Zelinka: Um lá inteligence hrozba nebo nad je? BEN technická literatura 3

Ivan Zelinka

UMÌLÁ INTELIGENCE HROZBA NEBO NADÌJE ?

Praha 2003

Tato publikace vznikla za podpory grantù MM 26500014, GAÈR 102/00/0526 a GAÈR 102/02/0204

Ivan Zelinka Umìlá inteligence hrozba nebo nadìje? Bez pøedchozího písemného svolení nakladatelství nesmí být kterákoli èást kopírována nebo rozmnoována jakoukoli formou (tisk, fotokopie, mikrofilm nebo jiný postup), zadána do informaèního systému nebo pøenáena v jiné formì èi jinými prostøedky. Autor a nakladatelství nepøejímají záruku za správnost titìných materiálù. Pøedkládané informace jsou zveøejnìny bez ohledu na pøípadné patenty tøetích osob. Nároky na odkodnìní na základì zmìn, chyb nebo vynechání jsou zásadnì vylouèeny. Vechny registrované nebo jiné obchodní známky pouité v této knize jsou majetkem jejich vlastníkù. Uvedením nejsou zpochybnìna z toho vyplývající vlastnická práva. Vekerá práva vyhrazena © Ing. Ivan Zelinka, Ph.D., Zlín 2003 © Nakladatelství BEN technická literatura, Vìínova 5, Praha 10 Ivan Zelinka: Umìlá inteligence hrozba nebo nadìje? BEN technická literatura, Praha 2003 1. vydání

ISBN 80-7300-068-7

Obsah 1

UMČLÁ INTELIGENCE – MÝTY A SKUTEþNOST .................................................... 14

2

POþÍTAþE A UMČLÁ INTELIGENCE....................................................................... 23

3

DEFINICE UMČLÉ INTELIGENCE A ZÁKONY ROBOTIKY........................................ 26

4

MOZEK, CENTRUM INTELIGENCE ......................................................................... 30

5

UMČLÉ NEURONY A UMČLÉ NEURONOVÉ SÍTČ.................................................... 38 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6

6

MLHAVÁ LOGIKA, ANEB MYŠLENÍ LZE NAPODOBIT I JINAK ................................ 55 6.1

7

BIOLOGICKÁ PODOBNOST.................................................................................... 41 OBECNÉ SCHÉMA NEURONOVÉ SÍTċ ...................................................................... 45 JAK SÍġ FUNGUJE ............................................................................................... 46 LINEÁRNÍ A NELINEÁRNÍ SEPARABILITA TěÍD............................................................ 48 JAK FUNGUJE LIDSKÝ MOZEK ............................................................................... 49 NEURONOVÉ SÍTċ A CO S NIMI.............................................................................. 50 JAK FUNGUJE .................................................................................................... 57

DARWINOVA EVOLUþNÍ TEORIE A UMČLÁ INTELIGENCE .................................... 64 7.1

GENETICKÉ A EVOLUýNÍ ALGORITMY OBECNċ ......................................................... 67

8

UMČLÁ INTELIGENCE NEBO EVOLUþNÍ MATEMATIKA?....................................... 74

9

LOGIKA A INTELIGENCE ....................................................................................... 77

10

VŠE SOUVISÍ SE VŠÍM ....................................................................................... 78

11

JAK MOHOU STROJE VIDČT.............................................................................. 82 11.1 11.2 11.3 11.4

12

FRAKTÁLNÍ GEOMETRIE A STROJOVÉ VIDċNÍ ........................................................... 86 JAK SE BUDUJÍ FRAKTÁLY .................................................................................... 89 FRAKTÁLNÍ VIDċNÍ.............................................................................................. 91 PROý BY MċLY STROJE VIDċT .............................................................................. 94 JAK MOHOU STROJE SLYŠET A MLUVIT .......................................................... 94

12.1 12.2 12.3 12.4

ZÁZNAM ZVUKOVÉHO SIGNÁLU ............................................................................. 96 ROZPOZNÁVÁNÍ ěEýI – METODY A PěÍSTUPY .......................................................... 98 SYNTÉZA ěEýI .................................................................................................. 99 BUDOUCNOST STROJOVÉ ěEýI........................................................................... 100

