Zaawansowane metody sztucznej inteligencji

W ostatnich latach spektakularnym sukcesem sztucznej inteligencji było zwycięstwo, stworzonego przez IBM, komputera Watson, w amerykańskim teleturnieju Jeopardy. Pokonanie ludzi w zadaniach wymagających wszechstronnej analizy tekstów o nieograniczonym zakresie tematycznym, a sformułowanych w języku naturalny, było możliwe dzięki synergii wyspecjalizowanych algorytmów i technik sztucznej inteligencji. Na wykładzie pokażemy, jak synteza tych (niezależnie rozwijanych) współczesnych metod pozwoliła na przeprowadzenie wnioskowania prowadzącego do zwycięstwa w prestiżowym teleturnieju.

Na laboratorium zajmiemy się tworzeniem aplikacji stosujących wybrane techniki sztucznej inteligencji przy użyciu systemu ABLE: Agent Building and Learning Environment. Ten stworzony przez IBM system oferuje bogaty zestaw algorytmów sztucznej inteligencji, przeznaczonych do realizacji rozmaitych typów wnioskowania i planowania.

Wiedza

1. Ma podstawową wiedzę na temat architektury i możliwości współczesnych

środowisk do tworzenia systemów wieloagentowych, przedstawionych na

przykładzie platformy ABLE: Agent Building and Learning Environment,

stworzonej przez IBM.

2. Ma wiedzę na temat funkcjonalności poszczególnych modułów systemu ABLE,

odpowiedzialnych, między innymi, za: tworzenie i zarządzanie agentami,

tworzenie reguł modelujacych ich zachowanie, eksplorację danych oraz

uczenie. Moduły te wykorzystują najnowsze techniki sztucznej inteligencji.

3. Ma wiedzę na temat konfiguracji systemu wieloagentowego adekwatnej dla rozważanej dziedziny problemu, uwzględniającej proaktywność versus reaktywność agentów, typ i ilość agentów, wybór właściwych algorytmów.

Umiejętności

1. Potrafi zbudować funkcjonalny, inteligentny system z udostępnionych funkcjonalności/modułów: agentów, algorytmów, reguł.

2. Potrafi zaprojektować i zrealizować nowy komponent realizujacy dane zadanie systemu, na przykład nowy algorytm czy nowy system regułowy.

3. Potrafi odpowiednio do zadanego celu skonfigurować inteligentny system wieloagentowy.

Kompetencje

1. Zna ograniczenia własnej wiedzy i rozumie potrzebę dalszego

kształcenia, w tym zdobywania doładniejszej i bieżącej wiedzy dziedzinowej

(K_K01).

2. Potrafi precyzyjnie formułować pytania, służące pogłębieniu własnego

zrozumienia danego tematu (K_K02).