proiect realitate virtuala in domeniul roboticii

35
Proiect -Realitate Virtuala in domeniul roboticii-

Upload: adawedlf

Post on 24-Jul-2015

288 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Page 1: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Proiect

-Realitate Virtuala in domeniul roboticii-

Page 2: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

Cuprins

1.Concepte de baza..........................................................................................................................41.1 Inteligenta artificiala: o incercare de definire........................................................................61.3 Natura problemelor de inteligenta artificiala.........................................................................8

2. Sisteme Expert.............................................................................................................................92.1 Metoda de Reprezentare în Inteligenţa Artificială...............................................................132.2 Metodele relaţionale (modele structurate)...........................................................................152.3 Reprezentarea cunoştinţelor.................................................................................................162.4 Criterii în stabilirea metodei de reprezentare a cunostintelor..............................................182.5 Metode de planificare..........................................................................................................21

3. Retele neuronale........................................................................................................................223.1 Stadiul cercetarilor in Inteligenta Artificiala.......................................................................23

Bibliografie............................................................................................................................25

2

Page 3: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

3

Page 4: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

Obiectul inteligenţei artificiale este obţinerea de artefacte care să se comporte inteligent, similar unui om. Câteva exemple binecunoscute de astfel de artefacte sunt roboţiiantropomorfi, programele de jucat şah, calculatoarele care pot dialoga într-un limbaj similar celui uman, programele de traducere automată sau de regăsire a textelor relevante pe Internet.

1.Concepte de bazaDezvoltarea spectaculoasa a calculatoarelor in ultimii treizeci de ani a permis cercetarilor

in domeniu sa incerce utilizarea calculatoarelor pentru rezolvarea unor probleme din ce in

ce mai dificile, din ce in ce mai apropiate de complexitatea problemelor solutionate de

om. Pe masura ce problemele de viteza si capacitate de memorare au fost rezolvate la

nivelul tehnologiei constructiei calculatoarelor, limitarea utilizarii tehnicii de calcul in

locul expertului uman se datoreaza mai ales incapacitatii oamenilor de a instrui si

programa adecvat calculatoarele. Incercarea extinderii utilizarii calculatoarelor la tot ceea

ce poate fi solutionat de om a dus la aparitia unui nou domeniu al stiintei calculatoarelor:

inteligenta artificiala.

Când s-a vorbit prima data de Inteligenta Artificiala (AI – Artificial Intelligence) în 1956, totul parea o utopie, un vis prea frumos pentru a fi realizat, un stadiu al dezvoltarii considerat a fi greu de atins. În ultimii aproape 50 de ani, termenul a prins contur, devenind realitate, fiind în prezent folosit în toate stiintele care doresc sa se afirme. Initiatorul sau, prof. John McCarthy a prezentat noul concept în vara anului 1956 la întrunirea “Darthmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”.

Inteligenta Artificiala poate fi definita ca simularea inteligentei umane procesata de masini, în special, de sisteme de computere. Acest domeniu a fost, în general, caracterizat de cercetari complexe în laboratoare si doar destul de recent a devenit parte a tehnologiei în aplicatii comerciale.

În ultimii ani au avut loc numeroase discutii privind filozofia Inteligentei Artificiale si rolul sau în dezvoltarea tehnologiilor. De-a lungul timpului, opinia publica a ridicat unele întrebari legate de avansul tehnologic bazat pe Inteligenta Artificiala:

-în ce masura masinile inteligente vor face parte din viata oamenilor ? -pot fi construite masini cu constiinta ? -sunt oamenii capabili sa construiasca masini cu adevarat inteligente si daca da, cum le vor controla ?

4

Page 5: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

-cine va detine puterea, omul sau masina ? -avem cu adevarat nevoie de masini inteligente ?

Termenul de Inteligenta Artificiala este întâlnit azi în numeroase publicatii tehnice, medicale, militare, stiintifice, de obicei, când vine vorba de aplicatii ce realizeaza performante de care numai omul era socotit capabil: recunoasterea si analiza vocii si a imaginilor, traduceri dintr-o limba în alta, diferite jocuri de inteligenta (sah, bridge), luarea unor decizii complexe fara interventia unui operator uman etc. Initial, obiectivele Inteligentei Artificiale au fost foarte ambitioase: masina trebuia sa rezolve diferite probleme, sa învete din propria experienta si din evenimentele exterioare sistemului sau, sa efectueze rationamente, sa conceapa noi obiecte cu proprietati prestabilite.

Principalul scop al Inteligentei Artificiale este de a imita întrutotul creierul uman în modul în care acesta gândeste, raspunde si interactioneaza. În pofida nivelului atins de cercetatori, acest deziderat nu va fi atins foarte curând, creierul uman fiind înca o enigma, aproape imposibil de analizat matematic si/sau tradus în limbaj masina.

Indiferent de puterea lor de procesare, masinile nu vor înlocui, probabil niciodata, omul, cea mai inteligenta si puternica fiinta de pe Pamânt. Aceasta afirmatie este sprijinita de numeroase ratiuni. Cel mai important argument împotriva dezvoltarii masinii cu adevarat inteligente este cel al evolutiei. Masinile nu au parcurs rigorile de supravietuire timp de milioane de ani precum oamenii. Modul în care acestia interactioneaza, gândesc si se adapteaza sunt faze de dezvoltare ale intelectului, diferit fiecarui individ în parte. Acestui intelect i-au fost necesare milioane de ani sa evolueze, reprezentând, astfel, o etapa extrem de dificil de implementat în dezvoltarea masinii inteligente.

