Mesterséges Intelligencia MI

Hasonló dokumentumok
Mesterséges Intelligencia (MI)

Jason platform. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2018

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

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

BDI architektúra, AgentSpeak(L) és Jason ismertetı Mesterséges intelligencia, Dobrowiecki T., BME-MIT

Kooperáció és intelligencia

Intelligens ágensek. Mesterséges intelligencia február 28.

Intelligens ágensek Mesterséges Intelligencia rendszertechnikai gyökerei

Ágensek bevezető áttekintés:

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

Intelligens Rendszerek I. Ágensek

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia (MI)

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI

13. Tanulás elosztott rendszerekben/1. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2017

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

Problémamegoldás kereséssel. Mesterséges intelligencia március 7.

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI

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

Mesterséges Intelligencia MI

A mesterséges intelligencia alapjai, alapelvek

Adaptív menetrendezés ADP algoritmus alkalmazásával

MODELL ALAPÚ DIAGNOSZTIKA DISZKRÉT MÓDSZEREKKEL. alkalmazó ágens alapú diagnosztikai rendszerek

Kooperáció és intelligencia

AZ E-MOBILITÁS ÖSSZEFÜGGÉSEI, LEHETŐSÉGEI. Kisgyörgy Lajos BME Út és Vasútépítési Tanszék

Bizonytalanság. Mesterséges intelligencia április 4.

Kooperatív és Tanuló Rendszerek. 1. Ágensek és szervezetek. Dobrowiecki Tadeusz Horváth Gábor

Megerősítéses tanulási módszerek és alkalmazásaik

Firmware fejlesztés. Mártonfalvi Zsolt Hardware programozó

Bizonytalan tudás kezelése

Döntéselmélet KOCKÁZAT ÉS BIZONYTALANSÁG

A SIKER KOVÁCSA, VAGY A KUDARC KÓDJA?

Algoritmusok Tervezése. 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás

Mesterséges Intelligencia MI

Logikai ágensek. Mesterséges intelligencia március 21.

Mesterséges Intelligencia MI

Elektronikus Almanach

ESCO és EQF: online európai rendszerek a foglalkozások, készségek és képesítések átláthatóságáért

Valószínűségi hálók. Mesterséges Intelligencia - MI. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék

Ágensek. Mesterséges intelligencia II MEMO_01. Pletl

A minőség és a kockázat alapú gondolkodás kapcsolata

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. Konzorciumi partnerek

Autóipari beágyazott rendszerek. Komponens és rendszer integráció

Szoftverarchitektúrák 3. előadás (második fele) Fornai Viktor

MENEDZSMENT ALAPJAI Motiváció I.

pszichológiai háttere

Fogalmak Navigare necesse est

Hardver leíró nyelvek (HDL)

Információ megjelenítés Alapok

Nagy bonyolultságú rendszerek fejlesztőeszközei

Szoftverminőségbiztosítás

Formális módszerek GM_IN003_1 Program verifikálás, formalizmusok

Gondolatok a PM módszertan korlátairól, lehetőségeiről amit a felsővezetőknek tudniuk kell! dr. Prónay Gábor

Hidak építése a minőségügy és az egészségügy között

Sorozatok határértéke SOROZAT FOGALMA, MEGADÁSA, ÁBRÁZOLÁSA; KORLÁTOS ÉS MONOTON SOROZATOK

Pozícióinformáció. Sikeres helyfüggő szolgáltatások mobilra

Bevezetés az informatikába

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban

A matematika nyelvéről bevezetés

Szenzorhálózatok programfejlesztési kérdései. Orosz György

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból

Szoftver újrafelhasználás

Megerősítéses tanulás

Mesterséges Intelligencia MI

Jelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Stratégiák tanulása az agyban

Függvények határértéke és folytonossága

A személyiségtanuláselméleti megközelítései

5-6. ea Created by mrjrm & Pogácsa, frissítette: Félix

Parametrikus tervezés

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Objektum orientált programozás Bevezetés

TARTALOMJEGYZÉK. TARTALOMJEGYZÉK...vii ELŐSZÓ... xiii BEVEZETÉS A lágy számításról A könyv célkitűzése és felépítése...

