Intelligens ágensek. Mesterséges intelligencia február 28.

Hasonló dokumentumok
Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet. Intelligens ágensek. Dr. Seebauer Márta. főiskolai tanár

Intelligens Rendszerek I. Ágensek

Mesterséges Intelligencia MI

Megerősítéses tanulás 2. előadás

Ágensek. Mesterséges intelligencia II MEMO_01. Pletl

Mesterséges Intelligencia (MI)

Megerősítéses tanulási módszerek és alkalmazásaik

MODELL ALAPÚ DIAGNOSZTIKA DISZKRÉT MÓDSZEREKKEL. alkalmazó ágens alapú diagnosztikai rendszerek

Ágens technológiák. Starkné dr. Werner Ágnes Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék

Korszerű információs technológiák

FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE

Intelligens ágensek Mesterséges Intelligencia rendszertechnikai gyökerei

Problémamegoldás kereséssel. Mesterséges intelligencia március 7.

A mesterséges intelligencia alapjai, alapelvek

Megerősítéses tanulás

Stratégiák tanulása az agyban

Logikai ágensek. Mesterséges intelligencia március 21.

Logisztikai szimulációs módszerek

A 9001:2015 a kockázatközpontú megközelítést követi

A mesterséges intelligencia alapjai

HU Egyesülve a sokféleségben HU A8-0005/4. Módosítás

Programozási módszertan. A gépi tanulás alapmódszerei

GONDOLKODÁS ÉS NYELV

Mesterséges Intelligencia (MI)

Mesterséges Intelligencia MI

Minőségbiztosítás a szakorvosképzésben

Markov modellek

Valószínűségi modellellenőrzés Markov döntési folyamatokkal

Érzékelők az autonóm járművekben

1. Informatikai trendek, ágensek, többágenses rendszerek. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2018

INTELLIGENS GÉPEK MESTERSÉGES INTELLIGENCIA

Autóipari beágyazott rendszerek. Integrált és szétcsatolt rendszerek

Bizonytalanság. Mesterséges intelligencia április 4.

Miről lesz szó? Videó tartalom elemzés (VCA) leegyszerűsített működése Kültéri védelem Közúthálózat megfigyelés Emberszámlálás

4. Lokalizáció Magyar Attila

Intelligens Ágensek Evolúciója (Evolution of Intelligent Agents) Készítette: Kovács Dániel László Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem V il l

Mesterséges intelligencia, szakértői rendszerek Ágensek, multi ágens rendszerek, tanuló ágensek p. 1/43

NGB_IN040_1 SZIMULÁCIÓS TECHNIKÁK dr. Pozna Claudio Radu, Horváth Ernő

Az irányítástechnika alapfogalmai Irányítástechnika MI BSc 1

12. előadás - Markov-láncok I.

Vezetői információs rendszerek

CARE. Biztonságos. otthonok idős embereknek CARE. Biztonságos otthonok idős embereknek Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens

7. 1. A formatív értékelés és lehetséges módjai (szóbeli, feladatlapos, számítógépes) az oktatásban. - valamilyen jelenségről, ill.

Mesterséges Intelligencia MI

Temporális adatbázisok. Kunok Balázs szakdolgozata alapján

Termeléstervezés és -irányítás Termelés és kapacitás tervezés Xpress-Mosel FICO Xpress Optimization Suite

A klasszikus közgazdaságtanon innen és túl, avagy az érem másik oldala

Mi a mesterséges intelligencia? Történeti áttekintés. Mesterséges intelligencia február 21.

Viselkedés-diagnosztika. Tanuláslélektani alapelvek

Véletlenszám generátorok és tesztelésük. Tossenberger Tamás

Turing-gép május 31. Turing-gép 1. 1

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból

Objektumorientált paradigma és programfejlesztés Bevezető

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS

Autonóm járművek megjelenésének társadalmi hatásai, várható következményei

Autós rejtett kamera a Mio-tól. Írta: Mio május 08. szerda, 08:32

MINDEN ÚJ ÖTLET HÁTTERÉBEN EGY KIHÍVÁS ÁLL

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. Konzorciumi partnerek

MENEDZSMENT ALAPJAI Bevezetés

Kémiai reakciók mechanizmusa számítógépes szimulációval

Dr. Szőrös Gabriella NRSZH. Előadás kivonat

Diszkrét matematika 1.

Schindler Útmutató A cél meghatározása. Az út kijelölése. Stratégiai iránymutatás a felvonó és mozgólépcső piacon való siker eléréséhez.

