МИИ_1_17 (C) (лекции)

Introductionand Scope:Contributors’SlidesСОДЕРЖАНИЕ2Основные темыn  Определениеискусственногоинтеллектаn  Основные этапы развитияинтеллектуальных программn  Примеры интеллектуальныхпрограмм из разных эпохn  Концепции интеллектуальнойдеятельности человекаСтруянский3Краткий план1.

Что предстоит изучать1. Определение понятия AI (Artificial Intelligence)2. В чем состоит подход MIT к решению задач3. Модель требует представления4. Метод “generate and test”2. История AI1. Начало истории – высказывание Ады Лавлейс"The analytical engine has no pretensions to originateanything. It can do whatever we know how to order it toperform."2. Суть теста Тьюринга3. Программа Элиза (ELIZA)4. Система Deep BlueМихайлишин4Термины5Глоссарийn  Artificialintelligence – искусственныйинтеллектn  Generate and test approach – методперебораn  Symbolic integration – символьноеинтегрированиеn  Expert system – экспертная системаn  Regression line – разделительнаялиния при линейной регрессииСтруянский6TERMSPerception – восприятиеn  Representation – представлениеn  Constraints – ограниченияn  Redundant – избыточныйn  Rule-based expert system –экспертная система на основе правилn  Imagination – воображениеn Савостин7n  Perception– восприятиеn  Gratuitously – беспричинноn  Speculations – размышленияn  Submission – представлениеn  Apparatus – устройствоМартиросян8Основные терминыArtificial Intelligence – algorithms enabled by constraintsexposed by representations that support models targeted atthinking, perception, action (all together).(Перевод: Искусственный интеллект – это алгоритмы,полученные из ограничений, которые появились изпредставлений моделей, ориентированных намышление, восприятие и действие.)Попов К.9Определение ИИ10Определение ИИ (Prof.Patrick Henry Winston)Искусственный интеллект – это совокупностьалгоритмов, основанных наограничениях, полученных в результатепредставлений, которые подкрепляютмодель, ориентированную насвязанные вместемышление, восприятие и действие.Асирян11Что изучает ИИ?Алгоритмы, основанные на ограничениях,выявленных в ходе представлениявзаимосвязанных моделей мышления,восприятия и действия.Примеры:n  представление модели в задаче офермере, лисе, гусе и зерне: диаграммасостояний;n  определить, от какого дерева лист: метод(алгоритм) “generate and test”.Галкина12Main things to study AI}  Thinking,} perception, actionModels} Representation}  Constraints} ЕлоновAlgorithms13Main things to study AIn  Thinking,perception, action –мышление, восприятие, действиеn  Modelsn  Representationn  Constraints– ограниченияn  AlgorithmsЕлонов14What is AI?Artificial intelligence is aboutrepresentations that support the makingof models to facilitate an understandingof thinking, perception, and action.Булгакова15What do we mean by AI?Попов В.16DefinitionWhat is artificial intelligence?Artificial intelligence is algorithmsenabled by constraints exposed byrepresentations that making modeltargeted at thinking perception action.Цзян Лей17История развития ИИ18История развития ИИn n n n n n 1950 – Алан Тьюринг издает статью “Computing Machinery andIntelligence”, в которой представил тест Тьюринга.1961 – Джеймс Роберт Слейгл разработал программу SAINT (SymbolicAutomatic INTegrator) для решения задачи символьного интегрирования.1961 – Марвин Ли Минский издает статью “Steps Toward ArtificialIntelligence”.1966 – Джозеф Вейценбаум написал программу ELIZA, котораяпародирует диалог с психотерапевтом.1970-е – в Стэндфордском университете была написана экспертнаясистема MYCIN для диагностики бактериальной инфекции крови,основанная на правилах.1997 – суперкомпьютер Deep Blue выиграл матч в шахматы у чемпионамира Гарри Каспарова.Асирян19История ИИn n n n n n n n 1842 – Ада Лавлейс: текст первой “компьютерной программы” вкомментариях к переводу работы Луиджи Менабреа;1950 – Алан Тьюринг: статья “Вычислительные машины иразум”, в которой предложена идея теста Тьюринга;1961 – Марвин Минский, “Шаги к искусственному интеллекту”:главные проблемы дисциплины;1961 – Джеймс Слейгл: символьное интегрирование, системаSAINT;1966 – виртуальный собеседник Eliza;1970-80 – экспертные системы;1980-90 – коммерческое применение разработок в области ИИ;настоящее время – “the age of the right way”, можно попроситьсистему что-то представить.Галкина20The beginning of AIn n n n n Lady Lovelace, the world's first programmer, who wroteprograms about 100 years before there were computers to runthem.

