I O A N D Z I ł A C [605219]

i
i
i
UNIVERSITATEAs„AURELsVLAICU”sARADs
FACULTATEAsDEsȘTIINłEsEXACTEs
DEPARTAMENTULsDEsMATEMATICĂ8INFORMATICĂs

i
I O A N D Z I ł A C
i

s
s
s
s
I N T E L I G E N Ț Ă
A R T I F I C I A L Ă
s
s
s
MaterialsdesstudiuspentrusînvăŃământslasdistanŃăs
s
Specializarea:JInformaticăJJ
AnulJIIIJ
s
s
s
s

Arad,s2008s

i
INTELIGENłĂiARTIFICIALĂi5iCursiscurtipentruiID,ipre lucratidupăicartea:i
IoaniDziŃac,i InteligenŃăJartificială ,iEdituraiUniversităŃiii“AureliVlaicu”,iISBNi978597 35752529254,i
Arad,i2008 i
i
AUTORULS
IoanSDZIłAC i(n.i14.02.1953,iPoienileideisubiMunte,iMaramureș), iesteiabsolvent: [anonimizat]Ńiiidei
MatematicăișiiInformaticăialiUniversităŃiii„Babeș5B olyai”idiniCluj5Napocai(1977),iundeiaiobŃinuti
șiititlulidoctoriîniinformaticăi(2002)icuitezai„ ProcedeeJdeJcalculJparalelJșiJdistribuitJînJrezolva reaJ
unorJecuaŃiiJoperatoriale ”.ii
i
iiiiiiiiiiii
i
SSSSSSSSSSSSSSSSSSSIoanSDziŃacS S S S S IoaniDziŃac,iMișu5JaniManolescu,i
iiiiiiiiiiii http://dzitac.rdsor.ro i i i i LotfiiA.iZadeh,iFloriniGheorgheiFilipi
S
DomeniiSprincipaleSdeSinteres:S
Calculiparalelișiidistribuit,iInteligenŃăiartificia lă,iMetodeifuzzyișiineuro5fuzzyi
i
Îniperioadai197751991iaipredatimatematicăiîniînvăŃă mântulipreuniversitar,iobŃinândititlulidei
„profesorievidenŃiat”iîni1988ișiigradulididacticiIi cuilucrareai„ UtilizareaJcalculatoruluiJînJpredareaJ
kJînvăŃareaJmatematicii ”i(1990).i
Îniperioadai199152003iaiocupatipriniconcursiunipost ideilectoriuniversitarilaiUniversitateai
dini Oradea,i iari apoii celi dei conferenŃiari universita ri (200352005).i Îni perioadai 2004i 52005i ai fosti
directoruliDepartamentuluiideiMatematicăișiiInforma ticăialiUniversităŃiiidiniOradea.ii
ÎniprezentiesteiconferenŃiariuniversitarișiidirecto rulicentruluiideicercetarei„Tehnologiiiinformaticei
avansateiînimanagementișiiinginerie”ilaiUniversitat eaiAgoraidiniOradea,iundeiaifondatiîni2006,i
alăturiideiacad.iF.G.iFilipișiiprof.iMișu5JaniManol escu,irevistai InternationalJJournalJofJComputers,J
CommunicationsJandJControl, iprimairevistăiromâneascăideiComputeriScienceicotat ăiISIiWebiofi
Sciencei(începândicuinumărulisuplimentaridini2006). iAifondaticonferinŃai InternationalJConferenceJ
Computers,JCommunicationsJandJControl i(ICCCCi2006),icareilaiediŃiaiICCCCi2008is5aibucura tidei
prezenŃaipărinteluiimulŃimilorișiiailogiciiifuzzy,i LotfiiA.iZadeh,ialăturiideicareiaieditaticarteaii
iiiiii„LotfiiA.iZadeh,iDaniTufis,iFloriniGheorgheiF ilip,iIoaniDzitaci(eds.),i FromJNaturalJLanguageJ
toJ SoftJ Computing:J NewJ ParadigmsJ inJ ArtificialJ Inte lligenceJ ,i Editurai Academieii i Române,i
ISBN:97859735275167856,i2008”. S
i
i
i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i3S
CUPRINSS
i
i
OSINTRODUCERESSUMARĂSÎNSIA ………… ………………………………5i
iiii1.iCEiesteiIA?iiTestuliTuring,icuvinteișiisinta gmeicheie………………………6i
iiii2.iDEiCEistudiem,icercetămișiiproducemiIA?i………… ……………………..7i
iiii3.iUNDEiseistudiază,icerceteazăișiiipromoveazăi IAi?…………………………………7i
iiii4.iCINE?iAutori,iconducătoriideidoctorate,icerc etători……………………….8i
iiii5.iCUM?iMetode,imodele,imijloace,itehnologii……… ………………………11i
i
CAPITOLULS1.SINTELIGENłASARTIFICIALĂSCASIMITAłIES
APROXIMATIVĂSASINTELIGENłEISNATURALE ………………………17i
iii1.1.iInteligenŃainaturalăiumană…………………………………………… …..17i
iiiiiiiii1.1.1.iiiGeneralităŃii…………………………………………………… …..17i
iiiiiiiii1.1.2.iiiInteligenŃeimultiple………………………………… …………… ..18i
iiiiiiiii1.1.3.iiiInteligenŃaicognitivăi(IQ).iTeste ipsihometriceipentruiIQ…………20i
iiiiiiiii1.1.4.iiiInteligenŃaiemoŃionalăi(EQ).iInte ligenŃaisocială………………….21i
iii1.2.iInteligenŃainaturalăiemergentăigrupuriloris ocialeideianimaleiiiii(Swarmi
Intelligence)……………………………………………………………………..23i
iii1.3.iInteligenŃaiartificialăi(IA)……………………………………… .………..27i
iiiiiiiii1.3.1.iiiDefiniŃii.iTestuliTuring……………………… ……………………27i
iiiiiiiii1.3.2.iiiObiectulideistudiuialiIA……………………… ……………………29i
iiiiiiiii1.3.3.iiiIstoriculiIA……………………………………………………… …31i
iiiiiiiii1.3.4.iiiDomeniileideicercetareișiiaplicaŃ ieialeiIA…………………………36i
iiiiiiiii1.3.4.1.iRaŃionamentulilogic…………………………………… …..36i
iiiiiiiii1.3.4.2.iReprezentareaicunoașterii…………………… …………….36i
iiiiiiiii1.3.4.3.iPercepŃia…………………………………………………….3 6i
iiiiiiiii1.3.4.4.iCalculievolutiv.iAlgoritmiigeneti ci…………………….…..37i
iiiiiiiii1.3.4.5.iReŃeleineurale……………………………… ………………37i
iiiiiiiii1.3.4.6.iTeoriaijocurilor…………………………………………… .38i
iiiiiiiii1.3.4.7.iÎnvăŃareaiautomatăi(Machineilearn ing)……………………38i
iiiiiiiii1.3.4.8.iAgenŃiiinteligenŃi……………………………………… …..39i
iiiiiiiii1.3.4.9.iSistemeiexpert…………………………………………….. .40i
iiiiiiiii1.3.4.10.iSistemeifuzzy…………………………………………….. 40i
iiiiiiii1.3.5.iiiSistemeișiimașiniiinteligente…………… …………………………41i
iiiiiiiiiiiiiiiiii1.3.5.1.iDeepiBlue…………………………….……… …………….41i
iiiiiiiiiiiiiiiiii1.3.5.2.iSistemeideitraducereiaut omată……………………………..41i
iiiiiiiiiiiiiiiiii1.3.5.3.iOpticaliCharacteriRecogn ition……………………………..41i
iiiiiiiiiiiiiiiiii1.3.5.4.iDENDRAL…………………………………………… ……42i
iiiiiiiiiiiiiiiiii1.3.5.5.iRoboŃi……………………………………………… ………42i
iiiiiiiii1.3.6.iComputereiSPRAY:iprafiinteligent,iv opseaiinteligentă……………42i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i4S
Note „CAPITOLULS2.SSOFTSCOMPUTING ………………………………………45i
ii2.1.iRaŃionamentinuanŃat.iLogicăifuzzy…………………………… …………45i
iiiiiiii2.1.1.iiiGeneralităŃii……………………………………………………. …45i
iiiiiiii2.1.2.iiiLogicaifuzzyi………………………………………………… ……47i
iiiiiiii2.1.3.iiiMulŃimiicrisp.iMulŃimiifuzzy……………… …………………….50i
iiiiiiii2.1.4.iiiSubmulŃimiifuzzyii………………………………………… …….52i
iiiiiiii2.1.5.iiiRelaŃiiiîntreimulŃimiifuzzy………………… …………………….i53i
iiiiiiii2.1.6.iiiNumereifuzzy…………………………………………………….. 53i
iiiiiiii2.1.7.iiiOperaŃiiicuimulŃimiifuzzy……………………… ……………… …57i
iiiiiiii2.1.8.iiiImplicaŃiiipentruilogicaifuzzy………… ………………………….58i
iiiiiiii2.1.9.iiiOperatoriideicompunereiifuzzy…………… ………………………59i
iiiiiiii2.1.10.iFuzificareaiișiidefuzificareaiinfor maŃiei…………………………..60i
iiiiiiii2.1.11.iEvaluareaișiiaprecierea.iScaleilini areișiineliniare…………………61ii
ii2.2.iCalculineural.iReŃeleineurale.iReŃeleineuro5 fuzzy……………………….68i
iiiiiiii2.2.1.iiiUnităŃiifuncŃionalei(deiprocesare) ialeireŃelelorineurale…………..69i
iiiiiiii2.2.2.iiiArhitecturaireŃelelorineurale…………… …………………………71i
iiiiiiii2.2.3.iiAlgoritmiideifuncŃionareișiiînvăŃar eiaiuneiireŃeleleineurale………73i
iiiiiiii2.2.4.iiReŃeleineuro5fuzzy…………………………………………… ……74i
ii2.3.iCalculievolutiv.iAlgoritmiigenetici……………………… ……………… 75i
ii2.4.iRaŃionamentiprobabilist.iReŃeleibayesiene……… ………………………79i
iiiiiiii2.4.1.iiiMetodaibayesiană……………………………………………… …79i
iiiiiiii2.4.2.iiiLimiteleimetodeiibayesiene…………………… …………………82i
iiiiiiii2.4.3.iiiComparaŃieiîntreiabordareaibayesia năișiifactoriiideiicertitudine…83i
iiiiiiii2.4.4.iiiReŃeleibayesiene……………………………………………… .….84i
iiiiiiiii
BIBLIOGRAFIE ………………………………………………………………88i
J
J
S
LISTĂSDESABREVIERIS
AAAIi5iAmericaniAssociationiforiArtificialiIntellig encei
ACMi5iAssociationiforiComputingiMachineryi
AIAIi5iArtificialiIntelligenceiApplicationsiInstitu tei
AT&Ti5iBelliLabsi
AUAIi5iTheiAssociationiforiUncertaintyiiniArtificia liIntelligenceii
CLIPSi5iCiLanguageiIntegratediProductioniSystemi
ECi5iEvolutionaryiComputationii
EQi5iInteligenŃaiemoŃionalăii
FLi5iFuzzyiLogici
IAi5iInteligenŃăiartificialăi
IQi5iIntelligenceiquotienti

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i5S
S
OSINTRODUCERESSUMARĂSÎNSIAS
S
S
S
i
i
i
i
i
i
i
i
ÎniaceastăilucrareiINTELIGENłAiARTIFICIALĂi(IA)isei vaiconsideraicai
fiindioiimitaŃieiaproximativăiaiINTELIGENłEIiNATURA LEi(IN).ii
Îniaceastăiintroducereivomiîncercaisăidescrieremisu ccintiiproblematicaișii
câtevaiaspecteiesenŃialeialeiIAiîniraporticuiINi(v. ifig.1ișii2).i
i
i
S
FiguraS1.SInteligenŃaSartificialăSBSimitaŃieSaproxi mativăSaSinteligenŃeiSnaturaleS
iObiective:S
5sFamiliarizareaistudenŃiloricuiproblematicaiIA.i
5sConștientizareaiimportanŃeiiIAicaiștiinŃăișiicaidom eniiidei
aplicaŃie.i
5sFormareaiunuiisistemideiorientareiprivindiposibilit ăŃileidei
studiuișiidocumentareirelativilaiIA. i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i6S
Note „
i
i
FiguraS2.SProblematicaSIAS
S
S
1.SCESesteSIA?SSTestulSTuring,ScuvinteSșiSsintagmeS cheieS
i
IAiesteiștiinŃaicareiîșiipropuneisăigăseascăi soluŃiiJlaJproblemeJcomplexeJ
careJerauJapanajulJinteligenŃeiJumane, icuiajutoruliprogramelorideicalculatorisaui
aimașiniloriautomate.ii
DeșiiIAicaiștiinŃă,iesteiconsiderată,iînigeneral,ic aioiramurăiaiInformaticii,i
Tehnologieii InformaŃieii saui ai ȘtiinŃeii Calculatoare lor,i trebuiei săi evidenŃiemi
legăturilei salei puternicei cui altei știinŃe,i cumi ari f ii Matematicai (Logica,iTeoriai
probabilităŃilor),i Psihologiai (InteligenŃai umană,i T eoriai învăŃării),i Medicinai
(NeuroștiinŃele),iGnoseologiai(Teoriaicunoașterii), iBiologia,iFilozofiaișiimultei
altele.i Abilitateai dei ai combinai cunoaștereai dini toa tei acestei domeniii ducei lai
progresiînicreareaiIA.i
Laiînceput,icreareaișiicercetareaiIAis5aidesfășurat ipeiterenulipsihologiei,i
punându5seiaccentipeiinteligenŃailingvistică,icaide iexempluilai testulSTuringS (v.i
fig.i3).iAcestitesticonstăiîntr5oiconversaŃieiînili mbajiumaninaturalicuioimașinăi
(computer,iprogram)icareiaifostiprogramatăispeciali pentruiacestitest.iExistăiuni
juriuiumanicareiconverseazăicuiacesticomputer,idari șiicuiuniom,iprinicâteiuni
canali puri texti (fărăi cai eii săi sei vadăi saui săi sei aud ă,i dacăi interlocutori 1i estei
mașina,iatunciiinterlocutori2iesteiomulișiiinvers). iÎnicazuliînicareijuriulinuipoatei
să5șiideaiseamaicareiesteicomputerulișiicareiomul,i atuncii inteligenŃaSartificială i
(programul/calculatorul)iai trecuti testul.i Îniacesti mod,i Turingi ai dati oi definiŃiei
implicităiaiIA,ievitândidisputeleifilozoficeișiirig orileiuneiidefiniŃiiiformale.i
i
J
FiguraS3.SSchemaStestuluiSTuringSS

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i7S
i
CuvinteS șiS sintagmeS cheieS înS IA:S inteligenŃăi artificialăi (artificiali
intelligence),i reŃelei neuralei (neurali networks),i re Ńelei semanticei (semantici
networks),i reŃelei bayesiene/reŃelei dei încrederei (Ba yesiani networks/beliefi
networks),i sistemei bazatei pei cunoștinŃei (knowledgei basedi systems),i sistemei
experti (experti systems),i sistemei fuzzyi (fuzzyi syste ms),i sistemei hibride,i calculi
inteligenti (intelligenti computing),i calculi naturali (naturali computing),i calculi
evolutivi(evolutionaryicomputing),ialgoritmiigeneti cii(geneticialgorithms),icalculi
sumari (softi computing),i calculi emergenti (swarmi comp uting),i antsi computingi
(calculi dei tipi mușuroi),i calculi membranari (membrane i computing),i calculi îni
limbajinaturali(naturalilanguageicomputing),iagent, imulti5agent,irobot,icolonieidei
roboŃi,iînvăŃareiautomatăi(machineilearning),itesti Turingietc.i
i Lăsămi deschisăi listai unori întrebării dei naturăi filo zofică,i unelei chiari
șocante:iExistăiIA?iEsteieainecesară?iNuiesteiperic uloasăipentruiomenire?i
S
S
2.SDESCESstudiem,ScercetămSșiSproducemSIA?SS
S
Argument. iDintreiceleimaiicunoscuteișiiutileiaplicaŃiiialeiI A,icareiducilaiprogresi
(îniștiinŃă,itehnologie,ieconomieișiiviaŃaisocială) ,iputemienumera:i
rezolvareaJ automatăJ aJ problemelor,J demonstrareaJ aut omatăJ aJ teoremelor,J
traducereaJ automatăJ aJ textelor,J agenŃiJ inteligenŃi, J recunoaștereaJ
formelor/tiparelorJ (patternJ recognition), SvoceJ electronică,J sistemeJ expert,J
robotică,JasistenŃăJinteligentăJînJsănătate, SînvăŃareJautomatăJ(machineJlerning),J
instruireJ asistatăJ deJ calculator,J marketingJ șiJ mana gementJ asistat,J
telecomunicaŃiiJ bazateJ peJ computer,J internetJ șiJ apl icaŃiiJ web, SmotoareJ deJ
căutare, Singinerie, SproiectareJasistată ,Sjocuri ișiialtele. S
S
S
3.SUNDESseSstudiază,ScerceteazăSșiSpromoveazăSIAS?S
i
ProgrameSdeSlicenŃăS(ciclulSISuniversitar)SînSRomân ia:S
IAiseistudiazăimaiinou,ideiceleimaiimulteioriicaidi sciplinăiobligatorie,iîni
cadruli ai toti maii multei specializării universitarei de i licenŃăi dini toatei centrelei
universitarei carei aui astfeli dei programei dei studii:i informatică,J informaticăJ
economică,J cibernetică,J calculatoare,J tehnologiaJ in formaŃiei,J automatizări,J
robotică,Jenergetică, ietc. S
S
MasterS înS IAS (ciclulS IIS universitar,S programeS acred itateS deS ARACISS
începândScuS2008B2009SînSRomânia):S
1. sUniversitateai„Babeș5Bolyai”,iCluj5iNapoca:i SistemeJinteligente ;i
2. sUniversitateaidiniBucurești:i InteligenŃăJartificială ;i
3. UniversitateaiTehnicăi„GheorgheiAsachi”iIași,i SistemeJinteligente;J
4. sUniversitateaidiniCraiova:i MetodeJșiJmodeleJînJinteligenŃăJartificială ;i
5. sUniversitateai„DunăreaideiJos”iGalaŃi:i SistemeJinteligente ;i
6. sUniversitateaideiVestidiniTimișoara:i InteligenŃăJartificialăJșiJcalculJ
distribuitJ (Informatică);i NanokMicrosistemeJinteligente i(Fizică).i
S
S
S
S
S

