VE ŠTAČKA INTELIGENCIJA

1. VEŠTAČKA INTELIGENCIJA Prof. Milan M. Milosavljević mmilosavljevic@singidunum.ac.rs Konsultacije: sreda 16 - 17 Asistent Mr Aleksandar Jevremović ajevremovic@singidunum.ac.rsKonsultacije:

4. Ocenjivanje

5. VEŠTAČKA INTELIGENCIJA • Pojam i istorijat veštačke inteligencije • Kontraverzni stavovi o ostvarljivosti VI • Osnovne podoblasti VI • Stanje oblasti i perspektive razvoja

6. POJAM VEŠTAČKE INTELIGENCIJE • Istorija čoveka je istovremeno i istorija napora da se razume na koji način mislimo, odnosno kako opažamo svet oko nas, kako ga razumemo, predvidjamo, odnosno kako izlazimo na kraj sa svetom koji je daleko kompleksniji od nas samih. • Oblast veštačke inteligencije ide jedan korak dalje: njen cilj je ne samo da razume ljudsku inteligenciju već i da izgradi veštačke inteligentne sisteme. • Interesantno je da se oblast VI po pravilu citira kao oblast u kojoj bi većina naučnika želela da radi.

7. POJAM VEŠTAČKE INTELIGENCIJE • VI trenutno obuhvata veliki broj podoblasti, od onih opšte namene kao što je obučavanje (learning) i percepcija, pa do specifičnih, kao što su igranje šaha, automatsko dokazivanje matematičkih teorema, pisanje poezije, medicinska dijagnostika i td. • VI sumira i automatizuje u okviru jedinstvene naučne discipline različite intelektualne zadatke i kao takva je potencijalno relevantna za bilo koju oblast ljudske intelektualne delatnosti. • U tom pogledu VI je istinski univerzalna naučna disciplina

8. POJAM VEŠTAČKE INTELIGENCIJE • I pored poluvekovne istorije (naziv potiče iz 1956. god) VI je i dalje oblast koju je teško precizno definisati. • Prikazaćemo četiri grupe mogućih pogleda na ovu oblast s obzirom na dihotomije po dimenziji ponašanja sistema i sposobnosti rezonovanja.

9. Kategorije o mogućim pogledima na VI

10. Sistemi koji misle kao ljudi • Mašine sa sposobnošću mišljenja u pravom smislu te reči, Haugeland, 1985 • Automatizacija aktivnosti koje su asocirane sa ljudskim mišljenjem, Bellman, 1978

11. Sistemi koji razmišljaju racionalno • Izučavanje mentalnih svojstava mišljenja pomoću računarskih modela, Chamiak & McDermott, 1985 • Izučavanje računarskih sistema koji mogu da opažaju, rezonuju i deluju, Winston, 1985

12. Sistemi koji deluju kao ljudi • Veština sinteze sistema koji obavljaju one funkcije koje zahtevaju inteligenciju, kad ih obavljaju ljudi, Kurzweil, 1990 • Izučavanje sinteze sistema koji pretenduju da obavljaju poslove u kojima su ljudi za sada bolji, Rich & Knight, 1991

13. Sistemi koji deluju racionalno • Račinarska inteligencija je disciplina koja se bavi sintezom inteligentnih agenata, Poole et all., 1998 • Veštačka inteligencija se bavi izučavanjem inteligentnog ponašanja veštačkih sistema (artifakta), Nilsson, 1998

14. Delovati ljudski • Tjuringov test (1950) • Da bi prošao Tjuringov test računar mora da poseduje svojstva: • Obrade prirodnih jezika (NLP) da bi mogao da komunicira • Reprezentacije znanja, da bi mogao da zapamti šta zna i šta je čuo

15. Tjuringov test

16. Tjuringov test • Testiranje se sastoji u pisanoj on line konverzaciji ispitivača sa mašinom u trajanju od 5 minuta. Ako 30% vremena mašina uspeva da zavara ispitivača, kažemo da je prošla Tjuringov test. • Tjuring je tvrdio da će do 2000 godine računari imati memoriju reda 10 na 9 jedinica i da će se moći napisati program koji prolazi ovaj test. U ovoj proceni je pogrešio. • Do sada ni jedan artifakt se nije ni približio granici prolaženja ovog testa. Stoga VI istraživači obraćaju malu pažnju na ovaj test.

17. Delovati ljudski • Automatskog rezonovanja, da bi na osnovu zapamćenih informacija znao da odgovara na pitanja i izvlači nove zaključke • Mašinskog učenja, da bi mogao da se adaptira na nove uslove, uoči i ekstrapolaira različite oblike u okruženju i svojoj internoj reprezentaciji

18. Delovati ljudski • U uobičajenom Tjuringovom testu nema fizičkog kontakta izmedju ispitivača i računara, budući da fizička simulacija čoveka nije neophodna za inteligenciju. • Medjutim postoji i tzv. totalni Tjuringov test, koji uključuje video signal, tako da ispitivač može da testira perceptualna svojstva ispitanika i sposobnost manipulacije u fizičkom svetu.

