rozhodování

METODICKÝ APARÁT LOGISTIKY

Expertní systémy. Typy úloh: Klasifikační Diagnostické Plánovací Hybridní Prázdné. Feingenbaum a kol., 1988

KET/ZPI - Zabezpečení podnikových informací

Specializace Kognitivní informatika

Ambasadoři přírodovědných a technických oborů. Ing. Michal Řepka Březen - duben 2013

Vývoj vědeckého myšlení

Téma 48 (dříve 47) Martin Staviař, 16. srpna 2006

VLIV PODNIKOVÉ KULTURY

POČÍTAČOVÁ FORMALIZACE MENTÁLNÍCH MODELŮ METODAMI PRAVDĚPODOBNOSTNÍHO JAZYKOVÉHO MODELOVÁNÍ

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA

Informační a komunikační technologie

Reálné gymnázium a základní škola města Prostějova Školní vzdělávací program pro ZV Ruku v ruce

PEDAGOGICKÁ FAKULTA OSTRAVSKÉ UNIVERZITY PODMÍNKY PŘIJÍMACÍ ŘÍZENÍ PRO AKADEMICKÝ ROK 2017/2018

Vývoj moderních technologií při vyhledávání. Patrik Plachý SEFIRA spol. s.r.o.

Formálnílogickésystémy pro aplikaci v informatice Martin Žáček

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ DATABÁZOVÉ SYSTÉMY ARCHITEKTURA DATABÁZOVÝCH SYSTÉMŮ. Ing. Lukáš OTTE, Ph.D.

Václav Matoušek KIV. Umělá inteligence a rozpoznávání. Václav Matoušek / KIV

Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám

Zvyšování kvality výuky technických oborů

Automatizační a měřicí technika (B-AMT)

UMĚLÁ INTELIGENCE URČENO PRO VZDĚLÁVÁNÍ V AKREDITOVANÝCH STUDIJNÍCH PROGRAMECH EVA VOLNÁ

PROPOJENÍ VĚDY, VÝZKUMU, VZDĚLÁVÁNÍ A PODNIKOVÉ PRAXE. PhDr. Dana Pokorná, Ph.D. Mgr. Jiřina Sojková, Státní zámek Sychrov,

Modulární systém dalšího vzdělávání pedagogických pracovníků JmK v přírodních vědách a informatice CZ.1.07/1.3.10/ Brožura dobré praxe

Informace pro výběr bakalářského oboru

Testování použitelnosti co to obnáší

Pojem algoritmus. doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava

Bakalářský studijní obor hospodářská informatika

MYCIN, Prospector. Pseudodefinice [Expertní systémy, Feigenbaum a kol. 1988] oblasti kvality rozhodování na úrovni experta.

Informatika pro 2. stupeň

OSA. maximalizace minimalizace 1/22

MORAVSKÁ VYSOKÁ ŠKOLA OLOMOUC TEORIE SYSTÉMŮ

čtyřleté gymnázium a vyšší stupeň osmiletého gymnázia

Hrát si a učit se proč ne?

Střední odborné učiliště Domažlice, škola Stod, Plzeňská 322, Stod

Role experimentu ve vědecké metodě

Máte již dobře vyzbrojeného firemního SYNTETIKA?

Nikolić Aleksandra Matěj Martin

Umělá inteligence a rozpoznávání

Transkript:

ZÁKLADY PROGRAMOVÁNÍ Mgr. Vladislav BEDNÁŘ 2014 7.1 7.3 12/14 Co je vhodné vědět, než si vybereme programovací jazyk a začneme programovat roboty. 1 / 18 0:40

Umělá inteligence Umělá inteligence (UI) vlastně spojuje mnoho oborů (minimálně informatiku, kybernetiku, psychologii, matematiku). Umělá inteligence se jako vědní disciplína za posledních 40 let neustále zdokonaluje a vyvíjí. Výraz inteligence je vždy spjat s chováním a zpracováváním informací. Jde tedy o zpracování již dříve naučených a získaných informací či dovedností a jejich přizpůsobení na danou situaci, kterou se snažíme řešit. 2 / 18 0:40

Definice inteligence a umělé inteligence Definicí, co to vlastně inteligence je, je mnoho a doposud nedošlo ke sjednocení názorů. "Inteligence je schopnost zpracovávat informace, tedy všechny dojmy, které člověk vnímá." (J. P. Guilford, dlouholetý prezident Americké psychologické společnosti) "Inteligence je vnitřně členitá a zároveň globální schopnost individua účelně jednat, rozumně myslet a efektivně se vyrovnávat se svým okolím." (David Wechsler) 3 / 18 0:40

