inteligenta artificiala curs1

Universitatea TRANSILVANIA din Braov

Facultatea de DESIGN de PRODUS i MEDIU

Departamentul de DESIGN de PRODUS, MECATRONIC i MEDIU

Marius LUCULESCU 2 din 39

Programul

de studii

Semestrul Curs Seminar Laborator Proiect

MT 7 2 - 2

Disciplina i propune s nzestreze studenii cu o serie de cunotine din domeniul inteligenei artificiale i sistemelor expert, necesare unui inginer, cum ar fi: nsuirea unor cunotine legate de logica Fuzzy, reele neurale, algoritmi genetici, cunoaterea principiilor de utilizare i elaborare a sistemelor expert etc.


1. INTRODUCERE: 1.1 Definiii; 1.2 Aplicaii; 1.3 Impact i previziuni; 1.4 Aplicaii ale IA; 1.5 Sinteza principalelor etape n dezvoltarea IA

2. Reele neurale: 2.1 Modelul neuronului natural i al celui artificial; Variante de arhitecturi ale reelelor neurale; 2.2 Perceptronul; 2.3 Regula de nvare Widrow-Hoff; 2.4 Backpropagation.

3. Noiuni despre logica Fuzzy: 3.1 Variabile lingvistice; Valori lingvistice; Funcii de apartenen; 3.2 Regulatoare Fuzzy: Structura unui regulator Fuzzy; Proiectarea unui regulator

Fuzzy; Fuzzyficare; Inferen; Defuzzyficare. 3.3 Aplicaii; Exemple.

4. Algoritmi genetici: problematic, aplicaii, instrumente


1. Introducere n Matlab.

2. Utilizarea Toolbox-ului de reele neurale din MATLAB

3. Utilizarea de pachete de proiectare i simulare a logicii Fuzzy


1. Dumitriu, A., Luculescu, M.C.; Inteligen artificial, Editura Universitii Transilvania din Braov, 2010.

2. Florea, A.M.; Elemente de Inteligen Artificial, volumul I: Principii i Modele, Univ. "Politehnica", Bucureti, 1993

3. Florea, A.M.; Boangiu, A.G.; Bazele logice ale inteligenei artificiale, Univ. "Politehnica", Bucureti, 1994

4. *** Turbo Prolog; Owner's Handbook, Borland International Inc., Scotts

Valley, CA, USA

5. Dumitrescu, D.; Principiile inteligenei artificiale, Editura Albastr, Cluj-Napoca, 1999

6. Zaharia, M., Hospodar, A., Sisteme expert, Editura Lux Libris, Braov, 1999

7. Masalagiu, C., Ibnescu, L., Andrei, t., Practica programrii n Turbo-Prolog, Univ. Al.I.Cuza, Iai, 1998

Scris - teorie (50%) , test laborator (50%) note peste 4.50 la ambele seciuni


Inteligena artificial (IA) este una dintre disciplinele tiinifice i tehnice cu cea mai rapid dezvoltare din istorie.

Conferina de la Dartmouth College din 1956 este considerat ca fiind momentul oficial al naterii IA

n prezent se cheltuiasc, pe plan mondial (n rile dezvoltate - S.U.A., Japonia, rile Uniunii Europene), miliarde de dolari pentru activitile de cercetare n IA, activiti care implic cteva zeci de mii de cercettori i mai multe sute de companii de software.


Principala explicaie a acestui succes rezid din succesul pe care produsele IA l-au obinut pe pia:

sisteme expert care conin segmente importante din domeniul cunoaterii i capacitatea de a raiona a celor mai buni experi;

sisteme pentru procesarea limbajului natural, care servesc pentru extragerea datelor din baze largi de date sau pentru realizarea de

traduceri de texte;

roboi inteligeni: roboii industriali din generaia III i multe tipuri de roboi mobili, capabili s se adapteze i s lucreze n medii parial sau complet necunoscute i de multe ori ostile,

arme sofisticate care identific intele i i adapteaz traiectoria i parametrii de zbor pentru a obine maximum de eficien etc.

