Sztuczna Inteligencja

Sztuczna Inteligencja

Literatura obowiązkowa

▪

J.S. Zieliński, Inteligentne systemy w

zarządzaniu, PWN, Warszawa 2000;

▪

B. Stefanowicz, Sztuczna Inteligencja i

Systemy Eksperckie, Oficyna Wydawnicza
SGH 2002;

▪

J. Mulawka, Systemy ekspertowe, WNT

Warszawa 1996;

▪

W. Flakiewicz, Systemy informacyjne w

zarządzaniu, Beck Warszawa 2002.

Sztuczna Inteligencja

Literatura uzupełniająca

▪

E. Rich, K. Knight, Artificial Intelligence,

McGraw-Hill 1991;

▪

Turban E.,Aronson J., Decision Support

Systems and Intelligent Systems, Prentice
Hall 1998;

▪

Klein M.., Mathlie L.B., Expert Systems a

decision support approach with applications
in management and finance, Addison-
Wesley Publishing Company 1990;

▪

Scott A.C. Clayton J.E., Gibson L.E., A

practical guide to knowledge acquisition,
Addison-Wesley Publishing Company 1991

Sztuczna Inteligencja

Literatura uzupełniająca c.d.

▪

J. Arabas, Wykłady z algorytmów

ewolucyjnych, WNT, Warszawa 2001;

▪

M. Lasek, Data Mining zastosowania w

analizach i ocenach klientów bankowych,
Oficyna Wydawnicza “Zarządzanie i Finanse”,
Warszawa 2002;

▪

R. Tadeusiewicz, Sieci neuronowe,

Akademicka Oficyna Wydawnicza RM,
Warszawa 1993;

▪

E. Gatnar, Symboliczne metody klasyfikacji

danych, PWN, Warszawa 1998

Sztuczna Inteligencja

Definicje

Sztuczna Inteligencja - to dziedzina
informatyki dotycząca metod i technik
wnioskowania symbolicznego przez komputer
oraz symbolicznej reprezentacji wiedzy
stosowanej podczas takiego wnioskowania

Feigenbaum cyt. J. Mulawka, Systemy ekspertowe, WNT
Warszawa 1996

Sztuczna Inteligencja - wszelkie badania
dotyczace aspektów zwiazanych z
problemami inteligencji, prowadzone
metodami realizacji technicznej lub
teoretycznych rozwiązań
wykorzystujących formalizm
matematyczny

Dziurnikowski, Informatyka, 1979, nr 3

Sztuczna Inteligencja

Definicje

Sztuczna Inteligencja jest tą częścią
informatyki, która bada procesy rozumowania
symbolicznego i niealgorytmicznego oraz
zajmuje się reprezentacją symbolicznie ujętej
wiedzy.

Forsyth R., Expert systems - Principles and Case Studies ,
Chapman and Hall, Univ. Press Cambridge 1984

Sztuczna Inteligencja - zespół środków
informatyki, ułatwiających nabywanie i
wykorzystywanie wiedzy wynikającej z
oddtwarzania okoliczności, które doprowadziły
do znanych skutków, w celu określenia
czynników i działań niezbędnych dla
spowodowania skutków pożądanych

Olejniczak J, Sztuczna Inteligencja z filozoficznej perspektywy,
Problemy 1991, nr 6

Sztuczna Inteligencja

Historia

▪

Jackues de Vaucanson (1709- 1782) - słynny

konstruktor sztucznych automatów imitujących
zachowanie żywych organizmów;

▪

Alan Turing (1912 - 1954) -w 1936 opracował

teoretyczny model tzw. maszyny Turinga, test
Turinga.

▪

McCulloch W.S.,Pitts W. , A logical calculus of

the ideas Immament in nerwous activity.
Bulletin of Mathematical Biophysics, 1943 -
teoretyczne podsatwy do utworzenia
sztucznych sieci neuronowych;

▪

Norbert Wiener (1984 - 1964) - jako pierwszy

wysunął hipotezę że inteligentne zachowanie
jest wynikiem działania mechanizmu ze
sprzężeniem zwrotnym;

Sztuczna Inteligencja

Historia

▪

John McCarthy (ur 1927) - twórca pojęcia

sztucznej inteligencji (1956) - “The Darthmouth
summer research project on artificial
intelligence”, twórca języka LISP;

