1、淺談AI人工智慧,淡江大學資訊工程學系,摘要,投石問路 -資訊與人工智慧的領域海底撈針 - 搜尋方法人機比賽 - 電腦下棋冷血超人 - 專家系統舉一反三 - 機器學習差不多電腦- 模糊理論及應用腦力激盪 - 類神經網路達爾文再世 -遺傳演算法眼明嘴快 -圖形與語音的辨識,資料與資訊,資料(Data)資訊(Information)資訊的來源：資料 資料經處理後的結果 資訊例子:A股票股價 Data: Information: 10日: 29元 A股票 and 10日-13日 11日: 29.5元 上漲 12日: 29.9元 13日: 31元,人工智慧,何謂人工智慧(Artificial Inte
2、lligence)簡單而言，就是讓電腦能有近似人腦的能力正式而言，計算能力的研究知覺推理行動,別碰我.你看起來像壤人.,$%&.,人工智慧領域,神經網路,自然語言,AI,理解,語音辦識,電腦視覺,機器人,近似搜尋,專家系統,模糊理論,海底撈針,只求一個解的搜尋法 e.g.魔術方塊 求最佳解的搜尋法求近似解的搜尋法電腦下棋的搜尋法 e.g.象棋 一方要贏 另一方不讓你贏,人機大戰,1997年人工智慧大事IBM Deep-Blue(深藍)擊敗世界棋王人類下棋的特性模擬對手下幾步會採取的策略應用著名棋局中的模式個人下棋的經驗學習對手的下棋模式例子: 下象棋,象棋棋盤位置圖,審局函數,把盤面局勢的利弊
3、得失加以數值化作為比較形勢優劣的基礎一般常見的考慮因素如下：子力位置重要性棋子靈活度威脅與保護,子力,我們給於每一兵種的基本價值如下：將(帥) 2000士(仕) 40象(相) 40車(俥) 200馬(馬) 90包(炮) 90卒(兵) 10,位置重要性,8 9 8 10 9 10 8 9 8 9 9 8 11 12 11 8 9 9 8 8 7 11 11 11 7 8 8 7 8 10 11 11 11 10 8 7 6 7 6 10 10 10 6 7 6 6 9 6 9 9 9 6 9 6 5 6 5 8 8 8 5 6 5 2 6 5 8 8 8 5 6 2 4 4 3 8 1 8 3
4、4 4 1 4 2 7 7 7 2 4 1,車,位置重要性,棋子靈活度,馬路疏通，包貴機動。棋子在盤面上如果不能靈活走動，就無法發揮他的戰鬥力所以靈活度是評估局勢優劣的一種因素。藉著一些規則或樣式來判斷,威脅與保護,棋子在盤面上是否安全，和他所在受到的保護與威脅的數目有關，也和威脅或保護的兵種有關。兩種做法：一是利用資料結構紀錄棋子之間互相保護的關係。然後依照吃子的原則，進行兌子的考慮。一是由終端點互攻兑子直到某一狀態，然後再引用審局函數。,遊戲樹,B,C,D,83,-24,170,A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,A,-67,-24,+33,93,-67,6,0,-24,+40,+
5、33,遊戲樹,min-max 搜尋一層求最小一層求最大由下而上越深越準,人機大戰,電腦下棋利用超強的計算能力 - 計算之後可能的下棋局勢利用強大的儲存能力 - 將所有棋局模式加以儲存利用機器學習的能力 - 學習對手下棋的模式人與電腦到底誰厲害,叫阮第一名,冷血超人,何謂專家系統將人類專家的知識，以規則(Rule)或其他知識表達方式建立於系統中。例如：If下雨天, Then不要出去玩； If不出去玩, Then要念書等推論輸入天氣是下雨，則得到系統要你去念書以上可知，專家系統最主要的部分就是在於規則（知識）的取得及事實的輸入例子: 醫療診斷專家系統例子: 核能電廠診斷系統,專家系統架構,使用者,
6、新案例的描述(事實),建議及解釋,知識庫,推理機,專家系統,使用者介面,專家系統例子,規則一如果努力念書就可以有好成績規則二如果有好成績就可以考上淡江大學規則三如果有好成績就可以念資訊工程學系規則四如果考上淡江大學且念資工系就找小明老師 Question : 我努力念書時就可以 ,Fact:另一半心情不好,If 你的另一半心情不好Then 假裝不高興,If 假裝不高興Then 心情不好,If 兩個人心情都不好Then 會打架,If 兩人打架Then 一個人會死翹翹,專家系統例子,知識的表達,以規則為主(Rule Base)以語意網為主(Semantic Net)其它,Why.?Why.?Why
7、.?,王大明,王小弟,李阿美,媽媽,爸爸,丈夫,太太,專家系統之特性,蒐集有效專業知識，並能成長擴充24小時值行監視等專業性工作反應快速能在不良環境下工作能根據很多因素下判斷能對其行為做解釋,專家系統瓶頸,建立專家系統的困難點知識擷取的困難規則（知識）的取得方式由知識工程師訪談得到由專家使用知識擷取程式而取得由機器學習的方式,$%&#.,知識工程師,Dialog,Explicit Knowledge,Many approachesExample: Personal Construct PsychologyCalled PCP,知識擷取工具,步驟一：由專家收集可能的分類,一般痲疹 德國痲疹 猩紅
