Mesterséges Intelligencia (MI)

Hasonló dokumentumok
Mesterséges Intelligencia MI

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

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

Intelligens ágensek. Mesterséges intelligencia február 28.

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

Mesterséges Intelligencia MI

Intelligens ágensek Mesterséges Intelligencia rendszertechnikai gyökerei

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

Ágensek bevezető áttekintés:

Jason platform. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2018

Intelligens Rendszerek I. Ágensek

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI

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

Mesterséges Intelligencia (MI)

Problémamegoldás kereséssel. Mesterséges intelligencia március 7.

Kooperáció és intelligencia

Mesterséges Intelligencia MI

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

Mesterséges Intelligencia MI

A mesterséges intelligencia alapjai, alapelvek

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

Adaptív menetrendezés ADP algoritmus alkalmazásával

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

Bizonytalanság. Mesterséges intelligencia április 4.

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

Kvantitatív módszerek

Bizonytalan tudás kezelése

Gépi tanulás. Hány tanítómintára van szükség? VKH. Pataki Béla (Bolgár Bence)

időpont? ütemterv számonkérés segédanyagok

A SIKER KOVÁCSA, VAGY A KUDARC KÓDJA?

MODELL ALAPÚ DIAGNOSZTIKA DISZKRÉT MÓDSZEREKKEL. alkalmazó ágens alapú diagnosztikai rendszerek

Ágensek. Mesterséges intelligencia II MEMO_01. Pletl

Megerősítéses tanulási módszerek és alkalmazásaik

Megerősítéses tanulás 2. előadás

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

Mesterséges Intelligencia MI

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba

Szenzorokra épülő adaptív rendszermodell

Verifikáció és validáció Általános bevezető

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

Elektronikus Almanach

Fogalmak Navigare necesse est

Megerősítéses tanulás

Stratégiák tanulása az agyban

Mesterséges Intelligencia MI

Kooperáció és intelligencia

Intelligens beágyazott rendszer üvegházak irányításában

Mesterséges Intelligencia MI

KÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés

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

Logikai ágensek. Mesterséges intelligencia március 21.

Firmware fejlesztés. Mártonfalvi Zsolt Hardware programozó

Struktúra nélküli adatszerkezetek

Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel

Mesterséges Intelligencia MI

FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE

Mesterséges Intelligencia MI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Kooperáció és intelligencia kis HF-ok/ Kooperáció és intelligencia, Dobrowiecki T., BME-MIT 1

Mesterséges Intelligencia MI

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból

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

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

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. Konzorciumi partnerek

Mesterséges Intelligencia MI

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

A személyiségtanuláselméleti megközelítései

Termék modell. Definíció:

Valószínűségi modellellenőrzés Markov döntési folyamatokkal

Függvények határértéke és folytonossága

Döntéselmélet KOCKÁZAT ÉS BIZONYTALANSÁG

Egyesült Acél Kft. KATALÓGUS ÁRJEGYZÉK től

Logisztikai szimulációs módszerek

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

SZERZŐ: Kiss Róbert. Oldal1

Gondold ki, beszéld meg, osszad meg. Párbeszéd folytatása

Információ megjelenítés Alapok

Tisztán kivehetı tendencia: kommunikációs hálózatok egyre bonyolultabbakká válnak Hálózat bonyolultsága

Szoftverminőségbiztosítás

Vezetői információs rendszerek

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban

Nagy bonyolultságú rendszerek fejlesztőeszközei

Modellellenőrzés a vasút automatikai rendszerek fejlesztésében. XIX. Közlekedésfejlesztési és beruházási konferencia Bükfürdő

Funkcionálanalízis. n=1. n=1. x n y n. n=1

A számítógépes nyelvészet elmélete és gyakorlata. Automaták

Teljes körű weboldal, API és DDoS védelmi szolgáltatás

4. Lokalizáció Magyar Attila

Hidak építése a minőségügy és az egészségügy között

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

Szoftverarchitektúrák 3. előadás (második fele) Fornai Viktor

Beágyazott intelligens rendszerek. Aktivitások felismerése

A minőség és a kockázat alapú gondolkodás kapcsolata

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

Szoftver újrafelhasználás

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

Tartószerkezet-rekonstrukciós Szakmérnöki Képzés

Sergio Gaetano Cofferati Hosszú távú részvényesi szerepvállalás és vállalatirányítási nyilatkozat COM(2014)0213 C7-0147/ /0121(COD)

Megoldások a mintavizsga kérdések a VIMIAC04 tárgy ellenőrzési technikák részéhez kapcsolódóan (2017. május)

Átírás:

Mesterséges Intelligencia (MI) Intelligens ágensek Dobrowiecki Tadeusz Antal Péter, Bolgár Bence, Engedy István, Eredics Péter, Strausz György és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade