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i8S
Note „CercetareSînSRomânia:S
1) sInstitutuli dei Cercetării pentrui InteligenŃăi ali Acade mieii Românei
http://www.racai.ro ii
2) sCentruli dei Cercetării Cognitivei șii Neuronalei (Coneur al,i instituti privat)i
http://www.coneural.org ii
ForumuriSînSRomânia:S
1) shttp://www.inteligenta5artificiala.ro/ ii
2) sClubuli dei inteligenŃăi artificialăi ai FacultăŃiii dei I nformaticăi dini Iașii
(UniversitateaiA.I.iCuza)i
http://profs.info.uaic.ro/~alaiba/club5ai/index.php ?title=Pagina_principal%C4%83 i
AsociaŃiiSșiSinstituteSinternaŃionaleSdeScercetareS remarcabile:S
1)iAAAI:iAmericaniAssociationiforiArtificialiIntell igencei
http://www.aaai.org/home.html ii
2)iACM:itheiAssociationiforiComputingiMachineryi
http://www.acm.org/ ii
3)iAIAI:iArtificialiIntelligenceiApplicationsiInsti tutei
http://www.aiai.ed.ac.uk/ ii
4)AT&TiBelliLabsi
http://www.research.att.com/ i
5)iCarnegieiMelloniUniversityiArtificialiIntelligen ceiRepositoryi
http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/ai5rep ository/ai/0.html i
6)iMIT:iAIilabiatiMassachusettsiInstituteiofiTechno logyi
http://www.csail.mit.edu/ i
7)iIJCAIiHomeiPagei
http://ijcai.org/ ii
8)iTheiAssociationiforiUncertaintyiiniArtificialiIn telligencei(AUAI)ii
http://www.auai.org/ ii
MariSuniversităŃiSdinSlumeSundeSseSstudiazăSIA:S
1)iMIT:iMassachusettsiInstituteiofiTechnology:i http://web.mit.edu/ ii
2)iUniversityiofiCaliforniai–iBerkeley:i http://berkeley.edu/ ii
3)iStanfordiUniversity:i http://www.stanford.edu/ i
4)iOxfordiUniversity:i http://www.robots.ox.ac.uk/~aisoc/ ii
5)iUniversityiofiEdinburgh:i http://www.inf.ed.ac.uk/ i
6)iYowaiStateiUniversity:i http://www.cs.iastate.edu/~honavar/aigroup.html i
i
4.SCINE?SAutori,SconducătoriSdeSdoctorate,Scercetăt oriS
S
CărŃiSdeSreferinŃăSdinSdomeniulSIASdinSRomânia:S
1) sN.i łândăreanu:i 5 IntroducereJinJprogramareaJlogica.JLimbajulJProlog ,i
EdituraiIntarf,i1994;i
2) sD.i Dumitrescu,i H.Costin:i 5i ReŃeleJneuronale,J TeorieJșiJaplicaŃii ,i Ed.i
Teora,iBucurești,1996;i
3) sH.iLuchian:i5i ClasificareJevolutivă ,iIasi,i1999;i
4) sD.i Dumitrescu:i 5 PrincipiileJinteligenŃeiJartificiale ,i Ed.i Albastră,i Cluj5
Napoca,i1999;i
5) sN.i łândăreanu:i 5i SistemeJ Expert.J ReprezentareaJ cunoștintelorJ șiJ
inferenŃa ,iEdituraiUniversitaria,i2001,i344ip.;i
6) sR.i Andonie,i A.i CaŃaron,i InteligenŃăi computaŃională, i Editurai Univ.i
„Transilvania”iBrașov,i2002;i
7) sB.iEiBărbat:i5i SistemeJinteligenteJorientateJspreJagent ,iEd.iAcademieii
Române,i2002;i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i9S
8) sN.iłândăreanu:i5i BazeJdeJcunostinŃe ,iEdituraiSitech,i2004;i
9) sH.5N.i Teodorescu,i M.i Zbancioc,i O.i Voroneanu,i SistemeJ bazateJ peJ
cunoștinte.JAplicaŃii, iEdituraiPerformantica,iIasi,i2004;i
10) sT.I.i Băjenescu,i PerformanteleJ inteligenteiJ artificialeJ kJ deJ laJ teor ieJ laJ
aplicaŃii i(ed.iII),iEd.iAlbastră,i2008;i
11) sL.A.i Zadeh,i D.i Tufiș,i F.i Gi Filip.,i I.i Dzitaci I.(eds .),i FromJ NaturalJ
LanguageJtoJSoftJComputing:JNewJParadigmsJinJArtifi cialJIntelligenceJ ,i
EditingiHouseiofiRomanianiAcademy,i2008.i
i
i
S
FiguraS5.SCâŃivaSdintreScercetători,SprofesoriSșiSa utoriSdeScărŃiSdinSdomeniulSIASdinS
RomâniaS
S
CercetătoriSromâniSimportanŃiSînSIAS
S
S
FiguraS6.SCâŃivaSdintreScercetătoriiSromâniSimporta nŃiSînSIAS
i
i
i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i10 S
Note „1. sGrigoreSC.SMoisil i(190651973):iLogiciicuimaiimulteivalori.iPionieria li
informaticiiirecunoscutideiIEEEiComputeriSociety,ii
http://www.ici.ro/romania/ro/stiinta/moisil.html ii
2. sSolomonS Marcus i (n.i 1935):i Lingvisticăi matematică,i Gramaticii șii
automateifinite.iMembruialiAcademieiiRomânei
iihttp://www.imar.ro/~smarcus/ ii
3. sPaulS DanS Cristea ,i ReŃelei neurale,i Informaticăi medicală.i Membrui
CorespondentialiAcademieiiRomâne,ii
ihttp://www.dsp.pub.ro/info/staff/pcristea.htm ii
4. sFlorinS GheorgheS Filip :i Sistemei suporti pentrui deciziii cui cunoștinŃei
combinatei (modelei numericei șii elementei dei inteligen Ńăi artificială).i
MembruialiAcademieiiRomâne,i
http://www.ici.ro/ici/homepage/filipf.html ii
5. sGheorgheSPăun i(DNAiComputing,iMembraneicomputing,iPiSystems),i
CercetătorilaiInstititulideiMatematicăialiAcademiei iRomâneișiiasociatilai
UniversitateaidiniSevilla.iMembruiCorespondentialiA cademieiiRomâne,i
MembruialiAcademieiiEuropeai. http://www.imar.ro/~gpaun/ i
6. sHoriaBNicolaiS Teodorescu i (Fuzzyi szstems,i Artificiali live),i Membrui
CorespondentialiAcademieiiRomâne,iprofesorilaiUnive rsitateaiTehnicăi
„GheorgheiAsachi”idiniIașii http://www.fict.ro/HNT.htm ii
7. sGheorgheSTecuci i (Instructablei agents,i multistrategyi learning,i mixe di 5
initiativei reasoning,i modelingi andi knowledgei acquis ition,i ontologies,i
knowledgei engineering),i Membrui ali Academieii Române, i profesori lai
„GeorgeiMason”iUniversity,iSUA,ii
i iii http://lalab.gmu.edu/members/tecuci.htm i
8. sDanSTufiș i (Corpusi Linguistics,i Intelligenti Computeri Aidedi La nguagei
Learning,i Machinei Languagei Learning,i Machinei Transl ation,i Naturali
Languagei Understanding,i Naturali Languagei Generation ,i Knowledgei
Representation.).iMembruiCorespondentialiAcademieii Române,idirectori
lai Istititutuluii dei Cercetării îni InteligenŃăi Artifi cialăi ali Academieii
Române.i http://www.racai.ro/~tufis/ i
S
CeleSmaiSpopulareScărŃiSdeSiniŃiereSînSIASpeSplanSm ondial:S
1)iStuartiRussel,iPeteriNorvig,i ArtificialJIntelligence: iAJModernJApproach i(2ndi
Edition),i Prenticei Halli Seriesi ini Artificiali Intell igence,i Hardcover,i p.i 1112,i
2003.i
2)iMichaeliNegnevitsky,i ArtificialJIntelligence,JAJGuideJtoJIntelligentJSys tems,J
SecondJEdition ,iPearsoniEducationiLimited,i2002.i
3)iToshinoriiMunakata,i FundamentalsJofJtheJNewJArtificialJIntelligence,JSe condJ
Edition ,iSpringer5VerlagiLondoniLimited,i2008i
4)i Beni Goertzel,i Cassioi Pennachin,i ArtificialJGeneralJIntelligence ,i Springer5
VerlagiBerliniHeidelberg,i2007.i
S
S
S
S
S
S
S
S

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i11 S
FondatoriSșiScercetătoriSpeSplanSinternaŃionalSînSI A:S
S
S
FiguraS7.SCâŃivaSdintreSfondatoriiSdeSsubdomeniiSși ScercetătoriSînSIASpeSplanSinternaŃionalS
S
S
5.SCUM?SMetode,Smodele,Smijloace,StehnologiiS
S
S
FiguraS8.SPrincipaleleSștiinŃeSimplicateSînSIAS
S
i
i
FiguraS9.SModelareSșiSmetodeSînSIAS
S
i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i12 S
Note „Nui existăi oi definiŃiei unanimi acceptatăi pentrui IAi ni cii cai domeniui știinŃific.i
FoarteimulŃiiconsiderăiIAicaiunisubdomeniuialiȘtiin Ńeiicalculatoarelor,idarieai
studiazăi șii estei strânsi legatăi șii ari puteai fii reven dicatăi cai subdomeniui șii dei
Informatică,iTehnologiaiinformaŃiei,iAutomaticăișii Cibernetică.ii
CertiesteicăiIAiesteiunidomeniuliștiinŃificiinterdi sciplinaricareiimplicăipei
lângăiștiinŃeleiamintitei(celeiscriseicuialbiînifig urai8)ișiialteiștiinŃei(celeiscrisei
cui negrui îni figurai 8),i cumi ari fi:i Psihologia,i Biolo gia,i NeuroștiinŃele,i
Electronica,iMatematica,iFilozofiaietc. S
S
S
FiguraS10.STipuriSdeScalculSinteligentS
i
i
FiguraS11.SDomeniileSșiSsubdomeniileScalculuiSintel igentS
i
Bazându5nei doari pei logicai cui douăi valorii dei adevări (numităi șii
tradiŃională,i clasică,i binară,i booleană,i aristoteli că),i putemi rezolvai doari
PROBLEMELEiBINEiPUSE,icuidateicerte,iprecise,iexact e.iDariînipracticăinei
întâlnimilaitotipasulicuiproblemeicareiconŃini noŃiuniJinexacte ,iînicareiintervini
dateJ incerte,J mărimiJ imprecise,J variabileJ lingvisti ceJ sauJ adevăruriJ parŃiale,J
numitei șii PROBLEMEi „RĂU5PUSE”,i problemei carei nui pot i fii rezolvatei prini
calcululi tradiŃional.i Rezolvareai unori astfeli dei pro blemei sei facei azii prini softi
computing,icareiareilaibazăilogicaifuzzyișiicâtevai instrumenteialeiIA.i
LogicaJfuzzy i (Fuzzyi Logic,i Zadeh 1,i 1973)i estei oi logicăi nuanŃată,i non5
aristotelică,icui maiimulti dei douăi valorii deiadevăr. i Logicaifuzzyiîmpreunăicui
RaŃionamentuli probabilisti (Probabilistici Reasoning) ,i prini utilizareai Calculuii
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiii i
1ihttp://www.cs.berkeley.edu/~zadeh/ i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i13 S
evolutivi (Algoritmilori Genetici 2)i pei ReŃelelei neurale 3i șii Learningi Machine,i
formeazăiuninouistilideicalcul,inumitiSOFTiCOMPUTIN G 4,icuiajutorulicăruiai
putemirezolvaiproblemeirău5puse.i
Softi Computing5ul,i lai carei sei adaugă,i îni modi nedisj unctiv,i Sistemelei
experti (dini economie,i comerŃ,i medicină,i învăŃământi etc.),i Sistemelei bazatei pei
cunoștinŃe,iRoboŃii,iReŃeleisemantice,iReŃeleleidei încredereiș.a.,isunticâtevaidini
subdomeniileiimportanteialeiInteligenŃeiiArtificial ei(v.ișiifig.i11).i
i
i
i
i
FiguraS12.SSOSschemăSconceptualăSrelativăSlaSparale laSîntreSS
„hardScomputing”SșiS„softScomputing”S[2]S
S
S
S
S
S
S
S
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii i
2iÎni1975iJohniHolland,iinspiratideiteoriaievoluŃieii ailuiiDarwin,iaipusibazeleiALGORITMILORiGENETICIii
moderni.iDariexistăicontribuŃiiipremergătoareiînido meniuialeiunoribiologiisauiinformaticieni:iBarricel ii(1954),ii
Bremermanni(1960),iFraserișiiBurnelli(1970),iCrosby i)1973)iș.a.iDeimulteioriialgoritmiiigeneticiiseii
bazeazăipeimodeleideitipiSWARMiINTELLIGENCE,ideiins pirateidiniinteligenŃainaturalăiemergentăiaiunorii
grupuriideiinsecte,icumiarifiiceaiaiCOLONIILORiDEiF URNICI.i
3iPrinianiii‘40,iWarreniMcCullochișiiWalteriPitts,ii nspiraŃiideiteoriaiînvăŃăriiicondiŃionateiailuiiPav lov,ii
auipusibazeleiREłELELORiNEURONALE,icapabileisăiînve Ńeipeibazaianumitorireguliisimple.ii
UlterioriauiadusicontibuŃiiiHebbi(spresfâștulianilo r’40,iRosenblati(PERCEPTRON,i1950),iMinskyișiiPaper ti
i(PERCEPTRONI,i1969)iș.a.i
4ii„…theiprincipaliconstituentsiofiSoftiComputingi (SC)iareiFuzzyiLogici(FL),iNeuraliComputingi(NC),ii
EvolutionaryiComputationi(EC)iMachineiLearningi(ML) iandiProbabilisticiReasoningi(PR),i
iihttp://www.soft5computing.de/def.html i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i14 S
Note „LimbajeSdeSprogramareSutilizateSînSIAS
i
LISP.S Denumireai LISPi vinei dei lai LISti Processing 5.i Părintelei săui estei
JohniMcCarthyideilaiMITiAIiLab,iiarianulinașteriiie steiconsideratianuli1958.i
LISPi estei uni limbaji declarativi (nui estei imperativ). i Conceputi iniŃiali cai uni
formalismi matematici meniti săi conducăi lai dezvoltarea i uneii teoriii riguroasei ai
programelor,iastăziiLISP5uliesteiunilimbajiputernic ,iînijurulicăruiais5aidezvoltati
univeritabilimediuideiprogramare.iSeipoateispuneica iLISP5uliesteilimbajulicarei
aripermiteisăivedemicalculatorulinuidoaricaipeioico mplicatăimașinăideiefectuati
calculeiaritmetice,iciicaipeiuniadevărati„creieriel ectronic”iaflatiîntr5oicontinuăișii
explozivăievoluŃieispreiinteligenŃă. S
PROLOG.S LimbajuliPrologi(iPROgrammationieniLOGique)iaifosti creati
lai Marsiliai lai începutuli anilori 70,i inventatoriii fi indi AlainJ Colmeraurer i șii
PhilippeJRoussel .SUnaidiniprincipaleleiideiialeiprogramăriiilogiceies teiaceeaicăi
uni algoritmi estei constituiti dini douai elementei disju ncte:i logică i șii control .i
Componentai logicăi corespundei definiŃieii problemeii c ei trebuiei soluŃionată,i îni
timpi cei componentai controli stabileștei cumi poatei fii obŃinutăi soluŃia.i Uni
programatoritrebuieisaidescrieinumaiicomponentailog icăiaiunuiialgoritm,ilăsândi
controluliexecutăriiisăifieiexercitatideisistemulid eiprogramareilogicăiutilizat.iCui
altei cuvinte,i sarcinai programatoruluii estei specific areai problemeii cei trebuiei
soluŃionată.i Astfel,i limbajuli logici poatei fii concep uti simultani cai limbaji dei
descriere,i specificarei formalăi ai problemeii șii cai un i limbaji dei programarei ai
calculatoarelor.i S
Fundamentelei teoreticei sei găsesci îni metodai demonstr ăriii automatei
dezvoltatăi începândi cui 1965i dupăimetodai rezoluŃieii datai dei Juliani Robinson.i
Uniroliimportantil5aiavutisiiRobertiKowalski 6iprinidemonstrareaifaptuluiicaisei
poateiprogramaifolosindilogica.iÎnilimbajuliProlog 7iseipoateifaceioriceicaișiiîni
altei limbajei dei programare.i Însăi Prologuli arei avant ajei distincte,i precumi șii
dezavantaje.i Prelucrareairapidaiai datelori numericei estei unipuncti vulnerabili ali
lui.iPrologulipoateimânuiinumere,iînsăinuiașaideief icienticaiunilimbajispeciali
destinati acestuii lucru.i Prologul,i însa,i puncteazăi c ândi ei vorbai dei manipulareai
simbolurilor.i Orii manipulareai simbolurilori estei ini mai ai ceeai cei ai deveniti azii
cunoscutisubinumeleideiIA.i
CLIPS i estei uni acronimi pentrui CS LanguageS IntegratedS ProductionS
System ,iunisistemiexpertidezvoltatideiNASAiînianiii1980.i Sintaxaișiinumeleiaui
fostiinspirateideiOPSi(sistemideiproducŃieioficial, iînienglezăi OfficialJProductionJ
System )icreatideiCharlesiForgy.iPrimeleiversiuniideiCLIPS iauifostidezvoltatei
începândicui1984ilaiNASAi5JohnsoniSpaceiCenteri(cai oialternativăilaisistemuli
existentinumitiART*Inference)ipânăilaiînceputuliani lori1990icândisubvenŃiaiai
încetatidinicauzaiproblemeloribugetuluiiFederalișii aiunuiiordiniconformicăruiai
NASAitrebuiaisăicumpereisoftwareicomercialiînilocis ă5lidezvolte.i
CLIPSi estei probabili celi maii folositi sistemi expert,i deoarecei estei rapid,i
eficientișiigratuit.iCuitoateicăiacumifaceiparteidi nidomeniulipublic,iesteiîncăi
actualizatișiisusŃinutideiautorulioriginal,iGaryiRi ley 8.i
i
i
i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiii i
5ihttp://en.wikipedia.org/wiki/Lisp_programming_langu age ii
6ihttp://www.doc.ic.ac.uk/~rak/ i
7ihttp://thor.info.uaic.ro/~georgie/prolog/introducer e.html i
8ihttp://clipsrules.sourceforge.net/ i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i15 S
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
i
7Test7de7autoevaluare:7
i
1. sIAiesteiștiinŃaicare:i
a. sÎșiipropuneisăigăseascăi soluŃiiJlaJproblemeJcomplexeJcareJerauJapanajulJ
inteligenŃeiJumane, icuiajutoruliprogramelorideicalculatorisauiaimașini lori
automate.ii
b. sSeiconsiderăicaifiindioiimitaŃieiaproximativăiaiint eligenŃeiinaturale.i
c. sOireflectareiairealităŃiiipriniprismaigândiriiiuman e.i
d. sSeiocupăideistudiulicalculatoarelor.i
e. sToateirăspunsurileideilaiai÷id.i
i
2. sDintreiceleimaiiimportanteiaplicaŃiiialeiIAiseienum eră:i
a. sRezolvareaiautomatăiaiproblemelor.ii
b. sSistemeiexpert.i
c. sAgenŃiiinteligenŃi.i
d. sÎnvăŃareiautomată.i
e. sSistemeiexpert.i
i
3. sIAiesteiunidomeniuliștiinŃificiinterdisciplinaricar eiimplicăiștiinŃele:i
a. sInformaticaișiitehnologiaiinformaŃiei.i
b. sȘtiinŃaicalculatoarelor.i
c. sAutomaticaișiicibernetica.i
d. sNeuroștiinŃele.i
e. sMatematica,iPsihologia,iBiologia,iFilosofia,ietci
i
4.iiProblemelei„bineipuse”isuntiproblemele:i
iiiiiia.iiCareiauidateicerte,iprecise,iexacte.i
iiiiiib.iiPentruicareiexistăiunimodeliformalialipro blemei.i
iiiiiic.iiÎnicareiintervinidateiincerte,ivariabilei lingvisticeisauiadevăruriiparŃiale.i
iiiiiid.iiCuirezolvareideterministă.iConcluzii:
IAi estei uni domeniui interdisciplinari șii chiari multid isciplinar,i
carei implicăi pei lângăi informatică/tehnologiai inform aŃiei/știinŃai
calculatoarelori șii altei știinŃe,i dintrei carei aminti m:i psihologia,i
biologia,ineuroștiinŃele,icibernetica,iingineria,if ilosofia,ietc.i
i LaioraiactualăistudiuliIAis5aiextinsipesteitotiîni lume,iatâtiîni
instituteleideicercetare,icâtișiiîniuniversităŃi.iL ainoiiîniŃară,idisciplinai
IAi (saui subi denumirii echivalente)i sei studiazăi cai di sciplinăi
obligatoriei saui opŃionalăi lai multei specializării din i programelei dei
licenŃă,i cumi ari fi:i Informatică,i ȘtiinŃai Calculatoa relor,i Tehnologiai
informaŃiei,iInformaticăiEconomică,iInginerie,ietc. i
i Azi,iIAiseiaplicăiaproapeiînitoateidomeniileideiac tivitate,isubi
formăideisistemeiexpert,iroboŃiisauiagenŃiiintelige nŃi.iSeiutilizeazăiîni
îni marketingi șii management,i îni medicinăi pentrui stab ilireai unori
diagnostice,i îni învăŃământi pentrui e5learning,i îni in gineriei pentrui
sistemeideicontrolișiirobotizare,ietc.i
i
?? ??