13

UMČLÝ ŽIVOT .................................................................................................. 102

14

METAINTELIGENCE, ANEB MYSLÍM, TEDY JSEM ............................................ 106

15

BIOKYBERNETIKA, FANTAZIE þI SKUTEþNOST ............................................. 116

16

ROBOTY VþERA, DNES A ZÍTRA – ANEB KAM TO VŠECHNO POVEDE........... 121

Zelinka: UmČlá inteligence – hrozba nebo nadČje? – BEN technická literatura

3

17

INTERNET, POþÍTAþOVÉ VIRY A UMČLÁ INTELIGENCE ................................. 126

18

UMČLÁ INTELIGENCE, EKONOMIE A NEZAMČSTNANOST .............................. 132

19

UMČLÁ INTELIGENCE A VOJENSTVÍ ............................................................... 133

20

ZÁVČR ............................................................................................................. 135

21

REJSTĜÍK ........................................................................................................ 137

22

POUŽITÁ A DOPORUþENÁ LITERATURA ........................................................ 140

Seznam obrázkĤ OBR. 1 OBR. 2 OBR. 3 OBR. 4 OBR. 5 OBR. 6 OBR. 7 OBR. 8 OBR. 9 OBR. 10 OBR. 11 OBR. 12 OBR. 13 OBR. 14 OBR. 15 OBR. 16 OBR. 17 OBR. 18 OBR. 19 OBR. 20 OBR. 21 OBR. 22 OBR. 23 OBR. 24 OBR. 25 OBR. 26 OBR. 27 OBR. 28 OBR. 29 OBR. 30 OBR. 31 OBR. 32 OBR. 33 4

GOLEM, JEHO POýÁTEK A KONEC ..................................................................... 14 NÁVOD NA GOLEMA V HEBREJŠTINċ.................................................................. 15 PRAHA A ALCHYMISTÉ .................................................................................... 16 DEEP BLUE –„HLUBOKÁ MODě“ ........................................................................ 17 STROJEK Z ANTIKÝTHÉRY – REKONSTRUKCE A ORIGINÁLNÍ FRAGMENTY ................. 18 SOJOUNER A ADA BYRON ............................................................................... 19 POýÍTAý „COLOSSUS“.................................................................................... 19 JOHN VON NEUMANN ..................................................................................... 19 TECHNOLOGIE BUDOUCNOSTI ???.................................................................... 23 PAPYROVÝ DOKUMENT ................................................................................... 31 BIOLOGICKÉ NEURONY – SCHEMATICKÝ NÁýRT .................................................. 32 A) PRģěEZ MOZEýKEM, B) NERVOVÁ VLÁKNA S NEURONY (20 000 × ZVċTŠENO)...... 34 PRVNÍ MODEL NEURONU ZE 40. LET .................................................................. 39 SCHÉMATICKÁ PODOBNOST TECHNICKÉHO A BIOLOGICKÉHO NEURONU .................. 41 SCHÉMA SYNAPSE ......................................................................................... 42 VÍCEVRSTVÁ SÍġ ............................................................................................ 44 RģZNÉ TOPOLOGIE NEURONOVÝCH SÍTÍ ............................................................. 46 NELINEÁRNÍ HRANICE MEZI TěÍDAMI .................................................................. 48 LINEÁRNÍ A NELINEÁRNÍ SEPARABILITA............................................................... 49 MEMORY SWITCH A ýTVEREC .......................................................................... 50 ROZEZNÁVÁNÍ PÍSMA POŠKOZENÉHO ŠUMEM POMOCÍ NEURONOVÉ SÍTċ ................. 51 PěEDPOVċĆ CHOVÁNÍ SLUNCE POMOCÍ NEURONOVÉ SÍTċ .................................... 54 BINÁRNÍ LOGIKA VERSUS FUZZY LOGIKA............................................................. 58 FUZZY PěIěAZENÍ DO VċKOVÝCH SKUPIN A OHODNOCENÍ VÝŠKY OSOBY .................. 59 PRAVIDLA IF–THEN PRO OHODNOCENÍ VÝŠE SPROPITNÉHO .................................. 60 FUZZY UVAŽOVÁNÍ O VÝŠI SPROPITNÉHO ........................................................... 61 PRINCIP FUZZY ODVOZOVÁNÍ VÝŠE SPROPITNÉHO ............................................... 62 FUZZY ěÍZENÍ COUVÁNÍ NÁKLADNÍHO VOZU A), FUZZY RELACE B) ........................... 64 ELEMENTÁRNÍ KATASTROFA – ZÁHYB (VLEVO) A PYRAMIDA (VPRAVO), VIZ [31] ........ 67 POýÍTAýOVÉ ZOBRAZENÍ DNA......................................................................... 68 SOFTWAROVÉ BYTģSTKY POUŽITÉ V EVOLUýNÍCH PROCESECH ............................. 70 EVOLUýNÍ ŠLECHTċNÍ NEURONOVÝCH SÍTÍ ......................................................... 72 VÝVOJ KOEXISTENCE DRUHģ PREDÁTOR – KOěIST .............................................. 73 Zelinka: UmČlá inteligence – hrozba nebo nadČje? – BEN technická literatura