Absztrakció. Objektum orientált programozás Bevezetés. Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás:

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Objektumorientált paradigma és programfejlesztés Bevezető

Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel

Struktúra nélküli adatszerkezetek

FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Gondold ki, beszéld meg, osszad meg. Párbeszéd folytatása

Koordinálás és feladatkiosztás aukciókkal 3.rész. Kooperáció és intelligencia, Dobrowiecki, BME-MIT

- Adat, információ, tudás definíciói, összefüggéseik reprezentációtípusok Részletesebben a téma az AI alapjai című tárgyban

Beágyazott intelligens rendszerek. Aktivitások felismerése

Zárthelyi mintapéldák. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Bevezetés. Dr. Iványi Péter

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

Modellkiválasztás és struktúrák tanulása

Matematika A 9. szakiskolai évfolyam. 11. modul EGYENLETEK, EGYENLŐTLENSÉGEK MEGOLDÁSA. Készítették: Vidra Gábor és Koller Lászlóné dr.

Lőre Vendel- Csigó Györbiró Alpár Üzleti szimulációk az oktatásban

Adatszerkezetek Adatszerkezet fogalma. Az értékhalmaz struktúrája

Mesterséges Intelligencia MI

Véges állapotú gépek (FSM) tervezése

Rendszermodellezés. Modellellenőrzés. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Integrált gyártórendszerek. Ágens technológia - ágens rendszer létrehozása Gyakorlat

Döntéselméleti modellek

Átírás:

Mesterséges Intelligencia MI Ágensek Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade

intelligens rendszer = egy ágens egy környezetben ágens = architektúra + program intelligencia = emelt szolgáltatás intelligencia, racionalitás = f(architektúra, program, környezet) korlátos intelligencia = f(architektúra, program, környezet, véges idő, - energia, - készlet,...)

Környezet-típusok... Probléma-típusok... Ágensfüggvények.. Ágenstípusok....

? hozzáférhető vagy nem hozzáférhető környezet - érzékelők mindent észlelnek, ami a cselekvés kiválasztásához szükséges (vagy sem)

determinisztikus vagy nem determinisztikus környezet - nem kell a bizonytalansággal törődni, - nem hozzáférhető nem determinisztikusnak tűnhet, gyakran jobb az ágens szemszögéből determinisztikusnak/ nem determinisztikusnak tekinteni.?

epizódszerű vagy nem epizódszerű környezet - epizód = szünetek az ágens észleléseiben és cselekvéseiben, - az egymást követő epizódok nem függenek az előzőekben bekövetkezett cselekvésektől (az ágensnek nem kell folyamatosan helytállnia).?

? statikus, szemi statikus vagy dinamikus környezet - egy környezet megváltozhat, amíg egy ágens gondolkodik.

diszkrét vagy folytonos környezet - észlelések és cselekvések elkülönülő, világosan definiált véges számú halmaza.

? egy ágenses vagy többágenses környezet - másokról tudás a racionalitás része

? kooperatív vagy versengő környezet - mások segítenek is, vagy belezavarnak és rontják a racionalitás esélyeit.

Környezetek hozzáférhető determinisztikus epizódszerű statikus diszkrét nem hozzáférhető nem determinisztikus nem epizódszerű dinamikus folytonos A legnehezebb a nem hozzáférhető, nem epizódszerű, dinamikus, nem determinisztikus, és folytonos környezet. A valós helyzetek legtöbbje olyan bonyolult, hogy gyakorlati okokból nem determinisztikusként kezelendőek. Ágens ellenségei (amiktől az intelligenciája korlátos, vagy romlandó) - véges erőforrásai (rendelkezésre álló időt beleértve) - információhiány érzékeléskor - a környezet változékonysága

Problémák egyállapotú fizikai állapot = hiedelmi állapot több állapotú fizikai állapothalmaz = hiedelmi állapot eshetőségi véges információ hiány, információ érzékelés, előrekészített megoldások különböző eshetőségekre felfedezéses önleírás hiány, információ hiány, cselekvéshatás érzékelés, kétes megoldások kipróbálása, vészhelyzetek, helyes információ tanulása

Mehet arrébb, ha nincs helyben munka

Mehet arrébb, ha nincs, vagy ha van munka

Ágensfüggvény Min múlik, hogy az adott pillanatban mi a racionális? (Mivel gazdálkodhat az ágens az intelligens feladatvégzés érdekében? Mivel gazdálkodhat az ágens tervezője az emelt szolgáltatások megvalósítása érdekében? - a sikert mérő valamilyen teljesítmény mérőszám, - amit az ágens eddig megfigyelt - észlelési sorozat, - amit az ágens a környezetéről tud, - a cselekvések, amiket képes végrehajtani, mit tud róluk.

