Sztuczna Inteligencja. Nowe Spojrzenie T.1 W.4 Bełchatów

Sztuczna inteligencja budzi zachwyt i kontrowersje. W porównaniu z innymi gałęziami nauki jest stosunkowo młoda: liczy około siedemdziesięciu lat, mimo że czerpie ze znacznie starszych idei. Jednak błyskawiczny rozwój sztucznej inteligencji i przeobrażanie osiągnięć nauki w działające technologie sprawiają, że wyrobienie poglądu na całokształt tej dziedziny jest trudnym zadaniem. Warto więc spojrzeć na historię rozwoju sztucznej inteligencji z perspektywy jej współczesnych osiągnięć i dzięki temu lepiej zrozumieć, czym ta nauka jest w swojej istocie i dokąd podąża. Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technologii. Zawiera ogrom rzetelnej wiedzy przekazanej w niezbyt sformalizowany sposób. Opisy, formuły matematyczne i algorytmy, pokazane w formie czytelnego pseudokodu, cechują się przejrzystością i precyzją. Zaprezentowano tu wszystkie ważne idee i koncepcje sztucznej inteligencji, zgodnie z najnowszymi trendami i osiągnięciami. W tomie pierwszym między innymi: koncepcje sztucznej inteligencji różne podejścia do rozwiązywania problemów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji reprezentacja wiedzy i modelowanie, a także wyszukiwanie i planowanie wnioskowanie w warunkach niepewności podejmowanie złożonych decyzji, również w środowisku wieloagentowym Sztuczna inteligencja: to się staje na naszych oczach! Spis treści: ZANIM PRZEMÓWIĄ AUTORZY... PRZEDMOWA O AUTORACH I. SZTUCZNA INTELIGENCJA Rozdział 1. WSTĘP 1.1. Czym jest sztuczna inteligencja? 1.2. Podstawy sztucznej inteligencji 1.3. Historia sztucznej inteligencji 1.4. Stan obecny 1.5. Spodziewane korzyści i ryzyko Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne Rozdział 2. INTELIGENTNI AGENCI 2.1. Agenci i ich środowiska 2.2. Właściwe zachowanie - koncepcja racjonalności 2.3. Natura środowiska 2.4. Struktura agenta Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne II. ROZWIĄZYWANIE PROBLEMÓW Rozdział 3. ROZWIĄZYWANIE PROBLEMÓW ZA POMOCĄ WYSZUKIWANIA 3.1. Agent rozwiązujący problem 3.2. Przykładowe problemy 3.3. Algorytmy wyszukiwania 3.4. Strategie wyszukiwania niedoinformowanego 3.5. Strategie wyszukiwania poinformowanego (heurystycznego) 3.6. Funkcje heurystyczne Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne Rozdział 4. WYSZUKIWANIE W ZŁOŻONYCH ŚRODOWISKACH 4.1. Wyszukiwanie lokalne i problemy optymalizacyjne 4.2. Wyszukiwanie lokalne w przestrzeniach ciągłych 4.3. Wyszukiwanie z niedeterministycznymi akcjami 4.4. Wyszukiwanie w środowiskach częściowo obserwowalnych 4.5. Wyszukiwanie online i nieznane środowiska Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne Rozdział 5. WYSZUKIWANIE ANTAGONISTYCZNE I GRY 5.1. Teoria gier 5.2. Optymalne decyzje w grach 5.3. Heurystyczne wyszukiwanie alfa-beta 5.4. Wyszukiwanie Monte Carlo 5.5. Gry stochastyczne 5.6. Gry z częściową obserwowalnością 5.7. Ograniczenia algorytmów wyszukiwania w grach Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne Rozdział 6. PROBLEMY SPEŁNIANIA OGRANICZEŃ 6.1. Definiowanie problemów spełniania ograniczeń 6.2. Propagacja ograniczeń - wnioskowanie w CPS 6.3. Wyszukiwanie z nawrotami w CPS 6.4. Wyszukiwanie lokalne na usługach CSP 6.5. Struktura problemów CSP Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne III. WIEDZA, WNIOSKOWANIE I PLANOWANIE Rozdział 7. LOGICZNI AGENCI 7.1. Agent bazujący na wiedzy 7.2. Świat Wumpusa 7.3. Podstawy logiki 7.4. Rachunek zdań - bardzo prosta logika 7.5. Dowodzenie twierdzeń w rachunku zdań 7.6. Efektywne sprawdzanie modeli w rachunku zdań 7.7. Agent na gruncie rachunku zdań Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne Rozdział 8. LOGIKA PIERWSZEGO RZĘDU 8.1. Ponownie o reprezentacji 