MESTERSÉGES INTELLIGENCIA

Méret: px

Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "MESTERSÉGES INTELLIGENCIA"

Tivadar Molnár
5 évvel ezelőtt
Látták:

1 MESTERSÉGES INTELLIGENCIA MESTERSÉGES ÉLET Orás s LászlL szló

2 Bevezetés Definció Áttekintés Célok Pozitívumok Alkalmazások

3 Bevezetés > Definció Áttekintés Célok Pozitívumok Alkalmazások Definició: mesterséges életnek nevezzük azokat, az ember által előáll llított modelleket, melyek segíts tségével élő szervezeteket, et és ezek időbeli evolúci cióját t szimulálj lják vagy reprezentálj lják

4 Bevezetés Definció > Áttekintés Célok Pozitívumok Alkalmazások Áttekintés: a mesterséges élettel foglalkozó tudomány magában foglalja úgy a számítógép által szimulált lt életfolyamatokat, mint a mesterségesen létrehozott l proteinek és s más, m az élettel kapcsolatba hozható molekulák modellezését

5 Bevezetés Definció > Áttekintés Célok Pozitívumok Alkalmazások Áttekintés: A közös k s ebben a sokrétű,, rengeteg különböző gyakorlati alkalmazással rendelkező tudományban egy iteratív, generáci ciónként nt változv ltozó, ágens populáci ció koncepciójának nak az alkalmazása

6 Bevezetés Definció Áttekintés > Célok Pozitívumok Alkalmazások Célok: az ágensek vagy ágens populáci ciók fejlődésének, változv ltozásának tanulmányoz nyozása

7 Bevezetés Definció Áttekintés > Célok Pozitívumok Alkalmazások Célok: egy valós s világbeli jelenség, folyamat tanulmányoz nyozása egy zárt, z tetszés s szerint konfigurált, számítógép által irány nyított közegbenk

8 Bevezetés Definció Áttekintés Célok >Pozitívumok Alkalmazások Pozitívumok: Ezáltal elkerülhet lhető a való világban létező egyedeken folytatott kísérletezés. Eddig, kivitelezhetetlen vagy erkölcsi akadályokba ütköző kisérltek elvégz gzése (természetes kiválaszt lasztódás, s, Lamarck evolúci ció).

9 Bevezetés Definció Áttekintés Célok Pozitívumok Alkalmazások Alkalmazások: Mesterséges kémiak kémiai reakciók k modellezése Hangya kolónia optimalizálás Gráfkeres fkeresési si feladatokra visszavezethető problémák Genetikus algoritmusok Optimális megoldást közelk zelítő algoritmus keresése se

10 Bevezetés Definció Áttekintés Célok Pozitívumok Alkalmazások Alkalmazások: Genetikus programozás A felhasználó által definiált program automatikus kifejlesztése se Raj intelligencia Önszervező,, decentralizált lt szimuláci ciója Evolúci ciós s művészetm Az alkotások kereszteződnek

11 Modellezési módszerekm

12 : Definíci ció: egy diszkrét t dinamikus rendszer véges állapotterű sejtek a sejt aktuális állapota a környezetk rnyezetétől, az előző állapottól l illetve a lokális lis szabályokt lyoktól l függf a sejtek párhuzamosan p változnakv az idő,, az állapotok, a tér t r diszkrét

13 : Osztályoz lyozás: Dimenzió szerint törtt rténik: 1,2... N dimenziós s sejtautomaták Kezdeti konfiguráci ció: Kezdetben minden sejt ugyanabban az állapotban van, kivéve ve egy véges v számú sejthalmazt mely más m állapotban van

14 : Egy dimenziós s automata

15 : Game of life két t dimenziós s S.A. A sejtnek két k állapota van. A sejt túlélili a kört, k ha két k t vagy három h szomszédja van. A sejt elpusztul, ha kettőnél l kevesebb (elszigetelődés), vagy háromnh romnál l több t (túlnépesedés)) szomszédja van. Új j sejt születik minden olyan cellában, melynek környezetk rnyezetében pontosan három h sejt találhat lható. Példaprogram: Game of life Életjáték ://

16 : Definició: "Ágens akármi lehet, amit úgy lehet értelmezni, hogy szenzoraival a környezetét érzékeli és a beavatkozó szerveivel a környezetébe beavatkozik" (Russel, Norvig, 1995) "Autonóm ágensek olyan számítási, amelyek valamilyen komplex dinamikus környezetben tartózkodnak, érzékelnek és ebben a környezetben autonóm módon cselekednek, és ily módon olyan taszkokat vagy célokat valósítanak meg, amire megtervezték őket (Maes, Pattie 1995)

17 : Példaprogram: Aspirador Osztályoz lyozás 'artificial life' ágensek Hangyakolónia nia szoftver ágensek vírusok szórakoztat rakoztató ágensek taszk-specifikus specifikus ágensek