Unii oameni de stiinta afirma ca inteligenta umana este imposibil de atins si întrecut pe cale artificiala de o masina. În 1989, matematicianul britanic Roger Penrose a sustinut ca mecanismele de functionare specifice creierului uman nu pot fi replicate de masina, nici macar în principiu. În prezent, creierul uman este considerat a fi cel mai sofisticat computer cunoscut. Afirmatia nu poate fi negata, dar creierul uman functioneaza pe

5

Page 6: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

aceleasi principii ca oricare alt creier din regnul animal. Spre a întelege inteligenta umana, trebuie sa întelegem modul în care se formeaza cele mai simple gânduri. Încercarea de a trece peste aceste etape primare si a cerceta direct actiunile complexe ale creierului uman este aproape imposibila.

Pâna în prezent s-au dezvoltat doua metode diferite de abordare a Inteligentei Artificiale. Prima metoda este cunoscuta sub numele “top-down approach” sau “symbolic approach to AI”. Spre exemplu, vederea artificiala a unei masini (controlata de un computer) a fost abordata prin construirea unor algoritmi si aplicarea lor pe o serie de date de intrare. Fiecare pas al procesului de vedere trebuie evaluat, un algoritm urmând sa transforme datele de intrare într-o forma mai usor de utilizat. Aceasta metoda are dezavantajul ca este prea dependenta de masina si poate fi utilizata doar în probleme foarte restrânse. De asemenea, abordarea se bazeaza în mare masura pe cunostintele programatorului, absolut nimic nu poate fi adaugat automat.

A doua metoda consta în construirea unei retele neuronale care sa asigure convertirea unei imagini în informatie. În anii ’60 preocuparile au fost concentrate pentru constituirea unei astfel de retele, denumita “perceptron”. Acesta, o combinatie reusita de retea neuronala si informatii pre-procesate, a permis pentru prima data recunoasterea imaginilor de catre un computer. Perceptronul s-a bazat pe ceea ce a reprezentat atunci primul stadiu al vederii artificiale, fiind folosit ulterior în constructia masinilor autoghidate.

1.1 Inteligenta artificiala: o incercare de definire

Ce este inteligenta artificiala? Exista numeroase definitii sau incercari de a defini inteligenta artificiala. Multitudinea acestor definitii provine tocmai din faptul ca domeniul, fiind legat de insasi esenta naturii umane, este deosebit de provocator. O incercare de definire a inteligentei artificiale ar trebui sa porneasca de la definitia inteligentei, definitie departe de a fi banal de formulat. Multe din abordarile caracterizarii domeniului au eludat sau au atins doar partial acest aspect, altele l-au considerat implicit. Citeva definitii ale inteligentei artificiale, dintre cele mai cunoscute si relevante, sint date in continuare:

Inteligenta artificiala este domeniul stiintei calculatoarelor care se ocupa de studiul si crearea sistemelor de calcul si a programelor care prezinta o forma de inteligenta: sisteme care invata noi concepte, care pot rationa si deduce concepte utile intr-un domeniu al lumii inconjuratoare, sisteme care pot intelege limbajul natural sau percepe si intelege un peisaj, intr-un cuvint sisteme care necesita capacitati inteligente specifice omului.

Inteligenta artificiala este studiul ideilor care permit calculatoarelor sa fie inteligente.

6

Page 7: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

Inteligenta artificiala este studiul facultatilor mentale pe baza modelelor computationale.

Inteligenta artificiala se distinge prin subiectele pe care le trateaza, nu prin istorie sau metode specifice. Subiectul tratat de inteligenta artificiala este mintea, considerata ca un sistem de prelucrare a informatiei.

Un program inteligent este un program care manifesta o comportare similara cu aceea a omului cind este confruntat cu o problema similara. Nu este necesar ca programul sa rezolve sau sa incerce sa rezolve problema in acelasi mod in care ar rezolva-o oamenii.

Inteligenta artificiala este studiul procesului prin care calculatoarele pot fi instruite sa faca lucruri care, pentru moment, sint facute mai bine de oameni.

Marvin Minsky, intrebat ce este inteligenta artificiala, a raspuns: "Exista intotdeauna persoane care au nevoie sa defineasca totul pentru a realiza ceva. De ce?"

Se poate observa din aceste definitii ca anumite curente de opinii privesc inteligenta artificiala ca o modalitate de cercetare, descoperire si simulare (copiere) a modului de functionare a inteligentei umane. Aceasta perspectiva a condus la numeroase cercetari in inteligenta artificiala si la dezvoltarea unor noi domenii cum ar fi stiinta cunoasterii, domeniu studiat de psihologi, lingvisti, informaticieni, filozofi, si domeniul retelelor neuronale, numit si inteligenta artificiala la nivel subsimbolic.

O a doua perspectiva asupra inteligentei artificiale considera domeniul dintr-un punct de vedere pragmatic. Nu conteaza daca inteligenta artificiala utilizeaza modelele si mecanismele comportamentului inteligent uman, importanta este capacitatea sistemelor de calcul de a rezolva aceleasi probleme cu performante similare cu cele ale oamenilor. Textul de fata se orienteaza preponderent spre aceasta opinie asupra inteligentei artificiale.

Ca orice stiinta, inteligenta artificiala se ocupa de o serie de probleme cu caracteristici generale comune si dezvolta tehnici specifice de rezolvare a acestor probleme. Sectiunile urmatoare vor delimita specificul problemelor si tehnicilor de inteligenta artificiala, acestea fiind reluate pe larg in capitolele ce urmeaza.

