Cap.1 .Despre Inteligenta Artificiala. Pag.3 Cap.2 Modul de tratare a Inteligentei Artificiale. Pag.3 Cap.3 Importanta .Prognoza si Viitorul… [610237]

1
Universitatea „AUREL VLAICU” ARAD
Facultatea de Științe Exacte
Specializarea Informatică

REFERAT
INTELIGENTA ARTIFICIALA

Student: [anonimizat] –An III

2
Cuprins

Cap.1 .Despre Inteligenta Artificiala. Pag.3
Cap.2 Modul de tratare a Inteligentei Artificiale. Pag.3
Cap.3 Importanta .Prognoza si Viitorul Inteligentei Artificiale. Pag.5
Cap.4 Structura minimala a unui sistem cu Inteligenta Artifici ala. Pag.6
Cap.5 Moduri de rezolvare si gasire a solutiei in Inteligenta Artificiala. Pag.7
Cap.6 Despre Calculul Neural. Pag.8
Cap.7 Despre Neuronul Biologic. Pag.9
Cap.8 Concluzii Pag.12

Bibliografie Pag.12

3
Cap.1
Despre Inteligenta Artificiala

Se poate spune despre Inteligenta Artificila ca stiinta sau domeniu al stiintei
ca este rezultata din dorinta superioara a omului de a crea si dezv olta permanent sistemele cu
logica programata, a computerelor, a softurilor, la toate problemele ce pot fi realizate de catre
acestea. La baza aparitiei Inteligentei Artificiale stau observatiile si concluziile care studiaza
Inteligenta Naturala . Omul a ca utat sa imite Ineligenta Naturala in dezvoltarea Inteligentei
Artificiale.
Putem da mai multe definitii ale Inteligentei Artificiale.

Definitia 1. Putem defini succint Inteligenta Artificiala ca fiind un domeniu al stiintei care
studiaza, creeaza , dezvolta, testeaza si implementeaza sisteme de calculatoare si
softuri( programe pe calculator) capabile sa rezolve autonom si automatizat anumite sarcini
prestabilite de utilizator( de om), care reprezinta o forma de Inteligenta. Se pot invata concepte
noi , prin intermediul rationamentului si deductiei aplicate observind lumea inconjuratoare.
Astfel se pot intelege imagini sau limbajul natural care este specific omului.

Definitia 2. Putem afirma ca Inteligenta Artificiala este stiinta care studiaza proc esele de creare,
dezvoltare , testare si implementare a unor softuri inteligente care imita pe cel uman cind sunt
puse in situatii identice cu ale omului. Nu este imperios necesar ca rezolvarea oferita de
calculatoare sa fie identica cu a omului , este imp ortant ca aceasta tehnica de calcul sa aiba
capacitatea de a rezolva performant problemele sau chiar mai bine decit o face omul.

Cap.2
Modul de tratare a Inteligentei Artificiale

1.Simularea.
Se refera la crearea unei constructii , scheme care sa aiba un comportament
apropiat de un model, de exemplu Imteligenta Naturala Umana.
Se poate da de exemplu testul Turing , care este o discutie in limbaj uman cu un calculator
programat, dedicat pentru acest test, si un juriu. In conditia in care juriul nu poate sa
concluzioneze care este limbajul natural al omului si limbajul masinii de calcul atunci
programul dedicat de pe calculator a trecut testul.

2. Modelarea.
Se doreste copierea unor situatii functionale, dar si de structura care t in de
inteligenta omului. Acest aspect poate fi realizat prin:
 Retele Neurale.

4
 Algoritmi Genetici.
 Calcule moleculare sau biologice

3. Tratarea Simbolica.
Se refera la o interpretare clasica a Inteligentei Artificiale care arata ca
elemente a I.A. se obtin prin procesarea de simboluri folosind algoritmi.

4.Tratarea Nesimbolica.
Este o interpretare moderna care se ocupa de Inteligenta Computationala.
Spre exemplificare sunt retele neurale, calculul evolutiv si sisteme fuzzy.

Ca domeniu de utilizare se poate afirma ca aproape in toate domeniile de activitate se utilizeaza
I.A. De exemplu:
 Telecomunicatii.
 Stiinta.
 Tehnologie.
 Coducerea Proceselor.
 Management.
 Medicina.
 Inginerie
 Machine Learning.
 Prelucrarea Limbajului Natural.
 Instrumente d e cautare.
 Miscarea Robotilor.
 Jocuri.
 Retele Neurale.
 Calculul Evolutiv.
 Sisteme Expert.
 Robotica.
 Retele Semantice.
 Retele de Incredere.
 Sisteme de traducere Automata.(O.C.R.)
 Sisteme Fuzzy.
 Sisteme si Masini Inteligente.