8、熱 水痘 天花,知識擷取工具,步驟二：由專家收集可能相關的屬性可區分一個和另外二個分類,一般痲疹 德國痲疹 猩紅熱 水痘 天花,發燒紅斑紫斑頭痛,無發燒無紅斑無紫斑無頭痛,4,1,5,1,5,5,4,1,1,4,2,1,知識擷取工具,步驟三：由專家完成全部的表格,一般痲疹 德國痲疹 猩紅熱 水痘 天花,發燒紅斑紫斑頭痛,無發燒無紅斑無紫斑無頭痛,4,1,5,1,5,5,4,1,1,4,2,1,5,4,1,2,4,4,2,4,知識擷取工具,一般痲疹 德國痲疹 猩紅熱 水痘 天花,發燒紅斑紫斑頭痛,4,1,5,1,5,5,4,1,1,4,2,1,5,4,1,2,4,4,2,4,知識擷取工具,頭痛
9、- 紅斑頭痛 - 發燒,步驟四：產生關係圖,知識擷取工具,產生規則:From the graph:If 頭痛 Then 紅斑,知識擷取工具,產生規則:From The Table從第一欄：If 發燒 and 紅斑 and 紫斑 and 沒頭痛Then 感染一般麻疹,知識擷取工具,機器學習,機器學習是人工智慧的核心!由例子中學習例如:燕子會飛，麻雀會飛- 鳥會飛,機器學習,什麼狗是會咬人的狗:12筆例子,機器學習,體型,大,小,中,顏色,顏色,黑色,棕色,會,會,會,會,不會,會,不會,不會,不會,不會,不會,會,黑色,棕色,會,不會,不會,不會,不會,不會,不會,會,Question: 中型的
10、黑狗會不會咬人?,差不多電腦,傳統電腦決策不是對(1)就是錯(0)例如：25歲以上是青年，那26歲就是中年?60分以上是及格，那60分以下就是不及格?何謂模糊在對(1)與錯(0)之間，再多加幾個等級幾乎對(0.8)可能對(0.6)可能錯(0.4)幾乎錯(0.2),差不多電腦,Question:168公分到底算不算高?,身高(Cm),中,矮,高,170,180,160,隸屬度,再多分成幾級 連續,Example:“Close to 0”,e.g. A(3) = 0.01A(1) = 0.09A(0.25) = 0.62A(0) = 1Define a Membership Function: A
11、(x) =,Example:“Close to 0”,Very Close to 0: A(x) =,模糊集合論,Membership function 0, 1e.g.high : x 0, 1,SimpleIntuitively pleasingA generalization of crisp setVague member non-member,0 or 1,Non-member member,gradual,模糊集合論,模糊運算,交集(AND)取較小的可能性EX:學生聰明(0.8) 而且 用功(0.6) 則是模範生(0.6)聯集(OR)取較大的可能性EX:學生聰明(0.8) 或者 用
12、功(0.6) 則是模範生(0.8)反面(NOT)取與1的差EX:學生聰明是0.8, 則學生不聰明0.2,模糊推論之例子,小明找小老婆的條件(大眼睛而且小嘴巴)或者是身材好Question : 誰是最佳女主角,大眼睛小嘴巴身材好陶晶瑩00.80.3張惠妹10.60.8李玟00.30.9李心潔0.70.10.5蔡依林0.80.50.3,Answer,對陶晶瑩= (0 AND 0.8) OR 0.3 = 0 OR 0.3 = 0.3對張惠妹= (1 AND 0.6) OR 0.8 = 0.8對李玟= (0 AND 0.3) OR 0.9 = 0.9對李心潔= (0.7 AND 0.1) OR 0.5
13、 = 0.5對蔡依林= (0.8 AND 0.5) OR 0.3 = 0.5李玟 為最佳選擇!,謝謝!,模糊決策,A = A1, A2, A3, A4, A5A set of alternativesC = C1, C2, C3A set of criteria,Assume : C1 and C2 or C3E (Ai) : evaluation functionE (A1) = (0 0.8) 0.3 = 0 0.3 = 0.3E (A2) = (1 0.6) 0.8 = 0.6 0.8 = 0.8E (A3) = (0 0.3) 0.9 = 0 0.9 = 0.9 the best ch
14、oiceE (A4) = (0.7 0.1) 0.5 = 0.1 0.5 = 0.5E (A5) = (0.8 0.5) 0.3 = 0.5 0.3 = 0.5,模糊決策,腦力激盪,人腦結構及功能由許多的腦細胞(Cell)組成利用細胞之間層層的訊號傳遞而完成各種思考及學習的功能,類神經網路,模擬人腦中細胞的功能,輸入細胞,中介細胞,輸出細胞,a0,a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9,a10,a11,每個細胞都有單一而簡單的功能作業完成後再將結果傳給上層的細胞,類神經網路例子,2 1 3 +1 5 1 -2 4 2 -3 2 1 +,5,-4,2,學習權重,I1：(2, 1,