Intelligens Elosztott Rendszerek. Dobrowiecki Tadeusz és Eredics Péter, Gönczy László, Pataki Béla és Strausz György közreműködésével

A Vienna Test System használatának megtérülése. Gyakorlati példa Nyugat-Európából

8. Komponens elvű programfejlesztés. Ágens, akció, cél, kontraktus.

DOKTORANDUSZ FÓRUM, 1999 Miskolc, november. Megerősítő tanulási módszerek alkalmazása az informatikában

Kommunikáció elmélete és gyakorlata. Zombori Judit, pszichológus

Mesterséges Intelligencia MI

INTELLIGENCE ON YOUR SIDE

V. Tanuláselméleti perspektíva. Behaviorizmus

reactable interaktív zeneasztal

Adatbányászati szemelvények MapReduce környezetben

Dr. FEHÉR PÉTER Magyarországi szervezetek digitális transzformációja számokban - Tények és 1trendek

MIT NEVEZÜNK GONDOLKODÁSMÓDNAK?

Sunit-AIM. Szolgáltatás Felelet Alkalmasság Garancia. Felhasználás Profi vállalkozás Hatékonyság Jármű Telemetria Iroda a Járműben

Tanulás elosztott rendszerekben/3

THE BENEFITS OF INTELLIGENCE 2

Projekt címe: LIFE TreeCheck:

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

4. Kartell két vállalat esetén

Adaptív menetrendezés ADP algoritmus alkalmazásával

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

Intelligens Rendszerek

Szenzorokra épülő adaptív rendszermodell

Előítéletesség a szabadúszóknak szóló online piactereken. Aniko Hannak Claudia Wagner

ELITE YOUTH. fejlesztése az utánpótlás futballban. Készítette: Szalai László MLSZ Edzőképző Központ Igazgató

Bizonytalan tudás kezelése

Diszkrét matematika 1.

Deviancia Bánlaki Ildikó 2010

I S R G Gépi tanulás, neuronhálók

Algoritmuselmélet 12. előadás

Az információelmélet alapjai, biológiai alkalmazások. 1. A logaritmusfüggvény és azonosságai

Autóipari beágyazott rendszerek. Local Interconnection Network

Járműinformatika A jármű elektronikus rendszerei

Autonóm - és hagyományos közúti járművek alkotta közlekedési rendszerek összehasonlító elemzése

8. Előadás: Szimuláció, I.

Elektronikus Almanach

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA

Autonóm járművek városi közlekedésének kihívásai

Átírás:

Intelligens ágensek Mesterséges intelligencia 2014. február 28.

Ágens = cselekvő Bevezetés Érzékelői segítségével érzékeli a környezetet Beavatkozói/akciói segítségével megváltoztatja azt Érzékelési sorozat: minden, amit az ágens valaha érzékelt Ágensfüggvény: érzékelési sorozatot cselekvésre képezi le (absztrakt) Ágensprogram: ágensfüggvény megvalósítása az ágens belsejében (konkrét)

Ágens

Porszívóvilág Porszívóágens észleli: - A vagy B helyen van - Van-e kosz Lehetséges akciók: - Jobbra mozog - Balra mozog - Felszívja a port - Nem csinál semmit

Teljesítménymérték Racionális ágens sikeresen cselekszik Sikerességet a teljesítménymértékhez lehet viszonyítani Mit akarunk elérni a környezetben? Tisztaság (porszívó) Intenzitás, idő kérdései?

Racionalitás Teljesítménymérték (mennyire sikeres?) Ágens eddigi tudása a környezetről Lehetséges cselekvések Érzékelési sorozat Racionális ágens: minden egyes észlelési sorozathoz a benne található tények és a beépített tudása alapján mindent megtesz a teljesítménymérték maximalizálásáért

Porszívóágens racionális-e? Teljesítménymérték: minden tiszta szoba 1 pont adott időegység alatt A környezet ismert, de a piszok eloszlása és az ágens kezdeti pozíciója nem Tiszta szoba tiszta marad Felszívás megszünteti a piszkot Az ágens nem kerülhet ki a környezetből Cselekvések: balra/jobbra mozog, szív, nem csinál semmit Ágens helyesen észleli a helyzetét és hogy van-e kosz

Mindentudás Minden cselekedet várható kimenetelét tudjuk előre A gyakorlatban kivitelezhetetlen Racionalitás: elvárt teljesítmény maximalizálása Tökéletesség: tényleges teljesítmény maximalizálása Bármikor fejünkre eshet valami Tanulás: eddigi példákból és megfigyelésekből tanulunk Autonómia: saját megfigyeléseire épít az ágens, nem csak az előre programozott tudásra

Környezet Teljesítmény Környezet Beavatkozók Érzékelők Automata taxisofőr példája

Automata taxisofőr Teljesítménym érték Biztonságos, gyors, törvényes, kényelmes utazás, maximális haszon Környezet Beavatkozók Érzékelők Utak, más forgalom, gyalogosok, ügyfelek Kormány, géz, fék, index, kürt, kijelző Kamera, radar, GPS, kilométeróra, motorérzékelők

