Замислете дека сте во странски град, на некоја адреса (да речеме хотел) и сакате да користите јавен превоз за да стигнете до друга адреса (можеби убав ресторан). Што правиш? Ако сте како многу луѓе, го вадите вашиот паметен телефон, внесувајте ја дестинацијата и започнете да ги следите упатствата.
Ова прашање припаѓа на класата на проблеми со пребарување и планирање. Слични проблеми треба да се решат со самовозечки автомобили и (можеби помалку очигледно) АИ за играње игри. Во играта шах, на пример, тешкотијата не е толку во добивањето на парче од А до Б, отколку да ги чувате вашите фигури безбедни од противникот.
Честопати постојат многу различни начини за решавање на проблемот, од кои некои може да бидат попосакувани во однос на времето, напорот, трошоците или другите критериуми. Различни техники за пребарување може да доведат до различни решенија, а развојот на напредни алгоритми за пребарување е основана област за истражување.
Ние нема да се фокусираме на вистинските алгоритми за пребарување. Наместо тоа, ние ја нагласуваме првата фаза од процесот на решавање на проблемот: дефинирање на изборите и нивните последици, што честопати е далеку од тривијално и може да бара внимателно размислување. Исто така, треба да дефинираме која е нашата цел, или со други зборови, кога можеме да сметаме дека проблемот е решен. Откако ова е сторено, можеме да бараме низа активности што водат од почетната состојба до целта.
Ќе разговараме за два вида проблеми:
Овие категории не ги опфаќаат сите можни сценарија од реалниот свет, но тие се доволно генерички за да ги демонстрираат главните концепти и техники.
Пред да се осврнеме на комплексни задачи за пребарување, како навигација или играње шах, да почнеме од многу поедноставен модел со цел да го изградиме нашето разбирање за тоа како можеме да ги решиме проблемите со АИ.
Ќе започнеме од едноставна загатка за да ги илустрираме идеите. Робот на веслачки чамец треба да премести три парчиња товар преку река: лисица, пилешко месо и вреќа со храна за пилешко месо. Лисицата ќе ја јаде пилешко ако има шанса, а пилешкото ќе ја јаде храна за пилешко ако има шанса, и ниту еден не е посакуван исход. Роботот е способен да ги спречи животните да прават штета кога е близу до нив, но само роботот може да управува со чамецот со весла и само две од парчињата товар можат да се сместат на веслачот заедно со роботот. Како може роботот да го премести целиот товар на спротивниот брег на реката?
Забелешка
Ако претходно сте ја чуле оваа загатка, можеби ќе знаете дека може да се реши дури и со помалку простор на бродот. Тоа ќе биде вежба за вас откако заедно ќе ја решиме оваа полесна верзија.
Ние ќе ја моделираме сложувалката со забелешка дека се идентификувани пет подвижни работи: робот, веслачки чамец, лисица, пилешко и храна за пилешко месо. Во принцип, секоја од петмината може да биде од двете страни на реката, но бидејќи само роботот може да управува со чамецот со весла, двајцата секогаш ќе бидат на иста страна. Така, постојат четири работи со по две можни позиции за секоја, што прави шеснаесет комбинации, што ќе ги наречеме состојби:
Дадовме кратки имиња на државите, бидејќи во спротивно би било незгодно да се зборува за нив. Сега можеме да кажеме дека почетната состојба е NNNN и целта е FFFF, наместо нешто како „во почетна состојба, роботот е од блиската страна, лисицата е од блиската страна, пилето е од блиската страна , а исто така и храната за пилешко е од блиската страна и во целта, роботот е оддалечена страна “, и така натаму.