1.3 Natura problemelor de inteligenta artificiala

Majoritatea cercetarilor in domeniul inteligentei artificiale efectuate la inceputul aparitiei disciplinei s-au orientat spre rezolvarea unor probleme usor formalizabile dar considerate ca necesitind un comportament inteligent: demonstrarea teoremelor si jocurile. Programul

7

Page 8: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

"The Logic Theorist" al lui A. Newell, J. Shaw si H. Simon [1963] putea sa demonstreze mai multe teoreme din primul capitol al lucrarii "Principia Matematica" a lui Whitehead si Russell. Programul care juca sah al lui A. Samuel [1967] isi imbunatatea performantele de joc dupa fiecare partida jucata. Problemele rezolvate de aceste programe au o caracteristica comuna: ele sint probleme grele, deci NP-complete. Oricit de performant ar fi un calculator, acesta nu poate rezolva o problema cu un algoritm de complexitate timp O(eN), pentru o valoare semnificativa a dimensiunii N a intrarii, intr-un interval de timp rezonabil. Cercetarile in inteligenta artificiala s-au orientat tocmai spre incercarea de a reduce explozia combinationala implicata de cautarea solutiei acestui tip de probleme. Una din contributiile mari aduse de inteligenta artificiala stiintei calculatoarelor este utilizarea euristicilor in rezolvarea problemelor grele, transformind astfel probleme inabordabile din punct de vedere al timpului de rezolvare in probleme posibil de rezolvat in numeroase cazuri.

Incercarea de a simula comportamentul inteligent uman a dus la investigarea unor alte tipuri de probleme, probleme care implica un grad inalt de expertiza umana, cum ar fi diagnosticul medical, managementul, proiectarea si rezolvarea problemelor ingineresti generale. Aceste probleme necesita modelarea unor cantitati mari de informatii, informatii greu de formalizat, cum ar fi experienta si intuitia. Sistemele expert, rezultat direct al acestor cercetari, sint acum mult utilizate in domeniile amintite.

O alta directie a cercetarilor de inteligenta artificiala a fost aceea a rezolvarii problemelor banale, cotidiene, care necesita cunostinte de bun simt. Aceste probleme includ rationamentul despre obiecte fizice si relatiile intre ele, si rationamentul despre actiuni si consecintele acestora. Oricine stie, de exemplu, ca un obiect nu poate sa fie simultan in doua locuri diferite sau ca nu trebuie sa dea drumul unui pahar din mina deoarece poate sa cada si sa se sparga. Aceste comportamente pot fi greu caracterizate ca necesitind inteligenta si, totusi, ele sint cele mai greu de modelat intr-un program. Cunostintele de bun simt sint la indemina oricarui om dar ele trebuie reprezentate explicit intr-un program, iar volumul lor este impresionant. Surprinzator, cercetarile de inteligenta artificiala au avut rezultate cu mult mai bune in domenii ca rezolvarea problemelor formale dificile cum ar fi jocurile, demonstrarea teoremelor, sau a problemelor care necesita expertiza umana intr-un anumit domeniu, decit in domeniile care necesita cunostinte de bun simt. S-a reusit construirea unui program care sa demonstreze teoreme matematice complicate si care sa descopere chiar concepte matematice noi, dar nu s-a reusit construirea unui program care sa stie tot ceea ce stie un copil de doi ani!

8

Page 9: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

2. Sisteme Expert

Cuvântul inteligenţă provine din limba latină (intelligentia - pricepere, înţelegere, cunoaştere) fiind regăsit în majoritatea limbilor moderne, cu aceeaşi semantică. Lista definiţiilor care urmează încearcă să creeze o înţelegere cât mai complexă a implicării acestei noţiuni în terminologia specifică a Sistemelor Expert.

• Inteligenţa – [Mar-78] reprezintă înţelegerea profundă, uşoară a unor lucruri, mai ales în domeniul culturii şi al ştiinţei; facultatea de a înţelege, de a pricepe fenomenele, lucrurile, etc.

• Întelegerea – [Ros-75] este activitatea gândirii prin care se descoperă legăturile dintre obiecte şi fenomene. În formă elementară, înţelegerea este cuprinsă chiar în procesul perceperii. În formă mai complexă, înţelegerea este implicată în descoperirea legăturilor dintre cauză şi efect, a semnificaţiei unei lucrări artistice sau ştiinţifice, a motivelor conduitei oamenilor, etc. Înţelegerea este implicată, mai ales, în procesul de rezolvare al problemelor şi se bazează în general pe experienţa trecută şi pe utilizarea acesteia, într-o situaţie nouă.

• Inteligenţa Artificială – IA [Pop-81] reprezintă un domeniu de cercetare al cărui scop constă în studiul şi modelarea inteligenţei, prin crearea de sisteme capabile să îndeplinească activităţi inteligente. Sistemele realizate nu trebuie să copieze în mod necesar metodele şi tehnicile utilizate de om pentru îndeplinirea activităţilor, importantă fiind numai efectuarea ieftină, sigură şi eficientă a activităţilor propuse.

Inteligenţa Artificială – IA [Sfe-93] cuprinde eforturile depuse pentru dotarea calculatoarelor cu capacităţi, care în mod obişnuit, sunt atributele inteligenţei umane: achiziţia de cunoştinţe, percepţia (vizuală, auditivă), raţionamentul, luarea deciziei, etc.

Inteligenţa Artificială - [Bee-93] reprezintă acea arie a ştiinţei calculatoarelor preocupată cu realizarea maşinilor care execută anumite acţiuni, care dacă ar fi realizate de oameni ar fi considerate că exprimă comportamentul uman.

• Sistemul Expert –SE [Bee-93] reprezintă o formă a inteligenţei artificiale. SE este proiectat pentru a reproduce tehnica de rezolvare a problemei unui expert într-o arie îngustă de specializare, în care se justifică mult mai mult raţionamentul decât calculul.

Un Sistem Expert – SE [Bra-88] este un program care rezolvă problemele dintr-un domeniu îngust de aplicaţie, asemeni unui expert uman.

Un Sistem Expert [Lug-91] este un program bazat pe cunoaştere care oferă soluţii de calitate expert, într-un domeniu specific.

9

Page 10: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

Un Sistem Expert [Fei-82] este un program inteligent care utilizează cunoştinţe şi proceduri de inferenţă pentru rezolvarea unor probleme care sunt suficient de dificile pentru a solicita expertize efectuate de specialişti.

• Raţionamentul - [Bee-93] este abilitatea de a concepe, sau încercarea de a ajunge la o concluzie pornind de la premize valide sau invalide.