Ágensfüggvény Matematikailag egy ágens: cst = f(mt, mt, cst, TBt ) cst = f(mt ) cst = f(mt, mt ) cst = f(mt, cst-1 ) cst = f(tbt ) cst = f(mt, cst-1, TBt ) Legyen: cs = cselekvés m = megfigyelés TB = tudásbázis T = {1,, t-1} (1) melyik ágens(függvény) képvisel több intelligenciát? több önállóságot? több?

Ágensfüggvény - (2) kinek a felelőssége? (a) ágens tervezésekor: a számítás egy részét a tervező végzi (b) feladatvégzés közben az ágens kikövetkezteti a soron lévő cselekvést, maga az ágens végez további számításokat, (c) amikor az ágens tanul a tapasztalataiból, még további számításokat végez annak eldöntésére, hogy hogyan módosítsa a viselkedését. ágens függvény: eltérő esetekben (környezet, architektúra, ) eltérő matematika, eltérő esély a sikeres kiszámításra...

Ágensfüggvény számítása (3) lehetőségek Ágenstípusok (absztrakt programarchitektúrák) Egyszerű (ugrótábla) reflexszerű ágens Modell alapú ágens Cél-orientált ágens Hasznosság-orientált ágens Tanuló ágens BDI ágens Hibrid (réteges, moduláris) ágens MAS (Multiple Agent Systems) ágens

Reflexszerű ágens Pl. ha elől valaki fékez, a féklámpák kigyulladnak, akkor ezt észre kell venni és gondolkodás nélkül el kell kezdeni fékezni. feltétel-cselekvés szabály: ha Állapotk, akkor Cselekvésj ha Mintak, akkor Tervj Implementálás: kereső/ugró tábla 21

Reflexszerű ágens

Reflexszerű ágens önmagában kudarc 1. Már egy egyszerű, a sakkot játszó ágensnél, a tábla kb. 35100 bejegyzést tartalmaz. (Ágensprogram mérete) 2. Hosszú ideig tartana, amíg a fejlesztő elkészíti a táblát. (Fejlesztés időigénye) 3. A cselekvések kiválasztása beépített. Ha a környezet megváltozik előre nem várt módon, az ágens elvesz. (Merev a dinamikus/ nem hozzáférhető környezetben) 4. Ha tanulhat is, örökké tartana minden táblabejegyzést megtanulni. (Tanulás komplexitása) 5. De a reflexszerű ágens megvalósítja a kívánt ágens függvényt: cst = f(mt ) Nem elég azt mondani: nem lehet intelligens, a lényeg azt megérteni, hogy egy ágens, amely következtet, miért lehet még sikeresebb az előbbi hátrányok elkerülésében.

Modell alapú ágens Reflexszerű ágens jó, ha a helyes döntés kiszámítható az aktuális észlelésből. És ha a környezet nem hozzáférhető? Megoldás: belső állapot információ fenntartása és frissítése megkülönböztetni a világ azonos észlelést generáló, de lényegében különböző állapotait. Két fajta tudás (modell) beépítése: 1. hogyan változik a világ magától (a környezet modellje) 2. ágens cselekvései hogyan befolyásolják a világot (ágens saját modell)

Modell alapú ágens

Cél-orientált ágens A környezet jelenlegi állapotát tudni a döntéshez nem elég, mit tegyünk? (pl. több cselekvés feltétele egyszerre teljesül). A jelenlegi állapot leírása mellett az ágensnek valamiféle céllal is rendelkeznie kell (cél = a környezet egy kívánatos állapota) Ágensprogram: - összeveti a lehetséges cselekvések eredményeit, hogy a céljához vezető legjobb cselekvés meghatározza - megválasztott cselekvés befolyásolja a környezetet a cél irányába. Újfajta döntéshozatal: magába foglalja a jövő figyelembe vételét is

Cél-orientált ágens

Cél-orientált - reflexszerű ágens szembeállítása Reflexszerű ( procedurális ): fejlesztés hosszú, nehéz nagy rendszert építeni, csakis az eredeti célokra vethető be, tanulás kétséges, az észlelés és a cselekvés csatolása erős (= gyors). Cél-orientált ( deklaratív ): reprezentációs probléma - a szükséges információ időben kikövetkeztetése a világ szimbolikus ábrázolásából, transzlációs probléma - szükséges információ átalakítása szimbolikussá, mind időrabló. Elkésett információ haszontalan, felskálázás valós-világi esetekre kérdéses. Reflexszerű csak a jelenben létezik Cél-orientált múltról következhet, a jövőre vetíti ki Cél-orientált ágens: új cél megadása új viselkedés generálása John Mccarthy, Programs with Common Sense (1958)