18 : 'Gyenge' ágens - az intelligens viselkedés külső reprodukálása Alapvető tulajdonságok: 'kitartó' ' (persistent) - folyamatosan konzisztens belső állapottal rendelkezik; autonóm - nagy fokú kontrollt gyakorol a saját belső állapota és s akciói i felett; önálló - direkt emberi beavatkozás s nélkn lkül működik; reaktív - érzékeli a környezetk rnyezetének nek változv ltozásait és s reagál l azokra; szociális - kapcsolatban áll emberekkel, ill. más m ágensekkel; kommunikál - képes informáci ciót t cserélni más m kel;

19 : Kiegész szítő tulajdonságok a magasabb intelligencia irány nyában: kezdeményez nyezés: - felhasználói i feladat hiány nyában maga fogalmazza meg a feladatait mobilitás - képes helyről-helyre helyre mozogni, megtartva saját t belső állapotát következtetés - tehát t tudnia kell logikai módon m következtetni tervkész szítési si készsk szség - a fentiekből értelemszerűen en következikk

20 : Kiegész szítő tulajdonságok : tanulás, adaptáci ció párbeszéd jóindulat - megkísérel teljesíteni teni mások m kéréseit; szelektív v figyelem - hatékony működés m véges erőforr források ill. szenzorikus lehetőségek mellett; racionális - céljai elérésére re törekszik; t

21 : Erős ágens - a 'tiszta' intelligencián túlmenően, en, más m s 'emberibb' vonások is Például: tudás vélemény szánd ndék meggyőződés Érzelmekkel felruházott ágens: emocionális ágens

22 : reaktív ágensek egyszerű intelligenciával rendelkeznek, a környezet egy ingerére re reflex- szerűen en reagálnak kognitív ágensek a reaktív ágensek képest k több t szempont figyelembevétele és s gondolkodás után n reagálnak

23 : A modellezés s tárgya: t segíts tségével dinamikus, nem-egyens egyensúlyi et modellezünk Például: társadalmi, politikai, szociális folyamatok gazdasági, gi, piaci jelenségek ökológiai, földrajzi f folyamatok

24 : környezetek környezet = az a közeg,, amelyben az ágensek léteznekl a környezet k egy speciális ágens, melynek tulajdonságai különbk nböznek a többi t ágenstől a modellezéshez szüks kség g van az ágens környezetk rnyezetének nek definiálására

25 : A modellezés: a statisztikai módszerekkel m szabályszer lyszerűségeket állapítunk meg és ezeket alkalmazzuk a modellépítésn snél modellépítő szoftverek használata: SWARM Repast Netlogo oplog/packages/simagent.html

26 : Definíci ció: több ágensből álló modell esetén n multiágens ről l beszélünk A lényeg: l osztott intelligencia: műveletvm veletvégzés, a gondolkodás és s irány nyítás s nem egy centrumban történik Példaprogram: ://

27 : Típusai: Számuk szerint kevés, de intelligens ágensekből álló, ezek általában egy feladatra koncentrálnak Számuk szerint sok, de kevésb sbé intelligens ágensekből álló, ezeket inkább szimuláci ciókra használj lják k (pl. Game of life)

28 : Típusai: Heterogén az ágensek különbk nböznek Homogén az ágensek egyformák, a környezeti k ágens kivétel telével

29 : tulajdonságai Emergencia: lokális lis szabályok által kiváltott viselkedések sek hatása a rendszer egész szére Példa: tapsolás s a szính nházban közlekedést szimuláló programban a forgalmi dugók k létrejl trejöttette

30 : tulajdonságai Evolúci ció: Az ágensek az idő során, a biológiai evolúci cióra alapuló,, genetikus algoritmusok segíts tségével fejlődnek Például: Ragadozó ágensek Egymással kommunikálnak, elősz ször r csak véletlenszerű üzenetekkel A kommunikáci ció következtében a generáci ciók k során n a vadászat hatékonnyabb konnyabbá válik

31 Neuronális : h Definíci ció: párhuzamos, osztott feldolgozó hálózat, mely a biológiai neuronális háló h (agy illetve idegrendszer) néhány n ny tulajdonságát t modellezi Felépítés: hálózatba kötött k tt csomópontokb pontokból (neuronokból áll) melyek adott bemenet függvényében egy kimenetet állítanak elő

32 Neuronális h Neuronális : h Alkalmazásai: Olyan területek, ahol megfigyelésekb sekből l kell levonni következtetéseket, az adatok alapján Például: mintafelismerés függvényapproximáció adatfeldolgozás

33 Befejezés Források Hasznos címekc Köszönet

34 Befejezés Források Szerző Köszönet Források: Internet: Címszavak: Cell automaton Agents Multiagent Systems Neuronal Networks Könyvek: Kooperatív v jegyzet d09172c65fa6540daf02f3055 modellek a társadalomtudomt rsadalomtudományokban (Vág g András statisztikai szemle,84 évfolyam, 1. szám)

35 Befejezés Források Szerző Köszönet Órás Kupsa László Tamás 541/2

36 Befejezés Források Szerző Köszönet Köszönöm m a figyelmet!

Hasonló dokumentumok

Ágensek bevezető áttekintés:

Ágensek bevezető áttekintés: 1. Racionális ágens megközelítés - racionális cselekvés = bizonyos hiedelmeket feltételezve, adott célok elérésére irányul - a cél = a környezet (környezeti feltételek) egy