ARCHIPELAG SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

Książka zatytułowana „Archipelag sztucznej inteligencji””, napisana przez specjalistę (profesor AGH, członek PAN i PAU, wiceprezes Polskiego Stowarzyszenia Sztucznej Inteligencji i Polskiego Towarzystwa Sieci Neuronowych) Ryszarda Tadeusiewicza jest oryginalną próbą przybliżenia tytułowej problematyki specjalnemu czytelnikowi: młodzieży szkół średnich.

Stykamy się obecnie z wieloma informacjami na ten temat, przy czym są to oceny skrajne: albo że sztuczna inteligencja jest głównym motorem postępu nauki, techniki i gospodarki, więc trzeba ją rozwijać, albo że stanowi ona zagrożenie dla ludzkości, więc trzeba ją ograniczać. Oceny są zwykle ferowane przy minimalnej wiedzy na temat tego, czym w istocie jest sztuczna inteligencja, natomiast zawierają duży ładunek emocji.

Ta książka dostarcza dużą porcję rzetelnej wiedzy, która pozwoli Czytelnikowi samemu wyrobić sobie opinie na temat sztucznej inteligencji. Warto dodać, że wiedza ta jest podana w przystępnej i atrakcyjnej formie.

Spis treści

Wstęp. Dlaczego „archipelag”?”

Kilka ogólnych uwag

Z czego się wywodzą metody sztucznej inteligencji?
Czy sztuczna inteligencja jest możliwa?
Najpierw poznajmy ogólny podział
Uczenie maszynowe
Klucz do wielu metod sztucznej inteligencji – naśladowanie natury
Wstępna klasyfikacja metod sztucznej inteligencji

Rachunek symboliczny jako najstarsza wyspa archipelagu

Charakterystyka metod symbolicznych

Sztuczne sieci neuronowe

Książka, do której warto sięgnąć
Popularność sieci neuronowych
Droga do stworzenia sztucznych sieci neuronowych
Neuron – biologiczny mikroprocesor
Kilka ciekawostek związanych z budową neuronu
Sztuczny neuron
Sposób realizacji sztucznych neuronów
Jak połączyć neurony, żeby wyszła dobra sieć?
Zalety uczenia sieci neuronowej
Czym jest zbiór uczący?
Przebieg procesu uczenia sieci
Zapobieganie przeznaczeniu
Wygładzanie wyników procesu uczenia
Przykład przejścia od uczenia do eksploatacji sieci neuronowej
Sieci Kohonena
Sieci Hopfielda
Sieci głębokiego uczenia

Światło ludzkiej mądrości w archipelagu sztucznej inteligencji

Jak nauczyć komputer, że nie należy zabijać pacjentów?
Eksploatacja systemu ekspertowego – stawianie pytania
Metoda automatycznego wnioskowania
Forma odpowiedzi i sposób jej wykorzystania
System ekspertowy odważniejszy od współpracowników

Wyspa mgieł

Co to jest zbiór rozmyty?
Logika rozmyta
Więcej o logice rozmytej – niestety z kilkoma wzorami matematycznymi
Liczby przybliżone jako rozmyte podejście do arytmetyki

Zbiory przybliżone

Polak twórcą działu sztucznej inteligencji
Podejmowanie decyzji w przypadku zbiorów przybliżonych
Prosty przykład

Rozpoznawanie obrazów (pattern recognition)

Rozpoznawanie obrazów w zastosowaniach cywilnych
Opis obrazu poprzez cechy
Uczenie jako niezbędny element rozpoznawania
Proste metody rozpoznawania

Analiza skupień

Metody grupowania jako klucz do analizy skupień
Wybór poziomu cięcia i jego konsekwencje
Liczebność skupień i ich użyteczność

Algorytmy genetyczne

Pojęcia chromosomu, osobnika i populacji
Chromosom opisujący rybę – wprowadzenie do ładnego przykładu
Działanie algorytmu genetycznego: wybór populacji początkowej
Działanie algorytmu genetycznego: ocena osobników
Działanie algorytmu genetycznego: kryterium stopu
Działanie algorytmu genetycznego: dlaczego wybieramy seks?
Działanie algorytmu genetycznego: wybór osobników rodzicielskich
Działanie algorytmu genetycznego: zastosowanie mutacji
Działanie algorytmu genetycznego: wymiana pokoleń
Efekt działania algorytmu genetycznego

Algorytmy mrówkowe – podejście wąskie dla owocne

Uczące się drzewa decyzyjne

Jak jest zbudowane drzewo decyzyjne?
Tworzenie drzewa decyzyjnego w wyniku uczenia – baza do uczenia
Tworzenie drzewa decyzyjnego w wyniku uczenia – przebieg uczenia
Gotowe narzędzia do budowy uczących się drzew decyzyjnych

Programy grając z ludźmi w gry strategiczne

Najpierw „padły” warcaby
Zmagania programów szachowych
Klęska nieunikniona
To komputer wygrał – a nie programista!
Padł też ostatni bastion – gra Go

Przetwarzanie języka naturalnego

Znaczenie języka naturalnego
Rozpoznawanie mowy i automatyczna zamiana wypowiedzi na tekst
Co komputer może zrobić z tekstem?
Słowniki frekwencyjne i ich zastosowania
Programy prowadzące dialogi i tłumaczące z języka na język

Rekomendacje do dalszego przeczytania

Bibliografia