Hasznosság-orientált ágens Több cselekvéssorozat vezethet a célhoz. A cél ismerete nem elegendő a minőségi viselkedés létrehozásához, csak durva különbséget tesz az előnyös / nem előnyös állapotok (trajektóriák) között. Egy állapot előnyösebb egy másikhoz képest, ha magasabb a hasznossága (utility) az ágens számára. Hasznosság függvény: információ, erőforrások (pénz) hasznossága,... racionális döntéshez vezet, ha a célok bajban vannak A cél a magas hasznosságú állapotok mentén érhető el.

Hasznosság-orientált ágens

Tanuló ágens cselekvő alrendszer tanuló alrendszer kritikus problémagenerátor

BDI ágens (AgentSpeak, Ágensverseny) Szándék ismerete lehetővé teszi a jövőbeli cselekvések jóslását, cselekvések magyarázatát, konzisztencia vizsgálatot. (Bratman 1987) XYZ-nek szándéka van levizsgázni. Elvárjuk, hogy könyvtárban bukkan fel, hogy este könyvel a kezében látjuk, hogy szórakozás ajánlatát elhárítja. Nem ér meglepetés, ha mogorva hangulatban látjuk. Meglep minket, ha moziban találkozunk vele. B = Belief (Hiedelem) ágens által igaznak tartott tények D = Desire (Kívánalom) olyan tények, amiket ágens valamilyen módon igazzá szeretne tenni, a célok I = Intention (Szándék) a célok megvalósításához vezető elhatározások, végrehajtásra kiválasztott, vagy már részben végre is hajtott tervek, melyek további cselekvései meghatározzák az ágens közeljövőbeli viselkedését

BDI ágens (AgentSpeak, Ágensverseny) Egy ágens AgentSpeak specifikációja: hiedelmek halmaza (logikai jellegű tények) tervek halmaza (kontextus-érzékeny, esemény-triggerelt receptek hierarchikusan dekomponálható célok elérésére, elemei cél-orientált cselekvések). ag2.asl Általában 4-gyel fogad, de ha ag3-mal áll össze, akkor 0-át default_bid_value(4). ally(ag3). +auction(n)[source(s)]: not alliance <-?default_bid_value(b);.send(s, tell, place_bid(n,b)). +auction(n)[source(s)]: alliance <-.send(s, tell, place_bid(n,0)). +alliance[source(a)]:.my_name(i) & ally(a) <-.print("alliance proposed by ", A);?default_bid_value(B);.send(A,tell,bid(I,B));.send(A,tell,alliance(A,I)).

AgentSpeak(L) A programozás elemei Kooperáció és intelligencia, 2012, BME-MIT BME-MIT

Hibrid ágens Különböző ágens típusok fúziója: előnyös tulajdonságok megtartása káros hatások visszaszorítása. Alapgondolat: jó definiált környezetben reflexszerű ágens helyesen cselekszik és GYORS, változó környezetben, hiányos érzékelés mellett a cél-orientált megoldás mindig működőképes (ROBUSZTUS, ADAPTÍV, TANULHATÓ), de a fokozott információfeldolgozás miatt LASSÚ.

Hármas torony perspektíva

Hármas réteg perspektíva

Hibrid ágens UGV H1ghlander, 3rd, 2005 DARPA Grand Challenge 2011-2012 VIMIA313 39

Hibrid ágens UGV H1ghlander, 3rd, 2005 DARPA Grand Challenge 2011-2012 VIMIA313 40

Hibrid ágens UAV/ ASV

MAS Multi Agent System ágens szervezetek

MAS Multi Agent System ágens szervezetek Mások jelenléte: megzavar, ellehetetlenít, (véges erőforrások miatt) segít, könnyít, elhárít, véd, (ők is egyfajta erőforrás) Mások jelenlétét érzékelni: kivitelezhető? akarjuk? hasznos? tudásbázis: kommunikáció (nyelv), párbeszéd (protokollok) teamformálás, http://www.kivasystems.com együttműködés http://www.robocup2014.org/