19. Delovati ljudski • Da bi se prošao totalni Tjuringov test, od računara se zahtevaju još dve dodatne sposobnosti: • Računarska vizija, opažanje objekata • Robotika, kretanje i manipulacija objektima u fizičkom svetu. • Ovih 6 pobrojanih disciplina, čine veći deo savremene VI.

20. Od 1991 Hju Lobner je ustanovio takmičenje sa nagradom od 100 000$ za autora prvog računarskog programa koji prodje Tjuringov test. • Svake godine se održava godišnje takmičenje sa manjim iznosima nagrada za autore programa koji su se najbolje pokazali na Tjuringovom testu.

21. Misliti ljudski: kognitivno modelovanje • 1960 “kognitivna revolucija": psihologija zasnovana na procesiranju informacija • Zahteva teorijsko modelovanje internih aktivnosti ljudskog mozga • Kako proveriti ove teorijske modele? To zahteva 1) Predvidjanje i testiranje ponašanja ljudskih ispitanika (top-down), ili 2) Direktna identifikacija na osnovu neuroloških merenja (bottom-up) • Oba pristupa (u širem smislu Kognitivna nauka i Kognitivna neuronauka) su danas izvan domena VI

22. Razmišljati racionalno: “zakon mišljenja" • Aristotel: šta je korektan proces mišljenja i obrazlaganja? • Više Grčkih filozofskih škola je razvilo različite forme logike: označavanje i pravila izvodjenja u rezonovanju • Postoji direktna linija preko matematike i filozofije do savremene VI • Problemi: • Nije svako inteligentno ponašanje odredjeno logičkim mišljenjem. • Šta je svrha mišljenja? Koje misli treba da posedujem?

23. Delovati racionalno • Pristup zasnovan na racionalnim agentima. • Ovde se pod agentima podrazumeva nešto što je u stanju da deluje • Potiče od Latinske reči agere – raditi • Računarski agenti – moderna oblast računarskih nauka. Razlikuju se od običnih programa po tome što poseduju autonomno upravljanje, opažanje i razumevanje okruženja, mogućnost adaptacije na promene

24. O NUŽNOSTI POJAVE VEŠTAČKE INTELIGENCIJE

25. Leibniz (1646-1716)

26. universal character

27. Stupnjevi saznanja po Lajbnicu • Claritas (Dekart) • Cognitio confusa • Cognitio distincta • Cognitio intuitiva ili adekvatno saznanje

29. Stupnjevi saznanja po Lajbnicu • Prvi uslov saznanja je neposredno imanje prisutnom jedne stvari. Tu prezentnost stvari kao nje same Lajbnic prema Dekartu naziva claritas. • Situacija u kojoj jasno saznajemo neku stvar, ali ne možemo jasno da kažemo u čemu se sastoji njena razlika prema drugim stvarima. Takvo saznanje Lajbnic naziva cognitio confusa, nerazdvojeno saznanje, ono koje ne shvata to što jedno odvaja od drugog, saznanje koje ne može da se legitimiše kao saznanje.

30. Stupnjevi saznanja po Lajbnicu • Suprotno cognitio confusa, imamo obrazloženo saznanje – cognitio distincta. Odredjenosti koje razlikuju jedno od drugoga su istovremeno one oznake jedne stvari po kojima možemo da je saznamo i prepoznamo. • Cognitio distincta ima svoje stupnjeve. Ono što jedna stvar jeste obuhvaćeno je definicijom. Ova se sa svoje strane sastoji od pojmova, kojima je opet potrebna definicija. Jednom u strogom smislu distinktnom saznanju, potreban je povratak na elementarne pojmove koji se dalje ne mogu razlagati. Takvo saznanje se naziva cognitio intuitiva ili adekvatno saznanje. Ono je teško i veoma se retko susreće. Od svih nauka matematika je ta koja ponajpre dovodi do adekvatnog saznanja, tj do vraćanja na jednostavne elemente.

31. Stupnjevi saznanja po Lajbnicu • Nominalne definicije ostavljaju otvorenim pitanje da li je stvar koja je definisana može da egzistira • Realna i kauzalna definicija u sebi istovremeno uključuje i saznanje mogućnog proizvodjenja stvari. • Bitno ili dovršeno saznanje (kauzalno-realno adekvatno saznanje)ono koje je svodivo na elementarne pojmove

32. Argument o nužnosti veštačke inteligencije • Prema tome, bitno ili dovršeno znanje o nama samima o našim pravim ljudskim potencijalima, po Lajbnicovoj teoriji stupnjeva saznanja, mora biti bitno ili dovršeno saznanje, odnosno mora rezultovati u znanju pravljenja veštačkog sistema -čoveka, sa inteligentnim svojstvima u najpotpunijem obliku, a to je u krajnjem i cilj veštačke inteligencije kao naučne discipline.