8.2. Składnia i semantyka logiki pierwszego rzędu 8.3. Wykorzystywanie logiki pierwszego rzędu 8.4. Inżynieria wiedzy w logice pierwszego rzędu Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne Rozdział 9. WNIOSKOWANIE W LOGICE PIERWSZEGO RZĘDU 9.1. Wnioskowanie w rachunku zdań a wnioskowanie w logice pierwszego rzędu 9.2. Unifikacja a wnioskowanie w logice pierwszego rzędu 9.3. Łańcuchowanie progresywne 9.4. Łańcuchowanie regresywne 9.5. Rezolucja Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne Rozdział 10. REPREZENTACJA WIEDZY 10.1. Inżynieria ontologii 10.2. Kategorie i obiekty 10.3. Zdarzenia 10.4. Obiekty mentalne i logika modalna 10.5. Systemy wnioskowania dla kategorii 10.6. Wnioskowanie na podstawie domniemań Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne Rozdział 11. AUTOMATYCZNE PLANOWANIE 11.1. Klasyczne planowanie - co to jest? 11.2. Algorytmy klasycznego planowania 11.3. Heurystyki w planowaniu 11.4. Planowanie hierarchiczne 11.5. Planowanie i działanie w domenach niedeterministycznych 11.6. Czas, harmonogramy i zasoby 11.7. Analiza podejść planistycznych Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne IV. WNIOSKOWANIE W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI Rozdział 12. KWANTYFIKOWANIE NIEPEWNOŚCI 12.1. Działając w warunkach niepewności 12.2. Notacja probabilistyczna 12.3. Wnioskowanie z pełnych wspólnych rozkładów 12.4. Niezależność 12.5. Reguła Bayesa i jej wykorzystywanie 12.6. Naiwne modele bayesowskie 12.7. Odwiedzamy świat Wumpusa Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne Rozdział 13. WNIOSKOWANIE PROBABILISTYCZNE 13.1. Reprezentowanie wiedzy w niepewnej domenie 13.2. Semantyka sieci bayesowskich 13.3. Ścisłe wnioskowanie w sieciach bayesowskich 13.4. Aproksymowane wnioskowanie w sieciach bayesowskich 13.5. Sieci przyczynowe Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne Rozdział 14. PROBABILISTYCZNE WNIOSKOWANIE W CZASIE 14.1. Czas a niepewność 14.2. Wnioskowanie w modelach temporalnych 14.3. Ukryte modele Markowa 14.4. Filtrowanie Kalmana 14.5. Dynamiczne sieci bayesowskie (DBN) Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne Rozdział 15. PROGRAMOWANIE PROBABILISTYCZNE 15.1. Relacyjne modele probabilistyczne 15.2. Modele probabilistyczne otwartego wszechświata 15.3. Śledzenie skomplikowanego świata 15.4. Programy jako modele probabilistyczne Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne Rozdział 16. PODEJMOWANIE PROSTYCH DECYZJI 16.1. Przekonania i pragnienia w warunkach niepewności 16.2. Podstawy teorii użyteczności 16.3. Funkcje użyteczności 16.4. Wieloatrybutowe funkcje użyteczności 16.5. Sieci decyzyjne 16.6. Wartość informacji 16.7. Nieznane preferencje Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne Rozdział 17. PODEJMOWANIE ZŁOŻONYCH DECYZJI 17.1. Sekwencyjne problemy decyzyjne 17.2. Algorytmy dla problemów MDP 17.3. Problem bandyty i jego warianty 17.4. Częściowo obserwowalne problemy MDP (POMDP) 17.5. Algorytmy rozwiązywania problemów POMDP Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne Rozdział 18. PODEJMOWANIE DECYZJI W ŚRODOWISKU WIELOAGENTOWYM 18.1. Właściwości środowisk wieloagentowych 18.2. Teoria gier niekooperatywnych 18.3. Teoria gier kooperatywnych 18.4. Kolektywne podejmowanie decyzji Podsumowanie Bibliografia i uwagi historyczne DODATKI Dodatek A. KOMPENDIUM MATEMATYCZNE A.1. Analiza złożoności i notacja "dużego O" A.2. Wektory, macierze i algebra liniowa A.3. Rozkłady prawdopodobieństwa A.4. Wybrane operacje na zbiorach Bibliografia i uwagi historyczne Dodatek B. KONWENCJE NOTACYJNE I PSEUDOKOD B.1. Definiowanie składni za pomocą notacji BNF B.2. Algorytmy w formie pseudokodu B.3. Uzupełniające materiały online SKOROWIDZ