OBR. 34 OBR. 35 OBR. 36 OBR. 37 OBR. 38 OBR. 39 OBR. 40 OBR. 41 OBR. 42 OBR. 43 OBR. 44 OBR. 45 OBR. 46 OBR. 47 OBR. 48 OBR. 49 OBR. 50 OBR. 51 OBR. 52 OBR. 53 OBR. 54 OBR. 55 OBR. 56 OBR. 57 OBR. 58 OBR. 59 OBR. 60 OBR. 61 OBR. 62 OBR. 63 OBR. 64 OBR. 65 OBR. 66 OBR. 67 OBR. 68 OBR. 69 OBR. 70 OBR. 71 OBR. 72 OBR. 73 OBR. 74 OBR. 75 OBR. 76 OBR. 77 OBR. 78 OBR. 79

BIFURKAýNÍ DIAGRAM KOEXISTENCE DRUHģ ...................................................... 73 EVOLUýNÍ VÝVOJ „PROGRAMģ“ POMOCÍ GENETICKÉHO PROGRAMOVÁNÍ ................. 75 „PROGRAMY“ LZE VIZUALIZOVAT POMOCÍ TZV. „STROMģ“… .................................. 76 …NEBO KLASICKY.......................................................................................... 76 POMOCÍ GENETICKÉHO PROGRAMOVÁNÍ LZE HLEDAT. .......................................... 76 ORIGINÁLNÍ MODEL ........................................................................................ 80 MODEL S EVOLUýNċ VYŠLECHTċNÝMI TERMY ..................................................... 81 MODEL S EVOLUýNċ VYŠLECHTċNÝMI RELACEMI................................................. 81 AMPLITUDOVÁ DISKRETIZACE .......................................................................... 83 REPREZENTACE OBJEKTU V OBRAZE ................................................................. 84 VLIV PRAHU NA KVALITU OBRAZU V PROCESU SEGMENTACE.................................. 85 POPIS OBJEKTU V OBRAZE .............................................................................. 85 FRAKTÁL KLEOPATRA A PYTHAGORģV STROM .................................................... 87 B.B. MANDELBROTT ...................................................................................... 88 PRINCIP AFINNÍCH TRANSFORMACÍCH ................................................................ 90 TVORBA FRAKTÁLU STROM…........................................................................... 90 … A JEHO REÁLNÝ EKVIVALENT........................................................................ 90 TVORBA FRAKTÁLģ ........................................................................................ 91 PRINCIP FRAKTÁLNÍHO VIDċNÍ .......................................................................... 92 FRAKTÁL STROMY A JEJICH SKUTEýNÝ EKVIVALENT ............................................. 92 GRAFICKÁ VIZUALIZACE EVOLUCE – EVOLUýNÍ VÝVOJ FRAKTÁLU „VÍR“.................... 93 ýASOVÝ PRģBċH RģZNÝCH AKUSTICKÝCH SIGNÁLģ ............................................. 97 WOLFRAMOVA KNIHA A JEDEN Z „PRODUKTģ“ BUNċýNÝCH AUTOMATģ ................. 103 FÁZE HRY ŽIVOTA A) A RģZNÉ CHOVÁNÍ BUNċýNÉHO AUTOMATU B)...................... 104 ARISTID LINDENMAYER (1925–1989) A ROSTLINY V INTERPRETACI L–SYSTÉMģ .... 104 UKÁZKA RģZNÝCH BIOMORFģ DLE DAWKINSE ................................................... 105 UMċLÉ ROSTLINNÉ CELKY A KOEXISTUJÍCÍ DRUHY, ROSTLINA .............................. 106 DEMONSTRATIVNÍ UKÁZKA ŽIVOTNÍHO PROSTěEDÍ POUŽÍVANÉ NORNY .................. 108 REÁLNÝ (NEÚPLNÝ) ELEKTRONICKÝ OBRAZ SÍTċ INTERNET Z ROKU 1999 .............. 110 SAMOORGANIZACE ...................................................................................... 111 PěÍKLAD SAMOORGANIZACE, BċLOUSOV–ŽABOTINSKÉHO REAKCE ...................... 112 ELLIOTOVA VLNA ......................................................................................... 114 SLUNCE A PěÍKLAD ELLIOTOVY VLNY............................................................... 115 EKVIVALENCE MEZI CHEMICKÝMI SEKVENCEMI V DNA A BINÁRNÍMI V PC............... 118 OýNÍ IMPLANTÁT A) A JEHO APLIKACE NA OKU KRÁLÍKA B)................................... 119 IMPLANTÁTY – PROTÉZY PRO UCHO ................................................................ 119 NANOTECHNOLOGIE..................................................................................... 120 BUDOUCNOST UMċLÉ INTELIGENCE V SYNTÉZE S BIOORGANIZMY ......................... 121 ANALOGOVÉ ROBOTY SIMULUJÍCÍ HMYZ (BEZ ěÍDÍCÍCH MIKROPROCESORģ)............ 122 ROBOT – VOJENSKÝ VRTULNÍK (SIKORSKI)....................................................... 122 „INTELIGENTNÍ“ VOZÍTKO SOJOUNER Z PROJEKTU PATHFINDER NA MARSU ........... 123 JIŽ DNES JSOU LIDÉ SCHOPNI NAPODOBIT ýLOVċKA POMOCÍ ROBOTģ … ............... 124 DALŠÍ VYUŽITÍ ROBOTģ – VESMÍR ................................................................... 125 UMċLECKÉ MODELY UMċLÉHO ŽIVOTA V POýÍTAýÍCH … ..................................... 129 … NEBO UMċLÝ ŽIVOT OBECNċ? .................................................................... 129 PRINCIP NAKAŽENÍ – NEDESTRUKTIVNÍ MNOŽENÍ ............................................... 130


