Inteligjenca Artificiale USHTInformatik Doc Dr Fisnik Dalipi Kjo

Inteligjenca Artificiale USHT-Informatikë Doc. Dr. Fisnik Dalipi Kjo ligjëratë bazohet në lëndën “Introduction to Artificial Intelligence “, hartuar nga Prof. Padhraic Smyth, University of California in Irvine, USA.

Përmbajtja Çka është Inteligjenca? Çka është Inteligjenca Artificiale (IA)? Histori e shkurtër mbi IA Suksese moderne: roboti Stanley Impakti i IA Sa shumë progres është bërë në aspekte të ndryshme të IA në praktikë Aplikacionet e suksesshme Pikëpamja e agjentëve të IA

Çka është Inteligjenca? Inteligjenca: Kapaciteti për të mësuar dhe zgjedhur probleme (fjalori Websters) Në veçanti, Aftësia për të zgjedhur probleme të reja Aftësia për të vepruar racionalisht Aftësia për të vepruar si njerëzit Inteligjenca Artificiale Ndërton dhe kupton entitetet ose agjentët inteligjent Dy qasje kryesore: inxhinieringu përkundër modelimit kognitiv

Çka është Inteligjenca Artificiale (John Mc. Carthy, Universiteti Standford, SHBA) Çka është inteligjenca artificiale? Është shkenca e inxhinierimit të makinave inteligjente, veçanërisht programeve inteligjente kompjuterike. Ka të bëjë me detyrën e njëjtë të përdorimit të kompjuterëve për ta kuptuar inteligjencën njerëzore, por IA nuk mbështetet në metodat që janë biologjikisht të observueshme. Po, por çka është inteligjenca? Inteligjenca është pjesa llogaritëse e aftësisë për të arritur qëllime në botë. Te njerëzit, kafshët dhe te disa makina ekzistojnë lloje dhe shkallë të ndryshme të inteligjencës. A nuk ekziston një definicion solid mbi inteligjencën që nuk varet nga fakti i ndërlidhjes me inteligjencën njerëzore? Jo akoma. Problemi qëndron në atë se ne akoma nuk mund ta karakterizojmë në përgjithësi se cilat lloje të procedurave llogaritëse duam ti quajmë inteligjente. Ne i kuptojmë disa nga mekanizmat e inteligjencës dhe asgjë më shumë.

Çka përfshin Inteligjenca? Aftësinë për të ndër-vepruar me botën reale Për të perceptuar, kuptuar dhe vepruar P. sh. Njohja e zërit dhe kuptimi i sintezës P. sh. Kuptimi i imazheve P. sh. Aftësia për të ndërmarrë veprime, ka një efekt Aftësinë dhe planifikimin Modelimi i botës së jashtme, me input të dhënë Zgjidhja e problemeve të reja, planifikimi dhe marrja e vendimeve Aftësia për tu marrë me probleme të papritura, pasiguritë Mësimin dhe adaptimin (përshtatjen) Ne në vazhdimësi mësojmë dhe përshtatemi Modelet tona interne gjithmonë po përditësohen P. sh. Një bebe mëson të kategorizoj dhe njoh kafshët

Disiplinat akademike relevantë për IA Filozofia – logjika, metodat e gjykimit, mendja si sistem fizik, bazat e mësimit, gjuha, arsyeshmëria. Matematika – paraqitja formale dhe vërtetimi, algoritmet, llogaritja, (jo)vendosmëria Gjasa/Statistika – modelimi i pasigurisë (uncertainty), mësimi nga të dhënat Ekonomika – teoria e vendimmarrjes, agjentët ekonomik racional Neuroshkenca – neuronet si njësi të përpunimit të informacionit Psikologjia/Shkenca e njohjes (kognitive) – si sillen njerëzit, perceptojnë, përpunojnë informacionet kognitive, si e paraqesin diturinë Inxhinieringu kompjuterik – dizajni i sistemeve që e maksimizojnë një funksion objektiv përgjatë kohës Linguistika – paraqitja e diturive, gramatika

Historia e IA 1943: fillimet e para Mc. Culloch & Pitts: Modeli qarkor boolean i trurit 1950: Turing Inteligjenca dhe makina llogaritëse e Turingut 1956: lindja e IA Takimi i Darmouth: nis të përdoret termi Inteligjenca Artificiale Vitet 1950: premtimi fillestar Programet e hershme të IA Programi i Samuelit Teoria logjike e Newell & Simon 1955 – 1965: entuziazmi i madh