Inteligenční kvocient (IQ) Toto hodnocení zavedl a popularizoval německý psycholog Stern [Štern] v roce 1912, který pro porovnávání inteligence u lidí stanovil vzorec, který říká, že vydělíme mentální věk (změříme jej testem) věkem biologickým. IQ = Mentální věk Biologický věk * 100 Průměrné hodnocení IQ bylo stanoveno na hodnotě 100. Tento výpočet lze pro jednoduchost používat, ale čím je člověk starší, tím více vstupují do hry i další faktory v podobě zkušeností a intuice. Proto se při testování používá více metod. 4 / 18 0:40

Počátky umělé inteligence Za první významnější počátky počítačové umělé inteligence můžeme považovat její nasazení v NASA a to při jejím používání u raket a družic. O největší rozvoj v umělé inteligenci se však postarala armáda. Roku 1950 Norbert Wiener přišel na to, že vlastně všechna inteligentní rozhodnutí jsou založena na principu zpětné vazby (feedback). 5 / 18 0:40

V roce 1955 Newell a Simon vyvinuli The Logic Theorist, mnohými považovaný za první UI program. Tento program, který reprezentoval každý problém jako Tree (stromový) model, se ho pokoušel vyřešit tak, že našel větev, jejíž výsledek byl s největší pravděpodobností ten správný. V roce 1956 John McCarthy, který je považován za otce UI, zorganizoval konferenci pro všechny, které zajímala strojová inteligence. V roce 1958 John McCarthy uvedl svůj nový objev, jazyk LISP, který se užívá dodnes. 6 / 18 0:40

Od 70. let se postupně dostávají na výsluní programy označované jako expertní systémy. Tyto programy jsou díky rozvoji výpočetního výkonu dnešních počítačů v současné době nasazovány i v normálním životě (třeba vaše komunikace s virtuálním operátorem, či lékařské poradenské systémy). Rozvoj fotografických čipů kamer, výkonnější a stále levnější procesory daly další směr umělé inteligenci a její nasazení ve výrobních linkách, řízení křižovatek, ostraze objektů a podobně. Umělá inteligence se dostává postupně do každodenního života. 7 / 18 0:40

Definice umělé inteligence Je množství definic, co je to vlastně umělá inteligence. Základ asi položil Alan Turing otázkou mohou stroje myslet?, kterou převedl z oblastí filozofických spekulací na exaktnější úroveň. Vytvořil základy pro test počítacího stroje a jeho zařazení, zda se jedná již o umělou inteligenci. Za myslící podle něj prohlásíme PC nebo robotický výtvor tehdy, když jeho chování nebudeme schopni rozeznat od chování člověka. 8 / 18 0:40

Turingův test Ve své původní podobě vychází Turingův test z tzv. imitační hry, ve které, jde o to, odlišit dva lidi podle pohlaví. Pozorovatel, na jehož pohlaví nezáleží, má proti sobě např. ženu a muže, který předstírá, že je žena. Trojice lidí spolu nepřijde do fyzického kontaktu, sedí v oddělených místnostech a zprostředkovatel mezi nimi přenáší popsané lístky. Turingův test spočívá v tom, že imitátorem člověka by byl počítač. Vyvstává tedy otázka, zda-li dokáže počítač simulovat chování ženy stejně dobře jako muž. 9 / 18 0:40

Různé definice umělé inteligence Umělá inteligence je věda o vytváření strojů nebo systémů, které budou při řešení určitého úkolu užívat takového postupu, kterýkdyby to dělal člověk-bychom považovali za projev jeho inteligence (1967 Minsky). UI je označení uměle vytvořeného jevu, který dostatečně přesvědčivě připomíná přirozený fenomén lidské inteligence. UI se zabývá problematikou postupů zpracování poznatků osvojováním a způsobem použití poznatků při řešení problémů. 10 / 18 0:40

Expertní systémy Expertní systémy jsou počítačové programy, simulující rozhodovací činnost experta při řešení složitých úloh a využívající vhodně zakódovaných, explicitně vyjádřených znalostí, převzatých od experta, s cílem dosáhnout ve zvolené problémové oblasti kvality rozhodování na úrovni experta (Feigenbaum 1988). Expertní systémy tvoří znalostní inženýři, kteří společně s odborníky v daném oboru studují chování reálného systému. Snaží se formulovat pravidla a zákonitosti, aby je mohli nadeklarovat v podobě pravidel, kterými se bude řídit systém. 11 / 18 0:40