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i16 S
Note „iiiiiie.iiCuirezolvareiaproximativă.i
i
5.iiProblemelei„răuipuse”isuntiproblemele:i
iiiiiia.iiCareiauidateicerte,iprecise,iexacte.i
iiiiiib.iiPentruicareinuiexistăiunimodeliformaliali problemei.i
iiiiiic.iiÎnicareiintervinidateiincerte,ivariabilei lingvisticeisauiadevăruriiparŃiale.i
iiiiiid.iiCuirezolvareideterministă.i
iiiiiie.iiCuirezolvareiaproximativă.i
i
6.iiCalcululinaturalicuprindeiurmătoareleisubclase: i
iiiiiia.iiCalculineural.i
iiiiiib.iiCalculievolutiv.i
iiiiiic.iiCalculimolecularișiimembranar.i
iiiiiid.iiCalculicuantic. i
iiiiiie.iiCalculideitipiswarm.i
i
7.iiDintreilimbajeleiutilizateiîniIAiamintim:i
iiiiiia.iiPROLOG..i
iiiiiib.iiLISP.i
iiiiiic.iiCLIPS.i
iiiiiid.iiCIPS.i
iiiiiie.iiToateirăspunsurileideilaiai÷id.i
i
/boxcheckbldii Răspunsuri:7 i
17–7a,b;772-7a÷e;737–7a÷e;747–7a,b,d;7757–7b,c,e;77 67-7a÷e;777–7a,b,c.7

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i17 S
S
CAPITOLULS1 S
S
INTELIGENłASARTIFICIALĂSCASIMITAłIES
APROXIMATIVĂSASINTELIGENłEISNATURALES
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
1.1.SInteligenŃaSnaturalăSumanăS
i
1.1.1.SGeneralităŃiSS
i
Într5oi descrierei aproximativă,i inteligenŃaJ umană i ari fii capacitateai
individuluiideiaiînvăŃaiușorișiibine,iușurinŃaideia isoluŃionaiproblemeinoi,ideiaisei
adaptailaisituaŃiiinoi,ipeibazaiexperienŃeiiacumula te.ii
WilliamJStern iaidescrisiinteligenŃaiumană,icaifiindi aptitudineaJgeneralăJaJ
individuluiJ deJ akșiJ adaptaJ conștientJ gândireaJ unorJ cerinŃeJ noi:J eaJ esteJ
capacitateaJspiritualăJdeJadaptareJgeneralăJlaJnoil eJcerinŃeJșiJcondiŃiiJaleJvieŃii .ii
Îni latină,i intelligere i înseamnăi ai relaŃiona,i ai organiza,i iari interlegere i
însemnaistabilireaideirelaŃiiiîntreioameni.iProbabi licăiacesteidouăicuvinteiauioi
legăturăi strânsăi cui etimologiai cuvântuluii inteligenŃă .i Cuvântuli „inteligent“i
provineitotidinilimbailatinăideilai intelligo ,icareiînitraducereiînseamnăideștept,i
înŃelept,ipriceput,iagerilaiminte.iPeiscurt,iinteli genŃaiariputeaifiidefinităicaifiindi
capacitateaJminŃiiJdeJaJstabiliJlegăturiJîntreJdife riteJdate .ii
Îni DEX’98i găsimi descrierea:i „INTELIGÉNłĂ ,SinteligenŃe, i s.f.i
CapacitateaJdeJaJînŃelegeJușorJșiJbine,JdeJaJsesiza JceeaJceJesteJesenŃial,JdeJaJ
rezolvaJ situaŃiiJ sauJ problemeJ noiJ peJ bazaJ experienŃ eiJ acumulateJ anterior;J
deșteptăciuneJ […]. J
InteligenŃaJumană Sesteiobiectulideistudiuialii psihologieiJ înicolaborareicui
neuroștiinŃele i(neurofiziologia,ineuropsihologia,ineuroanatomia,i etc),ipsihofizica,i
psihologiai comportamentală,i ciberneticai biologică,i biomecanica,i inteligenŃai
artificială,iteoriaicontrolului,imanagement,iinform aticaișiimatematicileiaplicate,i
respectivirobotica,imecatronicaișiicontroluliautoma t.iObiective:S
FamiliarizareaistudenŃiloricuiuneleinoŃiuniișiiconc epteilegateidei
IAișiiIN,icumiarifi:iinteligenŃeimultiple,icoeficie ntideiinteligenŃăiIQ,i
inteligenŃăi emoŃională,i inteligenŃai socială,i i intel igenŃăi artificialăi
(artificiali intelligence),i reŃelei neuralei (neurali n etworks),i reŃelei
semanticei (semantici networks),i reŃelei bayesiene/reŃ elei dei încrederei
(Bayesiani networks/beliefi networks),i sistemei bazate i pei cunoștinŃei
(knowledgei basedi systems),i sistemei experti (experti s ystems),i sistemei
fuzzyi (fuzzyi systems),i sistemei hibride,i calculi inte ligenti (intelligenti
computing),i calculi naturali (naturali computing),i cal culi evolutivi
(evolutionaryi computing),i algoritmii geneticii (genet ici algorithms),i
calculi sumari (softi computing),i calculi emergenti (swa rmi computing),i
antsicomputingi(calculideitipimușuroi),icalculimemb ranari(membranei
computing),i calculi îni limbaji naturali (naturali langu agei computing),i
agent,i multi5agent,i robot,i coloniei dei roboŃi,i învăŃ arei automatăi
(machineilearning),itestiTuring,ietc.i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i18 S
Note „Pentrui măsurareai inteligenŃeii estei vehiculati termen uli dei coeficient„ de S
inteligenŃă SsauiIQi( intelligenceJquotient ),icareiesteiuniscoriderivatidiniunulisaui
maiimulteitesteipsihometriceistandardizateideimăsur areiaiinteligenŃei.i
Definireai noŃiuniii de SinteligenŃăi umanăi (delimitareai șii clarificareai
aspectelorisaleicantitativeișiicalitative)isuntipro blemeiextremideidificileișiieleiaui
fosti abordatei dei mulŃii oamenii dei știinŃă,i îni specia l,i psihologi,i dintrei carei sei
remarcă:i
•sAlfredSBinet i(1857–1911)i5ipsihologișiipsihometricianifrancez,i autoriali
celebruluii testJ deJ inteligenŃăJ utilizati pentrui măsurareai inteligenŃeiJ
cognitive i(IQ);i
•sThéodoreSSimon i (1872i 5i 1961)i –i psihologi șii psihometriciani francez ,i
carei ai contribuiti lai stabilireai faimoaseii scalei dei inteligenŃă,i cunoscutăi
subinumeleidei scalaSdeSinteligenŃăSBinetBSSimon ;i
•sWilliamS LewisS Stern i (187151938)i 5i psihologi german,i inventatoruli
coeficientuluiJdeJinteligenŃă ipeibazaicăruiaiseifaceitestuliIQ;i
•sLewisSMadisonSTermanS(1877B1946)S–S psihologi american ,Spionieri ali
psihologieii cognitive,i profesori lai Universitateai St anford,i carei ai pusi lai
punct,i pei bazai lucrărilori luii Binet,i testuli dei inte ligenŃăi cunoscuti subi
numeleidei testulSIQSStanfordBBinet ;i
•sEdouardSClaparède i(187351940)i5ineurologișiipsihologielveŃian,icarei s5
aiocupatideistudiuli psihologieiJcopiluluiJșiJaJtipurilorJdeJmemorie; i
•sJeanSPiaget i (189651980)i 5i filozofi șii omi dei știinŃăi elveŃiani ca rei s5ai
ocupati dei studiuli etapelorJdezvoltăriiJcognitive .i Piageti ai spusi desprei
inteligenŃăi căi estei „ceeai cei foloseștii cândi nui știi i cei săi faci“i șii căi
inteligenŃaiînseamnăi„iaiînŃelegeișiiaiinventai“;ii
•sHowardSGardner i(n.i1943)i5ifondatoruli teorieiJinteligenŃelorJmultiple ;i
•sDanielS Goleman i (n.i 1946)i 5i psihologi americani carei s5ai ocupati dei
studiuli inteligenŃeiJemoŃionale i(EQ) ;i
•sșii alŃii:i celei maii recentei studiii legatei dei intelig enŃai emoŃionalăi sei
datoreazăiluii StevenSJ.SStein ,i HowardSE.SBook ișii KarlSAlbrecht. i
i
Secoluli XXi ai fosti dominati dei conceptuli IQ,i cai indic atori extremi dei
importantiînianticipareaiperformanŃelorideicareiari fiipututifiicapabiliuniindivid,i
despreicareiseispuneicăinuipreaimaiipoateifiiîmbună tăŃitipeiparcursulivieŃii.iIQi
iai îni considerarei doari uni singuri tipi dei inteligenŃă ,i inteligenŃaS cognitivăS
(mentală). i Ulteriori însă,i ai fosti scosi îni evidenŃăi uni alti aspe cti ali inteligenŃeii
umane,i inteligenŃaSemoŃională ,icareiareilaibazăiteoriaiinteligenŃelorimultipleia i
luiiGardner.i
i
i
1.1.2.SInteligenŃeSmultipleS
i
TeoriaJinteligenŃelorJmultiple iaifostiformulatăipentruiprimaioarăideicătrei
psihologuliamericani HowardJGardner i.iTeoriaisaiporneșteideilaiideeaiexistenŃeii
unori inteligenŃei diferitei șii autonomei cei conduci lai modalităŃii diversei dei
cunoaștere,iînŃelegereișiiînvăŃare.iEliconsiderăică iinteligenŃainuiesteioiînsușirei
pusăiîniluminăipriniforŃeistandard,iciicapacitateai deiairezolvaiproblemeișiideiai
dezvoltaisauirealizaiproduseiînisituaŃiiiconcreteid eiviaŃă.i
Astfel,i capacitateaJ cognitivă i ai omuluii estei descrisăi printr5uni seti dei
abilităŃi,i talente,i deprinderii mentalei pei carei Gard neri lei numeștei ,,inteligenŃe”i
(iniŃiali7,iapoii8ișiiapoiiaifostipomenităișiiai95a ).iToŃiiindiviziiinormaliiposedăi

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i19 S
fiecarei dini acestei inteligenŃei într5oi măsurăi maii ma rei saui maii mică.i Ceeai ce5ii
deosebeștei estei graduli lori dei dezvoltarei șii naturai unicăi ai combinăriii acestori
inteligenŃeilaifiecareiindividiîniparte.iÎniacestis ensiGardnerisubliniazăiideeaicăioi
inteligenŃăitrebuieisăifieiprobatăideiexistenŃaiune iizoneideireprezentareipeicreieri
șiipriniexistenŃaiunuiisistemipropriuideiexpresie.i
Howardi Gardneri ai identificati pânăi îni prezenti următo arelei tipurii dei
inteligenŃă:i
1. sInteligenŃaSlingvistică :icapacitateaideiairezolvaiproblemeișiideiaiconstru ii
produseicuiajutorulicoduluiilingvistici(presupuneia bilitateaișiiplăcereaideiai
citi,iscrie,ipovestiisauiaiseijucaicuicuvintelei(ex emple:irezolvareaicuvintelori
încrucișate,ipracticareaijoculuiiSCRABLEietc.);i
2. sInteligenŃaS logicoBmatematică: i presupunei capacitateai dei ai descoperii
legături,imodele,icategoriiișiirelaŃiii(exemple:ise imanifestăiînijocuriilogice,i
rezolvareaiproblemelorideiaritmeticăisauiînijocuril eideistrategie);i
3. sInteligenŃaSspaŃială: i sei referăilaicapabilitateai deiai gândiiîniimaginii ș iilai
facilitateaiînirezolvareaiunoriproblemeideitipigeom etrico5spaŃiali(exemple:i
găsireaidrumuluiiîntr5unilabirint,iaptitudineaideia idesenaisauideiaiconstruii
figuriidinicuburiiLegoisauijocuriipeicalculatoridei tipispaŃial);i
4. sInteligenŃaS corporalBkinestezică: i implicăi oi marei sensibilitatei îni
identificareaișiiprelucrareaisenzaŃiilorifizice,ide iexemplu,iaisimŃiiritmuliunuii
dans;iinteligenŃailainivelulicorpuluiișiialimâinilo rineipermiteisăicontrolămișii
săi interpretămi mișcărilei corpului,i săi manevrămi obie cte,i săi realizămi
coordonareai (armonia)i dintrei trupi șii spirit.i Acesti tipi dei inteligenŃăi nui sei
regăseștei numaii lai atleŃi,i acrobaŃii saui dansatori,i cii poatei fii întâlniti îni
mișcările,iînipracticareaiunorimeseriiiriscanteicar eipresupunioimareifineŃei
pentruireușităi(oioperaŃieipeicreier,idezamorsareai uneiibombe,ipilotareaiuneii
mașinii dei cursei etc.).i Acesti tipi dei inteligenŃăi inc ludei deprinderii fizicei
specialei precumi coordonarea,i echilibrul,i dexteritat ea,i forŃa,i flexibilitatea,i
viteza,i precumi șii deprinderii lai niveluli propriocept orilor,i lai niveli tactili șii
cutanat;i
5. sInteligenŃaS muzicală: i presupunei existenŃai urechiii muzicale,i adicăi ai
posibilităŃiiideiaipercepeișiidistingeisuneteicarei parilaifelialtoripersoane;ii
6. sInteligenŃaSinterpersonală: i presupunei empatiei (ușurinŃăi dei ai tei punei îni
situaŃiai altcuiva,i adicăi existenŃai capacităŃiii dei a i înŃelegei sentimentelei
altora),iesteiprezentăimaiialesilaiceiicuispiritide iconducător;i
7. sInteligenŃaS intrapersonală: i reflectăi oi bunăi cunoașterei ai propriilori
sentimentei șii posibilităŃi,i capacitatei dei introspec Ńiei șii autoanalizăi noni
subiectivă.i
8. sInteligenŃaSnaturalistă i(capacitateaideiairezolvaiproblemeișiideiaidezvolt ai
produseicuiajutoruliclasificărilorișiireprezentăril oridinimediuliînconjurător).i
9. sInteligenŃaSexistenŃială i –i Gardneri estei convinsi căi estei oi modalitatei dei
cunoaștereiailumiiicareiîiicaracterizeazăipeifilozo fi,ipeiceiicareipuniîntrebării
despreisensulifericirii,iînceputuliuniversuluiietc. iProbabilicăișiispiritualitateai
aparŃineiacestuiitipideiinteligenŃă.iGardneriînsăin uiaistabilitilocalizareaipei
creier.iDeiaceeaivorbeșteidespreiaceastaicaidesprei oijumătateideiinteligenŃă. Si
Dinipunctideivedereibiologic,iinteligenŃeleisuntiin dependente,iînifuncŃieidei
zoneleicorticaleicareileiguvernează.iLainiveliindiv idualieleiapariînicombinaŃii,i
fiecareiindividifiindideifapti ,SoScolecŃieSdeSinteligenŃe. i
i
i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i20 S
Note „Unistudiuirecentielaboratideicătrei KarlJAlbrecht imenŃioneazăinecesitateai
rearanjăriiJmodeluluiJinteligenŃelorJmultiple ialiluiiHowardiGardner,iînialteișasei
categoriiiprimare:i
1. sInteligenŃaSabstractă: iraŃionamenteisimbolice;i
2. sInteligenŃaSsocială: ilegăturileiinterumane;i
3. sInteligenŃaSpractică: iorganizareaiactivităŃilor;i
4. sInteligenŃaSemoŃională: iconștiinŃaideisineișiiauto5controlul;i
5. sInteligenŃaSestetică: isensuliformelor,idesenul,imuzica,artaișiiliteratur a;i
6. sInteligenŃaS kinestezică: i capacităŃilei fizice,i cumi ari fii celei sportive,i
dansul,imuzicaietc.i
S
1.1.3.SInteligenŃaScognitivăS(IQ).STesteSpsihometri ceSpentruSIQS
i
SeiziceicăiIQiesteiunicoeficienticareinuipoateifiia melioratisemnificativipei
parcursulivieŃii.iTesteleideiinteligenŃăiauifostifo lositeipentruiaianticipaisuccesuli
educaŃional.iAstfelicăipersoaneleicuiuniIQiscăzutis untiuneoriiorientateicătreiuni
programideieducaŃieipentruipersoaneicuinevoiispecia le,iînitimpiceiuniIQiridicati
recomandăiacesteipersoaneipentruiuniprogramieducaŃi onaliavansat.i
Preocupareaipentruirealizareaiunoritesteicâtimaiiex acteidateazăiîncăidini
anuli 1905i șii sei datoreazăi psihologuluii francezi AlfredJBinet,J carei ai publicati
primulitestimodernideievaluareiaiinteligenŃei,icuno scutiaziisubinumeleidei scala„
de„inteligenŃă„Binet"Simon .iPrincipaluliscopialiacestuiitestieraideiaiidentif icai
studenŃiii carei aveaui nevoiei dei asistenŃăi specialăi î ni parcurgereai planuluii dei
învăŃământ.i Îni colaborarei cui TheodoreJ Simon ,i Bineti ai adusi optimizări,i
publicândinoiiversiuniialeiacestuiitestideievaluare iaiinteligenteiiîni1908ișii1911.ii
Abreviereaitermenuluiidei coeficient„de„inteligenŃă isaui IQS(traducereaidini
germanăiai IntelligenzkQuotient )iaifostiatribuităiîni1912iunuiipsihologigerman,i
WilliamJStern, icareidefineaiIQicaifiindicoeficientulideimăsurarei ainiveluluiidei
inteligenŃăialiuneiipersoane.i
Îni 1916,i LewisJ M.J Terman ,i profesori lai Universitateai Stanford,i aplicăi
teoriailuiiSternipentruioiversiuneirafinatăiaiScale iiBinet5Simonișiielaboreazăiuni
testinumiti scala„de„inteligenŃă„Stanford"Binet .iTestuliluiiTermaniaipusibazelei
unuiai dintrei celei maii modernei testei dei evaluarei ai i nteligenteii folositi pânăi îni
prezent.ii
IQiseicalculaifolosindiformulaii
IQ=J100JXJvârstaJmintală/vârstaJbiologică ,i
rezultândicăipentruioipersoanăiînivârstăidei10ianii careieraievaluatăilainiveluli
uneiipersoaneicuivârstaidei13ianiisăiaibăiuniIQidei 130i(100iXi13/10).ii
PrimulitestideiinteligenŃăispecialicreatipentruiadu lŃiiaifostipublicatideiabiai
îni1939idei DavidJWechsler ișiierainumiti scala„de„inteligenŃă„pentru„adulŃi„a„lui„
Weschler„(WAIS) ,iceeaiceiaideterminatișiiapariŃiaiWISCi(scalaideii nteligenŃăi
pentruiminoriiailuiiWeschler),istandardizândiastfel icoeficientulideiinteligenŃă,i
careJnuJseJmaiJbazaJpeJvârstă .i „
FaptulicaiIQimăsoarăidoari inteligenŃa„înnăscută ișiinuipoateifiiameliorati
semnificativipeiparcursulivieŃii,idarișiiîncercăril eideiaiexplicaisituaŃiileiînicarei
persoaneicuiuniIQimediuisauiscăzutiauicunoscutiunim areisuccesiînisocietatei(dei
exemplu,i Shakespeare,i Darwin,i Spilberg,i Picasso,i Gh andi,i Einstein,i Mozart,i
Freudi etc.),i aui deschisi perspectivelei teorieii privi ndi importanŃai șii influenŃai
inteligenŃeii emoŃionalei îni dezvoltareai personalităŃ iii umane.i Deci,i inteligenŃai
esteideidouăitipuri:iceaicognitivăi(analitică,ilogi că)ișiiceaiemoŃională.iPrimaiestei
strategicăișiiacŃioneazăipeitermenilung,iiariceaide 5aidouaipoateioferiirăspunsurii