5

Cap.3
Importanta, Prognoza si Viitorul Inteligentei Artificiale

Au fost definite doua tipuri de I.A. :
1.Inteligenta Artificiala Puternica(Strong A.I.). Sunt sisteme Software sI Hardware care isi
propun sa fie peste inteligenta umana. Pretind ca au capac itatea realizarii unor actiuni generale
de inteligenta, prin insusiri precum constiinta , constiinta de sine, intelepciune.
2.Inteligenta Artificiala Slaba(Weak A.I.). Sunt sisteme Inteligente care nu au pretentia ca
au constiinta ca pot '' gindi'', insa pot rezolva o clasa de probleme mai mult sau mai putin
inteligente pe baza unui set de reguli.
Dezvoltarea si implementarea sistemelo de calculatoare si softurilor, reprezinta o forma de
Inteligenta Artificiala care sunt Agenti Inteligenti. Agentul Intelig ent este astfel conceput
sistemic ca sa – si perceapa mijloacele si sa – si optimizeze sansele de reusita.
Un Agent Inteligent este un sistem de achizitii de date(S.A.D.). si o baza de cunostiinte(B.C.).
Agentul Inteligent reprezinta softuri care rezolva a numite sarcini prestabilite de utilizator,
bazindu -se pe instructiuni explicite sau implicite.realizarea unor activitati laborioase,
conducerea unor tranzactii, ascunderea unor activitati dificile, preparare , invatare, proceduri
diverse, alerte etc.
Agent ul Inteligent poate fi: A.I. Simplu , care rezolva sarcini de rutina sau care se repeta. Sau
A.I. '' fire and forget'' care este un A.I. Care e instruit de un utilizatorpentru a gasi anumite
informatii, poate fi lansat intr -o retea de calculatoare.De ex emplu :

1. Pot programa intilniri.
2. Realizeaza shoping electronic.
3. Detecteaza unele opurtunitati.
4. Alerte.
5. Depanari si intretinere automata.
6. Etc.

6
Inteligenta Artificiala are Singularitate, care in esenta presupune
dezvol tarea tehnologica a unei structuri peste Inteligenta Naturala a omului.Deci aici ne aflam
la interferenta inteligentei biologice cu cea a masinilor inteligente. Problematica Inteligentei
Artificiale are un caracter general si o dinamica permanenta. I.A. E ste complexa si are nevoie
de rationamente si inferente care necesita algoritmi adaptivi , este autonoma si are nevoie
de multe cunostiinte.

Cunostiintele sunt informatii :
Statice, care sunt fixe , permanente.si nu sufera modificari.
Dinamice, care sunt rezultate din experiente, sunt incerte, de exemplu cunostiintele de
bun simt.
Inferente care sunt procese aplicate unor reguli, pe un esantion de date cunoscute si rezultind
date noi care reprezinta concluziile. Ac este reguli pot fi consistente , im masura in care ele sunt
validate si nu se contrazic. Pot fi complete daca avem premise adevarate si concluzii adevarate.
Inferentele au diverse strategi i de alegere si implementare, pentru a gasi o solutie, intr -un
timp rezonabil. Aceste strategii pot fi consistente , cind rezultatul returnat reprezinta o solutie
a problemei si pot fi complete , daca au capacitatea de a ajunge la o solutie optima , evident
daca exista solutie.

Cap. 4
Structura Minimala a Sistemelor cu Inteligenta Artificiala

De remarcat ca un sistem cu I.A. Are o permanenta legatura cu mediul , informatiile sunt
preluate prin perceptie , apoi se realizeaza rationamente si in baza acestora au loc actiuni.
Ne putem imagina ca un sistem cu Intelige nta artificiala Interfata cu utilizatorul apeleaza la
Motoare de Inferenta c are ese conecteaza la Baza de Cunostiinte si Sistemul de Achizitii
de Date.

Baza de cunostiinte reprezinta problematica de aplicare , probleme generala codificate intr -un
limbaj , de ex, Prolog.

Motorul de Inferenta este partea care reprezinta rationamentul sistemelor cu I.A.. Are
capacitatea de a utiliza Baza de cunostiinte pentru rezolvarea problemelor.

Sistemul de Achizitii de Date (cunostiinte ) au realizantul practic, inter fete specializate,,tehnici
de invatare automata.
Conceptual mai apar suplimentar I.A. Distribuita care are un domeniu dedicat pentru gasirea
solutiilor unei probleme de I.A., avind ca suport Sisteme Distribuite sau Sisteme Multi Agent.