Ultimele decenii au coincis cu dezvoltarea unor domenii noi ale IA: maini cu autonvare, reele neurale, sisteme de raionament bazat pe cazuri, algoritmi evolutivi.


Ce este Inteligena Artificial?

Fr ndoial c nu poate fi dat un singur rspuns la aceast ntrebare i nu exist o singur definiie, care s fie acceptat de toi specialitii.

La sfritul anilor 80 un cercettor n domeniu, Negrotti, a prezentat participanilor la o conferin internaional de IA un chestionar prin care le cerea o definiie a IA. A primit 180 de rspunsuri, dintre care cele mai multe erau diferite, semnificativ fiind i faptul c doi dintre cei care au rspuns la chestionar au oferit 16 definiii distincte.


Folosind metode statistice a putut extrage trei definiii principale:

IA este tiina utilizat pentru a face calculatoarele inteligente, respectiv pentru le face capabile s execute aciuni care n mod normal necesit inteligen uman.

Scopul IA este acela de a nelege mai bine modelul inteligenei umane.

Scopul IA este acela de a construi maini care se comport inteligent, prin micrile i aciunile lor, ntr-un mediu variabil i parial necunoscut.


"Prinii" IA pot fi considerai:

John McCarthy de la Dartmouth College,

Marvin Minsky de la Massachusetts Institute of Technology,

Alen Newell i Herbert Simon, ambii de la Carnegie Mellon University,

care s-au ntlnit n 1956 la Conferina de la Dartmouth College, unde McCarthy, primul care a folosit noiunea de inteligen artificial, a enunat conjectura (conjectur = prere, supoziie, bazat pe presupuneri, pe ipoteze) posibilitii simulrii cu ajutorul calculatorului a oricrui comportament uman:

Orice aspect al nvrii sau orice alt caracteristic a inteligenei umane poate fi descris suficient de precis, astfel nct o main s o poat simula.


Aceti deschiztori de drumuri n domeniul inteligenei artificiale au ncercat i au reuit s realizeze programe care s permit prelucrarea simbolic a informaiilor folosind metodele logicii.

I.A. simbolic are ca motto ipoteza sistemului fizic simbolic (Newell i Simon, 1965), conform creia un sistem fizic simbolic, deci un proces de raionament bazat pe un model simbolic intern, are mijloacele necesare pentru aciuni inteligente.

*General Problem Solver = GPS

*Program pentru jocul de ah

Activitatea mental reprezint, pur i simplu, ndeplinirea unei secvene bine definite de operaii, numit frecvent algoritm


I.A. simbolic

Creierul uman este capabil de raionamente superioare fa de un calculator datorit complexitii superioare a algoritmilor acestuia

*Testul Turing

Modelul logicii simbolice a dominat cu autoritate cercetrile de Inteligen Artificial pn la jumtatea anilor 80.

n momentul de fa aceast direcie este oarecum n impas, i se apreciaz c rezultatele ei au fost modeste, fa de uriaele investiii fcute pe parcursul mai multor decenii.


Modelul conexionist

A ctigat teren o a doua direcie, care se bazeaz pe ideea c se pot construi maini inteligente pornind de la modele ale creierului uman i ale activitii neurale.

*McCulloch i Pitts au propus n 1943 un model extrem de simplu al unui neuron artificial

Acest model a fost folosit de Rosenblatt pentru realizarea unei reele neurale artificiale, numit perceptron (1959), capabil s modeleze procese simple de nvare i s rezolve aplicaii simple de clasificare i recunoatere.

Noua direcie nu a strnit ns imediat interesul specialitilor, fiind abandonat la jumtatea anilor 60 i reluat doar la nceputul anilor 80.