▪

Newel A. Simone H.A. :GPS - a program that

simulates human thought, Addison Wesley
Publishing Company 1963

▪

J. Weizenbaum (1967) - ELIZA - pierwszy

chatterbot

▪

Uniwersytet Stanford (1972) - powstają

pierwsze systemy ekspertowe: MYCIN i
PROSPECTOR

▪

J.H Holland, Adaptation in Natural and

Artificial Systems, University of Michigan Press,
1975 - podstawy do tworzenia algorytmów
genetycznych;

Sztuczna Inteligencja

Historia

▪

Christopher Langton (1987) - konfrenecja

“Evolution, Games and Learning: Models for
adaptation in machines and nature” - po raz
pierwszy pojawia się pojęcie Sztuczne Życie
(Artificial Life)

▪

1997 Gari Kasparow przegrywa pojedynek

szachowy z systemem informatycznym;

Sztuczna Inteligencja

Obszary zainteresowań

▪

Systemy ekspertowe

▪

Procesy percepcji (wizja, słuch, dotyk)

▪

Robotyka

▪

Automatyczne uczenie

▪

Reprezentacja niepewności i niewiedzy w systemach

informatycznych

▪

Sztuczne sieci neuronowe

▪

Algorytmy genetyczne

▪

Rzopoznawanie języka naturalnego

▪

Sztuczne życie

▪

Data mining

Sztuczna Inteligencja

Klasy systemów

▪

Systemy transakcyjne

▪

Systemy biurowe

▪

Systemy informacyjne zarządzania

▪

Systemy wspomagania decyzji

▪

Systemy wspomagające

kierownictwo (Executive Information
Systems)

▪

Systemy inteligentne

Sztuczna Inteligencja

Programy tradycyjne a inteligentne

Programy
tradycyjne

▪

Przetwarzanie

numeryczne

▪

Algorytmiczny zapis

działań

▪

Przetwarzanie

wsadowe lub
interaktywne

▪

Możliwość sprawdzenia

poprawności działania
programu

▪

Rozwój programu na

podstawie specyfikacji

▪

Przedstawianie i

wykorzystanie danych

▪

Wykorzystanie baz

danych

Programy

inteligentne

▪

Przetwarzanie

symboliczne

▪

Deklaratywny zapis

wiedzy

▪

Interaktywne otoczenie

programowe

▪

Brak możliwości

sprawdzenia poprawności
działania programu

▪

Rozwój programu na

podstawie prototypu

▪

Przedstawianie i

wykorzystanie wiedzy

▪

Wykorzystanie baz wiedzy

Sztuczna Inteligencja

Ramowy konspekt wykładu

▪

Systemy ekspertowe

▸

Pojęcia podstawowe

▸

Wiedza i zagadnienia z nią związane

▸

Struktura SE

–

Baza wiedzy

–

Mechanizm wnioskowania

–

Interfejs użytkownika

▸

Metody reprezentacji wiedzy

▸

Narzędzia tworzenia SE

▪

Inżynieria wiedzy

▸

Cykl życia SE

▸

Metodologia tworzenia SE

▸

Feasibility Study dla SE

▸

Model konceptualny SE

▸

Zagadnienia implementacyjne

▸

Konserwacja SE

Sztuczna Inteligencja

Ramowy konspekt wykładu

▪

Reprezentacja niepewności w SE

▸

Teoria Bayesa

▸

Teoria pewności

▸

Teoria zbiorów rozmytych

▸

Teoria Dampstera-Shafera

▪

Automatyczne uczenie się systemów

▸

Metoda Quinlana

▸

Algorytmy genetyczne

▸

Uczenie ze wzmocnieniem

▸

Sztuczne sieci neuronowe

▪

Heurystyki i przeszukiwanie przestrzeni

wiedzy

Sztuczna Inteligencja

Ramowy konspekt wykładu

▪

Data Mining

▸

Analiza dyskryminacyjna

▸

Regresja logistyczna

▸

Drzewa klasyfikacyjne

▸

Generowanie reguł rozmytych

▸

Analiza skupień

▸

Sieci neuronowe

▸

Analiza korespondencji

▪

Czy możliwe jest utworzenie świadomego

systemu sztucznego ?

▸

DARWIN III

▸

Chatterboty

▸

Sztuczne Życie

▸

Darwin III i NOMAD