Искусственный интеллект

Глава 11: Искусственный интеллект

11.1 Машины и интеллект
11.2 Распознавание изображений

0-

Интеллектуальный агент

Агент: “Устройство”, которое реагирует на раздражители из окружающей среды
Датчики(Sensors)
Актюаторы(Actuators)
Большая часть

Уровни интеллектуального поведения

Рефлекс: действие предопределенное реакцией на входные данные
Более интеллектуальное

Рисунок 11.1 Головоломка "Восьмерка" с расположением фишек, соответствующим правильному решению

Рисунок 11.2 Машина для решения головоломки "Восьмерка"

Подходы к исследованию в искусственном интеллекте

Технический путь
Результативно-ориентированный
Теоретический путь
Имитационно-ориентированный

Тест Тьюринга

Тест: Опросчик общается с испытуемым посредством терминала.
Суть теста: Сможет ли

Распознавание изображений

Сравнение с эталоном
Обработка изображений
Коррекция контуров
Нахождение областей
Сглаживание
Анализ изображений

Обработка языка

Синтаксический анализ
Семантический анализ
Контекстный анализ

Рисунок 11.3 Семантическая сеть

Компоненты порождающей системы

1. Набор состояний
Стартовое (или начальное) состояние
Целевое состояние
2. Набор

Рассуждения для поиска

Граф состояний: Все состояния и порождения
Дерево поиска: Запись переходов

Рисунок 11.4 Небольшая часть графа состояний для головоломки "Восьмерка"

Рисунок 11.5 Дедуктивные рассуждения, представленные в контексте порождающей системы

Рисунок 11.6 Головоломка в промежуточном состоянии

Рисунок 11.7 Пример дерева поиска

Рисунок 11.8 Последовательность порождений записанная в стек для следующего выполнения

0-

Эвристические методы

Эвристика: Практическое правило для принятия решений
Требования для хорошей эвристики
Должно

Рисунок 11.9 Еще один вариант смешанного состояния головоломки

Рисунок 11.10 Алгоритм работы системы контроля , использующий эвристический метод

Рисунок 11.11 Начало эвристического метода

Рисунок 11.12 Дерево поиска после двух проходов цикла

Рисунок 11.13 Дерево поиска после трёх проходов цикла

0-

Рисунок 11.14 Полное дерево поиска созданное нашей эвристической системой

Обработка практических знаний

Представление и хранение
Доступ к релевантной информации
Метаосмысление
Необоснованное предположение
Фрейм задачи

Обучение

Имитация
Обучение с учителем
Набор тренировок
Представление

Генетические алгоритмы

Начинается с генерации случайных объединений пробных решений:
Каждое решение это

Искусственные нейронные сети

Искусственные нейроны
Каждый вход умножается на весовой коэффициент.
Выход равен 1,

Рисунок 11.15 Нейрон живой биологической системы

Рисунок 11.16 Процессы происходящие в блоке обработки

Рисунок 11.17 Графическое представление блока обработки

Рисунок 11.18 Нейронная сеть с двумя различными программами

Рисунок 11.20 Структура ALVINN

 Ассоциативная память

Ассоциативная память: Поиск информации, относящейся к информации под рукой
Одно направление

Рисунок 11.21 Искусственная нейронная сеть, осуществляющая ассоциативную память

Рисунок 11.22 Шаги, приводящие к стабильной конфигурации

Робототехника

Действительно автономные роботы требуют прогресса в восприятия и рассуждения.
Важные шаги, сделаны