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i21 S
laiproblemeicurenteiîniviaŃaideiziicuizi.i
Astfel,i pei bazai rezultatelori aplicăriii acestuii test ,i persoanelei testatei sunti
arondateiuneiianumiteicategoriiideiinteligenŃăi(v.i fig.i1.1.1).ii
i
S
FiguraS1.1.1.SClasificareaSinteligenŃeiSumaneSdupăS IQ i
i
i
1.1.4.SInteligenŃaSemoŃionalăS(EQ).SInteligenŃaSsoc ialăS
i
Carteai luii DanielJ Goleman ,i InteligenŃaJ emoŃională,J cheiaJ succesuluiJ înJ
viaŃă ,i ai marcati oi revoluŃiei uluitoarei îni psihologiei prin i analizai importanŃeii
covârșitoareiaiemoŃiiloriînidezvoltareaipersonalită Ńiiiumane.ii
Studiulisăuineiexplicăicum,iatunciicândineiînŃelege misentimentele,isituaŃiai
înicareineiaflămidevineimaiilimpede.iDescoperimichi ariuninouimodideiaiprivii
cauzeleiboliloricareineimacinăifamiliaișiisocietate a.ii
Preluândi rezultatelei cercetărilori asuprai creierului i șii comportamentului,i autoruli
propunei extindereai conceptuluii dei inteligenŃă.i Auto ruli ai deschisi caleai uneii
psihologiiicareiacordăiuniinteresiegalișii inteligenŃei„sentimentelor .ii
InteligenŃaSemoŃionalăS(EQ) ipresupune,iîniprimulirând,iconștientizareidei
sine,i autodisciplinăi șii empatie.i Eai dăi seamai dei fel uli îni carei nei controlămi
impulsurileișiisentimentele.ii
Vesteai bunăi estei faptuli căi inteligenŃai emoŃionalăi p oatei fii îmbunătăŃită.i
Deșii copilăriai estei extremi dei importantăi îni punerea i unori bazei solidei pentrui
dezvoltareaiinteligenŃeiiemoŃionale,ieaipoateifiiîm bunătăŃităișiicultivatăiinclusivi
laivârstaiadultă.ii
LaizeceianiideilaiapariŃiaiprimeiiediŃiiiînilimbaie ngleză,istudiuliinteligenŃeii
emoŃionaleiaicăpătatiproporŃiileiunuiidomeniuiștiin Ńificiautonomiînislujbaicăruiai
lucreazăiuninumăriimpresionantideicercetătoriifolos indiceleimaiiavansateimetodei
tehnologice.i Astăzi,i inteligenŃai emoŃionalăi sei pred ăi îni școlii șii universităŃi,i
competenŃeleisaleiauideveniticriteriiideiangajareis auideipromovareiînicarieră,iiari
programelei dei educaŃiei pei bazai sai aui deveniti punctu li dei plecarei îni politicilei
socialeideiprevenireiaiîmbolnăviriloripsihiceisauic riminalităŃii.ii
Maii mult,i sei vorbeștei azii dejai șii dei oi inteligenŃă„socială.„ Omuli estei uni
animalisocial,idupăicumiaispusiîncăiAristotel.iOmul itrăieșteișiiacŃioneazăiîntr5uni
mediuisocial.iDeiaceea,ieficienŃaisaiatâtiînirezolv areaiproblemeloridiniviaŃaideizii
cui zi,i câti sii ai celori întâlnitei îni activitateai prof esională,i nui depindei numaii dei
aptitudineai intelectuală,i cii șii dei capacitateai dei a i construii șii dezvoltai relaŃiii
interpersonalei pozitivei șii armonioase,i carei săi perm ităi îndeplinireai Ńelurilori
propuse.ii
Oi altăi cartei ai luii Danieli Goleman,i InteligenŃaJ socială.J NouaJ știinŃăJ aJ
relaŃiilorJumane ineiatrageiatenŃiaiasupraiunuiinouitipideiinteligen Ńă,idiferităidei
inteligenŃaiemoŃională,inuicaiparteiaiacesteia,icii caidimensiuneideisineistătătoare.i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i22 S
Note „ReacŃiileipeicareileiavemifaŃăideiceilalŃi,icaișiia leilorifaŃăideinoi,iauiuni
impactibiologicimultimaiiextinsidecâtineiînchipuim. iEsteivorbaideideclanșareai
unoricascadeideihormoniicareineiregleazăiîntregulio rganism,ideilaiinimăipânăilai
sistemuliimunitar,ideterminândirelaŃiileibuneisăiac Ńionezeicainișteivitamine,iiari
pei celei proastei cai niștei otrăvuri.i Nei putemi „molips i”i dei emoŃiilei celorlalŃii
oameniitotiașaicumiluămioigripă,iiar,ipeideialtăipa rte,iconsecinŃeleiizolăriiisaui
celeialeiunuiistresisocialiintensineipotiscurtaivia Ńa.i
Îni InteligenŃaJsocială ,i Golemani explicăi surprinzătoareai corectitudinei ai
primelori impresii,i fundamentuli carismeii șii forŃai em oŃională,i complexitateai
atracŃieii sexualei șii sesizareai minciunilor.i Eli desc riei „parteai întunecată“i ai
inteligenŃeii sociale,i dei lai narcisismi lai machiaveli smi șii psihopatie.i Nei maii
vorbeștei desprei uimitoareai noastrăi capacitatei dei ai fii vizionari,i cai șii desprei
tragediai celori care,i asemeneai copiilori autiști,i aui uni accesi redusi lai raŃiune.i
Suntemi îni erai îni carei toti maii multei vocii susŃini nec esitateai dezvoltăriii aceleii
laturii ai naturiii umanei carei estei inteligenŃai emoŃio nală,i ceai carei nei asigurăi
succesuliprofesionalișiiîniplanipersonal.ii
ModelulipracticialicompetenŃeiiEQielaboratideiDanie liGolemaniidentificăi
următoareleicinciidimensiuni:i ConștiinŃaJdeJsine; iAutokcenzurarea; iMotivaŃia; i
Empatia; iRelaŃiile. i
StevenJJ.JStein i șii HowardJE.JBook i seireferăi laiorganizareai EQi subiformai
unoridomenii:i
1. sDomeniulS intrapersonal: i conștiinŃai emoŃionalăi dei sine,i caracteruli
asertiv,iindependenŃa,irespectulideisine,iîmplinire aideisine;i
2. sDomeniulS interpersonal: i empatia,i responsabilitateai socială,i relaŃiilei
interpersonale;i
3. sDomeniulSadaptabilităŃii: itestareairealităŃii,iflexibilitatea,isoluŃionareai
problemelor;i
4. sDomeniulS administrăriiS stresului: i toleranŃai lai stres,i controluli
impulsurilor;i
5. sDomeniulSstăriiSgenerale: ioptimismul,ifericirea.i
ModeluliinteligenŃeiisocialeielaboratideicătreiK.iA lbrechtiesteialcătuitidini
cinciidimensiuniidistincte:i
1. sConștiinŃaS situaŃională :i „radari social”i saui abilitateai dei ai studiai
situaŃiileișiideiaiinterpretaicomportamentulioameni lor;i
2. sPrezenŃa :i „Ńinuta”i saui întreagaicolecŃiei deisemnalei pei care i ceilalŃii lei
proceseazăiîntr5oiimpresieievaluatoareiaiuneiiperso ane.i
3. sAutenticitatea :i „radarele”i socialei alei altorai asuprai comportament uluii
nostru.i
4. sClaritatea:S capacitateainoastrăideiaiifaceipeialŃiiisaicooperez eicuinoi.i
5. sEmpatia: i dari empatiai împărtășităi întrei douăi persoane,i cai st arei ai
legăturiloricuialtăipersoanăicareisăicreezeibazelei pentruioiinteracŃiunei
pozitivăișiicooperantă.i
S
S
S
S
S
S
S
S

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i23 S
1.2.S InteligenŃaS naturalăS emergentăS aS grupurilorS so cialeS deS
animaleS(swarmSintelligence)S
i
Îni naturăi întâlnimi comportamentei inteligentei emerge ntei lai coloniii dei
furniciisauitermite,iroiuriideialbine,istoluriideip ăsări,iturmeideianimale,ihaiteidei
lupi,ietc.i S
Îni general, Svomi preferai săi numimi acesti tipi dei inteligenŃăi SwarmS
Intelligence ,Sdenumirei utilizatăi îni limbai englezăi pentrui formelei dei inteligenŃăi
artificialăi bazatei pei comportamentuli colectivi ali si stemelori distribuite,i auto5
organizateidininatură,icaiceleiamintiteimaiisus.iAc eastăiexpresieiaifostiintrodusăi
deicătreiGerardoiBeniișiiJingiWangiîni1989iîniconte xtulisistemeloricelulareidei
roboŃi.ii
Oi altăi definiŃie Spentrui Swarmi Intelligence,i carei ai fosti datăi dei cătr ei
Bonabeau,iDorigo,iTheraulaz,ieste:i“ oriceJîncercareJdeJaJproiectaJalgoritmiJsauJ
echipamenteJdistribuiteJinspirateJdinJcomportamentu lJcolectivJalJcoloniilorJdeJ
insecteJsocialeJsauJalteJsocietăŃiJdeJanimale ”.9.i
Unuli dintrei celei maii simplei șii maii relevantei exempl ei dei comportamenti
emergentiinteligentiîliconstituie,iindiscutabil,i coloniileJdeJfurnici .ii
„CumicreieruliuneiifurniciicântăreșteimaiipuŃinidei oimilionimeidinicreieruli
uman,inuiesteideimirareicăioispecieideifurniciipoat eiproduceidoarizeceipânăilai
douăzecii dei semnale.i Sprei deosebirei dei limbajuli uma n,i acestei mesajei sunti
integraliinstinctuale”i(MarkiW.iMoffett 10 ,i2006). i
Oifurnicăiareiîntrei100i510.000ineuronii(spreideose bireideiom,icareiareicca.i
100ideimiliardeideineuroni).iOifurnicăisolitarăiest eineajutoratăișiisupusăipieirii,i
dari îni coloniei furnicilei dovedesci oi inteligenŃăi dei grup,i dei naturăi emergentă,i
uluitoare,i rezolvândi îni modi eficienti problemelei lor i dei viaŃă:i construireai șii
gospodărireaimușuroiului,icăutareaihraneiietc.i
Reginai uneiicoloniiideifurnicii (omoloagai mătciii unu ii stupideialbine)i arei
doarirolideireproducereiînicolonie,ieainuidăicomenz iidirecteianumitorigrupuriidei
furnicii pentrui cai acesteai săi înceapăi săi cautei hrană i saui săi construiască,i săi
întreŃinăisauisăiapereimușuroiul.iFiecareifurnică,i peibazaiunuiiprogramigenetic,i
reacŃioneazăilaistimuliichimiciigeneraŃiideilarve,i deialteifurniciisauideiintrușiișii
lasăișiieaioiurmăichimicăidei feromoni icareireprezintăiunistimulipentruicelelaltei
furnici.iAstfel,ioriceifurnicăireacŃioneazăidoarila imediulilocal,ipeibazaicoduluii
săui genetic.i Deșii lipseștei uni controli centralizat,i furnicilei prezintăi uni
comportamenticareipermiteicolonieiisăirezolveiprobl emeideinaturăitopologicăi(îni
modi uzuali furnicilei identificăi ceai maii lungăi distan Ńăi dei lai toatei intrărilei îni
mușuroiipentruiaidepozitaicadavreleișiiceaimaiiscur tăidistanŃăilaisursaideihrană).i
Studiulicoloniilorideifurniciiaflateiatâtiîninatură ,icâtișiiînilaboratoriauideterminati
oi seriei dei faptei extremi dei importantei pentrui aplica reai acestuii studiui îni
inteligenŃai computaŃionalăi artificială.i Furnicilei n aturalei sunti capabilei dei ai
identificai drumuli celi maii scurti aflati întreimușuroi i șii sursai dei hrana,i fărăi ai sei
folosii dei dovezii vizuale.i Dei asemenea,i elei sunti cap abilei dei ai sei adaptai lai
schimbărileideimediu,iprecumipărăsireaiunuiidrumicu noscutiîntreimușuroiișiioi
sursăi dei hranăi prini apariŃiai unuii obstacoli (alegere ai celeii maii scurtei rutei
ocolitoare).ii
i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii i
9iEriciBonabeau,iMarcoiDorigo,iGuyiTheraulaz,i“Swarm iIntelligence:ii
FromiNaturalitoiArtificialiSystems,i J.JArtificialJSocietiesJandJSocialJSimulationJ 4(1):i(2001). i
10 ihttp://www.natgeo.ro/natura/animale/furnicile5legio nar/?av5page=2 ii

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i24 S
Note „
i
i
FiguraS1.2.1.SFurniciSlegionar,SFoto:SMarkSW.SMoffe tt 11 S
i
i
i
FiguraS1.2.2.SAlgoritmulSdeScăutareSaShraneiSdeScăt reScoloniileSdeSfurniciS(R.BD.SCioargă 12 )S
i
Principaluli modi dei comunicaŃiei lai furnicii constăi în i semnalizareai prini
feromoni.i Furnicilei eliminăi oi anumităi cantitatei dei feromonii pei obiectelei dei
interesisauipeidrum,imarcândiastfelicaleaipeicareio iurmează.iUlterior,ipeibazai
coduluii genetic,i furnicilei sunti atrasei săi urmezei di recŃiilei bogatei îni urmei dei
feromoni,ialegândiînimajoritateaicazuriloridirecŃii leiceleimaiibogateișiiceleimaii
proaspeteiîniferomoni.iMirosulideiferomoniieliminaŃ iideifurniciiareiproprietateai
deiaiseiatenuaiînitimp,iceeaiceipermiteicaioidirecŃ ieinefolosităisăinuimaiifieiluatăi
îni considerarei dupăi uni anumiti timp,i modalitatei prin i carei elei reușesci săi
ocoleascăiuniobstacolipeiparteaiceaimaiiscurtăidupă iunianumititimp.i
Uni aspecti remarcabili ali acestuii procesi autocorectiv i estei faptuli căi
identificareaidrumuluiicelimaiiscurticareiocoleștei obstacoluliesteioiproprietatei
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiii i
11 iSursa:i http://www.natgeo.ro/natura/animale/furnicile5legio nar/?av5page=2 i
12 Răzvan5DoreliCIOARGĂ,iComportamentiemergentiînimedi iicolaborativeirobotizate,i
http://dsplabs.cs.upt.ro/grants/melissevs/pdfs/2008 .2.1.pdf ii

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i25 S
emergentăiaiinteracŃiuniiicuimediul:iformaiobstacol ului,imoduliînicareieiașezati
obstacolulișiicomportamentulidistribuitialifurnicil or.iDeșiitoateifurnicileiseimișcăi
aproximativicuiaceeașiivitezăișiidepuniaproximativi aceeașiicantitateideiferomonii
îniunitateaideitimp,ifaptulicăiunidrumiesteimaiiscu rt,iconduceilaiacumulareaimaii
rapidăi ai cantităŃiii dei feromoni.i Acesti lucrui combin ati cui preferinŃai geneticăi ai
furnicilori pentrui urmareai direcŃiilori bogatei îni fer omonii șii cui proprietateai dei
dispariŃieiaimirosuluiiferomoniloriînitimp,iconduce ilaifaptulicăiîntr5uniintervali
scurtideitimpicaleaimaiilungăiesteiabandonatăiîniîn tregime.ii
i
i
7Test7de7autoevaluare:7
i
1. sInteligenŃaiumanăiconstăiîn:i
iiiiiia.iCapacitateaiindividuluiideiaiînvăŃaiușoriș iibine.i
iiiiiib.iUșurinŃaideiaisoluŃionaiproblemeinoi.i
iiiiiic.iCapacitateaiindividuluiideiaiseiadaptailai situaŃiiinoi,ipeibazaiexperienŃeii
acumulate.i
iiiiiid.iCapacitateaispiritualăideiadaptareigeneral ăilainoileicerinŃeișiicondiŃiiialei
iiiiiiiiiivieŃii.i
iiiiiie.iiAptitudineaigeneralăiaiindividuluiideia5ș iiadaptaiconștientigândireaiunori
iiiiiiiiiiicerinŃeinoi.i
i
2. sCoeficientulideiinteligenŃăiIQieste:i
iiiiiia.iUniscoriderivatidiniunulisauimaiimulteites teipsihometriceistandardizateidei
măsurareiaiinteligenŃei.i
iiiiiib.iUniiindicatoriextremideiimportantiîniantic ipareaiperformanŃelorideicareiiiarii
fiipututifiicapabiliuniindivid.i
iiiiiic.iUniindicatoricareiiaiîniconsiderareidoarii nteligenŃaicognitivăi.i
iiiiiid.iUniindicatoricareinuipreaimaiipoateifiiîmb unătăŃitipeiparcursulivieŃii.i
iiiiiie.iiToateirăspunsurileideilaiai÷idisuntiadevă rate.i
i
3. sÎniconcepŃiailuii KarlJAlbrechtJ existăiurmătoareleicategoriiideiinteligenŃe:i
iiiiiia.iAbstractă.i
iiiiiib.iSocială.i
iiiiiic.iPractică.i
iiiiiid.iEmoŃională.i
iiiiiie.iEsteticăișiikinestezică.i
i
4. sInteligenŃaiemoŃională:i
iiiiiia.iPoateifiiîmbunătăŃită.i
iiiiiib.iNuipoateifiiîmbunătăŃită.i
iiiiiic.iDăiseamaideifeluliînicareineicontrolămiimp ulsurileișiisentimentele.ii
iiiiiid.iEsteiidenticăicuiinteligenŃaicognitivă.i
iiiiiie.iToateirăspunsurileideilaiai÷idisuntiadevăr ate.i
i
5. sInteligenŃaisocială:i
iiiiiia.iEsteidiferităideiinteligenŃaiemoŃionalăica idimensiuneideisineistătătoare.i
iiiiiib.iEsteiidenticăicuiinteligenŃaiemoŃională.i?? ??