Historia e IA 1966 -73: Agimet e vërteta Kuptohet se problemet e IA janë të pakontrollueshme Identifikohen kufizime për disa metoda ekzistuese të rrjetave neurale 1969 -85: Shtohet dituria e domenit Zhvillimi i sistemeve të bazuara në dituri Suksesi i sistemeve eksperte të bazuara në rregulla P. sh. DENDRAL, MYCIN 1986 – nis rritja e mësimit të makinës (machine learning apo ML) Rrjetat neurale bëhen përsëri të famshme Avancime të mëdha në algoritmet dhe aplikimet e ML 1990 – roli i pasigurisë Hulumtimi për rrjetat neurale pothuajse humbet Rrjetat e Baesit si korniza për paraqitjen e diturive 1995 – IA si shkencë Integrimi i mësimit, arsyetimit, paraqitja e diturive Metodat IA përdoren për minimin (nxjerrjen) e të dhënave, në aspektet e gjuhës dhe computer vision

Historitë e suksesit Programi Deep Blue e fitoi kampionin e shahut Garry Kasparov në vitin 1997 Një program IA e zgjidh hamendjen matematikore të Robinit, e pazgjidhur për dekada me radhë Gjatë luftës së Gjirit të v. 1991, forcat ushtarake të SHBA instaluan një program IA për logjistik dhe planifikim që përfshiu rretj 50. 000 makina transportuese dhe njerëz Programi autonom i NASA e kontrolloi menaxhimin e operacioneve të një anije kozmike Programi Proverb e zgjedh fjalëkryqin më mirë se njerëzit Roboti si shofer: sfida e madhe DARPA 2003 – 2007 2006: hulumtime biometrike - softueri për njohjen e fytyrave i qasshëm edhe në kamerat e klientëve, softuer për njohjen e irisit, shenjave të gishtërinjve, pëllëmbës së dorës, etj.

A mund të ndërtojmë harduer kompleks si truri? Sa i komplikuar është truri jonë? Neuroni, ose qeliza nervore është njësia bazë e përpunimit të informacionit Vlerësohet se ekzistojnë 10^12 neurone në trurin e njeriut Janë 10^14 sinapsa që i lidhin këto neurone Cikli kohor: 10^-3 sekonda (1 milisekondë) Sa kompleks mund ti bëjmë kompjuterët 10^8 ose më shumë transistor në CPU Superkompjuterët: qindra CPU, 10^12 bit RAM Cikli kohor: 10^-9 sekonda Konkluzioni PO: në të ardhmen e afërt ne mund të ndërtojmë kompjuterë me elementët e njëjtë bazik si të trurit tonë, por me Më pak ndërlidhje (tela apo sinapsa) se sa truri Përdetësime më të shpejta se të trurit Por ndërtimi i harduerit është shumë më ndryshe se bërja e kompjuterit të sillet si njeri

A mundet që kompjuterët ta fitojnë njeriun në lojën e shahut Loja e shahut është një problem klasik i IA Problem shumë mirë i definuar Shumë kompleks: e vështirë për njerëzit që të luajnë mirë Përfundimi: PO: kompjuterët e sotshëm mund ta fitojnë edhe trurin e njeriut

A mund të flasin kompjuterët? Kjo njihet si sinteza e zërit Përkthim i tekstit në forma fonetike Përdorimi i rregullave të shqiptimit për ti përkthyer fonemat në zë Vështirësitë Zërat nuk janë të pavarur Emocionet dhe theksi janë një problem i vështirë Njerëzit e kuptojnë çka thonë Kurse makinat jo. Përfundimi JO: për fjali të plota PO: për fjalë të veçuara

A mund të flasin kompjuterët? Njohja e zërit: Pasqyrimi i zërave të mikrofonit në një listë me fjalë Problem klasik por shumë i vështirë në IA Njohja e fjalëve të veçuara nga një fjalor i vogël Sistemet mund ta bëjnë këtë me një saktësi të madhe (99%) Kërkimet e direktoriumeve Fjalor i kufizuar (kodi i zonal, emri i qytetit) Kompjuteri tenton ta njoh zërin tuaj, nëse nuk është i suksesshëm e kalon lidhjen te një operator human (njeri) Kursen miliona dollar për kompanitë telefonike