Modelul conexionist

Au fost propuse noi modele de reele neurale, care s-au dovedit capabile s rezolve probleme foarte complexe, cum ar fi recunoaterea cuvintelor, sinteza vorbirii, recunoaterea formelor etc.

n momentul de fa direcia conexionist pare a fi mai promitoare.

*Abordare simbolic sau prin interconectare?


Dintre multiplele domenii de cercetare ale IA pot fi enumerate:

1. Reprezentarea cunoaterii. Pentru rezolvarea problemelor complexe sistemele cu inteligen artificial au nevoie de mecanisme specializate pentru reprezentarea cunoaterii i manipularea ei.

2. Percepie. Este un element al inteligenei i se refer la capacitatea unui sistem de a forma un model al mediului cu

care conlucreaz prin intermediul informaiilor senzoriale.

Percepia artificial se bazeaz pe informaii furnizate de traductori i senzori, prelucrate cu mijloace tehnice. Percepia artificial poate fi parial sau integral. La percepia integral sistemul tinde spre observarea i reinerea tuturor caracteristicilor mediului, iar la cea parial se observ i rein numai anumite caracteristici.


3. Raionament, planificare. Este instrumentul (motorul) care conduce la decizii pe baza cunotinelor de care dispune un sistem inteligent.

4. Decizie. Capacitatea de a decide este un atribut al sistemelor

inteligente. Ea se refer la abilitatea sistemelor de a alege, pe baza informaiilor obinute din mediu, un comportament tactic compatibil cu planul general strategic care le

direcioneaz activitatea. Decizia se bazeaz pe baza de cunotine a sistemului, pe percepie i pe raionament.

5. nvare. Caut s nzestreze sistemele de IA cu capacitatea de a modifica ele nsele baza lor de cunotine i de a-i mbogi cunotinele, fr intervenie uman, pentru a mbunti rezultatele pe care i le propun.


6. Procesarea limbajului natural. Poate fi interpretat din dou puncte de vedere: nelegerea limbajului natural, presupune recunoaterea semnificaiei semantice a unui anumit text, iar generarea vorbirii permite construirea unor fraze corecte i complete n baza unor informaii existente.

Generarea vorbirii este mult mai facil dect nelegerea limbajului natural i sunt accesibile pe pia sisteme de generare a vorbirii de bun calitate, pentru multe limbi i voci diferite. Extrapolnd acest domeniu, pentru unele

sisteme inteligente, de exemplu pentru roboii umanoizi, pot fi importante recunoaterea i generarea gesturilor.


7. Vedere artificial. Include echipamentele, algoritmii i programele destinate achiziiei, prelucrrii i interpretrii imaginilor.

8. Roboi inteligeni. Sunt att roboii industriali din generaia a III-a, care i desfoar activitatea pe baza unui scop i nu a unui program memorat anterior i la care baza de cunotine este separat de motorul de raionament, ct i foarte muli roboi mobili, cu diferite mijloace de locomoie (pe roi, pitori, trtori, zburtori, subacvatici etc.), capabili s se deplaseze, s se orienteze i s i ating scopurile n medii total sau parial necunoscute.


1. Sisteme expert

Sistemele care combin reprezentarea i nmagazinarea ntr-o baz de date a cunotinelor unui expert dintr-un anumit domeniu, n cele mai multe cazuri sub form de reguli IF-THEN, cu un motor de inferen (inference engine), respectiv un algoritm capabil s realizeze raionamente i s trag concluzii pe baza acestor reguli, se numesc SISTEME EXPERT.

Primul sistem expert celebru a fost MYCIN, utilizat n medicin pentru diagnosticarea infeciilor bacteriene. Alte sisteme cunoscute din medicin sunt INTERNIST (boli interne) i CASNET (tratamentul glaucomului). Dou exemple de sisteme expert din chimie: DENDRAL pentru analiza automat a spectrogramelor; DIPMETER ADVISOR pentru prospeciuni petroliere.