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i26 S
Note „iiiiiic.i Presupunei capacitateai dei ai construii șii dez voltai relaŃiii interpersonalei
pozitiveișiiarmonioase,icareisăipermităiîndeplinire aiŃeluriloripropuse.ii
iiiiiid.iDiferăideiinteligenŃaicognitivăi
iiiiiie.iToateirăspunsurileideilaiai÷idisuntiadevăr ate.i
S
6. sSwarmiIntelligence:i
iiiiiia.iEsteioidenumireiutilizatăipentruiformeleid eiinteligenŃăiartificialăibazateii
peicomportamentulicolectivialisistemeloridistribuit e,iauto5organizateidininatură.i
iiiiiib.iPresupuneiinteligenŃainaturalăiemergentăia igrupurilorisocialeideianimale.i
iiiiiic.iSeireferăilaicomportamentuliuman.ii
iiiiiid.iEsteiidenticăicuiinteligenŃaisocială.i
iiiiiie.iToateirăspunsurileideilaiai÷idisuntiadevăr ate.i
S
7. sColoniileideifurnici:i
iiiiiia.i Constituiei unuli dintrei celei maii simplei șii maii relevantei exemplei deiii
comportamentiemergentiinteligent.i
iiiiiib.iiSunticapabileideiaiseiadaptailaischimbări leideimediu.i
iiiiiic.iiComunicăipriniintermediuliferomonilor.ii
iiiiiid.iiPotifiiutilizateicaimodeliîniinteligenŃai computaŃionalăiartificială.i
iiiiiie.iiToateirăspunsurileideilaiai÷idisuntiadevă rate.i
S
i
/boxcheckbldii Răspunsuri:7 i
17–7a÷e;772-7e;737–7a÷e;747–7a,c;7757–7a,c;7767–7a, b;777–7e.7
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i27 S
1.3.SInteligenŃaSartificialăS(IA)S
i
1.3.1.SDefiniŃii.STestulSTuringS
i
InteligenŃaSartificialăS(IA)S esteitraducereaidinilimbaienglezăiaisintagmeii
ArtificialJIntelligence ișiiseireferăilaiunidomeniuideicercetare,iînigenera liînicadruli
informaticii,itehnologieiiinformaŃieiisauiștiinŃeii calculatoarelor,icareiseiocupăicui
studiulișiiproiectareai agenŃilorJinteligenŃi ,iundeiprini agentJinteligent iseiînŃelegei
unisistemiastfeliconceput,iîncâtisă5șiiperceapăimij loaceleișiisăiacŃionezeiîniașai
mod,i încâti să5șii optimizezei șanselei dei succes.i Îni v orbireai curentăi IAi estei uni
produsirezultatiîniurmaidesfășurăriiiacesteiiactivi tăŃi.iNuiexistăiînsăioidefiniŃiei
standardiaiceiînseamnăiexactiIA,ifiecareiautoriavân dioipercepŃieiproprieiasuprai
definiŃiei.i
IAi sei poatei descrie,i caifiindi capabilitateaJmașinilorJsauJprogramelorJsăJ
mimezeJproceseleJdeJgândireJumane,JcumJarJfiJcugeta reaJsauJînvăŃarea .i Maii
mult,i obiectuli IAi sei poatei definii cai fiindi studiulJdeJaJfaceJcalculatoareleJsăJ
realizezeJlucruriJpentruJcareJomulJareJnevoieJdeJin teligenŃăJpentruJaJleJrealiza .i
Aceastăi definiŃiei extinsăi nui doari includei primai def iniŃie,i dari acoperăi șii
tehnologiilei pei carei lei utilizeazăi calculatoarelei p entrui ai dobândii sarcinii
inteligente,ichiaridacăiacesteainuisimuleazăiînimod inecesariproceseleideigândirei
umane.iOitrăsăturăidesiîntâlnităiaiIAiesteicăisiste mulirespectiviesteicapabilisăi
înveŃe,icuiscopulideiaiseiîmbunătăŃiipermanentișiif ărăiajutoareiexterne.i
i OialtăidefiniŃieiaiIAiariputeaifi:i„ capacitateaJsistemelorJtehniceJevoluateJ
deJaJobŃineJperformanŃeJcvasiuman e.i
DefiniŃiaiceaimaiiacceptatăiaiIAiaifostidatăideiJoh niMcCarthyiîni1955:i“oi
mașinăicareiseicomportăiîntr5unimodicareiariputeaif iiconsideratiinteligent,idacăi
arifiivorbaideiuniom”.ii
Ceiînseamnăiuni calculatorJinteligent? ii
Oicaracterizareiaicalculatoruluiiinteligentiseibaze azăipei aparenŃaJ problemeloricei
trebuiei rezolvate.i Deiexemplu,i uni calculatoricareif acei operaŃiai1+1ișiiafișeazăi
rezultatuli2inuiesteineapăratiinteligent,idariunica lculatoriceicalculeazăiderivatai
simbolicăiailuiif(x)=cos 2xi e5xipoateifiinumiticuisiguranŃăiinteligent.ii
Claselei dei problemei carei necesităi inteligenŃăi inclu di inferenŃei bazatei pei
cunoștinŃe,i raŃionamenticui informaŃiei incertăi saui i ncompletă,i diferiteiformei dei
percepŃieișiiînvăŃareișiiaplicăriipentruiproblemeic aipredicŃie,iclasificare,icontroli
șiioptimizare.ii
i Oi ai douai caracterizarei ai calculatoarelori inteligen tei sei bazeazăi pei
mecanismulJdeJ susŃinereJ ai proceselori biologicei folositei pentrui ai ajungei lai oi
soluŃie.i Primelei exemplei pentrui aceastăi categoriei s unti reŃeleleJ neurale i șii
algoritmiiJgenetici .ii
IA,i cai știinŃă,i îșiJ propuneJ săJ expliceJ șiJ săJ modelezeJ comportamentu lJ
inteligentJînJtermeniiJproceselorJdeJcalculJșiJeste JdeJnaturăJinterdisciplinară i
(informatică,imatematică,ipsihologiaiproceseloricog nitiveietc.).i
AlanSTuring i (191251954)i ai fosti unuli dintrei pionieriii IA,i consi derati cai
primipărinteiaiacesteia.iTuringinuiaifurnizatidefin iŃiiidespreimașiniișiigândire,icii
aievitatiargumenteleisemanticeiinventândiunijoc,ijo culiimitaŃieiiTuring.iÎnilocisăi
întrebămi„Potimașinileigândi?”,iTuringispuneaicăiar itrebuiisăineiîntrebămi„Poti
mașinileitreceiunitestideicomportamentipentruiintel igenŃă?”iEliaiprezisicăiînianuli
2000,i uni calculatori vai puteai fii programati pentrui ai aveai oi conversaŃiei cui uni
interogatoriumanipentruicinciiminuteișiivaiaveai30% ișanseisă5liinducăiînieroare.i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i28 S
Note „Turingiaidefiniticomportamentuliinteligentiaiunuiic alculatoricaiabilitateaideiai
acumulai performanŃei lai niveli umani îni sarcinii cognit ive.i Cui altei cuvinte,i uni
calculatoritreceitestul,idacăiinterogatoriiinuipoti distingeioimașinăideiuniomipei
bazai răspunsurilori datei lai întrebărilei lor.i Joculi i mitaŃieii propusi dei Turingi
cuprindei2ifaze.iÎniprimaifază,iinterogatorul,iunib ărbatișiioifemeie,isuntipușiiîni
camereiseparateișiipoticomunicaidoariprinimediuineu tral,icumiarifiiuniterminali
laidistanŃă.iObiectivuliinterogatoruluiiesteideia5ș iidaiseamaicareiesteifemeiaișii
careiesteibărbatulidoaridiniîntrebărileipeicareilei adreseazăiceloridoi.iRegulilei
joculuiisunticăibărbatuliaritrebuiisăiîncerceisăiin ducăiînieroareiinterogatorul,iîni
timpiceifemeiaitrebuieisă5liconvingăicăieaiesteifem eia.iiÎniaidouaifazăiaijocului,i
omuliesteiînlocuiticuiunicalculatoriprogramatisăiin ducăiînieroareiinterogatoruli
așaicumiaifăcutișiibărbatul.iAriputeaifoarteibineis ăifieiprogramatișiisăifacăierorii
șiisăideairăspunsuriievazive,iașaicumiariface5oiuni om.iDacăicalculatorulipoatei
păcăliiinterogatorulilaifelideidesicaișiibărbatul,i putemispuneicăiacelicalculatoriai
trecuti testuli dei comportamenti inteligent.i Îni testul i luii Turing,i interogatoruli nui
vede,isimteisauiaudeicalculatorul,ibărbatulisauifem eiaișiideciinuiesteiinfluenŃati
deiaparenŃeisauivoce.ii
iTestulSluiSTuring iareidouăicalităŃiiremarcabileiceiîlifaciuniversal: i
•sPrini menŃinereai comunicaŃieii dintrei omi șii mașinăi pr ini
intermediuliterminalelor,itestulineifurnizeazăiunip unctideivederei
standardiobiectiviasupraiinteligenŃei.iSeievităidez baterileidesprei
naturaiumanăiaiinteligenŃeiișiieliminăioriceiînclin areiînifavoareai
omului.i
•sTestuli însușii estei destuli dei independenti dei detalii lei
experimentului.iPoateifiirealizatifieicaiunijociîni 2ifazeisauiavândi
doarioifază,iînicareiinterogatorulitrebuieisăialeag ăiîntreiuniomișii
mașină.ii
Deșii calculatoarelei modernei încăi nui poti trecei testu li Turing,i acestai
furnizeazăioibazăipentruiverificareaișiivalidareais istemeloribazateipeicunoștinŃe.i
Uni programi desprei carei sei credei căi estei inteligenti într5oi anumităi ariei dei
expertizăi estei evaluati prini comparareai performanŃel ori salei cui performanŃelei
unuiiexpertiuman.ii
i Creieruli nostrui stocheazăi echivalentuli ai pestei 10 18 i biŃii șii poatei procesai
informaŃiiiechivalenteiai10 15 ibiŃiipeisecundă.iÎnii2020,iprobabil,icreierulivaif ii
modelatideiunicipideimărimeaiunuiicubideizahări–iși ipoateipânăiatunciivaiexistai
șiiunicalculatoricareivaiputeaijucai–ichiaricâștiga i–ijoculiimitaŃieiiailuiiTuring.i
Oricum,ichiaridorimicaimașinileisăirealizezeicalcul eimatematiceiatâtideiîncetișii
incerti cai șii uni om?i Dintr5uni puncti dei vederei practi c,i oi mașinăi inteligentăi ari
trebuiisăiajuteioameniiisăiiaidecizii,isăicauteiinf ormaŃii,isăicontrolezeiobiectei
complexeiși,iînifinal,isăiînŃeleagăisensulicuvintel or.iProbabilicăinuiexistăicevai
deicâștigat,idacăimașinileisuntidezvoltateicuiintel igenŃăiumană.iSăiconstruimiuni
sistemi inteligent,i trebuiei săi capturăm,i organizămi ș ii săi folosimi cunoștinŃai
experŃiloriumaniidintr5oianumităiarieideiexpertiză. i
AlanJTuring 13 i ai prezisi îni 1950i căi pânăi îni anuli 2000i vori existai m așinii
(calculatoare)icui10 9ibytesi(1iGB)ideimemorieicareivoriputeai"păcăli"i30 %idini
juriileiumaneiîntr5unitestidei5iminute.iÎnsă,iîniti mpiceipeide5oiparteitehnologiai
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiii i
13 ihttp://en.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing ,iaccesatilai18.10.2008i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i29 S
chiari ai depășiti previziunilei luii Turing,i IAi estei în căi departei dei ai egalai pei ceai
umanăiînimulteidomenii.i
i Dini testuli Turingi sei desprindi câtevai caracteristiciJ implicite i alei unuii
sistemiinteligent:i
•sprelucrareailimbajuluiinatural;i
•sposibilitateai dei reprezentarei ai cunoașterii,i ai info rmaŃiilori aprioricei șii ai
celorirecepŃionateiînitimpulidialogului;i
•sraŃionamenti automati pentrui utilizareai informaŃiilor i îni răspunsuri,i
concluziiisauipentruiformulareaipropriiloriîntrebăr i;i
•sînvăŃareaiînivedereaiadaptăriiilaisituaŃiiinoi.i
i
AlteSdefiniŃiiSaleSIA:S
1. sMarvini Minsky 14 :i InteligenŃaJnuJesteJunJsingurJlucru,JciJoJcolecŃieJ deJ
strategii,JiarJIAJesteJștiinŃaJidentificăriiJconcre teJaJacestorJstrategiiJșiJaJ
moduluiJînJcareJseJîncadreazăJîntrkunJtotJcoerent ;i
2. sPatricki Winston 15 :i IAJ seJ ocupăJ cuJ studiulJ proceselorJ computaŃionaleJ
careJfacJposibileJpercepŃia,JraŃionamentul,JacŃiune aJșiJesteJstudiulJideilorJ
careJpermitJcalculatoarelorJsăJefectuezeJlucrurileJ careJfacJoameniiJsăJ
parăJinteligenŃi. i
S
1.3.2.SObiectulSdeSstudiuSalSIAS
i
DinJpunctJdeJvedereJinformatic,JIAJseJocupăJcuJgene rareaJreprezentărilorJ
procedurilorJcareJpermitJînJmodJautomatJșiJautonomJ rezolvareaJunorJproblemeJ
careJerauJdoarJapanajulJoamenilor.J
i Existăidouăiabordăriifundamentaleimajoreidiferiteiî nicadruliIA.ii
Prima,inumităiînimoditradiŃionali IAJsimbolică ,iaifostidominantăide5ailunguli
timpului.i Aceastai sei caracterizeazăi printr5uni nivel i înalti dei abstractizarei șii oi
privireimacroscopică.iPsihologiaiclasicăiopereazăil aiuniastfelideinivel.iEaimaii
esteinumităi inteligenŃăJartificialăJputernică i( strongJAI ):ipriniaceastaiseiînŃelegeioi
inteligenŃăiartificială,ideiobiceiibazatăipeiunicom puter,icareichiaripoatei„gândi”i
șii estei „conștientăi dei sine”.i Sistemelei informatice i bazatei pei cunoașterei șii
programareailogicăifaciparteidiniaceastăicategorie. ii
IASsimbolicăS(puternică) iacoperăiarii,icumiarifi:i
•ssistemeJbazateJpeJcunoștinŃe ,ii
•sraŃionamentulJlogic ,ii
•sînvăŃareaJsimbolicăJaJmașinilor ,ii
•stehnicileJdeJcăutare ișii
•sprocesareaJlimbajuluiJnatural .ii
Ai douai abordarei sei bazeazăi pei nivelulJ inferior,J modeleJ biologiceJ
microscopice ,i similarei cui accentuareai psihologieii saui ai genetic ii.i Eai sei maii
numeștei inteligenŃăJartificialăJslabă i ( weakJAI )i saui conecŃionistă :i oi inteligenŃăi
artificialăicareinuipretindeicăipoateigândi,iputând iînsăirezolvaioianumităiclasăidei
problemei într5uni modi maii multi saui maii puŃini „inteli gent”,i dei exemplui cui
ajutoruliunuiisetideireguli.i ReŃeleleJneurale ișii algoritmiiJgenetici isuntiexemplei
relevanteipentruiaceastăiabordare.iAcesteimodeleibi ologiceinuitrebuieineapărati
săi semenei cui părŃilei biologicei originale.i Îni oricei caz,i acesteai sunti ariii carei
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii i
14 ihttp://web.media.mit.edu/~minsky/ ,iaccesatilai18.10.2008i
15 ihttp://people.csail.mit.edu/phw/index.html ,iaccesatilai18.10.2008i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i30 S
Note „evolueazăișiidinicareimulteipersoaneiașteaptăiaplic aŃiiipracticeisemnificativeipei
viitor.ii
i Îniplus,iceloridouăicategoriiimenŃionateimaiisus,i seimaiipotiadăugai tehniciJ
noiJdeJIA ,icareiinclud:i
•ssistemeJfuzzy ,i
•steoriaJmulŃimilorJbrute ișiii
•ssistemeleJhaotice .i
i
Sistemelei fuzzyi șii teoriai mulŃimilori brutei poti fii f olositei pentrui IAi
simbolică,i câti șii cai aplicaŃiii numerice,i dei multei o rii avândi de5ai facei cui datei
impreciseisauiincomplete.ii
IncompletitudineaiuneiiinformaŃiiiseiexprimăipeidou ăiscări:ii
/circle6sscaraJ incertitudiniiJ sei referăi lai încredereai carei ii sei acordăi
informaŃieii(dacăisursaideiinformaŃie,iinstrumentul ideimăsurăisaui
expertulisunticompletisiguri,idemniideiîncredere,ii nformaŃiaiestei
certă )i
/circle6sscaraJimprecizieiJ seireferăilaiconŃinutuliinformaŃionali(informaŃiai
estei precisăJ dacăi mulŃimeai valorilori specificatei îni enunŃuli
corespunzătoriesteisingle5ton,iadicăiareioivaloarei unică)i
i
Pentrui ai exemplificai acestei noŃiuni,i săi considerămi exprimareai unori opiniii
despreirezultateleirecensământuluiidini2002 16 :i
/circle6s„InstitutuliNaŃionalideiStatisticăiaiprecizaticăila i18imartiei2002,i
populaŃiaistabilăiaiRomânieiieraidei21.698.181ilocu itori.”ii
Aceastai estei oi știrei sigură,i deoarecei ei oi informaŃi ei oficialăi șii estei precisă.i
Așadar,iesteioiinformaŃieicompletăi
/circle6s„PopulaŃiai Românieii estei îni modi siguri subi 22i milioa nei dei
locuitori.”ii
Avemi de5ai facei aicii cui oi informaŃiei certă,i dari impr ecisăi (teoretic,i valoareai
aparŃineiintervaluluii0i–i22.000.000)i
/circle6s„CredicăipopulaŃiaiRomânieiiesteidei21.500.000ilocu itori.”ii
InformaŃiaiesteiincertăi(„cred”),idariprecisăi(arei oivaloareibineidefinită,ichiari
dacăidinipunctideivedereipragmaticiesteiincorectă)i
/circle6s„Amiimpresiaicăirezultatulieraiînijuridei21ideimili oane.”ii
InformaŃiaiesteiincertăișiiimprecisăi
/circle6s„N5aminiciiceaimaiimicăiidee.”ii
Îni acesti caz,i informaŃiai nui estei deloci semnificativ ă,i toatei valorilei sunti egali
probabileiiarigradeleideiincertitudineișiideiimprec izieisuntimaxime.i
i
ProgresuliînicreareaiuneiiIAiputerniceiesteimic.iAp roapeitoateisimulărilei
inteligenŃeiiseibazeazăipeireguliișiialgoritmiiobiș nuiŃi,iexistândiuniprogresidoari
înidomeniuliceleiislabei(deiexemplu,ilairecunoașter eaiverbalăișiiaiscrisului,ilai
traducereaiautomatăidintr5oilimbăiînialtaisauilaijo culideișah).i
NoileipreviziuniialeiexperŃiloriseibazeazăipeiașa5n umitailegeailuii Moore 17 i
(„numărulideitranzistoriipeiunicircuitiintegratisei vaidublailaifiecarei18iluni,iprini
urmareișiiputereaideicalcul”),i„lege”icareinuiaifos ticontrazisăiîniultimiii30idei
aniișiipoateicăivaimaiifiivalabilăiîncăi5510iani.iP entruiviitoriseisperăicăinoilei
tehnologiii (cuantice,i optice,i holografice,i nanotehn ologiilei ș.a.)i vori permitei
menŃinereaicreșteriiiexponenŃiale,iastfelicăiînimax imumi20ideianiicomputerelei
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiii i
16 iGâleaiD.,iLeoniF.,i InteligenŃăJartificială ,Shttp://eureka.cs.tuiasi.ro/~fleon/curs_ia.htm i,i2007.i
17 ihttp://en.wikipedia.org/wiki/Moore%27s_law i,iaccesatilai18.10.2008i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i31 S
săi depășeascăi putereai dei procesarei ai creieruluii uma ni (vezi:i Singularitatei
tehnologică 18 ).i Unuli dintrei principaliii susŃinătorii aii acesteii i poteze,i pei lângăi
VernorJVinge 19 ,iesteicunoscutuliexperti RaymondJKurzweil 20 icuiaisaicelebrăilegei
ai întoarcerilori accelerate.i Însăi acestei consideraŃi ii sunti îni generali dei naturăi
cantitativă,i neglijândi dini păcatei nenumăratelei faŃe tei calitativei alei inteligenŃeii
umane.i
OialtăilaturăiaiIAistudiazăianimaleleișiiaici,iînis pecialiinsectele,icareisunti
maii ușori dei emulati dei roboŃi.i Totușii încăi nui aui put uti fii createi modelei
computaŃionaleisatisfăcătoareipentruisimulareaiinte ligenŃeiianimalelor.i
Îni1961,iJohniLucas 21 i(n.i1929)iaiargumentatiînilucrareaisai“ MinŃi,JmașiniJ
șiJ Gödel ”i căi minteai unuii matematiciani nui poatei fii reprezent atăi printr5uni
algoritm,i bazându5sei pei teoremai incompletitudiniii a i luii Gödel:i „ NuJ existăJ
sistemeJformaleJcareJsăJfieJșiJconsistenteJ(nekcont radictorii)JșiJcomplete”J .i
S S
S
1.3.3.SIstoriculSIAS
i
i ContribuŃiiiremarcabileiîniistoriaiIA:i
1. sGeogei Boolei(181551864):iaipusi bazelei matematicei al eicalculatoarelori
(algebraibooleană,ilogicaibooleană);i
2. sAlaniTuringi(191251954):iconsideraticaiprimulipărin teialiIAi(testiTuring,i
mașinaiTuringietc.);i
3. sWarreni S.i McCullochi (189951969):i considerati dei unii i cai ali doileai
părinteialiIAi(reŃeleineurale,i„pokerichip”);i
4. sWalteriPitts;i
5. sJohni McCarthyi (n.i 1927):i ai dati numelei șii primai defi niŃiei pentrui IA,i
contribuŃiii(LambdaiCalculus,iLisp);i
6. sAlleniNewell;i
7. sHerbertiSimon;i
8. sMarviniMinsky;i
9. sLotfiiA.iZadehi(n.i1912)i
10. sș.a.i
i
Încăi dini Antichitate i existăi urmei alei IA.i Primuli „ sistemJ expert ”i sei
considerăi ai fii uni papirusi egipteani dini sec.i IIIi î.i Hr.,i carei constai îni 48i dei
observaŃiiiprivinditratareairănilorilaicap.iCunoști nŃeleierauiorganizateisubiformai
unori reguli,i dacăi arei loci uni anumiti simptom,i atunci i sei aplicăi uni anumiti
tratament.iAceastăirealizareiseibazeazăipeioiinvenŃ ieicrucialăiaiomului,i scrisul ,i
prinicareiobiecteleifiziceialeilumiiirealeipotifiim anipulateiînimodisimbolic.iDari
încăi maii devreme,i dini sec.i IVi î.i Hr.,i Aristoteli ai d escoperiti logicai silogistică,i
primulisistemiformalideiraŃionamentideductiv,ibazat ipeilogicaibinară.ii
S Îni perioadai Renașterii ,i îni sec.i XVII,i BlaiseJ Pascal i realizeazăi uni
calculatorimecanicipentruiadunăriișiiscăderi,iperfe cŃionatiapoiidei Leibniz ipentrui
efectuareaiînmulŃiriiișiiîmpărŃirii.ii
i Îni 1928i JohnJ vonJ Neumann ,i ai demonstrati teoremaJ minimax ,i
fundamentalăiîniteoriaijocurilor.i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii i
18 ihttp://ro.wikipedia.org/wiki/Singularitate_tehnolog ic%C4%83 ii,iaccesatilai18.10.2008ii
19 ihttp://en.wikipedia.org/wiki/Vernor_Vinge ,iaccesatilai18.10.2008i
20 ihttp://en.wikipedia.org/wiki/Ray_Kurzweil ,iaccesatilai18.10.2008i
21 ihttp://en.wikipedia.org/wiki/John_Lucas_(philosophe r) ,iaccesatilai18.10.2008i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i32 S
Note „Îni1941iapareiprimulicalculatoriprogramabilifuncŃio nal:iZ3,iconstruitidei
KonradiZuse.i
JohnivoniNeumanniesteicunoscuticaișiiautorialiprinc ipiilorideifuncŃionarei
aiunuiicalculator,iaplicateiapoiiîni1945ilaiconstru cŃiailuiiENIAC.i
Îni 1948i aparei primuli calculatori comercial,i Marki 1,i creati dei Howardi
Aiken 22 .i
Îni1943i WarenJMcCulloch ișii WalterJPitts iconcepioiarhitecturăiinteligentăi
bazatăipei reŃeleSneuronaleSartificiale .i
Termenuli dei InteligenŃăS Artificială i ai fosti lansati îni 1956i dei Johni
McCartyilaioiconferinŃăideilaiDartmouthiCollege.ii
Toti îni 1956i Allani Newell 23 i șii Herberti Simon 24 i elaboreazăi uni programi carei
simuleazăi raŃionamentuli uman,i GeneraliProblemi Solve r,iuni programibazatipei
paradigmailogiciiipredicative.i
Îni1965i LotfiSA.SZadeh iaiintrodusinoŃiuneaidei mulŃimeSfuzzy ,icareiaiai
avutiuniimpactideosebitiînidezvoltareaiIA.iLaiîncep ut,iprincipalaipreocupareiai
fosti îni analizai sistemelor,i analizai deciziilori șii s istemei informaŃionale. SÎni
prezent,iZadehiseiocupăideilogicaifuzzyi(peicareiai introdus5oiîni1973),icalculi
bazati pei cuvintei (wordi computing)i șii sintagmai softScomputing ,i carei îmbinăi
logicai fuzzy,i reŃelei neuronale,i programareai evoluti văi șii calcululi probabilistic .S
Principiulideibazăiîni"softicomputing"iesteică,iîni general,isoluŃiileiceleimaiibunei
potifiiobŃinuteiprinicombinareaimetodeloriconstitut iveialeisoft5computing5ului,i
decâtiprinifolosireaiuneiisingureimetode.i
SoftS ComputingS (SC) ,i sprei deosebirei dei calcululi convenŃionali (hardi
computing)i estei toleranti lai imprecizie,i incertitudi ne,i adevări parŃiali șii
aproximare.i Roluli dei modeli pentrui SCi estei minteai (c reierul)i omului.i
PrincipaleleicomponenteiimplicateiîniSoftiComputing isuntilogicaifuzzyi(Fuzzyi
Logic),i calcululi neurali (Neurali Computing),i calculu li evolutivi (Evolutionaryi
Computation),i Machinei Learningi șii gândireai probabil isticăi (Probabilistici
Reasoning),ireŃeleibayesienei(beliefinetworks),iteo riaihaosuluii(chaositheory)ișii
părŃiidiniteoriaiînvăŃăriii(learningitheory).iDeire ŃinuticăiSCinuiesteiuniînlocuitor,i
cii maii degrabăi existăi uni parteneriati îni carei fiecar ei parteneri contribuiei cui
metodologiaisaipentruiaiabordaiproblemeleidinidomen iulirespectiv.iDiniaceastăi
perspectivăiprincipalaimetodologieiîniSCiesteimaiid egrabăicomplementaritateai
decâticompetiŃia.iDeialtfel,iSCipoateifiipriviticai oicomponentăifundamentalăiai
inteligenŃeiiconceptuale.iAplicareaicuisuccesiaiSCi sugereazăicăisuccesulisăuivai
fiiînicreștereiîniviitor.ii
Primelei lucrării recunoscutei îni câmpuli IAi aui fosti pr ezentatei dei Warreni
McCullochi șii Walteri Pittsi îni 1943.i Eii aui propusi uni modeli dei reŃelei neuralei
artificialeiînicareifiecareineuronieraiconsideratiu nistatusibinar,iadicăioicondiŃiei
deschis isaui închis .iEiiauidemonstraticăimodelulilorideireŃeaineuralăi era,ideifapt,i
echivalentulimașiniiiTuringișiiauidemonstraticăiori ceifuncŃieicalculabilăiariputeai
fiicalculatăideioireŃeaideineuroniiconectaŃi.iEiiau iarătatideiasemeneaicăiastfelidei
structuriideireŃeaisimpleipotiînvăŃa.ii
i ModelulireŃeleiineurale,istimulatiatâtiteoretic,ic âtișiiexperimental,iaifosti
creatipentruiaimodelaicreieruliînilaborator.iExperi menteleiauidemonstratiînimodi
clari căi modeluli binari dei neuronii nui erai corect.i Dei fapt,i uni neuroni arei
caracteristiciiputernicineliniareișiinuipoateifiico nsideraticaiunisimpluidispozitivi
cuidouăistatusuri.iMaiimult,i McCulloch ,iconsideratialidoileaifondatoriaiIAidupăi
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiii i
22 ihttp://en.wikipedia.org/wiki/Harvard_Mark_I ii
23 ihttp://en.wikipedia.org/wiki/Allen_Newell ii
24 ihttp://www.psy.cmu.edu/psy/fAculty/hSimon/hsimon.ht ml ii