15、3, +) I2：(1, 5, 1, -) I3：(2, 4, 2, -) I4：(3, 2, 1, +) Chosen Instance Current Weight VectorCycle0 (0,0,0)Cycle 1 (2,1,3,+) (2,1,3)Cycle 2 (1,5,1,-) (1,-4,2)Cycle 3 (2,4,2,-) (1,-4,2)Cycle 4 (3,2,1,+) (4,-2,3)Cycle 5 (2,1,3,+) (4,-2,3)Cycle 6 (1,5,1,-) (4,-2,3)Cycle 7 (2,4,2,-) (2,-6,1)Cycle 8 (3,2,1
16、,+) (5,-4,2)Cycle 9 (2,1,3,+) (5,-4,2)Cycle 10 (1,5,1,-) (5,-4,2)Cycle 11 (2,4,2,-) (5,-4,2),Separable vs Non-Separable,Back-Propagation Model,達爾文再世,達爾文的進化論物競天擇，適者生存，不適者淘汰何謂遺傳演算法利用個體與個體之間的交配(Crossover)及突變(Mutation)而產生下一代再透過合適的評量方式，選出下一代的精英反覆執行直到完成指定的演進代數適用在解決需要長時間求最佳解的問題,An Example,A Function Find t
17、he max,Step1,Define a suitable representation Each Chromosome2 bits00 - 001 - 110 - 211 - 3In 0, 100 - 001 - 0.33310 - 0.66611 - 1,Step1,Define a suitable representation Each Chromosome12 bits e.g. t = 0 000000000000 t = 1 111111111111 t = 0.680 101011100001,Step2,Create an initial population of N N
18、 Population size Assume N = 40,Step3,Define a suitable fitness function f to evaluate the individuals Fitness function f(t)e.g. The first six individuals,Step 4,Perform the crossover and the mutation operations to generate the possible offsprings,Crossover,OffspringInheriting some characteristics of
19、 their parentse.g.,Parent 1 : 00011 0000001Parent 2 : 01001 1001101,Child 1 : 000111001101Child 2 : 010010000001,Mutation,For avoiding local optimae.g. Bit changee.g. Inversion,1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0,0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0,1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0,1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0,New Offsprings,The new offs
20、prings produced by the operators,Step 5,Replace the individuale.g. The first six individuals,NEW,Step 6,If the termination criteria are not satisfied, go to Step 4; otherwise, stop the genetic algorithm The termination criteria The maximum number of generations The time limit The population converge
21、d,Experiment,眼明嘴快,圖形辨識利用圖形的特性(外型、顏色、位置等)，使電腦可以對特定的圖形加以辨認及搜尋例子:,水平線,垂直線,D型曲線,規則：If 一條水平線 and 一條垂直線 and 一條D型曲線 Then 數字是 5,眼明嘴快,語音辨識利用語言的特性(波形、聲調、快慢等)使電腦可以將特定的語言加以辨識及轉換成文字,語音辨識,總結,好的人工智慧系統知識 + 搜尋處理不確定資訊速度和準確度的折衷學習容錯友善的使用者介面自然語言語音辯識自我感測環境資訊,Grand Challenges of AI,Translating TelephoneAccidence-Avoiding CarLearning System,Thank You,
