Tentafrågor Flashcards
Vilka fördelar respektive nackdelar finns det med att använda naturligt språk som bas för ett kunskapsrepresentationssystem?
Fördelar är att det finns stor tillgänglighet för naturligt språk i databaser och är lätt att använda och är bra på att representera stora deler av kunskap och information. Men nackdelar är dels “the Ground Symbol Problem”, alltså att naturligt språk inte kan direktöversätta symboler i verkliga världen. Vårt naturliga språk kan inte alltid ge ett tydligt svar för vad en specifik symbol är då en bild på en cirkel kan stå för och tolkas som “cirkel”, “boll”, “rund” osv… Därför är naturligt språk inte alltid optimalt för ett KR. - från tenta
Vad var Logic Theorist och General Problem Solver, och varför var de signifikanta?
Varför var Hebbs inlärningsregel viktig för den initiala utvecklingen av Artificiella Neurala Nätverk?
Hebbs inlärningsregler inom biologin är med en term “cells that fire together, wire together”. Alltså att neuron som kommunicerar och används ofta, blir starkare och bygger en snabbare koppling. Denna regel applicerades inom AI och uppbyggnad av ANN som hjälp till möjligheten av att träna ANN. Alltså beroende på vikterna mellan noder i layers så avgör det hur starka och effektiva kopplingarna är. Alltså, ju mera vikt det är mellan noder, desto starkare band.
Ge exempel på en avgörande skillnad mellan ett kunskapsrepresentationssystem och en vanlig databas.
Idag verkar det som att LLMs är på gränsen till att klara Turingtestet. Innebär det att dagens AI- system har uppnått mänsklig kognitiv förmåga? Resonera kring om vi bör behålla Turingtestet som måttstock eller om kriterierna måste uppdateras.
I år har utvecklingen av AI tagit enorm fart och finns nu redan system som klarat Turingtestet. Däremot så finns det mer till mänsklig kognitiv förmåga än att kunna svara i textformat med en annan person. Att ett system klarar Turingtestet visar på intelligens på en viss nivå då den kan hålla en konversation så väl med en annan människa så att den kan lura oss att tro att den är mänsklig. Men det är endast hur den visar sig utåt. Jag tycker att för att systemet ska klassas som intelligent på mänsklig kognitiv nivå så finns det fler lager och nivåer som känslor, emotioner, egna beslutssystem, etik och eget personligt driv (för att nämna några). Turingtestet har svårt att avgöra dessa nivåer samtidigt som det ändå är bra på att avgöra en grundläggande viktig del av oss. Däremot har vi idag ingen definition på exakt vad intelligens innebär så egentligen går det inte helt att avgöra om ett system verkligen är intelligent. Vi vet att vi människor är “intelligenta” då vi utsett oss till detta, men när når ett system vår nivå, och när överskrider det oss? Troligtvis behöver vi en mer konkret definition av detta för att kunna utveckla ett kanske “bättre” test. Jag tycker iallafall att Turingtestet testar en del av vad som kan anses mänsklig kognitiv intelligens, men är inte tillräckligt för att avgöra helheten.
Uninformed Search:
Consider the route planning problem where you want to go from A to Z, using the map below.
a. In general, explain what it means when we say that a search strategy is optimal.
b. In general, explain what it means when we say that a search strategy is complete.
c. Name the two uninformed search strategies that would be complete and optimal and could
be used to find the shortest path for this problem.
a. När en sökstrategi är optimal så har vi valt en stretegi som är rätt och bra för det sökområde vi har. Vi kan välja olika sökstretegier och komma fram till en slutsats och få ett svar på en väg, men beroende på vilken vi väljer kan vi få mer eller mindre bra svar. Den är optimal om vårt svar är det bästa vi kan få utifrån det vi säker efter.
b. När en sökstretagi är complete så har vi valt en strategi som garanterar att vi får ett svar och kan slutföra vår sökning. Den är inte complete om vi inte får fram ett svar.
c. För denna sökning så kan vi använda oss av breadth-first eller depth-first då båda garanterar ett svar och hittar den kortaste vägen.
Uniform-cost search:
What is the search order of the following tree if R is the initial state (root node) and Y^2-2 is the
goal state (the end node with the solution)? (2p)
Det vill säga skriv ut vilka noder som utforskas om vi använder Uniform-cost search.
Uniform-cost search är en uninformed sökning som tar hänsyn till den lägsta kostnaden för att nå målnoden. Den vet vart den ska och kan se kostnaden för de noder den har framför sig och kommer ihåg vart den har varit, men vet inte mer än så.
Vi kommer att börja på R. Sedan kan vi välja mellan X, Y och Z, så vi väljer Y då den har lägst kostnad.
Sedan räknar vi nästa steg, båda vägarna från Y till Y1 och Y2 är högre än vägen till X (40) så vi väljer att besöka X istället.
