Umělá inteligence: Porovnání verzí

Řádek 4: Řádek 4:
 
Zatím nejlepší definici vytvořil Marvin Minsky v roce 1967:''„Umělá inteligence je věda o vytváření strojů nebo systémů, které budou při řešení určitého úkolu užívat takového postupu, který, kdyby ho dělal člověk, bychom považovali za projev jeho inteligence.”''<ref>Umělá inteligence - význam - IT Slovník [online]. Dostupné z http://it-slovnik.cz/pojem/umela-inteligence</ref>
 
Zatím nejlepší definici vytvořil Marvin Minsky v roce 1967:''„Umělá inteligence je věda o vytváření strojů nebo systémů, které budou při řešení určitého úkolu užívat takového postupu, který, kdyby ho dělal člověk, bychom považovali za projev jeho inteligence.”''<ref>Umělá inteligence - význam - IT Slovník [online]. Dostupné z http://it-slovnik.cz/pojem/umela-inteligence</ref>
  
== Další definice ==
+
==Další definice==
  
 
E. Richová: ''„...umělá inteligence se zabývá tím, jak [[počítač|počítačově]] řešit úlohy, které dnes zatím zvládají lidé lépe”''<br />
 
E. Richová: ''„...umělá inteligence se zabývá tím, jak [[počítač|počítačově]] řešit úlohy, které dnes zatím zvládají lidé lépe”''<br />
Řádek 12: Řádek 12:
 
''„Umělá inteligence označuje tu oblast poznávání skutečnosti, která se zaobírá hledáním hranic a možností symbolické, znakové reprezentace poznatku a procesu jejich nabývání, udržování a využívání.”''<br />
 
''„Umělá inteligence označuje tu oblast poznávání skutečnosti, která se zaobírá hledáním hranic a možností symbolické, znakové reprezentace poznatku a procesu jejich nabývání, udržování a využívání.”''<br />
  
''„Umělá inteligence se zabývá problematikou postupu zpracování poznatku - osvojováním a způsobem použití poznatku při řešení problému.”''<ref name="zelinka"/>[[Soubor:Turing_Test_version_3.png|thumb|Obr. 1 Standardní podoba Turingova testu – osoba C má za úkol rozlišit, kdo z A a B je člověk a kdo je stroj napodobující člověka]]<br />
+
''„Umělá inteligence se zabývá problematikou postupu zpracování poznatku - osvojováním a způsobem použití poznatku při řešení problému.”''<ref name="zelinka" />[[Soubor:Turing_Test_version_3.png|thumb|Obr. 1 Standardní podoba Turingova testu – osoba C má za úkol rozlišit, kdo z A a B je člověk a kdo je stroj napodobující člověka]]<br />
  
Existuje mnoho dalších definic, tyto jsou však nejpoužívanější a nejpřesnější. Definice sami o sobě však nic neřeší, je třeba je aplikovat ve formě strojů a [[robot|robotů]].<ref name="zelinka"/><br />
+
Existuje mnoho dalších definic, tyto jsou však nejpoužívanější a nejpřesnější. Definice sami o sobě však nic neřeší, je třeba je aplikovat ve formě strojů a [[robot|robotů]].<ref name="zelinka" /><br />
  
 
'''Oblasti výzkumu umělé inteligence:'''
 
'''Oblasti výzkumu umělé inteligence:'''
* dokazování teorémů
+
 
* hraní her
+
*dokazování teorémů
* zpracování přirozeného jazyka
+
*hraní her
* robotika
+
*zpracování přirozeného jazyka
* rozpoznávání obrazů
+
*robotika
* znalostní inženžrství
+
*rozpoznávání obrazů
* strojové učení <ref name="ivánekj">IVÁNEK, Jiří. Reprezentace znalostí. Moodle UK pro výuku 1 [online]. [cit. 2021-05-31]. Dostupné z: https://dl1.cuni.cz/pluginfile.php/1141906/mod_resource/content/1/Reprezentace%20znalost%C3%AD.pdf</ref>
+
*znalostní inženžrství
 +
*strojové učení <ref name="ivánekj">IVÁNEK, Jiří. Reprezentace znalostí. Moodle UK pro výuku 1 [online]. [cit. 2021-05-31]. Dostupné z: https://dl1.cuni.cz/pluginfile.php/1141906/mod_resource/content/1/Reprezentace%20znalost%C3%AD.pdf</ref>
  
 
'''Směry umělé inteligence'''
 
'''Směry umělé inteligence'''
* psychologický směr: se orientuje na vytvoření umělých modelů lidský intelektuálních činností;  
+
 