Ágens = (Ágens)Architektúra + (Ágens)Program Kiinduló elvek/észrevételek: Környezeteknek lehetnek tipikus esetei (Környezet-típusok) Környezetben fellelhető problémáknak lehetnek tipikus esetei (Probléma-típusok). Programnak lehetnek tipikus esetei (Ágensfüggvények és Ágenstípusok)

Hozzáférhető vagy nem hozzáférhető környezet - érzékelők minden információt észlelni tudnak, ami a cselekvés kiszámításához szükséges (vagy sem) Következmény: információhiányt kompenzálni kell

Determinisztikus vagy nem determinisztikus környezet - nem kell a bizonytalansággal törődni, - nem hozzáférhető környezet nem determinisztikusnak tűnhet, gyakran jobb az ágens szemszögéből (program) determinisztikusnak/ nem determinisztikusnak tekinteni Következmény: milyen legyen a bizonytalanság matematikai modellje?

Epizódszerű vagy nem epizódszerű környezet - epizód = szünetek az ágens észleléseiben és cselekvéseiben, - az egymást követő epizódok nem függenek az előzőekben bekövetkezett cselekvésektől Következmény: az ágensnek kell/nem kell folyamatosan helytállnia.

Diszkrét vagy folytonos környezet - észlelések és cselekvések elkülönülő, világosan definiált véges/végtelen számú halmaza - folytonos környezet diszkretizálása? Következmény: diszkrét és folytonos matematika egyben? felbontás hibája?

Egy ágenses vagy többágenses környezet - másokról tudni a racionalitás része Következmény: több bizonytalan információ kezelése - bonyolúltabb

Kooperatív vagy versengő környezet - mások segítenek is, vagy belezavarnak és rontják a racionalitás esélyeit. Következmény: megnövekedett bonyolúltság mások hatásának kezelésére

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) (1) véges erőforrásai (rendelkezésre álló időt beleértve) (2) információhiány érzékeléskor (3) a környezet változékonysága

Problémák Egyállapotú probléma fizikai állapot = hiedelmi állapot Több állapotú probléma fizikai állapotok halmaza = hiedelmi állapot Eshetőségi probléma véges információ hiány, információ érzékelés, előkészített megoldások különböző eshetőségekre (Plan A, Plan B) Felfedezéses probléma önleírás hiánay, információ hiánya, cselekvéshatás érzékelése, kétes megoldások kipróbálása, vészhelyzetek, helyes információ tanulása

Mehet arrébb, ha nincs helyben munka

Mehet arrébb, ha nincs, vagy ha van munka

És ha nincs érzékelője?

Ágensfüggvény Min múlik, hogy az adott pillanatban mi a racionális? (Mivel gazdálkodhat ágens az intelligens feladatvégzéshez? Mivel gazdálkodhat az ágens tervezője 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: cs t = f(m T, cs T, TB t-1 ) Legyen: cs = cselekvés m = megfigyelés TB = tudásbázis T = {1,, t-1} cs t = f(m t-1 ) cs t = f(m T ) cs t = f(m t-1, cs t-1 ) cs t = f(tb t-1 ) cs t = f(m t-1, cs t-1, TB t-1 ) (1) Melyik ágens(függvény) képvisel több intelligenciát? több önállóságot? több? (2) Kinek a felelőssége az ágensfüggvény? (3) Milyen lehetőségek vannak kiszámítására?

Ágensfüggvény - 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 Implementálás: ha akkor. kereső/ugró táblával

Reflexszerű ágens önmagában kudarc 1. Már egy egyszerű, a sakkot játszó ágensnél, a tábla kb. 35 100 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: cs t = f(m t-1 ) Nem elég azt mondani: nem lehet intelligens, a lényeg azt megérteni, hogy milyen ágesn lehet 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 modellje)

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 figyelembevételét 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 ugyanahhoz 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 célokkal 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) 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

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 UAV/ ASV

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

Service robots in nursing homes: Care-O-bot 3 and CASERO, https://www.youtube.com/watch?v=dx0zxr3d_zu https://www.youtube.com/watch?v=abpotvlzh2u A Day in the Life of a Kiva Robot, https://www.youtube.com/watch?v=6krjuuevezs

Kis HF-2 Milyen ágens rendszernek fogható a Kolibree gyártmányú intelligens fogkefe? Milyen az intelligens fogkefe ágens környezete és milyen jellegű problémákat old meg? Tetszik az ötlet, vagy sem? Minden reklámszövegnek mardéktalanul hisz? Van-e az intelligens fogkefének árnyoldala is? A fogkefe rendszerben milyen további intelligencia beépítését el tudna képzelni, szigorúan az adott design lehetőségein belül? (max 1 oldal) http://imagazin.hu/kolibree-az-okosfogkefe-teszt/ Kolibree. Electric and Connected Toothbrush. https://www.kolibree.com/en/