Vägarna från X är båda högre än att välja den totala kostnaden av Y1 och Y2 (men fortfarande lägre än 60, Z) så vi går till någon av dess istället, då väljer vi Y2 då det blir hittils den totalt lägsta kostnaden (vi är uppe i 45).
Från Y2 är det endast 0 kostnad till målnoden vilket slår alla andra vägar, så vi går till Y2-2. Ordningen på besökta noder: R, Y, X, Y2, Y2-2
In the lecture we have discussed that “Decision Support Systems (DSS) are categorized by how they carry out their actions. Five categories have been discussed. One was “Communication- driven DSS”. (2p)
a. List the other four types
b. Describe the major differences between these types of DSS categories
a.
Data-driven DSS Document-driven DSS Knowledge-driven DSS Model-driven DSS
b.
Data-driven har information om generella databaser som den hjälper ta beslut ifrån Document-driven har mer information inom dokument och textbaserad information Knowledge-driven har mer specifik kunskap inom ett område
Model-driven utgår ifrån modeller för att hjälpa ta beslut
Och Communication-driven kommunicerar mer för att nå beslut
“The environment where agents operate affects the agents. Hence, the agents must be programmed to handle the task environment.”
In the lecture we discussed several environmental characteristics.
List and describe the four characteristics of the environment in which an intelligent agent operates (2p)
Vad är ett “Decision Support System” (DSS) och ett expertsystem? Vilka delar/komponenter har dessa system? Vad är skillnaderna mellan dessa system?
Vilka är de olika komponenterna i expertsystemet? (2P)
FAQ (eller Frequently Asked Questions) är en samling ofta ställda frågor och deras svar.
Tänk på en FAQ-agent som har uppgift att ge information om vanliga frågor eller problem.
Beskriva FAQ-agenten som “a goal-based agent” (2P)
En goal based agent är en agent som har ett mål och jobbar i miljön efter detta. En FAQ- agent kan bestå av följande komponenter:
Environment/miljön: Databas med alla tidigare ställda frågor.
Sensor: Känner av och räknar hur många gånger frågor har ställts.
Actuator: Sollar ut de frågor som har ställts flest gånger m.h.a regler:
Regler: Kan använda sig av if-then satser. Exempelvis “if fråga ställd över 10 gånger, then lägg till i FAQ listan”
Goal: färdigställd lista med de flest ställda frågorna
Knowledge-based agents consist of two main components: Knowledge base and inference system.
Describe these two components: their definition, purpose and differences. (2P)
Skriv ner STRIPS-aktioner som krävs för att lösa det följande problemet - från initialt tillstånd till måltillstånd. Med andra ord skriv i STRIPS-språk följande: Initial, Goal, Actions, Path. (2P)
Natural Language Processing
Förklara följande begrepp med hjälp av exemplen nedan (2p):
1. Lexical analysis
2. Syntactic analysis
3. Semantic analysis
4. Pragmatic analysis
- Lexikal analys fokuserar och analyserar vilka ord som används och vad det är för typ av ord.
- Syntaktisk analys innebär analys av syntexerna, alltså delarna av meningar, som exempelvis fraserna (noun phrase, verb phrase).
- Semantiska analysen innebär analysen av meningen och ordens innebörd och mening. Alltså vad menas med det som sägs, jo det är en hund som jagar en pojke på lekplatsen.
- Pragmatiska analysen är hur det hela hänger ihop men även meningen bakom meningen, ibland kan något sägas som har flera meningar. Exempelvis om någon säger “det är kallt här inne” så kan det även betyda att personen vill att någon höjer värmen eller kanske stänger ett fönster.
Discuss the impact of learning rate on the training process of NNs and identify the optimal learning rate and its possible range of values. (2p)
The learning rate determines wheater a NN is optimal for reaching an the most correct output the most efficient. The learning rate is optimal when it matches the right amount of values/nodes. If you have a very low rate and a lot of nodes the rate may not be very efficient and vice versa.
Suppose you are training a model for a classification problem, using only three inputs. Determine suitable inputs for differentiating between chairs and tables, plus describe what would be a good input for a text classification problem (for e.g., political vs economic) (2p)
In the first classifiaction problem the model needs to determine and classify what is a chair and what is a table. Suppose the model recieves different pictures of chairs and tables. It could then use a rule-based strategy like if-then to determine what the picture depicts and then classify them in the correct category. Three examples for inputs:
1. If “backsupport”, then chair
2. If flat area bigger than 50 square cm, then table 3. If legs higher than 60 cm, then table
The second classification model may not go on pictures, but instead use texts and language to then classify them into either political or economical texts. This model could also use an if- then rule. An example of input could be “if words as ‘think’, ‘should’, ‘believe’ are used, then political, else economical”. This is because economical texts usually are based on facts, and not politics and beliefs which these words depicts.
Both models most likely needs more information to be completely accurate and give the best possible result, but these are examples of inputs that could work initially.