5

OBR. 80 OBR. 81 OBR. 82

VOJENSKÉ APLIKACE TANK A ROBOT VRTULNÍK................................................. 133 PěEDSTAVY MINULOSTI A JAPONSKÁ REALITA FIRMY HONDA .............................. 135 LUNOCHOD – JEDEN Z PěEDCHģDCģ ROBOTICKÝCH SOND ................................. 136

Seznam tabulek TAB. 1 VYŠŠÍ MOZKOVÉ FUNKCE U RģZNÝCH ŽIVOýICHģ .......................................................... 36 TAB. 2 ROZDÍLY MEZI PC A NEURONOVOU SÍTÍ ....................................................................... 40

6


Použité výrazy Afinní transformace

Geometrické transformace, které provádí s daným objektem rotaci, zmenšování a posuv Alchymie „VČda“ která bývá oznaþována jako pĜedchĤdkynČ chemie, jejíž hlavní snahou bylo vyrobit kámen mudrcĤ a homunkula Android Stroj podobající se živé bytosti, obvykle þlovČku Backpropagation Uþící algoritmus pro vícevrstvou neuronovou síĢ Bifurkace RozštČpení neboli zmČna chování dynamického systému – obvykle souvisí s teorií katastrof Bioimplantát UmČlý funkþní objekt v lidském tČle, nahrazující þi podporující þinnost nČkterého tČlesného orgánu Distribuovaná umČlá Oblast umČlé inteligence, jenž se zabývá studiem a návrhem inteligence systémĤ, kde je umČlá inteligence „rozprostĜena“ do nČkolika prostorových úrovní DNA Biochemická sekvence ve tvaru dvojité šroubovice, nesoucí genetický kód každého živého tvora Elitismus JednosmČrný filtr, jenž propouští do nové populace pouze ta Ĝešení, která jsou lepší þi stejnČ dobrá Elliotova vlna Jeden z þasoprostorových projevĤ samoorganizace, jenž je velmi dobĜe znám a využíván na burzách Evoluþní algoritmus Matematický algoritmus, který kopíruje evoluþní principy z pĜírody. Obvykle slouží k Ĝešení extrémnČ tČžkých matematických problémĤ. Fraktál Geometrický objekt, jehož motiv se opakuje v základním tČlese Fraktální geometrie Matematická disciplína, jenž umožĖuje mimo jiné i velmi efektivní popis složitých geometrických tvarĤ Fuzzy logika Matematický algoritmus umožĖující napodobovat inteligentní chování ve specifických situacích Generace Ukonþovací parametr, poþet kol šlechtČní populace Hologram Optická simulace trojrozmČrného objektu Homunkulus StĜedovČký výraz pro umČle vyrobenou služebnou bytost – androida IFP Inverzní fraktální problém (IFP) je problém, v jehož rámci se hledají koeficienty tzv. afinních transformací, které generují daný obrazec Jedinec Prvek, objekt, jedinec populace Katastrofa Náhlá zmČna v chování systému pĜi pozvolnČ se mČnících vnČjších podmínkách Kybernetika VČda o Ĝízení Metainteligence Inteligence složitého systému, jenž se mĤže skládat ze subsystémĤ, které mají rovnČž inteligenci, byĢ omezenou Neuronová síĢ Technické napodobení biologické neuronové sítČ ve formČ speciálního matematického algoritmu


