Presentasjon lastes. Vennligst vent

Presentasjon lastes. Vennligst vent

Kunstig intelligens (MNFIT-272) - høst 1999. Forelesning 11 Emner: Forskningsmetodikk innen Kunstig intelligens - Revidert definisjon - AI som empirisk.

Liknende presentasjoner


Presentasjon om: "Kunstig intelligens (MNFIT-272) - høst 1999. Forelesning 11 Emner: Forskningsmetodikk innen Kunstig intelligens - Revidert definisjon - AI som empirisk."— Utskrift av presentasjonen:

1 Kunstig intelligens (MNFIT-272) - høst Forelesning 11 Emner: Forskningsmetodikk innen Kunstig intelligens - Revidert definisjon - AI som empirisk vitenskap - Kognitiv vitenskap som metodisk tilnærming - Epistemologiske problemer Oppsummering av faget

2 Kunstig intelligens - revidert definisjon: Kunstig intelligens er studiet av underliggende mekanismer for intelligent adferd, gjennom konstruksjon og testing av (datamaskin)systemer som realiserer slike mekanismer.

3 Kunstig intelligens som empirisk vitenskap Det kunnskapsbaserte paradigmet ”Fysisk symbolsystem” hypotesen Den nødvendige og tilstrekkelige betingelse for at et fysisk system kan oppvise intelligent adferd, er at det er et fysisk symbolsystem. … nødvendig ?, …tilstrekkelig ? Utfordringer til det kunnskapsbaserte paradigmet Nevrale nett, konneksjonisme Evolusjonære, adferdsbaserte metoder … erstatning av eller tillegg til kunnskapsbaserte metoder ?

4 Metodologisk basis (KB-paradigmet) Objekter og fenomener i den reelle verden kan representeres som symbolstrukturer i datamaskiner. Søkemekansimer - spesielt heuristiske metoder - opererer over symbolstrukturene, og muliggjør kognitive prosesser (persepsjon, problemløsning, læring, resonnering). Separasjon av kognisjon og kognitive arkitekturer fra dens spesielle fysiske realisering. Kalles ofte 'funksjonalisme'. Den empiriske forskninsmetode, dvs. at datamaskin-programmer er eksperimenter. En forsøker å forstå intelligent adferd ved å bygge og evaluere modeller av det.

5 Vitenskapelige studier innen AI - har økt forståelse av fenomenet intelligens som generelt mål - er koblet til utvikling av praktiske applikasjoner ved at -forskningen gir resultater som benyttes for å bygge bedre og mer nyttige datamaskinsystemer -utviklingen av praktiske applikasjoner blir endel av den eksperimentelle basis for metodeutviklingen Vitenskapelig ingeniørmessig vinkling -problemstillinger i verden gir input til forsknings- hypoteser

6 Kognitiv vitenskap (Cognitive Science) Samlebetegnelse for tverrfaglig fagområde for studiet av kognitive prosesser (’tenkning’) i mennesker - og andre komplekse systemer Kombinerer innsikt og metoder fra områdene - psykologi (kognitiv psykologi) - informatikk (AI, HCI) - filosofi (epistemologi) - lingvistikk (setningsanalyse, språkforståelse) - nevro-vitenskap (kognitiv neuroscience) - antropologi (kognitiv antropologi)

7 Basis - funksjonalisme, dvs. kognitive prosesser kan realiseres i ulike fysiske systemer - computasjonalisme intelligens kan modelleres og/eller realiseres i komputasjonelle modeller - dvs. i datamaskiner Nyere retning - situated cognition intelligens kan ikke løsrives fra situasjonen den oppstår og utøves i - modeller konstrueres I interaksjon med omgivelsene Kognitiv vitenskap (Cognitive Science)

8 AI som vitenskap - åpne spørsmål Representasjonell ubestembarhet - hvordan finne en god representasjon av et problem? Fysisk symbolsystem antagelsen - vs. ”embodyment”and ”situatedness”? Behovet for falsifiserbare modeller - under hvilke forhold virker ikke metoden? Tolkning av mening - begrenset semantisk tolkning vs. pragmatikk? Begrensninger i den vitenskapelige metode - har ført oss langt, men komme vi langt nok?


Laste ned ppt "Kunstig intelligens (MNFIT-272) - høst 1999. Forelesning 11 Emner: Forskningsmetodikk innen Kunstig intelligens - Revidert definisjon - AI som empirisk."

Liknende presentasjoner


Annonser fra Google