A mund ta njohin të folurën kopmjuterët? Njohja e të folurës normalë është shumë e vështirë E folura është e vazhdueshme: ku janë kufijtë ndërmjet fjalëve? Fjalorët e mëdhenj Përbëhet nga mijëra fjalë Mund të përdorim kontekstin për ta kuptuar çka ka thënë dikush Hipotetizimi dhe testimi Zëri në prapavijë, spikerët, theksi, etj. Në të folurën normale, sistemet moderne janë të saktë vetëm 60 -70% Përfundimi: JO: e folura normale është vështirë të njihet me saktësi PO: për disa probleme të vogla (fjalor të vegjël, një spiker/folës)

A mund ta kuptojnë të folurën kompjuterët? Kuptimi i të folurit është i vështirë si p. sh. : “Koha fluturon si një shigjetë” Supozojmë se kompjuteri i njeh të gjithë fjalët Sa interpretime të ndryshme ekzistojnë në këtë fjali? Vetëm një kuptim është i saktë Po si do ta gjej kompjuteri këtë? Njerëzit përdorin dituri të shumta implicite gjatë komunikimit Përfundimi: JO, shumica e asaj që e themi është përtej aftësive që një kompjuter i sodit mund ta kuptoj

A mundet që kompjuterët të mësojnë dhe përshtaten? Mësimi dhe përshtatja Paramendoni që kompjuteri të vozis veturën në rrugë Ne mund ti mësojmë shumë rregulla se si të veprojë Mësimi makinerik (Machine learning) iu mundëson kompjuterëve të mësojnë që të bëjnë gjëra pa programim eksplicit Shumë aplikacione të suksesshme: Natyrisht kjo kërkon disa hapa konfigurimi: kompjuteri nuk mundet vetvetiu te bëjë analiza financiare për berzat apo të bëhet kirurg i trurit Përfundimi: PO, kompjuterët mund të mësojnë dhe përshtaten, nëse iu jepen informacione në një mënyrë të duhur

A mund të shohin kompjuterët? Njohja apo kuptimi? Njohja dhe kuptimi i objekteve në një skenë Shihni nëpër këtë dhomë Ju mundeni pa ndonjë përpjekje të madhe të njihni objekte Truri i njeriut mund ta pasqyrojë imazhin vizual 2 D në 3 D Përse njohja vizuale përbën një problematikë? Përfundimi: Më shumë JO: kompjuterët mund të shohin vetëm disa tipe të objekteve nën rrethana të caktuara PO për disa probleme të caktuara (p. sh. Njohja e fytyrës)

A mundet që kompjuterët të luajnë dhe të marrin vendime të arsyeshme? Inteligjenca Përfshin zgjidhjen e problemeve dhe marrjen e vendimeve dhe bërjen e planeve P. sh. Ju dëshironi të bëni pushimet në Spanjë Ju duhet të vendosni për biletat dhe fluturimet Duhet të shkoni deri në aeroport Kjo përfshin një sekuencë vendimesh, planesh, dhe veprimesh. Çka e bënë të vështirë planifikimin? Bota nuk është e parashikueshme: Çka nëse fluturimi anulohet Ekziston një numër shumë i madh detajesh A i konsideroni të gjitha fluturimet, apo të gjitha datat? Sistemet IA janë të suksesshëm vetëm për një numër të vogël të problemeve për planifikim Përfundimi: JO, planifikimi dhe vendimmarrja për problemet reale në botë janë përtej aftësive të kompjuterëve modern. Përjashtim bëjnë problemet shumë mirë te definuara.

Sisteme Inteligjente në jetën e përditshme Posta Njohja automatike e adresave dhe sortimi i letrave Banka Leximi automatik i çekut, sisteme për verifikimin e nënshkrimit Klasifikimi automatik i aplikimeve për huamarrje Shërbimi për klient Njohje automatike e zërit Webi Identifikimi i moshës, gjinisë, lokacionit, nga surfimi në web Kamerat digjitale Fokusi dhe njohja automatike e fytyrës Lojërat kompjuterike Agjentet apo karakteret inteligjent

Çka përfshihet te inteligjenca? Perceptimi, njohja dhe kuptimi i botës reale Arsyetimi dhe planifikimi në botën e jashtme Mësimi dhe përshtatja Pra, cilat principe të përgjithshme duhet ti përdorim për ti arritur këto qëllime?

Lloje të ndryshme të IA 1. Të modeluarit saktësisht si mendojnë njerëzit 2. Të modeluarit saktësisht si veprojnë njerëzit 3. Të modeluarit se si duhet të mendojnë agjentët ideal 4. Të modeluarit se si duhet të veprojnë agjentët ideal IA moderne fokusohet në definicionin e fundit Suksesi gjykohet sipas performimit të agjentëve

PYETJE? ? ?