Sistemele Expert reprezintă o ramură a inteligenţei artificiale care folosec cunoştinţe specializate pentru a rezolva o problemă la nivelul unui expert uman. Toate definiţiile Sistemelor Expert scot în evidenţă o trăsătura specifică lor şi anume faptul că un SE utilizează informaţii extrase din experienţa umană, putând deci furniza decizii la nivelul de competenţă corespunzător informaţiilor primite şi a metodelor de raţionare implementate. Un sistem expert nu este numit program, ci sistem, deoarece încorporeaza multe tehnologii diferite, cum ar fi baza de cunoştinţe, mecanisme de interferenţă, facilităţi de explicare etc.

Realizarea unei maşini inteligente, care să imite performanţele complexe ale comportamentului uman reprezintă o reală provocare datorită lipsei de abilitate a omului de a înţelege în întregimemecanismul de procesare, respectiv puterea creierului uman. [Bee-93]. Avantajele şi dezavantajele unei maşini inteligente pot fi cel mai bine reliefate prin realizarea unei analize comparative între comportamentul uman şi sistemele inteligente aşa cum se poate observa în Tabelul 1.1 şi Tabelul 1.2, care sintetizează câteva diferenţe semnificative.

10

Page 11: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

Structura unui Sistem Expert

Structura unui Sistem Expert este reprezentată în fig. 1.1, modulele componente având următoarele

semnificaţii:

• Baza de cunoştinţe înglobează o colecţie de cunoştinţe relevante despre un anumit domeniu, fiind formată din:

- baza generală de cunoştinţe – modul ce conţine regulile referitoare la operaţiile care se pot efectua asupra elementelor de cunoaştere conţinute în baza de date specifică cazului. În esenţă, regulile constituie un ansamblu complet şi necontradictoriu de cunoştinţe necesare rezolvării unei probleme.

11

Page 12: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

- datele cazului specific – modul ce conţine informaţiile relative la domeniul de aplicaţie studiat. Faptele reprezintă partea dinamică a bazei de cunoştinţe şi au rolul de a reprezenta starea obiectelor la un moment dat.

• Maşina de inferenţă - este un program general care implementează mecanismul prin care se construiesc deducţiile, prelucrează cunoştinţele şi datele pe baza acestor deducţii. Motorul de inferenţă conţine cunoaşterea procedurală şi de control.

• Interfaţa utilizator - realizează o legătură facilă între sistem şi utilizator, intermediind un dialog eficient între aceştia. Interfaţa permite utilizatorului să pună întrebări sistemului expert, să introducă noi informaţii, sau să obţină o imagine asupra procesului de rezolvare.

• Editorul bază de cunoştinţe - permite completarea sau modificarea bazei de cunoştinţe a SE. Acţiunea propriu-zisă de achiziţionare se realizează prin chestionarea experţilor umani.

• Sistemul explicativ - are rolul de a furniza explicaţii operatorului în legătură cu raţionamentul folosit pentru a ajunge la concluzia prezentată.

12

Page 13: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

• Modulul grafic – reprezintă interfaţa grafică care facilitează experţilor din domeniu,posibilitatea de a-şi formaliza cunoştinţele într-o manieră cât mai reprezentativă, cu oasistenţă cât mai limitată a inginerului de cunoştinţe.

2.1 Metoda de Reprezentare în Inteligenţa Artificială

Inteligenţa Artificială [Câr-95] reprezintă abilitatea omului de a instrui o maşină, astfel încât, în anumite împrejurări particulare, maşina să se comporte, prin reacţii la stimulii externi, ca o entitate inteligentă.Maşina inteligentă trebuie să-şi reprezinte raţionamentele prin intermediul anumitor convenţii şi simboluri, cu care să fie capabil să opereze. Metoda de reprezentare presupune o anumită ordine conceptuală, care cuprinde:

• sistemul de meta-reprezentare;• sistemul de clasificare ;• sistemul de organizare.

Problema fundamentală a Inteligenţei Artificiale şi respectiv a sistemelor expert este cea de definire a unor metode pentru reprezentarea unor cantităţi semnificative de cunoştinţe, metode care să permită stocarea şi utilizarea eficientă a acesteia. Metodele de reprezentare ale cunoaşterii pot fi grupate în:

• metode logice;• metode procedurale.• metode relaţionale (modele structurate);

Metodele logice descriu cunoaşterea ca pe o înlănţuire de acţiuni care se implică reciproc atât din punct de vedere al cunoştinţelor cât şi cel al relaţiilor dintre acestea.Avantajul metodelor logice constă în aplicarea directă a regulilor de inferenţă, asupra elementelor de cunoaştere.Dezavantajul metodelor logice constă în existenţa soluţiilor nesatisfăcătoare de sistematizare a bazei de cunoştinţe, în dificultatea reprezentării cunoaşterii despre acţiuni şi a regulilor euristice.

Calcul predicatului de ordinul întâi ca şi exemplu de metodă logică, reprezintă o bază de cunoştinţe construită în limbajul logic, incluzând piesele de cunoaştere reprezentate cu ajutorul unor expresii (propoziţii simple) înlănţuite între ele cu formule ale acestui limbaj. Astfel, un element de cunoaştere reprezentat iniţial în limbaj natural este descompus în propoziţii elementare adevărate denumite “aserţiuni” (care specifică fapte, proprietăţi, relaţii) legate de elementul de cunoaştere.

13

Page 14: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

Acesta este motivul pentru care metoda se mai numeşte şi “Reprezentarea faptelor” Fiecare fapt poate fi tratat din punct de vedere informatic ca un lanţ de caractere specific, ca de exemplu:

RANDAMENT_proiect_02 = 90%

Pentru a procesa mai uşor informaţiile, se structurează lanţurile de caractere. Un procedeu curent îl reprezintă utilizarea tripletelor:

<PREDICAT>(<SUBIECT>,<OBIECTE ASUPRA CARORA SE EFECTUEAZĂ PREDICAŢIA>)

Fiecare propoziţie elementară este generată de un predicat cu un număr finit de locuri în care sunt specificate variabile formale sau obiecte din mulţimea suport.Pentru crearea elementului de cunoaştere, propoziţiile elementare sunt înlănţuite prin intermediul conectorilor logici ( ∀, ∃, <, >, =, →, ≠, ⇔, ⇒, ^, V) putându-se efectua raţionamentele în mod logic.