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i33 S
Alani Turing,iaicreatipiatraideicăpătâiiai calculului i neurali șii ai reŃelelori neuralei
artificiale.iDupăiunidecliniînianiii70,iideileisale ireviniîniforŃăilaisfârșitulianilori
80.i
i PrimiiianiiaiiIAisunticaracterizaŃiiprintr5unientu ziasmienorm,imariiideiișii
succesifoarteilimitat.iDoaricuicâŃivaianiiînainte,i calculatoareleiauifostiintrodusei
pentrui ai realizai calculei matematice,i dari cercetător iii IAi aui demonstrati că,i
calculatoareleiariputeaifaceimaiimultidecâtiatâta.i Aifostioierăiaimariloriașteptări.ii
i Îni1958,i JohnSMcCarthy iaiprezentatioilucrare,i„ProgrameicuiraŃiune”iîni
careiaipropusiuniprogramiintitulati ÎntreprinzătorulSdeSsfaturi „pentruicăutareai
deisoluŃiiipentruiproblemeleigeneraleialeilumii.iMc Carthyiaidemonstraticăiacesti
programiputeaigenera,ideiexemplu,ioihartăipentruiai conduceipânăilaiaeroport,i
bazându5seipeinișteiaxiomeisimple.iDaricelimaiiimpo rtantilucru,iprogramulierai
astfelifăcutiîncâtiputeaiacceptainoiiaxiome,isauicu ialteicuvinte,inoiicunoștinŃe,iîni
diferitei domeniii dei expertizăi fărăi ai fii nevoiei săi f iei reprogramat.i Astfeli acesti
programiaifostiprimulisistemicompletibazatipeicunoș tinŃeiceiincorporaiprincipiilei
centraleiaireprezentăriiicunoștinŃelorișiiairaŃiuni i.i
iMarvinSMinsky is5aiaxatipeilogicaiformalăișiiaidezvoltatioiperspe ctivăidei
viitori antii logicăi asuprai reprezentăriii cunoștinŃel ori șii raŃionalizareai acestora.i
Teoriai lui,i dini 1975,i ai fosti dei asemeneai oi altăi mar ei contribuŃiei lai ingineriai
cunoștinŃelor.ii
i iiAuifosticontinuateilucrărileitimpuriiiasupraical cululuiineuralișiiaireŃelelori
neuralei artificiale.i Metodelei dei învăŃarei aui fosti î mbunătăŃite,i iari FrankS
RosenblattS aidemonstrati teoremaSconvergenŃeiSperceptronilorS ceidemonstraicăi
algoritmulisăuideiînvăŃareiariputeaiajustaiforŃaide iconectareiaiunuii perceptron .i
Unuli dintrei celei maii ambiŃioasei proiectei alei ereii a i fosti Rezolvatoruli
ProblemeloriGenerale,idezvoltatidei AllenSNewell ișii HerbertSSimon ,iprinicareisei
doreaiuniprogramicareisăisimulezeimetodeleiumaneide irezolvareiaiproblemelor.i
Acesti programi ai fosti primuli prini carei s5ai încercati separareai tehnicilori dei
rezolvareiaiproblemelorideidate.iS5aibazatipeitehni caiacumicunoscutăicai analizaS
sfârșituluiSmediei.S iCeiidoiiauiafirmaticăioiproblemăiceitrebuieirezolv atăipoateifii
definităi îni termenii dei stări. i Analizai sfârșituluii medieii ai fosti folosităi pentrui ai
determinai diferenŃai dintrei stareai curentăi șii starea i dorităi saui stareaS Ńintă i ai
problemei,ișiipentruialegereaișiiaplicareai operatorilor inecesariipentruiatingereai
stăriiiŃintă.iDacăinuiseiputeaiajungeidirectilaista reaiŃintă,iatunciiseimaiiadăugaioi
stareimaiiapropiatăideistareaiŃintă,iprocedeulirepe tându5seipânăicândiseiajungeai
lai stareai Ńintă.i MulŃimeai operatorilori determinai pl anuli soluŃiei.i Dari acesti
programiaieșuaticândis5aidoritirezolvareaiunoriprob lemeimaiicomplicate.ii
i Seipoateicaiceaimaiiimportantăidezvoltareiînianiii 70isăifieirealizareaicăi
domeniuli problemeii pentrui mașinilei inteligentei treb uiei săi fiei suficienti dei
restricŃionat.i Înaintei cercetătoriii IAi credeaui căi a lgoritmii deștepŃii dei căutarei șii
tehnicii dei raŃionamenti ari puteai fii inventatei pentru i ai emulai metodei generale,i
umanei dei rezolvarei ai problemelor.i Uni mecanismi dei că utarei pentrui uni scopi
generalis5aribazaipeipașiideiraŃionamentielementari pentruiaigăsiisoluŃiiicompletei
șiiariputeaifolosiicunoștinŃeislabeidespreidomeniu. iDar,icândimetodeleislabeiaui
eșuat,icercetătoriiiauiînŃelesiînisfârșiticăisingur aicaleideiailivrairezultateipracticei
erairezolvareaicazuriloritipiceiîniariiilimitateide iexpertizăiprinirealizareaideipașii
dei raŃionamenti mari.i Îniaceastăi perioadăi apari progr amei cumi ari fii DENDRALi
(prinicareiseidoreaiexpertizaisoluluiipeiMarte),iMY CINi(sistemiexpertibazatipei
regulii pentrui diagnosticareai bolilori dei infecŃiii al ei sângelui),i PROSPECTORi
(sistemiexpertipentruiexplorareaiminerală).iSisteme leiexpertimenŃionateimaiisusi
auifostirealizateicuilimbajeialeiIA,icumiarifi:iLIS P,iPROLOGisauiOPS.i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i34 S
Note „i Lai mijloculi anilori 80,i cercetători,i inginerii șii ex perŃii aui descoperiti că,i
construireaiunuiisistemiexpertinecesităimaiimultide câticumpărareaiunuiisistemi
dei raŃionamenti saui shell5uli unuii sistemi experti șii p unereai îni eli ai maii multori
reguli.iDeziluziaidatăideiaplicabilitateaitehnologi eiisistemeloriexpertiaidusichiari
laiprezicereaiuneii „ierni” icuiîngheŃareaiproiecteloriIA.iCercetătoriiiIAiauid ecisi
săi sei axezei pei reŃelelei neurale.i Datorităi necesităŃ iii procesăriii informaŃieii
asemănătoarei cui ceai ai creieruluii și,i odatăi cui progr esuli dini tehnologiai
calculatoarelorișiiînineuro5știinŃe,iireŃeleleineur aleiauiexperimentatioirenașterei
dramatică.iAcumiapariteoriairezonanŃeiiadaptiveicei aistatilaibazaiuneiinoiiclasei
deireŃeleineurale,ireŃeleleiHopfieldi–ireŃeleineura leicuifeedback,ietc.ii
i
i
7Test7de7autoevaluare:7
i
1. sInteligenŃaiartificialăipoateifiidefinităica:i
iiiiiia.i Uni domeniui dei cercetarei îni cadruli informat icii,i tehnologieii informaŃieii
sauiștiinŃeiicalculatoarelor.i
iiiiiib.iFiindistudiulideiaifaceicalculatoareleisăi realizezeilucruriipentruicareiomuli
areinevoieideiinteligenŃăipentruiaileirealiza.i
iiiiiic.iFiindicapacitateaisistemeloritehniceievolu ateideiaiobŃineiperformanŃei
iiiiiiiiiicvasiumane.i
iiiiiid.iFiindioimașinăicareiseicomportăiîntr5unimo dicareiariputeaifiiconsiderati
iiiiiiiiiiinteligent,idacăiarifiivorbaideiuniom.i
iiiiiie.iSeiocupăicuistudiuliproceseloricomputaŃion aleicareifaciposibileipercepŃia,i
raŃionamentul,i acŃiuneai șii estei studiuli ideilori car ei permiti calculatoarelori săi
efectuezeilucrurileicareifacioameniiisăiparăiinteli genŃi.i
i
2. sDintreicalităŃileitestuluiiTuringiamintim:i
iiiiiia.iiFurnizareaiunuiipunctideivedereistandardi obiectiviasupraiiinteligenŃei.i
iiiiiib.iSeievităidezbaterileidespreinaturaiumanăia iinteligenŃei.ii
iiiiiic.iEliminăioriceiînclinareiînifavoareaiomului .i
iiiiiid.iEsteidestulideiindependentideidetaliileiex perimentului.i
iiiiiie.i Poatei fii realizati fiei cai uni joci îni 2i fazei saui avândi doari oi fază,i îni careiiiii
interogatorulitrebuieisăialeagăiîntreiuniomișiimași nă.ii
i
3.iIAisimbolicăi(puternică)iacoperăiarii,icumiarifi :i
iiiiiia.iiSistemeibazateipeicunoștinŃe.ii
iiiiiib.iRaŃionamentulilogic.i
iiiiiic.iÎnvăŃareaisimbolicăiaimașinilor.i
iiiiiid.iTehnicileideicăutare.i
iiiiiie.iProcesareailimbajuluiinatural.ii
i
4.iIAislabă:i
iiiiiia.iSeibazeazăipeiniveluliinferior,imodeleibio logiceimicroscopice,isimilareicui
accentuareaipsihologieiisauiaigeneticii.ii
iiiiiib.iSeimaiinumeșteiIA JconecŃionistăi.i
iiiiiic.iEsteioiIAicareinuipretindeicăipoateigândi, iputândiînsăirezolvaioianumităi
clasăideiproblemeiîntr5unimodimaiimultisauimaiipuŃi ni„inteligent”,ideiexemplui
cuiajutoruliunuiisetideireguli.iiiiiiii
iiiiiid.iCuprindeicaiexemple:ireŃeleleineuronaleiși ialgoritmiiigenetici.i
iiiiiie.iToateirăspunsurileideilaiai÷idisuntiadevăr ate.ii?? ??