Некои од овие состојби се забранети од условите на сложувалката. На пример, во државата NFFN (што значи дека роботот е на блиската страна со добиточната храна, но лисицата и пилешкото се на далечната страна), лисицата ќе го изеде пилешкото, што не можеме да го имаме. Така, можеме да ги исклучиме државите NFFN, NFFF, FNNF, FNNN, NNFF и FFNN (секоја може да ја проверите ако се сомневате во нашето расудување). Ни останаа следниве десет држави:
Следно, ќе сфатиме кои состојби се можни во транзиција, што значи едноставно дека кога роботот ветува брод со некои од предметите како товар, каква е состојбата што произлегува во секој случај. Најдобро е да се нацрта дијаграм на транзициите, и бидејќи во која било транзиција првата буква се менува наизменично помеѓу N и F, погодно е да се нацртаат состојбите што започнуваат со N (значи роботот е на блиската страна) во еден ред и состојбите почнувајќи со F во друг ред:
Сега да ги нацртаме транзициите. Можеме да нацртаме стрели кои имаат насока така што тие да се насочуваат од еден јазол на друг, но во оваа загатка преодите се симетрични: ако роботот може да весла од состојба NNNN до држава FNFF, може подеднакво добро да се вее на другиот начин од FNFF до NNNN. Така е поедноставно да се нацртаат транзициите едноставно со линии кои немаат насока. Почнувајќи од NNNN, можеме да одиме во FNFN, FNFF, FFNF и FFFN:
Потоа го пополнуваме остатокот:
Сега завршивме доста работа на сложувалката, без да изгледаме поблиску до решението и нема сомневање дека веќе можевте да ја решите целата загатка со користење на вашата „природна интелигенција“. Но, за покомплексни проблеми, каде што бројот на можни решенија расте во илјадници и во милиони, нашиот систематски или механички пристап ќе блесне бидејќи тешкиот дел ќе биде погоден за обичен компјутер. Сега, кога ги формулиравме алтернативните состојби и транзициите меѓу нив, остатокот станува механичка задача: пронајдете патека од почетната состојба NNNN до крајната состојба FFFF.
Една таква патека е обоена на следната слика. Патот продолжува од NNNN до FFFN (роботот ги носи лисицата и пилешкото на другата страна), од таму до NFNN (роботот го носи пилето назад на почетната страна) и на крај кон FFFF (роботот сега може да го премести пилето и храната за пилешко на другата страна).
За да го формализираме проблемот со планирање, ние користиме концепти како што се државниот простор, транзициите и трошоците.
Клучна терминологија
Кога ги читате вестите, може да ги видите поимите „општа“ и „тесна“ ВИ. Па, што значат овие? Тесната АИ се однесува на АИ која се справува со една задача. Општа ВИ или вештачка општа интелигенција (АГИ) се однесува на машина што може да се справи со која било интелектуална задача. Сите методи за вештачка интелигенција што ги користиме денес спаѓаат во тесна ВИ, со тоа што општата ВИ е во областа на научната фантастика. Всушност, идеалот за АГИ беше напуштен од истражувачите на АИ, заради недостаток на напредок кон него за повеќе од 50 години, и покрај сите напори. Спротивно на тоа, тесната АИ напредува во скокови и граници.
Поврзана дихотомија е „силна“ и „слаба“ ВИ. Ова се сведува на горенаведената филозофска разлика помеѓу тоа да се биде интелигентен и да се однесува интелигентно, што беше нагласено од Сирл. Силната АИ би значела „ум“ кој е вистински интелигентен и самосвесен. Слаба АИ е она што всушност го имаме, имено системи кои покажуваат интелигентно однесување и покрај тоа што се „само“ компјутери.
Осврнете се на фактот дека честопати различните транзиции не се сите слични. Тие можат да се разликуваат на начини што ги прават некои транзиции поповолни или поевтини (во не мора парична смисла на зборот) и други поскапи. Можеме да го изразиме ова со поврзување на секоја транзиција со одредена цена. Ако целта е да се минимизира вкупното поминато растојание, тогаш природен трошок е географското растојание помеѓу државите. Од друга страна, целта всушност може да биде да се минимизира времето наместо растојанието, во кој случај природната цена очигледно би била времето. Ако сите транзиции се еднакви, тогаш можеме да ги игнорираме трошоците.