* inženýrský směr: se orientuje na vytvoření inteligentních systémů a technik, které jsou k tomu potřebné (neomezuje se tedy pouze na simulaci lidských postupů řešení úloh);
+
*<u>psychologický směr:</u> se orientuje na vytvoření umělých modelů lidský intelektuálních činností;
* filosoficko-matematický směr: obecné studium a formalizace intelektuálních mechanismů nezávisle na jejich realizaci. <ref name="ivánekj">IVÁNEK, Jiří. Reprezentace znalostí. Moodle UK pro výuku 1 [online]. [cit. 2021-05-31]. Dostupné z: https://dl1.cuni.cz/pluginfile.php/1141906/mod_resource/content/1/Reprezentace%20znalost%C3%AD.pdf</ref>
+
*<u>inženýrský směr:</u> se orientuje na vytvoření inteligentních systémů a technik, které jsou k tomu potřebné (neomezuje se tedy pouze na simulaci lidských postupů řešení úloh);
 +
*<u>filosoficko-matematický směr:</u> obecné studium a formalizace intelektuálních mechanismů nezávisle na jejich realizaci. <ref name="ivánekj">IVÁNEK, Jiří. Reprezentace znalostí. Moodle UK pro výuku 1 [online]. [cit. 2021-05-31]. Dostupné z: https://dl1.cuni.cz/pluginfile.php/1141906/mod_resource/content/1/Reprezentace%20znalost%C3%AD.pdf</ref>
  
 
==Milníky výzkumu umělé inteligence==
 
==Milníky výzkumu umělé inteligence==
* '''1943 - model neuronu:''' vytvořili jej Warren McCulloch a Walter Pittw jakožto jednoduchý matematický model neuronu, který představoval teoretický model části nervové soustavy - biologického neuronu. Model se stal předmětem zkoumání a rozvoje řady dalších badatelů. <ref name="neuron">Neuronové sítě - jednotlivý neuron. Matematická biologie [online]. [cit. 2021-05-31]. Dostupné z: https://portal.matematickabiologie.cz/res/f/neuronove-site-jednotlivy-neuron.pdf</ref>
 
* 1950 - Turingův test
 
* '''1956 - Dartmouthská konference:''' za zrození umělé inteligence ve smyslu jak ji chápeme dnes je považován rok 1956, kdy se konala Dartmouthská konference. Zde byl přijat název tohoto odvětví. Umělá inteligence tu dostala svoje jméno, cíl, první úspěchy a hlavní osobnosti.  <ref name="jz">VOTROUBEK, Lukáš. Umělá inteligence ve strategických počítačových hrách. Brno, 2011. Bakalářská práce. FIT VUT v Brně. Vedoucí práce: Ing. Jiří Zuzaňák. Dostupné z: https://www.vutbr.cz/www_base/zav_prace_soubor_verejne.php?file_id=117740</ref>
 
* 1958 - LISP
 
* 1965 - DENDRAL, fuzzy logika, rezoluční princip
 
* 1968 - sémantické sítě
 
* 1970 - PROLOG
 
* '''1973 - MYCIN:''' úkolem expertního systému MYCIN je diagnóza jistých druhů infekcí ve složitých pooperačních stavech a doporučení pro jejich medikamentózní léčbu. Uživatelem je lékař (chirurg), který nemusí být expertem na infekční choroby. Během dialogu se systémem MYCIN ptá ošetřujícího lékaře na stav, zdravotní historii pacienta a výsledky laboratorních testů. Na závěr systém vydá diagnózu a doporučí vhodnou terapii.
 
* '''1975 - teorie rámců:''' datové struktury reprezentující stereotypní situace, např. postupné vyplňování stránek, předdefinované hodnoty. Teorii vytvořil Marvin Minsky a na jejím základě vzniklo objektově orientované programování.
 