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i35 S
5.iDintreiabordărileifundamentaleialeiIAiamintim:i
iiiiiia.iIAisimbolică.ii
iiiiiib.iIAislabă.i
iiiiiic.iSistemeleifuzzy.iiiiiiii
iiiiiid.iTeoriaimulŃimiloribrute.i
iiiiiie.iSistemeleihaotice.ii
i
6. iIncompletitudineaiuneiiinformaŃiiiseiexprimăipe:ii
iiiiiia.iScaraiincertitudinii.ii
iiiiiib.iScaraiimpreciziei.i
iiiiiic.iScaraicertitudinii.iiiiiiii
iiiiiid.iScaraipreciziei.i
iiiiiie. iToateirăspunsurileia÷d. i
i
7.iSoftiComputingi–iuli(SC):i
iiiiiia.iEsteitolerantilaiimprecizie,iincertitudine ,iadevăriparŃialișiiaproximare.i
iiiiiib.iUtilizeazăiminteaiomuluiipeirolideimodel.i
iiiiiic.i Cuprinde:i logicai fuzzy,calcululi neural,i ca lcululi evolutiv,i Machineiii
Learningișiigândireaiprobabilistică,iteoriaihaosulu i,ireŃeleibayesiene,ietc.iiiiiiii
iiiiiid.iLucreazăicuidateicerte.i
iiiiiie.iToateirăspunsurileia÷d.ii
i
i
/boxcheckbldii Răspunsuri:7 i
17–7a÷e;772-7a÷e;7737–7a÷e; 747–7e;7757–7a÷e;767–7a,b;777–7a,b,c.7
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i36 S
Note „1.3.4.SDomeniileSdeScercetareSșiSaplicaŃieSaleSIAS
S
1.3.4.1.SRaŃionamentulSlogicS
i
i RaŃionamentuli logici saui raŃionamentuli simbolici sei bazeazăi pei teoriai
logico5matematicăiclasicăișiianalizeazăimoduliînica reipotifiiderivateicunoștinŃei
noiidiniceleiexistente,iînimodideductiv,ipeibazaiun orireguliideiinferenŃă.iCaișii
cursurii pregătitoarei pentrui studiuli IAi sei recomandă i uni cursi dei logicăi
computaŃională.iCaiaplicaŃii,iputemiamintiilimbajel eideclarativei Lisp ,i Prolog ișii
Clips isauisistemeleideidemonstrareiautomatăiaiteoremelor .i
i
1.3.4.2.SReprezentareaScunoașteriiS
i
i Estei uni domeniui fundamentali ali IA,i deoarecei studia zăi modalităŃilei îni
carei cunoștinŃelei dini lumeai realăi poti fii exprimatei șii simbolizatei îni vedereai
manipulăriii computaŃionale.i Alegereai optimăi ai metod eii dei reprezentarei ai
cunoștinŃelori reprezintăi uni pasi importanti îni constr uireai unuii sistemi bazati pei
cunoștinŃeicorectișiieficient.ii
iiiPrini reprezentareai cunoștinŃelori sei înŃelegei des criereai șii codificareai
unori obiectei (entităŃi)i careiaparŃini unuii domeniui p articulari dei aplicareiai uneii
formei dei raŃionamenti artificial.i DefiniŃiai sei refer ăi lai douăi aspectei
complementarei alei reprezentăriii cunoștinŃelor,i exprimareaJ și,i respectiv,i
manipularea i cunoștinŃelor.i CunoștinŃelei sunti exprimatei într5un i limbaji formal,i
numiti limbajJde idescriereJaJcunoștinŃelor .iLimbajulidispuneideioi sintaxăJ carei
cuprindeiuniansambluideiexpresiiivalideiînitermenii ilimbajuluiișiideioi semanticăJ
prini carei sei atribuiei sensuli formulelori sintacticei utilizatei într5uni contexti
particular.i Manipulareai cunoștinŃelori constai îni apl icareai unori procedurii dei
organizareișiiutilizareiaicunoștinŃelorireprezentat eiformal.ii
iiiPrincipalelei familiii dei metodei formalei (formalis me)i dei reprezentarei ai
cunoștinŃelor,iconsiderateiîniprezentisuficientidei consolidateidinipunctideivederei
teoretici pentrui ai permitei dezvoltareai unori aplicaŃi ii completei dei gestiunei ai
bazelorideicunoștinŃe,isunt:i
•sreŃeleleJsemantice,J i
•slogicileJterminologice ,ii
•sreprezentareaJorientataJobiect, ii
•sgrafurileJconceptuale .ii
Fiecarei dintrei acestei formalismei propunei mecanismei concretei dei formalizarei
(exprimareisiimanipulare)iaicunoștinŃelor.i
i
i1.3.4.3.SPercepŃiaS
i
iCerceteazăi reprezentareai într5oi formăi accesibilăi d ini puncti dei vederei
computaŃionaliaistimuliloricareiprovoacăireacŃiiila iniveluliorganelorisenzorialei
umane,icumiarifiipercepŃiaivizualăișiipercepŃiaiaud itivă.iDeiexemplu,isistemuli
inteligenti OpticalSCharacterSRecognitionS(OCR) 25 ipoateiefectuairecunoaștereai
scrisuluiideitiparisauideimână.ii
i
i
i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiii i
25 ihttp://en.wikipedia.org/wiki/Optical_character_reco gnition ii

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i37 S
1.3.4.4.SCalculSevolutiv.SAlgoritmiSgeneticiS
i
StudiazăimoduliînicareisoluŃiaipoateifiigăsităiprin imecanismeiinspirateidini
proceseleideievoluŃieibiologice,idiniașainumitulica lculinatural.ii
Înigeneral,ioriceisarcinăiabstractăicareitrebuieiîn deplinităipoateifiiprivităicai
fiindirezolvareaiuneiiprobleme,icare,ilairânduliei, ipoateifiiperceputăicaioicăutarei
înispaŃiulisoluŃiiloripotenŃiale.iDeoarece,ideiregu lă,icăutămiceaimaiibunăisoluŃie,i
putemipriviiacestiprocesicaifiindiuniprocesideiopti mizare.iPentruispaŃiiireduse,i
metodeleiclasiceiexhaustiveisuntisuficiente;ipentru ispaŃiiimaiimari,ipotifiifolositei
tehnicileispecialeialeiIA.ii
Metodeleicalcululuiievolutiviseinumărăiprintreiaces teitehnici;ieleifolosesci
algoritmii alei cărori metodei dei căutarei aui cai modeli c âtevai fenomenei naturale:i
moștenireaigeneticăișiiluptaipentruisupravieŃuire.i i
Celeimaiicunoscuteitehniciidiniclasai calcululuiJevolutiv isunt:i
•salgoritmiiJgenetici,JJ
•sstrategiileJevolutive,JJ
•sprogramareaJgenetică,J
•sprogramareaJevolutivă.JJ
Existăi șii altei sistemei hibridei carei încorporeazăi di feritei proprietăŃii alei
paradigmelorideimaiisus;imaiimult,istructuraioricăr uiialgoritmideicalculievolutivi
este,iînimareimăsurăiaceeași.i
AlgoritmiiJgenetici iauiapărutiînijurulianuluii1950,icândimaiimulŃiibio logii
aui folositi calculatoarelei pentrui simulareai sistemel ori biologice.i Rezultatelei
munciiiauiapărutidupăi1960,icândilaiUniversitateaid iniMichigan,isubiîndrumareai
luiiJohniHolland 26 ,ialgoritmiiigeneticiiauiapărutiîniformaiînicareisu nticunoscuŃii
azi.iDupăicumirezultăișiidinidenumire,ialgoritmiiig eneticiifolosesciprincipiiidini
geneticăinaturală.iCâtevaiprincipiiifundamentaleial eigeneticiiisuntiîmprumutateișii
folositeiartificiali pentruiai construiialgoritmii dei căutare,i careisunti robuștii șii aui
mareleiavantajicăiceriinformaŃiiiminimeidespreiprob lemă.iAlgoritmiiigeneticiiaui
fostiinventaŃiifolosindimodeluliprocesuluiideiadapt are.iEiioperează,iîniprincipal,i
cuișiruriibinareișiifolosesciunioperatorideirecombi nareișiiunulideimutaŃie.i
i
1.3.4.5.SReŃeleSneuraleS
S
iReŃeleleJ neurale i sei bazeazăi pei analogiai cui moduli dei organizarei ai
sistemuluiinervosiumanipentruiînmagazinareaiimplici tăiaicunoștinŃelorișiipentrui
efectuareai unori procesei dei învăŃarei șii generalizare i îni condiŃiii dei informaŃiii
incompletei saui afectatei dei perturbaŃiii dei recepŃie. i Sunti sistemei paralele,i
distribuite,i cui capacitateai dei ai învăŃai pei bazăi dei exemple.i ReŃelelei neuralei
caracterizeazăi ansamblurii dei elementei dei procesarei simple,i puternici
interconectatei șii operândi îni paralel,i carei urmăresc i săi interacŃionezei cui mediuli
înconjurători într5uni modi asemănători creierelori biol ogicei șii carei prezintăi
capacitateaideiaiînvăŃa.iNuiexistăioidefiniŃieigene raliacceptatăiaiacestoritipuriidei
sisteme,i dari majoritateai cercetătorilori sunti dei aco rdi cui definireai reŃelelori
artificialeicai reŃelei deielementei simplei puternicii nterconectatei prini intermediuli
unori legăturii numitei interconexiunii prini carei sei pr opagăi informaŃiei numerică.i
OrigineaiacestorireŃeleitrebuieicăutatăiînistudiere aireŃeleloribioelectriceidinicreieri
formateideineuroniișiisinapseleiacestora.iPrincipal aitrăsăturăiaiacestorireŃeleiestei
capacitateaideiai învăŃaJpeJbazăJdeJexemple ,ifolosindu5seideiexperienŃaianterioarăi
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii i
26 ihttp://en.wikipedia.org/wiki/John_Henry_Holland ii

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i38 S
Note „pentrui a5șii îmbunătăŃii performanŃele.i Deșii sei aseam ănăi îni funcŃionarei cui
creieruliuman,ireŃeleleineuronaleiauioistructurăidi ferităideiceaiaicreierului.iOi
reŃeaineuralăiesteimultimaiisimplăidecâticoresponde ntuliuman,idarilaifelicaișii
creieruliuman,iesteicompusăidiniunităŃiiputerniceid eicalcul,imultiinferioareiînsăi
corespondentuluiiuman,ineuronul.ii
i
i
i
FiguraS1.3.1.SSchemaSuneiSreŃeleSneuraleS
S
S
1.3.4.6.STeoriaSjocurilorS
i
i Studiazăi strategiilei pei carei trebuiei săi lei urmezei într5oi confruntarei cui
reguliibineidefiniteidoiisauimaiimulŃiiconcurenŃiia leicăroriintereseinuicoincid.iÎni
exemplelei virtualei imaginatei dei diverșii teoreticien i,i prini joc i sei înŃelegei oi
situaŃieicareiimplicăidoiisauimaiimulŃiidecidenŃi,i numiŃii jucători icareisuntipușii
îni faŃai situaŃieii dei a5șii alegei oi strategiei pentrui a5șii maximizai recompenselei
primiteicaiurmareiaipropriiloriacŃiuniiraportateila imutărileicelorlalŃi.iÎniacestei
jocuri,ijucătoriiiauiintereseiopuse,iînitotalitatei sauiparŃial,iacestiaspecticauzândi
unianumiticomportamentișiioianumităistrategieiîniab ordareaijocului.iStrategiilei
saui combinaŃiilei dei strategiii alei jucătorilori sunti recompensatei cui uni anumiti
punctaj.i Lai finaluli joculuii arei loci oi compararei ai r ezultatelori șii oi corelarei ai
acestoraicuistrategiileiefectuate.i
S
1.3.4.7.SÎnvăŃareaSautomatăS(MachineSlearning)S
i
iÎnvăŃareaJautomatăJ(MachineJlearning) SesteiunidomeniuideibazăialiIA,i
carei sei ocupăi dei dezvoltareai dei algoritmii șii metode i cei permiti unuii sistemi
informaticisăiînveŃeidate,ireguliișiichiarialgoritm i.iMachineilearningiesteiaxatipei
proiectareaișiidezvoltareaideialgoritmiișiitehnicii careipermiticalculatoarelorisăi
„înveŃe”i prini metodei inductivei saui deductive.i Mașin ilei dei învăŃati inductivei
extragireguliișiiformeidiniblocuriimasiveideidate.i i
CeleimaiiimportanteiaplicaŃiiipentruimachineilearni ngisunt:i
1. procesareaJlimbajuluiJnatural;J
2. recunoaștereaJsintacticăJaJformelor;J
3. recunoaștereaJobiectelor;J
4. instrumenteJdeJcăutare;J
5. diagnozăJmedicală;J
6. bioinformatică;J
7. detectareaJfraudelorJinformatice;J

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i39 S
8. voceJelectronică;J
9. mișcareaJroboŃilor;J
10. sjocuriJetc .i
i
ÎnvăŃareai automatăi presupune,i îni primuli rând,i ident ificareai șii
implementareai uneii modalităŃii câti maii eficientei dei ai reprezentai informaŃii,i îni
sensulifacilităriiicăutării,ireorganizăriiișiimodif icăriiilor.iAlegereaimoduluiideiai
reprezentaiacesteidateiŃineiatâtideiconcepŃiaigener alăiasupraimoduluiideirezolvarei
aiproblemei,icâtișiideicaracteristicileidateloricui careiseilucrează.i
i
i
1.3.4.8.SAgenŃiSinteligenŃiS
S
SUnJagentJinteligent 27 iesteioientitateiautonomăi(program,irobotietc.),ica rei
achiziŃioneazăi datei șii cunoștinŃei șii acŃioneazăi pei bazai acestora.i AgenŃiii
inteligenŃii sunti programei adaptivei șii autonomei care i poti fii folositei îni vedereai
creăriiideisoftwareiceirezolvăianumiteisarcinii(tas k5uri)iîninumeleiunuiianumiti
utilizator,ibazându5seipeiinstrucŃiuniiexpliciteisa uiimpliciteidiniparteaiacestuia.ii
AgenŃiiiinteligenŃiipotifacilitaiinteracŃiuneaiom5c omputeriprini:i
•sascundereaicomplexităŃiiitask5uriloridificile,i
•srealizareaideitask5urii(acŃiuni)ilaborioase,i
•sconducereaiunoritranzacŃiiiîninumeleiutilizatorului ,i
•spregătireișiiînvăŃare,i
•soferireai dei ajutori unori anumiŃii utilizatorii îni vede reai colaborăriii
acestora,i
•smonitorizareaideievenimenteisiiproceduriidiverse.i
AgenŃiii inteligenŃii opereazăi îni cadruli unuii mediui s oftwarei cumi ari fii
sistemelei dei operare,i bazelei dei datei saui reŃelelei d ei calculatoare.i Tehnologiai
aflataiînispateleiagenŃiloriinteligenŃiiesteioicomb inaŃieideitehniciidinidomeniuliIAi
șii dei metodologiii dei dezvoltareai sistemelor,i cumi ar i fii programareai orientatăi
obiect,i carei permitei programelori săi înveŃei dini sii s ai reacŃionezei lai mediuli
înconjurător.iAgenŃiiiinteligenŃiiinteracŃioneazăic uimediulidinicareifaciparteiprini
criteriii dei selecŃiei ai datelori bazatei pei reguli.i Un i agenti inteligenti îșii dezvoltăi
regulii corespunzătoarei prini intermediuli instrucŃiun ilori explicitei furnizatei dei
utilizator,ipriniimitareaiutilizatorului,iprinifeed backi(răspuns)ipozitivisauinegativi
primiti dei lai utilizatori șii prini indicaŃiii obŃinutei îni urmai interacŃionăriii cui alŃii
agenŃi.i
ExistăidouăitipuriideiagenŃiiinteligenŃi:ii
•sAgentSsimplu: ivarietateaiceaimaiicomunăideiagentiesteiagentulica rei
esteiconstruiticuiscopulideiaiînvăŃaișiideiaipreluc raipermanentisarcinii
dei rutinăi saui repetitivei alei utilizatorului.i Uni ast feli dei agenti poatei
recunoaște,ideiexemplu,icăiutilizatoruliignorăiînim odiconstantie5mail5
urileiprovenindideilaiunianumitiexpeditorișiișterge iautomatiuniastfeli
dei e5maili cândi acestai soseștei (utilizatoruli nicii mă cari nui aflăi căi ai
primitiuniastfelideie5mail,ielinefiindireŃinutiîniI nbox).ii
•sAgentSdeStipul i„ fireBandBforget ”:iuniutilizatoripoateiinstruiiuniagenti
pentrui ai găsii anumitei informaŃii,i urmândi cai apoii să 5li „trimită”i îni
căutareai acestori informaŃii.i Dei exemplu,i agentuli in teligenti astfeli
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii i
27 ihttp://en.wikipedia.org/wiki/Intelligent_agents ii