Particularităţi: metodele logice de reprezentare a cunoaşterii sunt declarative deoarece oferă facilităţi pentru specificarea aspectelor statice ale cunoaşterii, prin care sunt descrise componente, proprietăţi şi fapte despre obiecte, evenimente şi stări, precum şi relaţiile dintre acestea în cadrul universului discursului.

Metodele procedurale sunt acelea în care cunoaşterea este reprezentată sub formă de proceduri, care permit obţinerea stărilor momentane, pornind de la stările iniţiale sau intermediare.Ideea reprezentării procedurale a cunoştinţelor a apărut iniţial ca o încercare de a scoate în evidenţă controlul implicit al secvenţei stărilor din cadrul metodelor logice de reprezentare. Într-o reprezentare procedurală, cunoştinţele despre lume sunt incluse în proceduri [Tac-98]. Reprezentarea procedurală scoate în evidenţă relaţiile dintre elementele de cunoaştere, descriind practic paşii de prelucrare printr-un algoritm, o procedură de calcul, o strategie sau prin descrierea unui proces.Elementele de cunoaştere declarative şi procedurale sunt puternic corelate, prezentând multe puncte comune, astfel:• Cunoştinţele pot fi reprezentate atât declarativ, cât şi procedural. Spre exemplu relaţia y=x2 poate fi reprezentată atât declarativ, sub formă de tabel, cât şi procedural prin precizarea paşilor de calcul pentru y, cunoscându-l pe x.

Sisteme de reguli de producţie ca şi exemplu de metodă procedurală de reprezentare a cunoaşterii, sunt cele care stau la baza funcţionării sistemelor expert. Regulile de producţie îşi au originea în sistemele care se bazează pe un set de transformări succesive ale unui context iniţial, aşa cum sunt gramaticile formale sau automatele finite.[Păn-00].

14

Page 15: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

În acest sens, partea de condiţie a unei reguli se mai numeşte şi parte contextuală, ea indicând starea în care regula este aplicabilă, iar cea de acţiune se numeşte şi parte transformaţională, prin aceea că determină modificarea contextului.

In anumite domenii regulile sunt dificil de formalizat, iar numarul acestora poate deveni atât de mare încât să nu mai fie posibilă manipularea lor datorită restricţiilor apărute pentru sistemul de calcul.

2.2 Metodele relaţionale (modele structurate)

Sunt acelea prin care cunoaşterea este reprezentată, pornind de la relaţiile dintre obiecte, sub formă de grafuri şi reţele.

Metodele din această categorie utilizează modele de tip structurat şi permit organizareacunoştinţelor funcţie de omogenitatea acestora, fiind concepute pentru: clasificare, prelucrare a limbajului natural, planificarea activităţilor.

Avantaje: Se evidenţiază în mod explicit relaţiile dintre entităţi, programul având astfel acces rapid la obiectele “înrudite” crescând eficienţa computaţională. Se pot astfel genera tipuri de inferenţe specializate bazate pe mecanisme eficiente.

Dezavantaje: Se pierde din generalitatea pe care o are un model de tip logic.

Reprezentarea cunoaşterii prin reţele semantice (metodă relaţională) dezvoltată iniţial de Quillian în 1968 [Qui-85], în vederea reprezentării conceptelor specifice cu caracter de asociativitate ale memoriei umane, este utilizată prin reprezentarea grafică a cunoştinţelor declarative exprimate sub formă de propoziţii. Astfel, obiectele, evenimentele sau diferitele situaţii cu o anumită structură sunt reprezentate prin intermediul unui graf. Nodurile grafului simbolizează obiecte, proprietăţi ale obiectelor sau valori ale proprietăţilor, concepte sau situaţii. Arcele (uzual orientate) reprezintă relaţiile dintre noduri.

Semnificaţia nodurilor şi a arcelor este precizată prin etichete. Această metodă de reprezentare exprimă cunoaşterea sub formă de declaraţii binare, respectând următorul formalism: R(a,b) în care R exprimă relaţia, iar a şi b entităţile conectate prin relaţia R , fig. 1.2.

Fig. 1.2. Graful corespunzător expresiei R(a,b)

15

Page 16: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

Reţeaua semantică reprezintă prin urmare o mulţime de declaraţii binare, oferind în acelaşi timp o direcţionare a căutării informaţiei prin structura inclusă în formalismul declaraţiilor binare.

Reprezentarea cunoaşterii bazată pe cadre (metodă relaţională)

2.3 Reprezentarea cunoştinţelor

Noţiunea de “cunoaştere” poate fi definită în variate moduri. Spre deosebire de informaţie, noţiune centrală în informatică (de unde şi termenul de IT - “information technology” - “tehnologia informaţiilor”), cunoaşterea era, în acest domeniu, până de curând, specifică doar subdomeniului inteligenţei artificiale. În acest context, cunoaşterea are o semnificaţie bine precizată. Conform definiţiei lui Alan Newell, unul din pionierii şi teoreticienii inteligenţei artificiale, cunoaşterea este ceea ce poate fi atribuit unui agent uman sau artificial (un program de calculator autonom care interacţionează cu mediul său înconjurător) astfel încât comportarea sa să poată fi catalogată drept raţională. (Newell 1982). În consecinţă, am putea spune că societatea cunoaşterii este populată cuagenţi (din care mulţi sunt agenţi artificiali, adică programe de calculator) care acţionează raţional. O observaţie importantă în acest sens este că o comportare raţională este o comportare predictibilă (cu conotaţie pozitivă, de situare într-un mecanism), ducând la posibilitatea cooperării între agenţi în vederea atingerii unor scopuri comune. Cunoaşterea adaugă la informaţie un înţeles, asociază o acţiune.