* '''1976 - PROSPECTOR:''' úkolem expertního systému PROSPECTOR je odhad věrohodnosti toho, že se na daném místě vyskytuje rudné ložisko typu reprezentovaného zadaným modelem. Uživatel pracuje s expertním systémem v dialogu, během něhož předkládá svá pozorování a je žádán o další informace. Typická báze znalostí (o geologických charakteristikách měděných ložisek) je tvořena inferenční sítí o 94 vrcholech a 105 pravidlech. <ref name="ivááánek">IVÁNEK, Jiří. Stručně o zpracování znalostí v expertních systémech. [online]. Univerzita Karlova v Praze, Filozofická fakulta, Ústav informačních studií a knihovnictví. [cit. 2021-05-31]. Dostupné z: https://portal.matematickabiologie.cz/res/f/neuronove-site-jednotlivy-neuron.pdf</ref>
 
* 1978 - R1/XCON
 
* 1981 - japonský projekt počítačů 5. generace
 
* 1982 - neuronová síť
 
  
== Turingův test ==
+
*'''1943 - model neuronu:''' vytvořili jej Warren McCulloch a Walter Pittw jakožto jednoduchý matematický model neuronu, který představoval teoretický model části nervové soustavy - biologického neuronu. Model se stal předmětem zkoumání a rozvoje řady dalších badatelů. <ref name="neuron">Neuronové sítě - jednotlivý neuron. Matematická biologie [online]. [cit. 2021-05-31]. Dostupné z: https://portal.matematickabiologie.cz/res/f/neuronove-site-jednotlivy-neuron.pdf</ref>
 +
*1950 - Turingův test
 +
*'''1956 - Dartmouthská konference:''' za zrození umělé inteligence ve smyslu jak ji chápeme dnes je považován rok 1956, kdy se konala Dartmouthská konference. Zde byl přijat název tohoto odvětví. Umělá inteligence tu dostala svoje jméno, cíl, první úspěchy a hlavní osobnosti.  <ref name="jz">VOTROUBEK, Lukáš. Umělá inteligence ve strategických počítačových hrách. Brno, 2011. Bakalářská práce. FIT VUT v Brně. Vedoucí práce: Ing. Jiří Zuzaňák. Dostupné z: https://www.vutbr.cz/www_base/zav_prace_soubor_verejne.php?file_id=117740</ref>
 +
*1958 - LISP
 +
*1965 - DENDRAL, fuzzy logika, rezoluční princip
 +
*1968 - sémantické sítě
 +
*1970 - PROLOG
 +
*'''1973 - MYCIN:''' úkolem expertního systému MYCIN je diagnóza jistých druhů infekcí ve složitých pooperačních stavech a doporučení pro jejich medikamentózní léčbu. Uživatelem je lékař (chirurg), který nemusí být expertem na infekční choroby. Během dialogu se systémem MYCIN ptá ošetřujícího lékaře na stav, zdravotní historii pacienta a výsledky laboratorních testů. Na závěr systém vydá diagnózu a doporučí vhodnou terapii.
 +
*'''1975 - teorie rámců:''' datové struktury reprezentující stereotypní situace, např. postupné vyplňování stránek, předdefinované hodnoty. Teorii vytvořil Marvin Minsky a na jejím základě vzniklo objektově orientované programování.
 +
*'''1976 - PROSPECTOR:''' úkolem expertního systému PROSPECTOR je odhad věrohodnosti toho, že se na daném místě vyskytuje rudné ložisko typu reprezentovaného zadaným modelem. Uživatel pracuje s expertním systémem v dialogu, během něhož předkládá svá pozorování a je žádán o další informace. Typická báze znalostí (o geologických charakteristikách měděných ložisek) je tvořena inferenční sítí o 94 vrcholech a 105 pravidlech. <ref name="ivááánek">IVÁNEK, Jiří. Stručně o zpracování znalostí v expertních systémech. [online]. Univerzita Karlova v Praze, Filozofická fakulta, Ústav informačních studií a knihovnictví. [cit. 2021-05-31]. Dostupné z: https://portal.matematickabiologie.cz/res/f/neuronove-site-jednotlivy-neuron.pdf</ref>
 +
*1978 - R1/XCON
 +
*1981 - japonský projekt počítačů 5. generace
 +
*1982 - neuronová síť
 +
 
 +
==Turingův test==
 
Turingův test, který roku 1950 vytvořil [http://en.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing Alan Turing], má za úkol vyhodnotit, zda se daný stroj chová opravdu inteligentně. Protože inteligenci nelze přesně definovat, porovnává se v testu stroj s člověkem. Test probíhá tak, že v jedné místnosti je umístěn testující člověk. Ve druhé místnosti je umístěn člověk a testovaný předmět, např. počítač s daným programem. Testující člověk pokládá otázky v přirozené řeči a předává je do druhé místnosti, kde na ně náhodně odpoví buď člověk nebo počítač formou tištěné odpovědi.
 