7

Poþítaþové slyšení Poþítaþové vidČní Poþítaþový virus Populace

Robot Robot a emoce Samoorganizace Segmentace Trénovací množina Úþelová funkce UmČlá inteligence

8

VČda zabývající se zpracováním zvuku, obvykle s využitím v oblasti umČlé inteligence VČda zabývající se zpracováním obrazu, obvykle s využitím v oblasti umČlé inteligence Speciální program, vytváĜející své kopie a obvykle také škodící Populace mĤže být znázornČna jako matice NP x D kde sloupce pĜedstavují jednotlivé jedince. Každý jedinec (Individual) pĜedstavuje aktuální Ĝešení daného problému Stroj vykonávající „nucenou“ práci Jeden z posledních trendĤ umČlé inteligence, snažící se vyvinout stroj s city Jev vznikající v systémech, jenž se skládají z velikého množství spolupracujících subsystémĤ Ohraniþení objektĤ v obraze Data potĜebná pro uþení neuronové sítČ Matematický popis reality, jejíž optimální „nastavení“ se hledá VČda zabývající se napodobováním inteligentního chování


…jestliže je nČjaký stroj schopen dávat pĜesné odpovČdi na jakékoliv otázky, pak není inteligentní… A. Turning

…jestliže je BĤh vševČdoucí – zná pĜesné odpovČdi na vše, pak je stroj a pokud je nezná, pak není Bohem…

10


PodČkování Rád bych touto cestou podČkoval všem, kteĜí mi pomohli se vznikem této publikace. Mé podČkování patĜí speciálnČ, a to bez dĤležitosti poĜadí: Panu Francisi Tsai (www.teamgt.com) za povolení a poskytnutí, dle mého názoru velmi výstižného, obrázku na obal této publikace. Spoleþnosti IBM za laskavé poskytnutí obrázku Deep Blue s povolením jeho pĜetištČní. Panu Césaru Blum Silveira za poskytnutí obrázkĤ robotĤ, které jsou budovány na bázi analogové elektroniky (http://beaminvasion.solarbotics. net/walkergal.htm). Panu Stevu Jacobsenovi a spoleþnosti SARCOS (http://www.sarcos.com), zabývající se vývojem rĤzných robotĤ, za poskytnutí vhodných fotografií. Panu Omeadu Amidi (www.ri.cmu.edu/~chopper) z robotického institutu Carnegie Melon University za poskytnutí fotografie robotické helikoptéry. Prof. Ing. Vladimíru Bobálovi, CSc., Prof. Ing. Petru Dostálovi, CSc. a Prof. Ing. Karlu Kolomazníkovi, DrSc., Doc. Ing. Vladimíru Vaškovi, CSc. za obecnou i grantovou podporu pĜi vzniku této publikace. Nakladatelství BEN, speciálnČ panu L. Kubicovi, za ochotu a vstĜícnost publikovat problematiku umČlé inteligence populárním zpĤsobem. Mé rodinČ za podporu a trpČlivost, kterou bylo tĜeba se mnou mít nejen pĜi pĜípravČ této publikace.

