U1 Flashcards
basic introduction for ai theory
Co to jest problem trudny?
To taki problem dla którego nie znany jest dokładny i ogólny algorytm rozwiązujący dany problem.
Co to jest reprezentacja wiedzy?
Reprezentacja wiedzy to sposób w jaki tworzymy i wyrażamy fakty,relacje, zależności, działania i ich własności, znaczenia, skutki oraz inne informacje dotyczące problemu i jego otoczenia, które mogą mieć związek z rozwiązaniem owego problemu.
Reprezentacja wiedzy opiera sięna użyciu odpowiedniego języka, umożliwiającego efektywne znalezienie rozwiązania oraz pozwalającego rozumieć się nawzajem ludziom którzy pracują nad problem.
Zdefiniuj dwa główne cele AI.
1. opracowanie obliczeniowej (algorytmicznej) teorii inteligencji, funkcjonowania
ludzkiego mózgu, pamięci, świadomości, emocji, instynktów, itp.
- W tym sensie sztuczna inteligencja ma związek z biologią, psychologią,
filozofią, jak również matematyką i informatyką, ale także innymi
dziedzinami nauki i wiedzy.
2. budowa inteligentnych systemów (komputerowych) do skutecznego
rozwiązywania trudnych zagadnień, zdolnych funkcjonować w normalnym
świecie
- W tym sensie sztuczna inteligencja musi współpracować, poza informatyką
z robotyką, mechaniką, mechatroniką i szeregiem dziedzin inżynierskich.
Czym się różni silna AI od słabej?
** Silna sztuczna inteligencja to hipoteza mówiąca o systemie rzeczywiście inteligentnym zdolnym myśleć jak człowiek.
Słaba sztuczna inteligencja natomiast nie próbuje naśladować ludzkiego umysłu w jego pełnym zakresie, ale raczej wykonuje konkretne funkcje z niezwykłą precyzją i efektywnością, oraz przy przy pełnej złożoności świata rzeczywistego.
Zatem różnica między nimi polega na tym, że silna sztuczna inteligencja ma na celu osiągnięcie pełnej świadomości i zdolności do samodzielnego myślenia, rozumienia oraz uczenia się na podobieństwo ludzkiego mózgu. Natomiast słaba sztuczna inteligencja skupia się na optymalizacji wykonywania określonych zadań i procesów, nie aspirując do zrozumienia lub naśladowania całej kompleksowości ludzkiego umysłu i świadomości.**
Czy można powiedzieć, że test Turinga został zaliczony, przynajmniej
w jakimś stopniu?
Tak, jednak wyniki zaliczonego testu są podważane i krytykowane, a sam test jest pewnego rodzaju abstrakcja i nie ma jednoznacznych reguł, przez co jego zaliczenie jest subiektywną oceną. Test Turinga nigdy nie został jednoznacznie pokonany. Żadna maszyna nigdy go jednoznacznie nie przeszła
Dlaczego metody maszynowego uczenia się
są rozwijane w dodatku do
podstawowych metod sztucznej inteligencji?
- Twórcy systemów sztucznej inteligencji nie są w stanie przewidzieć
wszystkich możliwych sytuacji w jakich znajdzie się system.
- Nie można przewidzieć wszystkich możliwych zmian
w czasie.
- Niekiedy programiści po prostu nie potrafią zaprogramować pewnych
rozwiązań.