Turingův test, který roku 1950 vytvořil [http://en.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing Alan Turing], má za úkol vyhodnotit, zda se daný stroj chová opravdu inteligentně. Protože inteligenci nelze přesně definovat, porovnává se v testu stroj s člověkem. Test probíhá tak, že v jedné místnosti je umístěn testující člověk. Ve druhé místnosti je umístěn člověk a testovaný předmět, např. počítač s daným programem. Testující člověk pokládá otázky v přirozené řeči a předává je do druhé místnosti, kde na ně náhodně odpoví buď člověk nebo počítač formou tištěné odpovědi.
  
 
V případě, že testující není schopen rozpoznat, která odpověď je od člověka a která od počítače, pak můžeme hovořit o tom, že stroj je inteligentní. Turingův test byl nejpoužívanějším ukazatelem inteligence strojů, nakonec se však prokázala přílišná subjektivnost hodnocení.<ref>Turing test. In: <i>Wikipedia: the free encyclopedia</i> [online]. Wikimedia Foundation, 2001-. Dostupné z: http://en.wikipedia.org/wiki/turing_test</ref>
 
V případě, že testující není schopen rozpoznat, která odpověď je od člověka a která od počítače, pak můžeme hovořit o tom, že stroj je inteligentní. Turingův test byl nejpoužívanějším ukazatelem inteligence strojů, nakonec se však prokázala přílišná subjektivnost hodnocení.<ref>Turing test. In: <i>Wikipedia: the free encyclopedia</i> [online]. Wikimedia Foundation, 2001-. Dostupné z: http://en.wikipedia.org/wiki/turing_test</ref>
  
== Dělení umělé inteligence ==
+
==Dělení umělé inteligence==
 
Koncem 60. let byly navrženy v oblasti umělé inteligence algoritmy, které se daly využít k řešení problémových oblastí. Jednalo se o klasické matematické modely a jejich užití bylo obtížné a výpočetně hůře zvládnutelné.<ref name="veselý">VESELÝ, Arnošt. <i>Metody umělé inteligence</i>. 1. vyd. V Praze: Česká zemědělská univerzita, Provozně ekonomická fakulta, 2012. ISBN 978-80-213-2295-0.</ref>
 
Koncem 60. let byly navrženy v oblasti umělé inteligence algoritmy, které se daly využít k řešení problémových oblastí. Jednalo se o klasické matematické modely a jejich užití bylo obtížné a výpočetně hůře zvládnutelné.<ref name="veselý">VESELÝ, Arnošt. <i>Metody umělé inteligence</i>. 1. vyd. V Praze: Česká zemědělská univerzita, Provozně ekonomická fakulta, 2012. ISBN 978-80-213-2295-0.</ref>
  
=== Klasická umělá inteligence ===
+
===Klasická umělá inteligence===
 
Umělá inteligence ve svých začátcích, kdy využívala klasické matematické moduly, zahrnovala několik oblastí:
 
Umělá inteligence ve svých začátcích, kdy využívala klasické matematické moduly, zahrnovala několik oblastí:
* '''Robotika'''
 
** robotika zařizuje pohyb robotů a jejich jednotlivých součástí
 
* '''Řešení úkolů (problem solving)'''
 
** umělá inteligence v hrách => řešení logických hádanek<ref name="veselý"/>
 
* '''Rozpoznávání obrazců (pattern recognition)'''
 
** systém zaměřený na rozpoznávání vzorů<ref>Pattern recognition. In: <i>Wikipedia: the free encyclopedia</i> [online]. Wikimedia Foundation, 2001-. Dostupné z: http://en.wikipedia.org/wiki/pattern_recognition</ref>
 
* '''Dokazování vět (theorem proving)'''
 
** také známé jako ATP nebo Automatické dokazování se snaží pomocí počítačových programů prokázat matematické teorie<ref>Automated theorem proving. In: <i>Wikipedia: the free encyclopedia</i> [online]. Wikimedia Foundation, 2001-. Dostupné z: http://en.wikipedia.org/wiki/automated_theorem_proving</ref>
 
  
Klasická umělá inteligence však nebyla schopná řešit zadané úlohy stejně lehce jako živé organismy. Výzkumníci se proto začali soustřeďovat na napodobování živé přírody a tak vznikla Nová umělá inteligence.<ref name="veselý"/>
+
*'''Robotika'''
 +
**robotika zařizuje pohyb robotů a jejich jednotlivých součástí
 +
*'''Řešení úkolů (problem solving)'''
 +
**umělá inteligence v hrách => řešení logických hádanek<ref name="veselý" />
 +
*'''Rozpoznávání obrazců (pattern recognition)'''
 +
**systém zaměřený na rozpoznávání vzorů<ref>Pattern recognition. In: <i>Wikipedia: the free encyclopedia</i> [online]. Wikimedia Foundation, 2001-. Dostupné z: http://en.wikipedia.org/wiki/pattern_recognition</ref>
 +
*'''Dokazování vět (theorem proving)'''
 +
**také známé jako ATP nebo Automatické dokazování se snaží pomocí počítačových programů prokázat matematické teorie<ref>Automated theorem proving. In: <i>Wikipedia: the free encyclopedia</i> [online]. Wikimedia Foundation, 2001-. Dostupné z: http://en.wikipedia.org/wiki/automated_theorem_proving</ref>
  