Schema de principiu a unui sistem expert

1. Sisteme expert


Domenii n care au fost implementate cu mult succes sisteme

expert:

Medicin;

Inginerie i fabricaie;

Agricultur;

Diagnosticare de defecte i depanare;

Servicii pentru clieni;

Finane;

Administraie;

Domeniul militar (n S.U.A. reprezint una dintre principalele surse de fiinanare a IA, cu zeci de sisteme expert n funciune).

1. Sisteme expert


Aceste sisteme, aprute mai recent, tind s elimine anumite dezavantaje i limite ale sistemelor expert, bazate numai pe reguli (Rule-Based Reasoning), dintre care se pot enumera:

Dificultatea achiziiei unui volum suficient de cunotine, de sute i chiar mii de reguli, de la un expert, din care multe nu sunt adecvate rezolvrii problemei;

Pierderea memoriei: dac un sistem expert se confrunt dup un interval scurt de timp cu o problem identic, el va trebui s parcurg aceleai sute i mii de reguli, chiar dac soluia precedent a fost greit;

Imposibilitatea rezolvrii unei probleme care nu se ncadreaz n reguli.

2. Sisteme de raionament bazat pe cazuri (Case-Based Reasoning Systems = CBR)



Schema de principiu a

unui sistem de

raionament bazat pe cazuri



La baza CBR a stat o concluzie important din psihologie, respectiv aceea a separrii cunotinelor n dou mari grupe: generice i episodice.

Cunotinele generice sunt de cele mai multe ori exprimate prin reguli (dac presiunea crete, atunci deschide supapa de siguran).

Multe dintre cunotinele omului sunt episodice, adic raportate la experiene, care la rndul lor sunt legate de alte experiene. Aceste experiene dirijeaz raionamentul i aciunile, n special n rezolvarea unor probleme complexe.

Justiia se bazeaz pe cazuri, medicii, profesorii, antrenorii, depanatorii de echipamente se raporteaz la alte cazuri.

Sunt preferai acei experi care nu se bazeaz doar pe reguli, ci i pe experiena lor.



Un caz reprezint o experien memorat, care include informaii despre strategiile care funcioneaz i cele care dau gre.

Rezultatul adaptrii unui caz conduce la soluionarea unei probleme, iar aplicarea acestei soluii la o problem din lumea real va genera un nou caz, care va fi adugat la sistemul de cazuri din memorie, n vederea unei utilizri ulterioare.



Elaborarea unui CBR ridic cteva probleme complexe:

Ce informaii trebuie memorate pentru fiecare caz?

Cum s fie structurate cazurile n memorie?

Ce indexare s fie utilizat pentru extragerea celui mai apropiat caz posibil din sute sau mii de cazuri?

Cum s se identifice caracteristicile relevante care s ateste similitudinea cazurilor?

Cum s se adapteze un caz pentru noua soluie?


Nu se vor avea n vedere aici cazurile spectaculoase de maini inteligente, materializate prin roboi inteligeni, arme inteligente, vehicule autonome sofisticate, vzute n jurnale de actualiti i filme, ci maini i aparate care ncep s ptrund n viaa de zi cu zi a omului: aparatur electrocasnic, aparatur cine-foto i video, roboi pentru servicii, maini i instalaii din fabricaia flexibil etc.

Ce se nelege prin inteligena unei astfel de maini?

Inteligena este capacitatea unei maini de a cunoate i modela procesul i automatizarea lui n anumite limite, de a trage concluzii i de a le influena n sensul impus de scopul urmrit.

3. Maini i aparate inteligente


Aceasta inteligen presupune o serie de premize legate de structurarea automatizrii pe mai multe nivele ierarhice;

Baz de cunotine, cuprinznd:

cunotine cantitative (fapte);

cunotine calitative (reguli);

Strategii de inferen (raionament);

Comunicare:

intern, cu modulele interne;

extern, cu operatorul i/sau alte maini i calculatoare.