In fig. de mai jos este ilustrata schema minimala a unui Sistem cu Inteligenta Artificiala.

7

Alt tip de sisteme cu I.A. Sunt Sistemele Expert. Acestea au la baza cunostiinte , se cauta
solutii la rezolvarea unor probleme care ar trebui rezolvate de experti umani. Ca Strategie ,
avem Strategia de Control a Inferentelor. Inductia este un rationament de la particular
la general. Deductia este un rationament de la general la particular.
Silogismul este un rationament deductiv cu doua premise, majora(predicatul concluziei),
minora (subiectul concluziei) si ca rezultanta este concluzia.
In Inteligenta Artificiala modul de gasire a so lutiilor unei probleme are o Strategie de Control
Utilizabila. Esentialmente ea reprezinta un mod de obtinere a solutiei problemei, iar rezolvarea
e obtinuta pe baza unor pasi elementari , secvente care reprezinta Algoritmii de Cautare.

Cap.5
Moduri de rezolvare si gasire a solutiei in Inteligenta Artificiala

Fiecare operatiune rezulvare a unei probleme folosind folosind calculatoare ,
structuri cu logica programata trebuie sa satisfaca trei conditii minimale:

1. Sa aiba o Structura Simbolica ce poate transforma modul de descriere a unui obiect
intr-o alta descriere noua , pentru investigarea sistemica.

2. Sa aiba o Metoda de Planning care sa ne duca la o succesiune ordonata de transformari,
pentru gasirea cit mai rapida a u nei solutii.

M.I.(Motoare de
Inferente) B.C.Baze de
Cunostiinte
I.U.( Interfata
utilizator ) S.A.D.( Sisteme de
achizitii de date ).

8

In cadrul Inteligentei Artificiale acestea se pot defini ca:

• Baza de Cunostiinte -B.C.
• Operatori de Transformare.
• Strategii de Control -Inferente.

Ca Spatii de Cautare putem sa asimilam Structurile Simbolice din universul discutional al
problemei cu o multime de stari.
Distingem Si. – Starea initiala si Sf. – Starea finala pe care o putem realiza :
1. Explicit , prin descrierea solutiei la problema studiata.#
2. Implicit , prin restrictii aplicate pentru a descrie o solutie.
Spatiul de cautare este caracterizat de multimea starilor pe care le investigam, pina se ajunge
la solutia finala .
Problematica de Inteligenta Artificiala este foarte complexa din punct de vedere computational
si este imperios necesar un proces de cautare.

Cap.6
Despre Calculul Neural.

Generalitati.

In Calculul Neural se are ca model o retea , de obicei electrica cu densitate
mare de noduri si laturi care sunt interconectate. Avi nd Principiul Simultaneitatii la operarea
tuturor nodurilor se obtin Retele Neurale , i ar nodurile sunt denumite neuroni artificiali sau
pur si simplu neuroni. Facind o paralela cu circuitele electronice putem asimila neuronii ca
fiind sumatoare, sau compa ratoare. Neuronii lucreaza ca un circuit paralel si au o
configuratie regulata . Sunt organizati ierarhic si permit feed -backuri. Facin aceiasi referire la
circuitele electronice retelele neurale au o functionare ca a unor circuite ditr -o retea paralela
distribuita. Diferenta ditre aceste retele consta in modul de a invata. Exista o multitudine de
reguli care configureaza conexiunile (sau ponderea conexiunilor care da puterea unei
conexiuni).
In calculatoarele usuale (conventionale). Programele ruleaza an umite lucrari, in retelele neurale
acestea trebuiesc invatate.
Se invata noi asocieri, noi functionalitati.
Putem sa obtinem raspunsuri la anumite intrebari, referitor la retelele neurale:

• Cum pot sa invat o retea sa o folosesc cit mai bine ?

9
• Cum sa implementez practic anumite retele neurale?
• Eficienta si aplicatiile tipice in retele neurale?
• Sa gasesc solutiile optime din punct de vedere al arhitecturii retelelor neurale?
Retelele neurale au declansat studii in diverse domenii de lucru, Neurobiologi a, Fizica ,
Matematica , Electronica, Automatizari, Calculatoare.
In Electronica dupa prelucrarea numerica a semnalelor si procesarea lor se proiecteaza si se
implementeaza circuite integrate digitale inteligente pe baza retelelor neurale.
Psihologia cauta prototipuri care modeleaza prelucrarea informatiei de catre oameni.
In Informatica se cauta ce capacitati de calcul au retelele masiv paralele.