Totodată, la mijlocul anilor ’70, la circa două decenii de cercetări în inteligenţă artificială, s-a ajuns la concluzia că reprezentarea şi prelucrarea cunoştinţelor este esenţială în asigurarea inteligenţei.

Orice program de calculator înglobează o cantitate de cunoştinţe referitoare la problema de rezolvat şi la domeniul căruia aparţine acea problemă. Pentru exemplificare să considerăm cazul unui program de sortare (ordonare) a unei secvenţe de numere memorate într-un vector. Analizând un program pentru rezolvarea acestei probleme din perspectiva cunoştinţelor implicate, se pot face următoarele precizări:

• Programul înglobează cunoştinţe referitoare la faptul că, pentru a sorta nişte numere (sau, în general, chei sau elemente), o abordare posibilă este de a compara cheile între ele şi a le interschimba pentru a le aduce la locul lor în secvenţa finală.

• Algoritmul (scenariul) de sortare, care a stat la baza programului, este obţinut ca o consecinţă a cunoştinţelor referitoare la schemele posibile de rezolvare a unei probleme. În particular, de exemplu, algoritmul particular de sortare prin interclasare este o consecinţă a ideei că o abordare utilă în multe cazuri este de a descompune problema

16

Page 17: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

iniţială în subprobleme mai simple care apoi sunt recompuse în soluţia finală ("divide et impera").

• Algoritmul foloseşte cunoştinţe procedurale de genul că, pentru a schimba două elemente între ele, metoda uzuală este de a folosi o variabilă temporară şi de a face o permutare circulară între valorile celor două elemente şi a variabilei temporare.

• Implementarea algoritmului într-un anumit limbaj implică, în plus, cunoştinţe asuprarespectivului limbaj.

• Folosirea structurilor de date cum ar fi vectorii, necesită şi ea cunoştinţe referitoare la aceasta structură.

Pot fi identificate mai multe tipuri de cunoştinţe:

• Cunoştinţe declarative, referitoare, de exemplu, la clasificarea algoritmilor de sortare, la conceptele unui limbaj de programare şi a relaţiilor între ele;

• Cunoştinţe procedurale referitoare la modul cum poate fi rezolvată o problemă (deexemplu, schimbarea a două elemente între ele).

• Scheme generice (“pattern”-uri) de rezolvare de probleme şi modul în care acestea suntclasificate şi particularizate pentru o anumită problemă (de exemplu, “divide et impera”).

În dezvoltarea sistemelor inteligente, achizitia si reprezentarea cunoasterii în baza decunostinte sunt activiti principale în cadrul carora cognoticienii informaticieni trebuie sa aibe în vedere toate aspectele.Sistemele bazate pe cunostinte, sunt aplicatii destinate rezolvarii problemelor ce necesitarationament bazat pe cunostinte si s-au impus în stiinta calculatoarelor la începutul anilor’70 în urma rezultatelor ob_inute de sistemul DENDRAL si de sistemul MYCIN.Un sistem inteligent bazat pe cuno_tin_e este deci un sistem capabil sa deduca noicunostinte pe baza de rationament utilizând cunostintele acumulate pâna la un moment dat.Importanta cunostintelor în programele de inteligena artificiala este sustinuta si de faptulca un specialist într-un anumit domeniu nu poate lucra performant în alte domenii, oricât de mare ar fi capacitatea intelectuala.

17

Page 18: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

2.4 Criterii în stabilirea metodei de reprezentare a cunostintelor

În urma analizei domeniului de expertiz se stabilesc o parte din criteriile care intervin înluarea deciziilor conceptuale privind:

− selectarea metodei de reprezentare a cunostintelor;− clasificarea pieselor de cunostinte;− organizarea bazei de cunostinte;− stabilirea modului de acces la cunostinte.

Alegerea optima a metodei de reprezentare a cunostintelor reprezinta un pas important spre construirea unui sistem bazat pe cunostinte corect, si eficient.O clasificare a criteriilor care stau la baza stabilirii metodei de reprezentare a cunostintelor sunt urmatoarele:

− complexitatea structurala a elementelor componente ale cunostintelor;− elementele de cunostinte si componentele acestora sunt implicate în probleme cunumeroase inferente;− exista conditionari sau restrictii privind utilizarea elementelor de cunostinte;− importanta semnificatiei relatiilor între elementele de cunostinte sau întrecomponentele structurale ale acestor cunostinte;− domeniul de expertiza contine doua clase diferite de elemente de cunostinte carerecomanda folosirea a doua metode diferite .

Metode si tehnici de inteligenta artificiala pentru managementul cunostinteloreconomice

Multe dintre metodele de inteligenta artificiala de achizitionare, reprezentare si utilizarea cunostintelor servesc ca baza pentru dezvoltarea diferitelor functii ale managementului cunostintelor. De exemplu, metodele de achizitionare a cunostintelor promovate de inteligenta artificiala, în special metodele pentru data mining, sunt aplicate pe scara larga în managementul cunostintelor în vederea identificarii, formalizarii si evaluarii cunostintelor organizationale.