3. Maini i aparate inteligente


1854 George Boole public lucrarea The Investigation into the Laws of Thought, n care formuleaz principiile unei algebre a logicii propoziiilor.

1879 Gottlob Frege elaboreaz logica predicatelor, ca baz pentru demonstrarea teoremelor.

1937 Alonzo Church i Alan Turing demonstreaz, independent, aa numita tez Church-Turing, care afirm c toate problemele rezolvabile pot fi reduse la un set de algoritmi.

1945 John von Neumann definete conceptul de calculator cu program memorat.

1945 J. W. Mauchley i J. P. Eckert construiesc primul calculator ENIAC, cu tuburi electronice, de 1000 de ori mai rapid dect

calculatoarele cu relee electro-mecanice.

1948 Nobert Wiener public lucrarea Cybernetics, care descrie tiina controlului i comunicaiei n sisteme vii i maini.


1950 Alain Turing afirm c un calculator se comport inteligent, dac el poate convinge un om c este un semen de al su (faimosul test Turing).

1951 Marvin Minsky i Dean Edmonds construiesc prima reea neural artificial.

1955 IBM dezvolt primul calculator cu tranzistoare (cu 2200 tranzistoare n locul celor 1200 de tuburi ale lui ENIAC).

1955 n S.U.A. este produs prototipul unei maini de tipul unui robot, pentru aplicaii industriale.

1956 John Backus i un grup de cercettori de la IBM dezvolt limbajul FORTRAN, primul limbaj stiinific de programare.

1956 S. Ulam elaboreaz MANIAC 1, primul program de calculator capabil s nfrunte cu succes un om la ah.

1956 John McCarthy utilizeaz pentru prima dat termenul de Inteligen artificial, cu ocazia unei conferine la Dartmouth College.


1957 A. Newell, J. C. Shaw i H. Simon dezvolt programul GPS General Problem Solver.

1958 John McCarthy i Marvin Minsky nfiineaz la Massachusetts Institute of Technology (M.I.T.) un laborator de Inteligen artificial.

1958 John McCarthy lanseaz LISP, unul din primele programe de IA, care este folosit, pe scar larg, i n prezent.

1958 Este nfiinat DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), care va finana n urmtoarele decenii numeroase proiecte n domeniul IA.

1959 Este realizat primul circuit integrat de ctre firma Texas Instruments, care pune bazele realizrii calculatoarelor electronice din generaia treia. Astfel, n 1960 vor fi n exploatare circa 6000 de calculatoare.


1962 Frank Rosenblatt public lucrarea Principles of Neurodynamics n care definete perceptronul cu element de procesare de baz al unei reele neurale.

Anii

1960

Reelele neurale ale acestui deceniu constau dintr-un numr redus de neuroni, organizai pe unul sau dou nivele. Se demonstreaz matematic limitele acestor reele.

1963 Analiza sintactic a lui Susumo Kuno analizeaz numrul mare de ambiguiti sintactice i semantice ale limbii engleze, relevant n acest sens fiind propoziia Time flows like an arrow Timpul zboar ca o sgeat.

1965 La Stanford University este lansat proiectul DENDRAL coordonat

de B. Buchannan, E. Feigenbaum i J. Lederberg, laureat al premiului Nobel. Primul sistem expert DENDRAL ncorporeaz ample cunotine legate de analiza structurii moleculare. La nceputul anilor 1970, este finalizat un alt proiect Meta-DENDRAL,

care genereaz, prin nvare, noi reguli pentru DENDRAL.


1965 J. A. Robinson pune bazele deduciei automate i a demonstrrii automate a teoremelor, elabornd principiul rezoluiei.

1972 n cadrul limbajului de programare SMALLTALK este

implementat cu succes un prim model de programare

orientat pe obiecte. 1974 Firma INTEL dezvolt primul microprocesor de 8 bii

(INTEL8080).