ágens Teljesítménym érték porszívó tiszta szobák * idő maximalizálása környezet beavatkozók érzékelők szobák, átjáró szívófej, kerekek por-érzékelő, hely-érzékelő sakk győzelem sakktábla, figurák interaktív angoltanár A tanulók teszteredménye inek maximalizálása Tanulók egy csoportja, nyelvvizsga központ lépések Gyakorlatok, javaslatok, javítások állás-érzékelő Billentyűzet, mikrofon orvosi diagnosztikai rendszer egészséges páciens, költségek minimalizálása páciens, kórház, személyzet kérdések, vizsgálatok, beavatkozáso k tünetek, leletek, vizsgálati eredmények

Megfigyelhetőség Teljesen megfigyelhető környezet: minden pillanatban a környezet teljes állapota hozzáférhető Részlegesen megfigyelhető: nem minden pillanat / nem teljes állapot

Determinisztikus? Determinisztikus környezet: a környezet következő állapotát a jelenlegi állapot és a végrehajtott cselekvés egyértelműen meghatározza Sztochasztikus: egyéb esetben (valószínűség!) Stratégiai környezet: determinisztikus, kivéve más ágensek cselekvései

Epizód vs. sorozat Epizódszerű: a következő epizód nem függ az előző epizódoktól/cselekvésektől Sorozatszerű: az előzmények befolyásolják a további döntéseket Dr. House vs. Született feleségek

Statikus vs. dinamikus Dinamikus környezet: megváltozhat, míg az ágens gondolkodik Szemidinamikus: a környezet nem változik, de a teljesítménymérték igen Statikus: más esetben

Diszkrét vs. folytonos Környezet állapota, időkezelés, észlelés, cselekvés Diszkrét: véges számú különálló állapot Folytonos: folyamatos, nem elkülönülő

Egy vagy több ágens Mi számít ágensnek? A és B egymás teljesítményét maximalizálja: kooperatív környezet A teljesítménye maximális, B-é minimális: versengő környezet

környeze t megfigye lhető determini sztikus epizódsz erű statikus diszkrét ágensek sakk teljesen stratégiai sorozat szemidina mikus interaktív angoltanár részben sztochasz tikus diszkrét Több sorozat dinamikus diszkrét Több orvosi diagnoszti kai rendszer részben sztochasz tikus taxi részben sztochasz tikus póker részben sztochasz tikus sorozat dinamikus folytonos egy sorozat dinamikus folytonos több sorozat statikus diszkrét több

Az ágensek struktúrája Ágens = architektúra + program Architektúra: pl. számítógép, robot Program: észlelések és cselekvés közti leképezés megvalósítása

Egyszerű reflexszerű ágensek feltétel=>akció (ha => akkor ) szabályok előre kiszámított reakciók, tanult válaszok Ha az előtted haladó autó fékez, akkor fékezz

function EGYSZERŰ-REFLEXSZERŰ-ÁGENS(észlelés) returns cselekvés static: szabályok, feltétel-cselekvés szabályok halmaza állapot BEMENET-FELDOLGOZÁS(észlelés) szabály SZABÁLY-ILLESZTÉS(állapot, szabályok) cselekvés SZABÁLY-CSELEKVÉS(szabály) returns cselekvés

Modellalapú reflexszerű ágensek megkülönböztetés olyan állapotok között, amelyeket egyformának érzünk, valójában mégis mások az előző belső állapot miatt Nyomon követi, miként változik a világ az ágenstől függően és függetlenül Vezetés példája

function REFLEXSZERŰ-ÁGENS(észlelés) returns cselekvés static: állapot, a világ jelenlegi állapotának leírása szabályok, feltétel-cselekvés szabályok halmaza cselekvés, a legutolsó cselekvés, kezdetben semmi állapot ÁLLAPOT-FRISSÍTÉS(állapot, cselekvés,észlelés) szabály SZABÁLY-ILLESZTÉS(állapot, szabályok) cselekvés SZABÁLY-CSELEKVÉS(szabály) returns cselekvés

Célorientált ágensek Céljai elérése érdekében cselekszik cél=kívánt állapot leírása keresés, tervezés, előre gondolkodás hatékonyság, rugalmasság Taxi: úti cél, útvonaltervezés

Hasznosságorientált ágensek saját boldogságát próbálja meg maximalizálni mennyire hasznos (magának), amit tesz cél=előnyben részesített állapot változatok közötti mérlegelés, célok közötti választás Biztonság vs. sebesség

Tanuló ágensek Kompetensebbé válik az ágens Tanuló elem: javításokért felel Végrehajtó elem: külső cselekvések kiválasztásáért felel (eddig ez volt az ágens) Kritikus: visszajelzést ad az ágens működéséről (jutalom, büntetés) Problémagenerátor: kísérletezés, mi lenne, ha? taxizás