Acknowledgements with no importance of order to Francis Tsai (www.teamgt.com) for his kind permission to use his excellent artist picture like book cover. Company IBM for picture of Deep Blue, which was reprinted with permission of IBM (http://researchweb.watson.ibm.com/deepblue/press/html/g.6.6.html). César Blum Silveira (http://beaminvasion.solarbotics.net/walkergal.htm) for kind permission to use pictures of selected robots whose nature is based on analog elektronics. Steve Jacobsen and robotic company SARCOS (http://www.sarcos.com) for kind permission to use pictures of humanoid robot. Omead Amidi (www.ri.cmu.edu/~chopper) from Carnegie Melon Robotics Institute for kind permission to use photo of robotic chopper.


11

PĜedmluva Tato publikace vznikla na základČ stejnojmenného miniseriálu, který byl publikován v roce 1999 v þasopise Chip. Miniseriál vzbudil pomČrnČ veliký ohlas, což mne pĜivedlo na myšlenku napsat stejnojmennou publikaci, ve které jsem se snažil populární formou popsat relativnČ „novou“ vČdeckou disciplínu – umČlou inteligenci. Na rozdíl od ostatních disciplín jako je napĜíklad astronomie, historie a jiné, je umČlá inteligence disciplína velmi abstraktní a mnohdy ryze matematická záležitost. Každý si umí pĜedstavit planetu þi hvČzdu, ale tČžko hledání globálního extrému na hyperdimenzionální ploše, jehož nalezení garantuje napĜíklad nauþenou umČlou neuronovou síĢ. UmČlá inteligence je založena pĜevážnČ na takových a podobných matematických abstrakcích, které lze mnohdy interpretovat pomocí zajímavých „geometrických konstrukcí“, a to jen pro nejjednodušší pĜípady. Vyšší dimenze než 3 nelze totiž geometricky znázornit, ale jen „odtušit“. Popularizace takovéto vČdy je z tČchto dĤvodĤ znaþnČ obtížná. PĜi její popularizaci se lze ubírat tĜemi smČry. V prvním se dá vše pĜesnČ popsat, ale pak to není populární publikace ale uþebnice pro odborníky. Ve tĜetím lze o umČlé inteligenci mluvit na obecné úrovni, což se pak podobá spíše filozofickým úvahám a þtenáĜ se v podstatČ nic nedoví. Po delším zvažování jsem zvolil druhý smČr, který je podle mne onou klasickou zlatou stĜední cestou. Rozhodl jsem se, že se zde pokusím popsat umČlou inteligenci (spíše nČkteré její modernČjší a perspektivnČjší smČry oznaþované též jako „Soft Computing“) tak, aby þtenáĜ nebyl zatížen abstraktní matematikou þi bizardními geometrickými konstrukcemi. Na druhou stranu jsem se snažil o takový popis, aby si þtenáĜ odnesl uspokojivý pocit, že základním vČcem z umČlé inteligence se dá rozumČt i bez matematického pozadí, a že na tomto základu se také dají provádČt další logické úvahy. Takovýto pĜístup má samozĜejmČ svá úskalí jako je napĜíklad zjednodušování komplikovanČjších pojmĤ þi problémĤ za úþelem zvýšení pochopitelnosti pro laika. Tato publikace rozhodnČ není uþebnicí, ale v podstatČ kombinací populárnČ–odborného výkladu a volných úvah, které vychází z uveĜejnČných faktĤ. To by mČli mít na pamČti ti, kteĜí se tímto zajímavým a perspektivním oborem živí. Je to publikace urþená pro laiky a pĜípadnČ budoucí studenty tohoto oboru. Text se dČlí do nČkolika kapitol, ze kterých jsou nejvíce „odborné“ ty uprostĜed knihy (zejména o vidČní a slyšení). Navzdory tomu je celý text psán tak, aby v každé kapitole byla jak odbornČjší informace, tak volnČjší úvahy a vize. To je nejvíce zĜetelné v posledních tĜech kapitolách. Pokud by mČl þtenáĜ zájem o konkrétní publikace, které jdou více do hloubky, pak lze doporuþit následující knihy (detailnČji v každé kapitole zvlášĢ): [56] – v této trilogii (zaþátkem roku 2002 bude vytištČn þtvrtý díl) je dĤležitými smČry umČlé inteligence. Jde o nejzdaĜilejší dílo svého v našem jazyce. Lze v nČm nalézt vše podstatné, co patĜí k oboru inteligence. [57] – v této publikace je popsáno genetické programování se potĜebnými detaily. VþetnČ potĜebných odkazĤ.