=== Nová umělá inteligence (Soft computing) ===
+
Klasická umělá inteligence však nebyla schopná řešit zadané úlohy stejně lehce jako živé organismy. Výzkumníci se proto začali soustřeďovat na napodobování živé přírody a tak vznikla Nová umělá inteligence.<ref name="veselý" />
 +
 
 +
===Nová umělá inteligence (Soft computing)===
 
Napodobuje živou přírodu a zahrnuje oblasti:
 
Napodobuje živou přírodu a zahrnuje oblasti:
* '''Neuronové sítě'''
 
** neuronové sítě jsou inspirované nervovým systémem živých organismů<br />
 
** základem je model umělého neuronu (Obr. 3)<br />
 
** mohou realizovat jakoukoliv logickou funkci
 
* '''Representace vágních znalostí a aproximativní uvažování'''
 
** aproximativní uvažování umožnilo konstrukci fuzzy systémů = uplatnění v praktických aplikacích např. v řízení technického zařízení
 
* '''Evoluční algoritmy'''
 
** evoluční algoritmy využívají modelový mechanismus podobný přírodnímu výběru pro získání algoritmů => viz. Umělý život<ref name="veselý"/>
 
  
== Odkazy ==
+
*'''Neuronové sítě'''
 +
**neuronové sítě jsou inspirované nervovým systémem živých organismů<br />
 +
**základem je model umělého neuronu (Obr. 3)<br />
 +
**mohou realizovat jakoukoliv logickou funkci
 +
*'''Representace vágních znalostí a aproximativní uvažování'''
 +
**aproximativní uvažování umožnilo konstrukci fuzzy systémů = uplatnění v praktických aplikacích např. v řízení technického zařízení
 +
*'''Evoluční algoritmy'''
 +
**evoluční algoritmy využívají modelový mechanismus podobný přírodnímu výběru pro získání algoritmů => viz. Umělý život<ref name="veselý" />
 +
 
 +
==Odkazy==
 +
 
 +
===Reference===
 +
 
 +
<references />
  
=== Reference ===
+
===Doporučená literatura===
  
<references/>
+
*ZELINKA, Ivan. <i>Umělá inteligence: hrozba nebo naděje</i>. 1. vyd. Praha: BEN - technická literatura, 2003, 142 s. ISBN 80-7300-068-7.
 +
*VOLNÁ,  Eva a spol. <i>Umělá inteligence: Rozpoznávání vzorů v dynamických datech</i>. 1. vyd. Praha: BEN - technická literatura, 2014, 144 s. ISBN 978-80-7300-497-2.
 +
*Boden, Margaret A., ed. Artificial intelligence. San Diego: Academic Press, 1996. xviii, 376 s. Handbook of perception and cognition, 2nd ed. ISBN 0-12-161964-8.
 +
*Artificial intelligence: approaches, tools and applications [online]. New York: Nova Science Publishers, ©2011. Scientific revolutions. Computer science, technology and applications [cit. 2021-05-26]. Dostupné z: https://ebookcentral.proquest.com/lib/natl-ebooks/detail.action?docID=3021220.
 +
*ZELINKA, Ivan. Aplikace umělé inteligence. Vyd. 1. Zlín: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, 2010. 151 s. ISBN 978-80-7318-898-6.
  
=== Doporučená literatura ===
+
===Zdroje obrázků===
  
* ZELINKA, Ivan. <i>Umělá inteligence: hrozba nebo naděje</i>. 1. vyd. Praha: BEN - technická literatura, 2003, 142 s. ISBN 80-7300-068-7.
+
*Obr. 1 Wikimedia commons http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Turing_Test_version_3.png<br />
* VOLNÁ,  Eva a spol. <i>Umělá inteligence: Rozpoznávání vzorů v dynamických datech</i>. 1. vyd. Praha: BEN - technická literatura, 2014, 144 s. ISBN 978-80-7300-497-2.
 