33. Otac modernog računarstva Charles Babbage (1791-1871)

34. Analitička mašina

35. Da li matematika trancendira ljudsko David Hilbert 1862 - 1943

36. Istraživači prve generacije XX veka bitni za razvoj veštačke inteligencije Alan Turing (1912-1954) Claud Shannon (1916-2001) Kurt Gödel (1906-1978)

37. KONTRAVERZNI STAVOVI O OSTVARLJIVOSTI VI • Centralno pitanje Da li mašine mogu da misle?(*) je oduvek privlačilo podjednakom snagom filozofe, naučnike, matematičare i inženjere. • Turing, A.M.,”Computing Machinery and Intelligence”, Mind, 59:433-460, 1950

38. Tjuring kaže da odgovor na ovo pitanje zavisi od toga šta podrazumevamo pod rečima može, mašina i misli. • Prva reč u pitanju (*), može, implicira široku interpretaciju: • principijelno može (može uopšte) • praktični može (konstruktivno može)

39. Searl,1980,1992 VI ljudskog nivoa nije moguća principijelno (nije moguća uopšte) na digitalnim računarima. • Newel, Simon, 1976, Hipoteza sistema fizičkih simbola (phyisical symbol system hypothesis): Sistem fizičkih simbola poseduje potrebnu i dovoljnu snagu za opštu inteligentnu akciju.

40. Newel, Simon, 1976.Sistemfizičkih simbola se sastoji od skupa entitija – simbola, koji grade složenije strukture simbola – izraze. Pored ovih struktura u sistemu su prisutni i procesi kreacije, modifikacije, reprodukcije i destrukcije, koji deluju na strukture simbola formirajući nove strukture. • Sistem fizičkih simbola je mašina koja generiše u toku svog rada stalno promenljivi skup strukturu simbola.

41. Radikalna verzija ovog stanovišta smatra ljudski mozak jednim digitalnim računarom, a svest računarskim programom. Svest je za mozak ono što je program za računar. • Searl,1980,1992: Demonstrira postupak kojim dokazuje nemogućnost VI ljudskog nivoa na digitalnom računaru. • Mozak uzrokuje svest • Sintaksa nije dovoljna za semantiku • Računarski programi su u potpunosti definisani svojom formalnom (sintaksnom) strukturom • Svest je intencionalna (poseduje mentalni sadržaj)

42. Iz ove 4 premise može se izvesti izmedju ostalih i sledeći zaključak: • Nijedan računarski program nije sam po sebi dovoljan da nekom sistemu omogući svest. • Ovaj zaključak je dalekosežan, budući da je projekat stvaranja svesti, jedino putem konstruisanja programa na digitalnom računaru, od početka osudjen na propast bez obzira na stepen tehnološkog razvoja.

43. Naredna reč u pitanju (*), je mašina. • Obično umesto mehaničke naprave podrazumevamo računar. • Sve dublje poznavanje bioloških sistema proširuje ovaj pojam. • Primer: Virus E6 Bacteriophage • Sekvenciranjem ljudskog genoma, da li i ljude možemo smatrati mašinama? • Ako da, tada sledi da mašine mogu misliti.

44. VIRUS E6 BACTERIOPHAGE proteinski omotač DNA ćelijska membrana BAKTERIJA

45. Poslednja reč u pitanju (*), je misliti. • Umesto razmatranja šta obuhvata pojam mišljenja Tjuring je predložio test na osnovu kog bi se za jednu mašinu moglo reći da je inteligentna i da može da misli. • U originalnoj verziji, mašina koja se podvrgava testu mora posedovati sposobnosti komuniciranja na prorodnom jeziku, reprezentacije znanja, automatsko rezonoanje i mašinsko učenje. • Tzv. Totalni Tjuringov test zahteva od mašine fizičku interakciju, percepciju i fizičku akciju.

46. SLABA I JAKA HIPOTEZA VEŠTAČKE INTELIGENCIJE

47. Slaba i jaka hipoteza veštačke inteligencije Slaba hipoteza veštačke inteligencije: • Moguće su mašine koje deluju kao da su inteligentne – inteligentne mašine. Jaka hipoteza veštačke inteligencije: • Moguće su mašine koje zaista mislite ( za razliku od simulacije mišljenja).

48. Slaba i jaka hipoteza veštačke inteligencije • Većina istraživača u domenu VI uzimaju slabu hipotezu VI kao tačnu, i dogod njihovi programi (sistemi) rade, ne interesuje ih da li oni simuliraju inteligenciju ili su zaista inteligentni.

49. Slaba hipteza VI: da li mašine mogu da deluju kao da su inteligentne? • Jasno je da odgovor na pitanje da li je VI moguća zavisi od toga kako je definišemo. • Sa čisto inženjerskog stanovišta, pitanje inteligentnih mašina je zapravo optimizacioni problem izbora najboljeg softverskog agenta za zadatu arhitekturu

50. Slaba hipteza VI • Za svaku zadatu digitalnu računarsku arhitekturu koja se sastoji od k bita memorije, postoji egzaktno samo 2 na k softverskih programa, i jedino što treba uraditi je da ih sve generišemo, testiramo i izaberemo najbolji. • Ovo je naravno praktično teško ostvarljivo za veliko k, ali filozofi se uglavnom interesuju za teorijske a ne praktične aspekte problema.