AI-2010 Day 12 - part 1 (Лекции 2010 года (rtf)), страница 2

Начальное состояние:

CL (C), CL (B), ON (C, A), ONT (A), ONT (B),

HEMP, HOLD (x)

Целевое состояние:

ON (C, B) & ON (A, C) [ & ONT (B) ]

Сложность достижения «целей»:

HEMP 1

CL (x) 2

ONT (x) 2

HOLD (x) 2

ON (x, y) 3

Операторы:

Pickup (x)

prec: ONT (x), CL (x), HEMP

res–: ONT (x), CL (x), HEMP

res+: HOLD (x)

Putdown (x)

prec: HOLD (x)

res–: HOLD (x)

res+: ONT (x), CL (x), HEMP

Stack (x, y)

prec: HOLD (x), CL (y)

res–: HOLD (x), CL (y)

res+: ON (x, y), CL (x), HEMP

Unstack (x, y)

prec: ON (x, y), CL (x), HEMP

res–: ON (x, y), CL (x), HEMP

res+: HOLD (x), CL (y)

Планирование способов достижения целевого состояния: ON (C, B) & ON (A, C)

Иерархическое планирование:

1.Планированине на высшем (3) уровне сложности:

{ Stack (C, B), Stack (A, C) } – предусловия пока не рассматриваем

2.Учет предусловий (планирование на других уровнях сложности):

HOLD (C), CL (A) – res+ оператора Unstack (C, A), CL (B) – выполняется [начальное состояние]

Stack (C, B)

HOLD (A) – res+ оператора Pickup (A), CL (C) – выполняется [res+ оператора Stack (C, B)]

Stack (A, C)

3. Окончательный план: { Unstack (C, A), Stack (C, B), Pickup (A), Stack (A, C) }

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ РОБОТЫ и ПРОМЫШЛЕННЫЕ РОБОТЫ

История. «Телетанки» – 30-е гг. ХХ века (предложил маршал Тухачевский);

Германия (во второй мировой войне) – около 7000 шт. Управление по радио. Проблемы.

Чернобыльская авария. Высокий уровень радиации выдерживали только отечественные роботы.

Наше время. Луноход (часто можно управлять с Земли), Марсоход (более актуально).

Подводные роботы (Балтийское море: разминирование, поиск химического оружия).

Война в Ираке (воздушная разведка – несколько сотен беспилотных ЛА).

Основные военные приложения: разминирование, разведка, санитарная служба (поиск раненых, экстренная медицинская помощь, эвакуация с поля боя).

Прогноз. Через 20 лет роботы – основной вид вооружений.

В последние годы понятие интеллектуальный робот в какой-то степени вытесняется близким понятием интеллектуальный агент.

Интеллектуальные Агенты

Термин Интеллектуальный Агент, ставший популярным около 10 лет назад, трактуется различными исследователями по-разному.

Обычно предполагается, что Интеллектуальный Агент:

- действует автономно или совместно с другими компьютерными/интеллектуальными системами;

- выполняет шаблонные предписанные действия и/или действия, требующие активности и учета состояния окружающей среды;

- в той или иной степени способен к обучению, корпоративным действиям; мобилен.

В работах, посвященных Интеллектуальным Агентам, указываются, в частности, следующие сферы их применения (и соответствующие технологии):

агенты, поддерживающие интеллектуальный пользовательский интерфейс;

мульти-агентные системы (и технологии «распределенного искусственного интеллекта»);

мобильные агенты (в том числе реализованные программно), которые могут общаться между собой и перемещаться в своем специфическом окружении (в частности, в компьютерных сетях).

Рассуждения в условиях неопределенности

«Любая традиционная логика обычно предполагает использование точных символов. Поэтому она применима не к земной жизни, а лишь к воображаемому небесному существованию» Б. Рассел.

Традиционная логика: из корректных предпосылок с помощью обоснованных правил вывода → новые гарантированно корректные заключения.

С помощью правил вывода количество известной информации монотонно увеличивается.

Реально: неопределенность, мера/степень доверия, мера доверия и выводы меняются в процессе работы.

Немонотонные рассуждения:

Заключения/выводы могут пересматриваться.

Допускается признание истинности некоторого факта на основе «здравого смысла» (как устроен мир обычно).

Допускается использование неточных и противоречивых данных.

Подходы:

1.Расширение логических формализмов.

Логическая абдукция.

Абдуктивный вывод: P → Q, если имеет место Q, то можно сделать вывод, что имеет место P (Q P).

Пример:

если двигатель не вращается и фары не горят (Q), то проблема в аккумуляторе или проводке (P)

[это неверно; возможно (но маловероятно), что поврежден стартер и перегорели все электролампы]

< P → Q, Q P >

Обратное верно:

если проблема в аккумуляторе или проводке (P), то двигатель не вращается и фары не горят (Q)

< P → Q, P Q >

2.Неточный вывод на основе фактора уверенности / нечеткие рассуждения / теория Демпстера-Шефера

3.Стохастические подходы (основанные на теореме Байеса).

Расчет вероятности верности гипотезы в условиях неполной и/или непредставительной выборки (на основе наблюдений известна лишь часть информации о событиях).

10