Even in 1842, people were hassling her about whethercomputers could get really smart. And she said, "Theanalytical engine has no pretensions to originate anything. Itcan do whatever we know how to order it to perform.“Alan Turing in 1950 wrote paper, which introduced Turing test.Marvin Minsky in 1960 wrote a paper, titled "Steps TowardArtificial Intelligence“. Some time later he and his studentJames Slagle wrote a program that did symbolic integration.Program Eliza which can speak with the user.Expert system, which did diagnosis of bacterial infections ofthe blood.Булгакова21История искусственногоинтеллектаn  1842 – Ада Лавлейсn  1950 – Алан Тьюрингn  1960 – Марвин Минскийn  1966 – ELIZAn  Дальше: аналогии, машинноезрение, обучение, экспертныесистемы…Сальников22Задача о фермере23Правильное представлениепроблемыАсирян24Problem of farmer, fox,goose and grainn n n Once upon a time a farmer went to a market andpurchased a fox, a goose, and a bag of beans.

Onhis way home, the farmer came to the bank of ariver and rented a boat. But in crossing the river byboat, the farmer could carry only himself and asingle one of his purchases: the fox, the goose, orthe bag of beans.If left unattended together, the fox would eat thegoose, or the goose would eat the beans.The farmer's challenge was to carry himself and hispurchases to the far bank of the river, leaving eachpurchase intact. How did he do it?Цзян Лей25SolutionЦзян Лей26Representations thatsupport modelsn n n n n Для решения задачи важно правильное представление модели.В качестве примера рассматривается задача о фермере, лисе,гусе и зернышке.Представлением может быть картинка фермера или поэма(возможно хокку), описывающая ситуацию.Но это плохие варианты, хорошее представление должновключать в себя информацию о расположении участников.Предлагается использовать граф, в котором вершины (16 штук)– это возможные состояния, а дуги – переходы между ними:Шрамов27Farmer-fox-goose-grainpuzzleThis is a river crossing puzzle.n  Problem:Ø  The farmer can carry only himself and a single one ofhis purchases: the fox, the goose, or the bag of beans.Ø  If left unattended together, the fox would eat thegoose, or the goose would eat the beans.n  Solution (Fr – farmer, Fx – fox, Gs – goose, Gr – grain):n Савостин28Generate and test29Generate and TestМартиросян30Generate and testПростейший метод решения задач.Генератор создает решение, после чегооно проверяется на наборе тестов.Генератор должен иметь определенныесвойства: не быть избыточным, бытьспособным усваивать информацию.Простое – не значит бесполезное.Сальников31Generate and testmethodГенератор должен быть информативным,но не избыточным (не давать одно и тоже решение дважды).n  Примером может служить определениедерева по форме его листьев с помощьюсоответствующей книги.Шрамовn 32Generate and testКузьмин33Кузьмин34Кузьмин35Importance of vision36Importance of visionQuestion:How many countries in Africa does theEquator cross?Answer:???It doesn’t seem to be a simple task…Попов В.37Importance of visionAnd what if we have a look at this?Попов В.38How does it work?Попов В.39How many countries in Africadoes the Equator cross?n  Itis some kind of a miracle.n  Without it’s understanding, nature ofintelligence can not be understood.Попов К.40ВОПРОСЫ41Questionsn  Whenwas the dawn of AI?n  Whatis the difference between trivialand simple?n  WhatЕлоновis the Rumpelstiltskin Principle?42n  Какиеэтапы развития ИИ былиназваны в лекции?n  Какиевы можете привести примерыиз дальнейшей истории развитияИИ?Булгакова43n  Whatis the difference between simpleand trivial?n  Inwhat age are we now ?Мартиросян44Возможные вопросы1.