Cap.7
Despre Neuronul Biologic

Neuronul artificial are la baza modelul biologic. In creier exista 100 de miliarde
de neuroni .
Comunicarea intre neuroni este asigurata de axoni si sinapse .S -a emis ipoteza potrivit careia
neuronii comunica prin impusuri scurte electrice, dar in acelasi timp au loc si foarte multe
reactii chimice.
In fig. ( poza) de mai jos este prezentata structura unui neuron biologic.

Putem asimila modelul potrivit caruia , creierul este o retea de circuite
electrice care sunt conditionate de reactiile chimice car e au loc.Ca input in reteaua de circuite
electrice avem receptorii senzoriali, care recepteaza stimuli din corpul omului sau din mediul
extern.
Acesti stimuli au forma unor impulsuri (impuls unitar sau treapta), care excita informatia in
reteaua neurala. D upa analizare si prelucrare in Unitatea de Comanda si Control(U.C,C,),
care este Sistemul Nervos Central.

10
Efectorii sunt controlati si dau diferite raspunsuri la organele motoare.Se
poate imagina un sistem format din receptori, r eteaua neurala si organe motoare sau
efectori.

Neuronul are trei parti:
 Soma care reprezinta corpul celulei.
 Axon care este canalul de comunicatieintre neuroni.
 Dendritele.

Dendritele au o structura arborescenta in jurul Soma(corpul celulei).
Axonul are o structura cilindrica lunga. Fiecare ramura are partea terminala care atinge
dendritele altor neuroni din vecinatate.Sinapsa este o interfata intre doi neuroni care
comunica prin impulsuri de natura electrica insotite de d iverse reactii chimice. Se observa in
fig. de mai sus modul de conexiune si comunicare a unui neuron.Raspunsul neuronului la
transmisiile electrice si chimice este denumit perioada de latent a.
Impulsurile care intra in neuron sunt denumite adeseori ca in electrotehnica , excitatii, daca
neuronul are ca raspuns un impuls. Daca neuronal nu are un raspuns la impuls , impulsurile
sunt denumite inhibatii. Ca si conditie s -ar impune ca raspunsul neronului , excitatia sa
depaseasca inhibitia cu o tensiune mai mare de 40 Mv., denumita de literature de specialitate
pragul neuronului.
Intr-un anumit moment neuronul va fi excitat daca sinapsele excitate de impulsul electric este
mai mare decit sinapsele inhibate.

Ne putem imagina o schema care sa defineasca un neuron artificial(in fig. de mai jos).

W1
X1

0

X2 W2

X3 W3

Wi=-1 sau Wi=1
i=1,2,……n.

Intrarile Xi, i=1,2,3,……..,n sunt in zero 0, sau 1, unu, in functie de prezenta sau absenta
impulsului electric la momentul k. T

11
Semnalul de iesire al neuronului este 0. Din figura de mai sus deducem ca pare un model
simplu , dar in realitate are o deosebita importanta pentru tehnica computationala.

Prin acest model se pot re aliza operatiile logice NU, SAU, SI, . Orice functie logica cu mai
multe variabile poate fi implementatea cu circuite integrate logice de tip SAU -NU, SI -NU, NOR si
NAND care pot fi implementate ca retele neurale.
Se face o schema in fig. de mai jos:

X1 -1

-1 0
X2

-1 NAND
X3

X1 1

1
X2 0

1
X3 NOR T=1
T=1

12
Cap.8
Concluzii

Putem trage conluzia ca retelele neurale nu vor inlocui degraba
calculatoarele clasice, asta pentru ca pretul de cost al calculatoarelor clasice este
mai mic si se pot efectua calcule numerice , procesoare de text ,prelucrari de
date, proiectari C.A.D. , ORCAD, )etc. Exista domenii unde exista interes
major , aplicatii foarte importante care implica inferenta umana, unde se vrea
perceperea imagini lor si vorbirii. Se doreste utilizarea puternica a retelelor
neurale in domeniul prelucrarii semnalelor si in sisteme expert. Retelele neurale
vor deveni o alternativa complementara la calculatoarele cu Inteligenta
Artificiala. Progresul in dezvoltarea une i Inteligente Artificiale puternice este
mic . Aproximativ toate simularile se bazeaza pe baza unui set de reguli.

Bibliografie:

1. Dzitac Ioan. Intelgenta Artificiala, Editura Universitatii ‘’Aurel
Vlaicu’’Arad 2008.
2. Razvan Andonie, Angel Cataron.
Inteligenta Computationala,Editura Universitatii Transilvania din
Brasov 2002.
3. SWI -PROLOG.

13

14

15

16
Cap.7
Despre Neuronul Biologic