* Boden, Margaret A., ed. Artificial intelligence. San Diego: Academic Press, 1996. xviii, 376 s. Handbook of perception and cognition, 2nd ed. ISBN 0-12-161964-8.
 
* Artificial intelligence: approaches, tools and applications [online]. New York: Nova Science Publishers, ©2011. Scientific revolutions. Computer science, technology and applications [cit. 2021-05-26]. Dostupné z: https://ebookcentral.proquest.com/lib/natl-ebooks/detail.action?docID=3021220.
 
* ZELINKA, Ivan. Aplikace umělé inteligence. Vyd. 1. Zlín: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, 2010. 151 s. ISBN 978-80-7318-898-6.
 
  
=== Zdroje obrázků ===
+
===Související články===
* Obr. 1 Wikimedia commons http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Turing_Test_version_3.png<br />
 
  
=== Související články ===
+
*[[Kybernetika]]<br />
* [[Kybernetika]]<br />
+
*[[Umělý život]]<br />
* [[Umělý život]]<br />
+
*[[Fuzzy systémy]]<br />
* [[Fuzzy systémy]]<br />
+
*[[Turingův test]]<br />
* [[Turingův test]]<br />
+
*[[Sémantická síť]]<br />
* [[Sémantická síť]]<br />
+
*[[Reprezentace znalostí]]<br />
* [[Reprezentace znalostí]]<br />
+
*[[Robotika]]<br />
* [[Robotika]]<br />
+
*[[Metody dobývání znalostí z databází (data mining)]]<br />
* [[Metody dobývání znalostí z databází (data mining)]]<br />
+
*[[Produkční systém]]<br />
* [[Produkční systém]]<br />
 
  
=== Klíčová slova ===
+
===Klíčová slova===
 
robotika, turingův test, umělý život, kybernetika
 
robotika, turingův test, umělý život, kybernetika
  
 
[[Kategorie: Informační studia a knihovnictví]]
 
[[Kategorie: Informační studia a knihovnictví]]
 
[[Kategorie: Informační technologie, knihovnické technologie]]
 
[[Kategorie: Informační technologie, knihovnické technologie]]

Verze z 31. 5. 2021, 14:04

Stránka ve výstavbě
Inkwell icon - Noun Project 2512.svg Na této stránce se právě pracuje. Prosím needitujte tuto stránku, dokud na ní zůstává tato šablona. Předejdete tak editačnímu konfliktu. Jestliže uběhla od poslední editace doba alespoň dvou dnů, neváhejte tuto šablonu odstranit. Inkwell icon - Noun Project 2512.svg

Umělá inteligence je vědní obor, který se zabývá tvorbou strojů, které vykazují inteligenci. Přesná a jediná definice neexistuje, neustále se vedou spory, jak umělou inteligenci nejlépe definovat. I přes velké množství definic se vždy jedná o definice obecné, které nevysvětlují, co vůbec ta inteligence je. [1]

Zatím nejlepší definici vytvořil Marvin Minsky v roce 1967:„Umělá inteligence je věda o vytváření strojů nebo systémů, které budou při řešení určitého úkolu užívat takového postupu, který, kdyby ho dělal člověk, bychom považovali za projev jeho inteligence.”[2]

Další definice

E. Richová: „...umělá inteligence se zabývá tím, jak počítačově řešit úlohy, které dnes zatím zvládají lidé lépe”

„Umělá inteligence je označení uměle vytvořeného jevu, který dostatečně přesvědčivě připomíná přirozený fenomén lidské inteligence.”

„Umělá inteligence označuje tu oblast poznávání skutečnosti, která se zaobírá hledáním hranic a možností symbolické, znakové reprezentace poznatku a procesu jejich nabývání, udržování a využívání.”

„Umělá inteligence se zabývá problematikou postupu zpracování poznatku - osvojováním a způsobem použití poznatku při řešení problému.”[1]

Obr. 1 Standardní podoba Turingova testu – osoba C má za úkol rozlišit, kdo z A a B je člověk a kdo je stroj napodobující člověka


Existuje mnoho dalších definic, tyto jsou však nejpoužívanější a nejpřesnější. Definice sami o sobě však nic neřeší, je třeba je aplikovat ve formě strojů a robotů.[1]

Oblasti výzkumu umělé inteligence:

  • dokazování teorémů
  • hraní her
  • zpracování přirozeného jazyka
  • robotika
  • rozpoznávání obrazů
  • znalostní inženžrství
  • strojové učení [3]