Charakteristické rysy expertních systémů Oddělení znalostí a mechanismu pro jejich využívání. Znalosti experta jsou uloženy v bázi znalostí odděleně od inferenčního mechanismu. To umožňuje vytvářet problémově nezávislé (prázdné) expertní systémy (expert system shells), kde jeden inferenční mechanismus může pracovat s různými bázemi znalostí. Předem je dána pouze strategie využívání znalostí z této báze řídící mechanismus neboli inferenční mechanismus 12 / 18 0:40

Neurčitost (nejistota) v bázi znalostí a neurčitost (nejistota) v datech. Expertní systém musí být schopen využívat nejistých znalostí, tj. znalostí s přidělenou mírou důvěry v jejich platnost nejistota v bázi znalostí. Zde se pak objevují pojmy jako často, většinou, které je potřeba kvantifikovat (např. v nějaké škále od určitě ano přes nevím, až k určitě ne, nebo nějakým zavedeným bodovým systémem). 13 / 18 0:40

Dialogový režim a báze dat. Expertní systémy jsou nejčastěji konstruovány jako tzv. konzultační systémy. Uživatel komunikuje se systémem způsobem dotaz systému - odpověď uživatele obdobně, jako s lidským expertem. Jedná se vlastně o komunikační bránu. Expertní systém je počítačový systém hledající řešení problému v rozsahu určitého souboru tvrzení nebo jistého seskupení znalostí, které byly formulovány experty pro danou specifickou oblast. 14 / 18 0:40

Typy architektur expertních systémů Diagnostické expertní systémy provádějí výběr dat s cílem určit, která z možností z předem stanovených možností nejlépe odpovídá reálným údajům vstupujícím do systému. Plánovací expertní systémy. Jsou jimi obvykle řešeny takové úlohy, kdy je znám cíl řešení a počáteční stav a systém má využitím dat o konkrétním řešeném případu nalézt posloupnost kroků (operátorů), kterými lze cíle dosáhnout. Výsledkem činnosti plánovacího systému v případě pohybu robota je návrh případných možných řešení, která jsou nějak ohodnocena. 15 / 18 0:40

Hybridní systémy se vyznačují kombinovanou architekturou, poněvadž částečně využívají principů diagnostických, částečně plánovacích systémů. K hybridním systémům řadíme například inteligentní výukové systémy či systémy monitorovací. Tyto systémy mají největší využití v robotice. Prázdné expertní systémy jsou expertní systémy (diagnostické, plánovací), bez báze znalostí a bez báze dat. Doplněním báze znalostí k prázdnému systému se systém teprve orientuje na řešení příslušné problematiky. Dodáním báze dat je pak vždy řešení konkrétního případu. 16 / 18 0:40

POUŽITÉ ZDROJE KŘIVÝ, Ivan a Evžen KINDLER. SIMULACE A MODELOVÁNÍ 1: Přírodovědecká fakulta. OSTRAVSKÁ UNIVERZITA, 2003. Přírodovědecká fakulta. Robot: Robůtek. [online]. [cit. 2013-06-26]. Dostupné z: http://sti.discipline.ac-lille.fr/technologiecollege HABIBALLA, Hashim. UMĚLÁ INTELIGENCE: UČEBNÍ TEXTY OSTRAVSKÉ UNIVERZITY. Ostravská Univerzita, 2004. Distanční studijní opora. Téma umělá inteligence: Vývojový diagram Elizy. [online]. [cit. 2013-06-26]. Dostupné z:http://www. phil.muni.cz/fil/sci-fi/osnova07.html OBLASTI VYUŽITÍ UMĚLÉ INTELIGENCE: Porozumění přirozenému jazyku. In: [online]. [cit. 2013-06-26]. Dostupné z: http://majdulenka.webzdarma.cz/umi/jazyk.htm 17 / 18 0:40

Konec Děkuji všem přítomným za pozornost. Autor : Vladislav Bednář Kontakt : bednar@sse-najizdarne.cz Vytvořeno : 5. 2. 2014 Střední škola elektrotechnická, Ostrava, Na Jízdárně 30, příspěvková organizace 18 / 18