1974 Edward Shortliffe finalizeaz teza sa de doctorat, un sistem expert cu o baz de cunotine bazat pe reguli, destinat s asiste medicii n diagnosticarea infeciilor sangvine i n prescrierea antibioticelor adecvate. Sunt utilizai factori de certitudine (Certainty Factors) pentru realizarea

raionamentului. Cercetri ulterioare, continuate pn la nceputul anilor 1980, au dezvoltat programul cu alte sisteme

importante, cum ar fi TEIRESIAS i EMYCIN.


1975 Un domeniu important de cercetare n I.A. este medicina, fiind

utilizate patru sisteme expert importante n domeniu: PIP,

CASNET, MYCIN i INTERNIST. 1978 Digital Equipment Corporation (DEC) i Carnegie-Mellon

University ncep dezvoltarea programului XCON, un sistem

expert destinat configurrii sistemelor de calcul, care intr n exploatare curent la nceputul anilor 1980 i permite DEC economii de milioane de dolari. La nivelul anului 1987 sistemul

expert conine deja peste 10.000 de reguli i nlocuiete, cu rezultate mai bune, 300 de specialiti.

Anii

1980

Sunt elaborate un mare numr de programe cadru (shells) pentru sisteme expert, destinate s faciliteze dezvoltarea unor sisteme expert concrete. Sistemele expert utilizate au baze de

cunotine care cuprind n jur de 1000 de reguli.


1984 Comunitatea European lanseaz ESPRIT, un program de 5 ani, cu un buget de 3 miliarde DM, avnd scopul de a dezvolta

calculatoare inteligente.

1982 Modelul reelelor neurale revine n for. J. J. Hopfield (reele Hopfield, 1982) i D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, R. J. Williams (Backpropagation, 1986) descriu noi tipuri de reele neurale, capabile s depeasc limitele anterioare.

1984 La Universitatea Waseda din Tokyo se finalizeaz construcia robotului umanoid WABOT-2 (75 kg), capabil s citeasc partituri muzicale cu camerele video montate n ochi i s le interpreteze la pian.

1985 J. Kolodner introduce tehnologia Case-Based Reasoning

(CBR), care stimuleaz utilizarea experienei acumulate ntr-un anumit domeniu.


1986 Noi sisteme de vedere artificial determin o mic revoluie n medicin, permind medicilor s vad imagini din interiorul corpului i creierului uman.

1990 Piaa sistemelor expert a crescut la circa 800 milioane de dolari (de la 4 milioane n 1981), iar numrul roboilor industriali implementai n producie a crescut la cteva sute de mii, de la cteva sute n 1970.

1992 Este considerat anul de referin pentru dezvoltarea algoritmilor genetici. Primul program care implementa un

algoritm genetic a fost elaborat de J. H. Holland la nceputul

anilor 1970.

Anii

1990

Un calculator nvinge campionul mondial de ah ntr-un meci direct.


Cteva previziuni interesante pentru nceputul secolului 21

Telefoane capabile s traduc vor permite oamenilor din ntreaga lume, care vorbesc limbi diferite, s comunice ntre ei;

Sisteme senzoriale vor converti vorbele n imagini vizuale pentru persoanele care sufer de surzenie;

Sisteme portabile cu vedere artificial vor permite nevztorilor s citeasc i s se orienteze n spaii nchise;

Proteze automate vor facilita persoanelor paralizate mersul i urcatul scrilor;

Maini autonome (fr pilot) vor comunica cu alte vehicule i cu senzorii de pe osea, asigurnd deplasarea pe traseul dorit, n condiii de siguran deplin;

Calculatoarele vor domina sectorul educaiei; ntregul sector de producie va fi coordonat de un numr

restrns de tehnicieni i experi etc. 2020-

2070

Un calculator va trece testul Turing, demonstrnd un grad de

inteligen de nivelul celei umane.

inteligenta artificiala curs1

Documents