Směry umělé inteligence

  • psychologický směr: se orientuje na vytvoření umělých modelů lidský intelektuálních činností;
  • inženýrský směr: se orientuje na vytvoření inteligentních systémů a technik, které jsou k tomu potřebné (neomezuje se tedy pouze na simulaci lidských postupů řešení úloh);
  • filosoficko-matematický směr: obecné studium a formalizace intelektuálních mechanismů nezávisle na jejich realizaci. [3]

Milníky výzkumu umělé inteligence

  • 1943 - model neuronu: vytvořili jej Warren McCulloch a Walter Pittw jakožto jednoduchý matematický model neuronu, který představoval teoretický model části nervové soustavy - biologického neuronu. Model se stal předmětem zkoumání a rozvoje řady dalších badatelů. [4]
  • 1950 - Turingův test
  • 1956 - Dartmouthská konference: za zrození umělé inteligence ve smyslu jak ji chápeme dnes je považován rok 1956, kdy se konala Dartmouthská konference. Zde byl přijat název tohoto odvětví. Umělá inteligence tu dostala svoje jméno, cíl, první úspěchy a hlavní osobnosti. [5]
  • 1958 - LISP
  • 1965 - DENDRAL, fuzzy logika, rezoluční princip
  • 1968 - sémantické sítě
  • 1970 - PROLOG
  • 1973 - MYCIN: úkolem expertního systému MYCIN je diagnóza jistých druhů infekcí ve složitých pooperačních stavech a doporučení pro jejich medikamentózní léčbu. Uživatelem je lékař (chirurg), který nemusí být expertem na infekční choroby. Během dialogu se systémem MYCIN ptá ošetřujícího lékaře na stav, zdravotní historii pacienta a výsledky laboratorních testů. Na závěr systém vydá diagnózu a doporučí vhodnou terapii.
  • 1975 - teorie rámců: datové struktury reprezentující stereotypní situace, např. postupné vyplňování stránek, předdefinované hodnoty. Teorii vytvořil Marvin Minsky a na jejím základě vzniklo objektově orientované programování.
  • 1976 - PROSPECTOR: úkolem expertního systému PROSPECTOR je odhad věrohodnosti toho, že se na daném místě vyskytuje rudné ložisko typu reprezentovaného zadaným modelem. Uživatel pracuje s expertním systémem v dialogu, během něhož předkládá svá pozorování a je žádán o další informace. Typická báze znalostí (o geologických charakteristikách měděných ložisek) je tvořena inferenční sítí o 94 vrcholech a 105 pravidlech. [6]
  • 1978 - R1/XCON
  • 1981 - japonský projekt počítačů 5. generace
  • 1982 - neuronová síť

Turingův test

Turingův test, který roku 1950 vytvořil Alan Turing, má za úkol vyhodnotit, zda se daný stroj chová opravdu inteligentně. Protože inteligenci nelze přesně definovat, porovnává se v testu stroj s člověkem. Test probíhá tak, že v jedné místnosti je umístěn testující člověk. Ve druhé místnosti je umístěn člověk a testovaný předmět, např. počítač s daným programem. Testující člověk pokládá otázky v přirozené řeči a předává je do druhé místnosti, kde na ně náhodně odpoví buď člověk nebo počítač formou tištěné odpovědi.

V případě, že testující není schopen rozpoznat, která odpověď je od člověka a která od počítače, pak můžeme hovořit o tom, že stroj je inteligentní. Turingův test byl nejpoužívanějším ukazatelem inteligence strojů, nakonec se však prokázala přílišná subjektivnost hodnocení.[7]

Dělení umělé inteligence

Koncem 60. let byly navrženy v oblasti umělé inteligence algoritmy, které se daly využít k řešení problémových oblastí. Jednalo se o klasické matematické modely a jejich užití bylo obtížné a výpočetně hůře zvládnutelné.[8]

Klasická umělá inteligence

Umělá inteligence ve svých začátcích, kdy využívala klasické matematické moduly, zahrnovala několik oblastí:

  • Robotika
    • robotika zařizuje pohyb robotů a jejich jednotlivých součástí
  • Řešení úkolů (problem solving)
    • umělá inteligence v hrách => řešení logických hádanek[8]
  • Rozpoznávání obrazců (pattern recognition)
    • systém zaměřený na rozpoznávání vzorů[9]
  • Dokazování vět (theorem proving)
    • také známé jako ATP nebo Automatické dokazování se snaží pomocí počítačových programů prokázat matematické teorie[10]

Klasická umělá inteligence však nebyla schopná řešit zadané úlohy stejně lehce jako živé organismy. Výzkumníci se proto začali soustřeďovat na napodobování živé přírody a tak vznikla Nová umělá inteligence.[8]