Crearea bazelor de cunostinte ale organizatiilor economice se sprijina frecvent pe metode de reprezentare a cunostintelor oferite de inteligenta artificiala (chiar daca în prezent se recurge cel mai adesea la constituirea acestor baze de cunostinte sub forma unor baze de

18

Page 19: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

texte/ hipertexte) si pe elemente metodologice din domeniul realizarii sistemelor software bazate pe cunostinte.Sistemele software bazate pe cunostinte reprezinta elemente componente ale sistemului pentru managementul cunostintelor din cadrul unei organizatii economice, îndeplinind importante functii integrative. Bazele de cunostinte on- line, eventual sub forma unor baze de cunostinte Web constituie elemente de baza ale sistemelor pentru managementul cunostintelor.Sistemele expert Web sunt tot mai mult citate drept elemente de baza ale sistemului pentru managementul cunostintelor în diferite organizatii economice Sistemele software bazate pe cunostinte servesc si drept elemente integrative, pentru legarea diferitelor surse de cunostinte si ca mecanisme integrative pentru rezolvarea problemelor multidisciplinare. Metodele si tehnicile de inteligenta artificiala constituie o baza ideala pentru realizareaidentificarii, documentarii, memorarii si utilizarii cunostintelor în cadrul organizatiilor economice. Multe concepte si instrumente de inteligenta artificiala sunt (sau pot fi) aplicate pe scara larga în managementul cunostintelor, inclusiv pentru stimularea proceselor de învatare organizationala.

19

Page 20: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

20

Page 21: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

2.5 Metode de planificare

Metoda analizei mijloace-scopuri

Planificarea reprezintă alegerea unei succesiuni de actiuni pentru atingerea unui scop.Una din primele metode de planificare a fost metoda analizei mijloace-scopuri.

- Presupune mai intai identificarea scopurilor

- Apoi identificarea mijloacelor care permit atingerea scopurilor

Acestă tehnică este deseori folosită si de oameni pentru rezolvarea problemelor. Primul program de inteligentă artificială care a implementat procedura a fost “General Problem Solver”, realizat de Allen Newell si Herbert Simon in 1963 la Universitatea Carnegie Mellon.

O caracteristică a metodei este faptul că se bazează pe un set de reguli care pot transforma o stare a problemei in alta.

Regulile se reprezintă sub forma unei părti stangi, care descrie conditiile de aplicare (preconditiile) si o parte dreaptă care descrie schimbările din starea problemei care se modifică datorită aplicării regulii. In acest scop se elaborează o asa-numită tabelă de diferente, in care se precizează ce operaŃie este aplicabilă pentru fiecare stare a problemei.

Reprezentarea in planificare

Planificarea deschide cutia neagră folosind logicapentru a reprezenta:- Actiunile- Stările- Scopurile

Utilizează stategia „divide et impera” pentru a descompune problema in subscopuri.

Planificarea cu ordine partială

Tipurile de planificare prin progresie si regresie sunt forme de planificare cu ordine totală.- Nu pot profita de descompunerea problemei- Trebuie luate decizii de găsire a tuturor secventelor de actiuni pentru toate

subproblemele simultan

21

Page 22: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

3. Retele neuronale

O retea neuronala este de tip fizic (in electronica) sau virtual (un program pe computer). Fiind vorba de o retea, aceasta se prezinta sub forma unei matrici de noduri sau neuroni legati intr-un mod oarecare, unul de altul. Fiecare neuron are cateva intrari si iesiri. Intrarile sunt formate din mesaje primite de la o serie de senzori. Mesajele sunt prelucrate anterior de catre alte retele asociate si apoi transmise mai departe.In anul 1943, un neuro-psiholog (Warren McCulloch) si un logician (Walter Pitts) au construit un model (folosind rezistoare si amplificatoare) care simula ce era cunoscut pana atunci despre neuronii naturali, biologici. Neuronii electronici primeau anumite semnale de intrare, pe care, in functie de cativa parametri, le trimiteau sau nu mai departe catre alti neuroni. Acestia primeau semnalele ca date de intrare si, in functie de alti parametri, trimiteau sau nu semnalele mai departe. Intregul model construit de cei doi oameni de stiinta s-a constituit intr-o retea de celule interconectate, fiecare in legatura functionala cu urmatoarele. Presupunand ca semnalul de intrare in reteaua neuronala atinge punctul de iesire din aceasta, acesta poate fi o valoare sau o matrice de valori. La inceput, rezultatul va fi aproape aleatoriu pana cand reteaua este antrenata corect. Antrenamentul retelei consta in primirea de informatii pentru a face rationamentele cat mai aproape de realitate. In viitor, computerele vor fi, probabil, un hibrid intre reteaua neuronala si tehnologia conventionala, utilizata in prezent. Tehnologia actuala are avantajul de a fi logica si rapida in probleme matematice. Retelele neuronale nu sunt foarte potrivite pentru ecuatii complicate, asa cum creierul uman se descurca mai greu in calcule matematice, dar exceleaza in deosebirea culorilor, a sunetelor, a formelor. Azi, in ciuda realizarilor extraordinare in domeniu, retelele neuronale se afla in stadiul de inteligenta al unei insecte, fiind inca un concept foarte nou si care trebuie inteles cu maxima precizie.

3.1 Stadiul cercetarilor in Inteligenta Artificiala

Totusi, in urma cercetarilor din ultimii ani, calculatorul este capabil sa realizeze rationamente si sa descopere legaturi logice intre fapte descrise corect prin propozitii. De asemenea, calculatorul este capabil sa invete din propriile greseli si sa interactioneze cu un utilizator. Folosindu-se de aceste performante, omul a creat computere si programe specifice care sa lucreze pentru el, sa-i rezolve ecuatii complicate, sa proceseze baze de date cu sute de mii de inregistrari, sa-l ajute in proiectarea si producerea unor