12

prĤĜez druhu umČlé všemi


[10] – je nejlepší publikace o neuronových sítích, jakou jsem kdy mČl v rukou. Je v ní kvalitnČ skloubena didaktiþnost spolu s matematickou rigorózností. Pojednává o všech dĤležitých neuronových sítích. [18] – zde je uveden kvalitní pĜehled evoluþních algoritmĤ ve slovenštinČ, nicménČ pokud by þtenáĜ mČl zájem o novinky, pak lze doporuþit ještČ [40]. Literatura [5]–[9] pojednává o fuzzy logice. Všechny publikace jsou velmi kvalitní, nicménČ pokud by nČkdo chtČl matematicky více zamČĜenou publikaci, pak doporuþuji [9]. O poþítaþovém vidČní je toho bohužel na našem trhu zatím málo. Jako velmi srozumitelnou a kvalitní publikaci lze doporuþit [26]. Je napsána velmi srozumitelnČ a þtivČ. Co se týká oblasti synergetiky, fraktální geometrie, chaosu a teorie katastrof, lze doporuþit [27]–[35]. Nejlepší, dle mého názoru, jsou však publikace [27] a zejména [30], kde je velmi kvalitnČ pojednáno o fraktální geometrii a chaosu. Publikace [31], je tím nejlepším o teorii katastrof, co jsem mČl v rukou. Je psána srozumitelnČ – þtenáĜ se neutopí ve zmČti „nic neĜíkajících“ matematických symbolĤ. Kniha [32] je v podstatČ jen brožurka, vhodná pro populární úvod do problematiky.

Struktura knihy je následující. V úvodu se þtenáĜ seznámí s velmi struþným nástinem historie robotiky a umČlé inteligence. Zde jsem se snažil nastínit snahu o vývoj inteligentních strojĤ, které by konaly práci. V této kapitole najde þtenáĜ prĤĜez historií strojĤ od stĜedovČku až po dnešek. V dalších dvou kapitolách je prĤĜez jak vývojem samotné výpoþetní techniky, která je srdcem i duší dnešní umČlé inteligence, tak definicemi umČlé inteligence a tzv. zákony robotiky s úvahami o jejich skuteþném dopadu na robotiku jako takovou. Dále se bČhem þetby þtenáĜ seznámí s tzv. neuronovými sítČmi, kde bude vysvČtleno, jak lze simulovat základní pochody v lidském mozku a využít je na Ĝešení složitých problémĤ. Poté následuje kapitola o tzv. fuzzy logice, která nemá v biologickém svČtČ ekvivalent a kapitola o evoluþních algoritmech, které jsou napodobením darwinovských evoluþních procesĤ v pĜírodČ. Dále je vysvČtleno, na jakých principech funguje tzv. poþítaþové vidČní a slyšení. Na konci publikace (v posledních tĜech kapitolách) se þtenáĜ seznámí nejen s již existujícími a fascinujícími pĜípady aplikací umČlé inteligence, ale bude seznámen s perspektivami umČlé inteligence vþetnČ možného objasnČní tohoto „jevu“ a vzniku tzv. „metainteligence“. Jestli se mĤj zámČr napsat publikaci, která by þtenáĜe pobavila a pouþila, povedl, musí posoudit nakonec sám þtenáĜ a mČ nezbývá než doufat, že se mi to povedlo. Takže pokud jste se rozhodli tuto publikaci pĜeþíst, pak vítejte ve svČtČ umČlé inteligence, která jak doufám, bude pro vás stejnČ fascinující jako byla a je pro mne.

Autor


13

Zelinka: Um lá inteligence hrozba nebo nad je? BEN technická literatura 3

Recommend Documents