Nová umělá inteligence (Soft computing)

Napodobuje živou přírodu a zahrnuje oblasti:

  • Neuronové sítě
    • neuronové sítě jsou inspirované nervovým systémem živých organismů
    • základem je model umělého neuronu (Obr. 3)
    • mohou realizovat jakoukoliv logickou funkci
  • Representace vágních znalostí a aproximativní uvažování
    • aproximativní uvažování umožnilo konstrukci fuzzy systémů = uplatnění v praktických aplikacích např. v řízení technického zařízení
  • Evoluční algoritmy
    • evoluční algoritmy využívají modelový mechanismus podobný přírodnímu výběru pro získání algoritmů => viz. Umělý život[8]

Odkazy

Reference

  1. 1,0 1,1 1,2 ZELINKA, Ivan. Umělá inteligence: hrozba nebo naděje. 1. vyd. Praha: BEN - technická literatura, 2003, 142 s. ISBN 80-7300-068-7.
  2. Umělá inteligence - význam - IT Slovník [online]. Dostupné z http://it-slovnik.cz/pojem/umela-inteligence
  3. 3,0 3,1 IVÁNEK, Jiří. Reprezentace znalostí. Moodle UK pro výuku 1 [online]. [cit. 2021-05-31]. Dostupné z: https://dl1.cuni.cz/pluginfile.php/1141906/mod_resource/content/1/Reprezentace%20znalost%C3%AD.pdf
  4. Neuronové sítě - jednotlivý neuron. Matematická biologie [online]. [cit. 2021-05-31]. Dostupné z: https://portal.matematickabiologie.cz/res/f/neuronove-site-jednotlivy-neuron.pdf
  5. VOTROUBEK, Lukáš. Umělá inteligence ve strategických počítačových hrách. Brno, 2011. Bakalářská práce. FIT VUT v Brně. Vedoucí práce: Ing. Jiří Zuzaňák. Dostupné z: https://www.vutbr.cz/www_base/zav_prace_soubor_verejne.php?file_id=117740
  6. IVÁNEK, Jiří. Stručně o zpracování znalostí v expertních systémech. [online]. Univerzita Karlova v Praze, Filozofická fakulta, Ústav informačních studií a knihovnictví. [cit. 2021-05-31]. Dostupné z: https://portal.matematickabiologie.cz/res/f/neuronove-site-jednotlivy-neuron.pdf
  7. Turing test. In: Wikipedia: the free encyclopedia [online]. Wikimedia Foundation, 2001-. Dostupné z: http://en.wikipedia.org/wiki/turing_test
  8. 8,0 8,1 8,2 8,3 VESELÝ, Arnošt. Metody umělé inteligence. 1. vyd. V Praze: Česká zemědělská univerzita, Provozně ekonomická fakulta, 2012. ISBN 978-80-213-2295-0.
  9. Pattern recognition. In: Wikipedia: the free encyclopedia [online]. Wikimedia Foundation, 2001-. Dostupné z: http://en.wikipedia.org/wiki/pattern_recognition
  10. Automated theorem proving. In: Wikipedia: the free encyclopedia [online]. Wikimedia Foundation, 2001-. Dostupné z: http://en.wikipedia.org/wiki/automated_theorem_proving

Doporučená literatura

  • ZELINKA, Ivan. Umělá inteligence: hrozba nebo naděje. 1. vyd. Praha: BEN - technická literatura, 2003, 142 s. ISBN 80-7300-068-7.
  • VOLNÁ, Eva a spol. Umělá inteligence: Rozpoznávání vzorů v dynamických datech. 1. vyd. Praha: BEN - technická literatura, 2014, 144 s. ISBN 978-80-7300-497-2.
  • Boden, Margaret A., ed. Artificial intelligence. San Diego: Academic Press, 1996. xviii, 376 s. Handbook of perception and cognition, 2nd ed. ISBN 0-12-161964-8.
  • Artificial intelligence: approaches, tools and applications [online]. New York: Nova Science Publishers, ©2011. Scientific revolutions. Computer science, technology and applications [cit. 2021-05-26]. Dostupné z: https://ebookcentral.proquest.com/lib/natl-ebooks/detail.action?docID=3021220.
  • ZELINKA, Ivan. Aplikace umělé inteligence. Vyd. 1. Zlín: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, 2010. 151 s. ISBN 978-80-7318-898-6.

Zdroje obrázků

Související články

Klíčová slova

robotika, turingův test, umělý život, kybernetika