22

Page 23: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

echipamente tehnice avansate etc. Cu toate aceste realizari extraordinare, comparativ cu situatia de acum 50 de ani, limita este departe de a fi atinsa, cercetatorii fiind mereu preocupati de cercetarea masinii care gandeste si care poate oferi instantaneu solutii viabile la diversitatea mare de probleme care apar. Pentru a crea o masina care gandeste trebuie definita inteligenta unei astfel de masini. Inteligenta masinii este rezultatul a mai multor ani de cercetari, teste, reusite si esecuri. S-a dorit ca masina sa invete, sa inteleaga limbajul folosit de utilizator prin intermediul a nenumarate interfete si sa-si perfectioneze perceptia senzoriala. Cercetatorul britanic Alan Turing este de parere ca un computer poate fi numit inteligent daca, pus, in legatura cu un om, il determina pe acesta sa creada ca este in contact tot cu un om. Pentru a face fata unui test uman, computerul trebuie sa stocheze o cantitate imensa de informatie, din toate domeniile. Inteligenta si informatia nu pot fi separate una de alta. Oamenii sunt capabili sa furnizeze o informatie utila, dau dovada de inteligenta, de competenta, dar sunt limitati in cunoastere. Sistemele informatice cladite in jurul unor baze de date inglobeaza acest tip de competenta, dar nu au rationamentul nativ al omului. Deosebirea consta in proprietatile echipamentului electronic ce permite multiplicarea competentei respective de mii de ori, oferind, implicit, o inteligenta multiplicata corespunzator. Aceasta inteligenta, astfel creata, este mult mai ieftina si precisa decat cea umana, putand fi reprodusa mecanic la nesfarsit. Tinand cont de explozia performantelor componentelor electronice si a calculatoarelor in general, este evident ca termenul de Inteligenta Artificiala va capata noi valente in anii urmatori. Iata o scurta enumerare a doar cateva din domeniile in care este si va fi folosita Inteligenta Artificiala:-Sisteme expert. Un sistem expert este format dintr-un grup de programe si o colectie de informatii specifice, cu ajutorul carora se poate purta un dialog om-computer, in vederea rezolvarii problemelor. Informatiile primite de la calculator sunt asemanatoare cu cele date de un expert uman in domeniul respectiv. Sistemele expert multiplica inteligenta formalizata a unor specialisti punand-o la dispozitia acelor persoane al caror acces la respectivii specialisti este imposibila; -Retele neuronale - sunt sisteme care simuleaza inteligenta prin reproducerea tipurilor de conexiuni fizice care se gasesc in creierul biologic. Din cauza limitarilor tehnologice, numarul acestor conexiuni este foarte mic, comparativ cu cele cateva zeci de miliarde de conexiuni din creierul uman; -Intelegerea limbajului natural - reprezinta programarea computerelor astfel incat acestea sa inteleaga si sa interactioneze cu utilizatorii in limbajul natural al acestora. La baza intelegerii limbajului natural se afla recunoasterea vocala care transforma un dialog in text, folosind un dispozitiv special; -Agentii - sunt entitati computerizate care actioneaza in locul operatorilor umani, adunand stiri de pe Internet, trimitand mesaje de e-mail sau filtrandu-le pe cele primite. Desi lucreaza pe baza unor "cuvinte cheie" si se afla inca in cercetare, agentii vor deveni foarte utili, ajutandu-si utilizatorul sa gaseasca, spre exemplu, numai stirile sau articolele care il intereseaza, scutindu-l de ore intregi de navigare inutila pe Internet;-Roboti. Noile modele de roboti au in componenta computere programate sa "auda", sa "vada" si sa reactioneze la diferiti stimuli externi. Exista deja roboti care pasesc asemenea

23

Page 24: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

unei fiinte vii, disting o voce din mai multe, raspunzand numai la comanda acesteia, se orienteaza in spatiu, recunoscand obiectele inconjuratoare, aleg drumul cel mai scurt intre doua puncte si ocolesc obstacolele. -Jocurile pe computer. Dezvoltarea jocurilor si a domeniului multimedia, in general, este in plina expansiune, o afacere de sute de milioane de dolari. La ora actuala, nu se mai poate concepe un joc fara a avea in structura elemente de Inteligenta Artificiala. Implementata corect, aceasta garanteaza un produs bine vandut, deci profit si satisfactie oferita jucatorilor. Este deja cunoscut ca programele de sah pe computer pot invinge un oponent uman, cel mai elocvent exemplu fiind cel de acum cativa ani in care campionul Gary Kasparov a fost intrecut de un super-computer, Deep Blue, creat de firma IBM.In viitor computerele vor dispune de Inteligenta Artificiala, dar, in mod sigur, diferita de cea umana. In numeroase situatii, oamenii sunt influentati de emotii, acestea fiind adevaratele motivatii ale rationamentului si actiunii lor. In cazul inteligentei artificiale, motivatiile vor fi total diferite. Spre a intelege cat de mare va fi diferenta, putem privi si analiza cea de-a doua fiinta inteligenta de pe planeta dupa om, delfinul. Lumea oamenilor este diferita de cea a delfinilor, iar cele doua forme de inteligenta sunt influentate de habitat. Delfinii isi folosesc inteligenta pentru navigatie, asa cum oamenii o folosesc pe cea proprie pentru manevrarea uneltelor. Diferitele habitate impun diferite prioritati creaturii care traieste in ele. La nivelul de cunoastere actual, pentru oameni este aproape imposibil de imaginat ce forma de inteligenta va avea entitatea virtuala aflata in memoria unui computer.

Bibliografie

24

Page 25: Proiect Realitate Virtuala in Domeniul Roboticii

Reprezentare şi Metode în Inteligenţa Artificială

-Vince J. – Realitate Virtuala, Editura Tehnica, Bucureşti, 2000.

- C. N. Bodea, Inteligenţa artificială şi sistemele expert, Editura Inforec, Bucureşti, 1998

- D. Davidescu, Arhitectura sistemelor-expert, Editura Didactică şi pedagogică, Bucureşti

- I. Roşca, C. G. Apostol, G. Zamfir, C. Bodea Informatica Instruirii, Editura Economică,

Bucureşti 2002

- M. Cremene, S. Zahan, “Inteligenta Artificiala – Retele neuronale –

teorie si aplicatii in telecomunicatii”, U.T. Press, Cluj-Napoca, 2009

- http://www.preferatele.com/docs/informatica/4/realitatea-virtuala-14.php

25