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i40 S
Note „instruiti poatei fii lansati îni reŃea,i iari eli îșii poate i croii drumuli sprei
sistemulideicomputereialirenumiteiiBibiloteciiaiCon gresuluiiSUA,icui
scopulideiaicerceta/întreba,idacăișiiundeiseipoatei aflaiinformaŃiaipei
careielioicaută.iUtilizatoruliesteiastfelieliberati deilaborioasaisarcinai
deiaicăutaipeiInternetiinformaŃiaice5liinteresează, ilucruliacestaifiindi
realizati dei cătrei agentuli săui inteligent,i care,i dup ăi uni anumiti timp,i
poateichiaricâtevaizile,iîiivaifurnizairezultatulic ăutării.iÎniacestitimp,i
utilizatoruli sei poatei concentrai asuprai unori problem ei creative,i dei
exemplu.iSarcinileideirutinăivorifiicontrolateișiie fectuateideicătreiuni
astfeli dei agent.i Altei operaŃiunii pei carei lei poatei e fectuai uni agenti
inteligenti tipi „fire5and5forget”i ari fi:i programareaJ deJ întâlniriJ
(schedulingJ appointments) ,i realizareaJ deJ cumpărăturiJ peJ pieŃeleJ
electronice ,i sesizareaJ apariŃieiJ anumitorJ oportunităŃi i (îni carei
utilizatoruli estei interesat)i șii alertarea ,i eventuali șii remediereaJ
automată ,iaiproblemelorideisoftware.i
Dinipunctulideivedereialiaptitudinilorideimobilitat eialeiunuiiagent,iavemi
deiasemeneaidouăicategorii:i
•sAgenŃiSstatici :inu5șiipotipărăsiiloculișiinuipoti„traversa”iprini reŃeai
pentrui ai ajungei lai altei serverei șii nui poti comunicai nicii cui agenŃiii
aflaŃiiîniacelașiimediu;i
•sAgenŃiSmobili :ieiifiindicaracterizaŃiidinipuncti dei vedereiformal icai
fiindi obiectei cei posedăi comportament,i starei șii loca Ńie.i Îni vedereai
realizăriiisarciniiiceiiis5aiîncredinŃat,iuniagenti diniaceastăicategoriei
poateipărăsiisite5ulipentruicareiaifosticreatișiipo ateinavigaiprinireŃea,i
înifiecareimomentieliidentificându5seiprintr5oianum ităilocaŃiei(site5uli
pei carei ai ajuns),i uni anumiti comportamenti (task5uli p ei carei îli
realizeazăiîniaceaisituaŃie/stare)ișiistareaicoresp unzătoare.i
Înifinaluliintroduceriiiamireprodusiunitextidini[1] ,icareipoateilămuriimaii
clarisensulinoŃiuniiidei agentJinteligent ișiinoŃiuneaide Jagentitate .i
S
1.3.4.9.SSistemeSexpertS
S
Uni sistemJexpert iestei uni programi carei urmăreștei uni grupi deicunoștin Ńei
pentrui obŃinereai îni acelașii modi cai șii experŃiii uman ii ai rezultatelori desprei
activităŃiidificilideiexaminatisauiexecutat.iPrinci palaicaracteristicăiaisistemelori
experti estei derivatăi dintr5oi bazăJdeJcunoștinŃe ,i împreunăi cui unJalgoritmJdeJ
căutareJ specifici metodeii dei raŃionare.i Uni sistemi experti tra teazăi cui succesi
problemei pentrui carei oi soluŃiei algoritmicăi clarăi nu i există.i Ceeai cei estei
remarcabilipentruisistemeleiexpertiesteiariaideiapl icabilitateiceiaicuprinsimultei
domeniiideiactivitate,ieconomie,iindustrie,iînvăŃăm ânt,imedicinăietc.i
i
1.3.4.10.SSistemeSfuzzyS
S
Bazateipeilogicaifuzzy,isistemeleifuzzyisunticonsid erateiunicaziparticulari
ali sistemelori experti (motivi pentrui carei maii sunti de numitei șii sistemei experti
fuzzy)icareioferăioimetodăiflexibilăipentruitratare aiincertitudinii.iLogicaifuzzy,i
datoratăiluiiLotfiiA.iZadeh,ioferăiinstrumenteleine cesareipentruireprezentareaiîni
sistemelei inteligentei ai unori conceptei imprecisei cum i sunti „mare”,i „mic”,i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i41 S
„scump”,i„ieftin”iș.a.,iconcepteinumiteivariabileil ingvisticeisauivariabileifuzzy.i
Pentruireprezentareaiacestoraiseifolosesciseturilei fuzzy,icareicapteazăidinipuncti
deivedereicantitativiinterpretareaicalitativăiaiter menilor.iJaponiaiesteiŃaraicuicelei
maiimulteisistemeifuzzyiimplementate,imaiialesiînid omeniileiurmăririiiproducŃieii
șiialivânzărilor.iDeiasemenea,imulteisistemeifuzzyi auifostiîncorporateiîniunelei
dintreibunurileideilargiconsum:imașiniideispălat,ic uptoareicuimicrounde,iaparatei
foto,iaparateideiaericondiŃionatișiipânăilainaveico smice.i
i Vomireveniiasuprailogiciiifuzzyiînicapitoluliurmăt or.i
S
S
1.3.5.SSistemeSșiSmașiniSinteligenteS
i
i1.3.5.1.SDeepSBlueS
S
DeepSBlue ,i uni computeri dei lai firmai IBMi carei joacăi șah,i l5ai î nvinsi pei
campionulimodialidinicaeaivreme,iGariiKasparov,iiîn icelebrulimeciiîni1997i.i
i
i
i
FiguraS1.3.2.SGarrySKasparovSjucândSșahSîmpotrivaSp rogramuluiS(mașinii)SDeepSBlue 28 S
S
S
1.3.5.2.SSistemeSdeStraducereSautomatăS
Sistemelei dei traducerei automate,i precumi SYSTRAN 29 ,i LingoSoft 30 i saui
LanguageiWeaver 31 isuntifolositeipeianumiteidomeniiirestrânse,idarire zultateleinui
seicomparăicuitraducereaiumană.i
1.3.5.3.SOpticalSCharacterSRecognitionS
Opticali Characteri Recognitioni (OCR) 32 i sunti sistemei inteligentei pentrui
recunoaștereaiscrisuluiideitiparisauideimână. 33 i
i
i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii i
28 ihttp://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligenc e ,i18.10.2008i
29 ihttp://www.systran.co.uk/ ii
30 ihttp://www.lingvosoft.com/ ii
31 ihttp://www.languageweaver.com/home.asp ii
32 ihttp://www.ocr.org.uk/index.html ii
33 ihttp://en.wikipedia.org/wiki/Optical_character_reco gnition ii

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i42 S
Note „SSSS1.3.5.4.SDENDRALS
S
Dendral 34 i esteiconsideratiuni sistemiexperti dei pionierat,i con ceputi pentrui
chimiști.i Dini Denrali aui derivati altei sisteme,i precu mi MYCIN,i MOLGEN,i
MACSYMA,iPROSPECTOR,iXCONișiiSTEAMER.i
i
1.3.5.5.SRoboŃiS
S
Uni roboti estei uni agenti inteligent.i Îni practică,i rob otuli estei uni sistemi
electro5mecanicisauidoariunisistemivirtual,icare,ip riniefecte,igesturiisauimișcări,i
executăiacŃiuniipentruicareiaifostiproiectaticaiage ntisauiagentitate.ii
MaiinouiseivorbeșteidejaideicoloniiideiroboŃii,icon stândiîntr5oimulŃimeidei
roboŃiisimpli,icareifuncŃioneazăidupăinișteiregulii simple,idariîmpreunăiproducioi
inteleigenŃăideitipiemergent.i
i
i
i
SSSSSSSSSSSSSSSFiguraS1.3.3.S RobotulSASIMOSînzestratSSSSSSSSSSSFiguraS1.3.4.SRob otulSKismetSS
SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSScuSsenzoriSinteligenŃi SpentruSSSSSSSSSSSS(cuSdeprinderiSsocialeSrudimenta re) 35 S
SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSaStreceSpesteSobsta coleS
SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS
i
i
1.3.6. ComputereSSPRAY:SprafSinteligent,SvopseaSinteligent ăS
i
Lai început,i conceptuli dei computerei SPRAYi ai apăruti c ai uni sistemi dei
reŃeleiînicareiacesteaiariputeaifii puseilai dispoziŃ iai utilizatorilori subi formăidei
dozeSdeSaerosoliS(cuSprafSsauSvopsea) ipentruiaifiiaplicateipeidiferiteiobiectei
pentruiaileimăriifuncŃionalitatea:imaterialeiauto5r eparante,ihaineiinteligenteietc.i
Stadiuli tehnologiciactualiîncăi nui permitei implement areai unoriastfeli deireŃele,i
dari principiilei dei miniaturizare,i controli descentra lizati șii auto5administrarei alei
sistemeloriSPRAYisuntiaplicateicuisuccesiînidomeniu lireŃelelorideisenzoriicui
auto5organizare,iformareiad5hoc:ireŃeleideidispozit iveimobile,ireŃeleideimicro5
computerei carei sei întindi pei oi suprafaŃăi dei câŃivai m etrii pătraŃi,i reŃelei dei
dispozitiveiconectateilaiInterneticareiacoperăisupr afeŃeimultimaiimari,icumiarifii
reŃeleleimetropolitaneiș.a.i
PrincipiileicomputereloriSPRAYisuntiaplicateiînitoa teidomeniileireŃelelori
cuiauto5organizare,ilaitreiinivele:ii
•sNivelSmicroscopic :icomputereiSPRAYiadevăratei(proiectuliSmartiDusti
dezvoltatilaiBerkeley 36 );ii
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiii i
34 ihttp://en.wikipedia.org/wiki/Dendral ii
35 ihttp://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligenc e ii
36 iSmartiDust,iAutonomousisensingiandicommunicationii niaicubicimillimeter;ion5line:i
http://robotics.eecs.berkeley.edu/~pister/SmartDust / i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i43 S
•sNivelS mediu :i computerei handheldi șii hainei inteligentei (wearable i
computers);ii
•sNivelS global :i calculi globali (oi infrastructurai distribuităi progr amabilă,i
disponibilailaiscaraiintregiiilumi).i
i
i
i
i
i
i
i
S
i
i
i
i
i
7
7
77777777777Test7de7autoevaluare:7
i
1. sRaŃionamentulilogic:i
iiiiiia.iSeimaiinumeșteișiiraŃionamentisimbolic.i
iiiiiib.iSeibazeazăipeiteoriailogico5matematicăicla sică.i
iiiiiic.iAnalizeazăimoduliînicareipotifiiderivateic unoștinŃeinoiidiniceleiexistente,i
iiiiiiiiiiînimodideductiv,ipeibazaiunorireguliideii nferenŃă.i
iiiiiid.iAnalizeazăicunoștinŃeleitrecute,iprezentei șiiviitoare.i
e.iToateirăspunsurileideilaiai÷d.i
i
2. sPrincipaleleifamiliiideimetodeiformaleideireprezent areisunt:i
iiiiiia.iReŃeleleisemantice.i
iiiiiib.iLogicileiterminologice.i
iiiiiic.iReprezentareaiorientataiobiect.i
iiiiiid.iGrafurileiconceptuale.i
e.iToateirăspunsurileideilaiai÷d.i
i
3.iCeleimaiicunoscuteitehniciidiniclasai calcululuiJevolutiv isunt:i
iiiiiia.iAlgoritmiiigenetici.i
iiiiiib.iStrategiileievolutive.iConcluzii:
Paradoxuli aproximăriii inteligenŃeii naturalei prini in teligenŃai
artificială:i Ceeai cei omuli facei maii ușori (dei exemplu :i recunoașterei
vizuală,i vorbire,i mers,i învăŃare)i –i ei maii greui dei i mitati prini
inteligenŃăiartificială;iiari ceeai cei omulifacei maii greui (dei exemplu:i
calculei matematice,i calculei simbolice,i memorare)i –i ei maii ușori dei
imitati prini inteligenŃăi artificială.i Celei maii bunei rezultatei îni IAi sei
obŃiniimitândiinteligenŃaiemergentăiaigrupuriloride ianimaleisociale.i
i
?? ??

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i44 S
Note „iiiiiic.iProgramareaigenetică.i
iiiiiid.iProgramareaievolutivă.ii
iiiiiie.iToateirăspunsurileideilaiai÷d.i
i
4.iAlgoritmiiigenetici:i
iiiiiia.iFolosesciprincipiiidinigeneticăinaturală.i
iiiiiib.iAuifostiinventaŃiifolosindimodeluliprocesu luiideiadaptare.i
iiiiiic.iOpereazăicuișiruriibinare.i
iiiiiid.iFolosesciunioperatorideirecombinareișiiunu lideimutaŃie.ii
iiiiiie.iToateirăspunsurileideilaiai÷d.i
i
5.iReŃeleleineuronale:i
iiiiiia. iiSeibazeazăipeianalogiaicuimodulideiorganizareiaisis temuluiinervosiumaniii
pentruiînmagazinareaiimplicităiaicunoștinŃelorișiip entruiefectuareaiunoriprocesei
deiînvăŃareișiigeneralizareiînicondiŃiiideiinformaŃ iiiincompleteisauiafectateidei
perturbaŃiiideirecepŃie. i
iiiiiib. iiSuntisistemeiparalele,idistribuite,icuicapacitateai deiaiînvăŃaipeibazăidei
iiiiiiiiiiiexemple. i
iiiiiic. iCaracterizeazăi ansamblurii dei elementei dei procesarei simple,i puternici
interconectateișiioperândiîniparalel,icareiurmăresc isăiinteracŃionezeicuimediuli
înconjurători într5uni modi asemănători creierelori biol ogicei șii carei prezintăi
capacitateaideiaiînvăŃa. i
iiiiiid.iiAuicaiprincipalăitrăsăturăicapacitateaide iai învăŃaJpeJbazăJdeJexemple ,iii
folosindu5seideiexperienŃaianterioarăipentruia5șiiî mbunătăŃiiperformanŃele.i
iiiiiie.iiiToateirăspunsurileideilaiai÷d.i
i
6.iiAgenŃiiiinteligenŃi:i
iiiiiia.iiSuntientităŃiiautonomei(programe,iroboŃii etc.)icareiachiziŃioneazăidateișii
cunoștinŃeișiiacŃioneazăipeibazaiacestora.i
iiiiiib.iiSuntiprogrameiadaptiveișiiautonome.i
iiiiiic.iiPotifacilitaiinteracŃiuneaiom5computer.i
iiiiiid.iOpereazăiînicadruliunuiimediuisoftwareicum iarifiisistemeleideioperare,iii
bazeleideidateisauireŃeleleideicalculatoare..ii
iiiiiie.iiPotifi:isimpliișiideitipi„fire5and5forget ”.i
i
7.iiSistemuliexpert:i
iiiiiia.iiEsteiuniprogramicareiurmăreșteiunigrupide icunoștinŃeipentruiobŃinereaiîni
acelașii modi cai șii experŃiii umanii ai rezultatelori des prei activităŃii dificili deii
examinatisauiexecutat.i
iiiiiib.i Arei cai principalăi caracteristicăi derivatăi dintr5oi bazăJ deJ cunoștinŃe ,iiiii
împreunăicui unJalgoritmJdeJcăutareJ specificimetodeiideiraŃionare.i
iiiiiic.iiTrateazăicuisuccesiproblemeipentruicarein uiexistăioisoluŃieialgoritmicăi
clarăi.i
iiiiiid.iiCuprindeioiarieilargăideidomeniiideiaplic abilitate.i
iiiiiie.iiToateirăspunsurileideilaiai÷d. i
i
/boxcheckbldii Răspunsuri:7 i
17–7a,b,c;772-7e;7737–7e;747–7e;7757–7e;767–7a÷e;777–7e.7
S

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i45 S
S
CAPITOLULS2 S
S
SOFTSCOMPUTINGS
S
S
i
i
i
i
i
i
i
i
i
S
2.1.SRaŃionamentSnuanŃat.SLogicăSfuzzy i
S
2.1.1.SGeneralităŃiSS
S
LogicaJ booleană i (binară,i bivalentă)i considerăi valoareai dei adevări a i
propoziŃiilor,idoariînitermeniidei adevăratJ (1)isaui fals i(0).ii
Dacăi propoziŃiaJ PJ esteJ adevărată ,i vomi notai valoareai dei adevări cu }
p=truth(P) ișiivomiavea:i
p=truth(P)=1 .J
Dacăi propoziŃiaJ QJ esteJ falsă ,i vomi notai valoareai dei adevări toti cu }
q=truth(Q) ișiivomiavea:i
q=truth(Q)=0 .J
Deci,i mulŃimeai valorilori dei adevări îni logicai boolea năi (Georgei Boole),i
este:i
B2={0,1}, JJ
undeisimbolurilei 0ișii 1inuiauineapăratioisemnificaŃieinumerică.i
PeimulŃimeaipropoziŃiiloricuivaloriideiadevăriîn nB 2iputemidefiniioperatoriii
NOT ,i AND ișii OR ,iastfel:i

===1Ptruth00Ptruth1PNOTtruth)( ,)( ,))( ( ,i
i
 = ==altfel11Qtruth0Ptruth0QPANDtruth,)( ,)( ,),( ( ,i
i
 = ==altfel10Qtruth0Ptruth0QPORtruth,)( ,)( ,),(( .i
Logicaibinarăiesteiguvernatăideidouăiprincipii:i
i
1) sPrincipiulJcontradicŃiei :i
0PNOTPANDtruth =))( ,( ( ișii
2)i PrincipiulJterŃuluiJexclus :i
1PNOTPORtruth =))( ,(( .iObiective:S
5sFamiliarizareai studenŃilori cui logicai neclasică,i car ei
utilizeazăiprincipiuliterŃuluiiinclus.i
5sÎnsușireainoŃiunilorilegateideimulŃimiișiilogicăifu zzy.i
5sÎnsușireai unori conceptei dei softi computing:i raŃionam enti
nuanŃat,i raŃionamenti probabilistici (reŃelei bayesien e),i
conexionismi (reŃelei neurale),i calculi evolutivi șii al goritmii
genetici.i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i46 S
Note „Deimulteioriiomulinuipoateirăspundeicategoricilaioi anumităiîntrebareidoari
cuiDAisauiNU,inuipoateipercepeiculorileidoariîniALB isauiNEGRU,inuipoatei
punei oi ștampilăi categoricăi dei BUNi saui RĂUi pestei ori cei obiect,i adicăi nui
întotdeaunaipoateiafirmaicategoricicăioipropoziŃiei esteiadevăratăi100%isauifalsăi
100%.ii
ParadoxulSluiSBertrandSRussel.S Într5oi localitatei existăi uni singuri frizeri carei
bărbiereșteipeitoŃiiceiicareinuiseibărbierescisingu ri.iPropoziŃiaiP:i„Bărbierulisei
bărbiereștei singur”i producei uni paradoxi îni logicai cl asică,i deoarece,i dacăi
bărbieruli nui sei bărbiereștei singuri ( 1PNOTtruth =)( ( ),i atunci,i eli bărbierindi pei
toŃiiceiicareinuiseibărbieresciisinguriiavemișii 1Ptruth =)( ,iadicăinuifuncŃioneazăi
principiulicontradicŃiei.i
Anticipândi logicai fuzzy,i acesti paradoxi poatei fii eli minati utilizândi
operatoriiifuzzyiNOT,iAND,iOR:i
FieipropoziŃiaiPicuivaloareaideiadevări p=truth(P )iîniintervalulicompacti[ 0,J1].i
Putemidefiniioperatoriiilogiciifuzzy:i
p1PNOTtruth −=))( ( ,i
), min()),( ( qp QPANDtruth = ,i
), max()),(( qp QPORtruth = .i
ÎniacesticontextuliparadoxuliluiiBetrandiRusseliest eieliminat.iFieipropoziŃiaiiP:i
„Bărbieruli sei bărbiereștei singur”i șii NOT(P):i „Bărbi eruli nui sei bărbiereștei
singur”.iAvem:i
pPtruthPNOTtrutht = = )( )( ( ,i
dari p1PNOTtruth −=))( ( ,i
decii 50pp1p .=⇒−= .i
Esteiclaricăioimanierăistrictăideievaluareiaivalori iideiadevăriaipropoziŃiilori
nuicoincideicuimodulimultimaiiflexibiliînicareigând escioameniiiînicondiŃiiidei
incompletitudineJ (informaŃiei incertăJ saui imprecisă ).iDacăisursaideiinformaŃie,i
instrumentuli dei măsurăisaui expertuli sunti completi si guri,i demnii dei încredere,i
informaŃiai estei certă ,i îni cazi contrari estei incertă.J Dacăi mulŃimeai valorilori
specificatei îni enunŃuli corespunzători conŃinutuluii i nformaŃieii estei neambiguu,i
informaŃiaiestei precisă .i
OSanecdotă 37 :SCumSșiBaSdatSseamaSSherlockSHolmesScăSlogicaSbooleanăS esteSbună,S
darSuneoriSinutilă.S „Cicăiînicoșuliunuiiaerostat,iluatideivântișiiceipi erdeaidiniînălŃime,i
sei aflaui Sherlocki Holmesi șii doctoruli Watson.i Călăto riii lui,i îni momentuli cândi
pierduserăioriceiorientare,iauizăritiuniom. S
5sDomnule,ispuneŃi5mi,ivăirog,imăcariaproximativ,iund eineiaflăm?i–iîntrebăiHolmes.i
5sDeiceiaproximativ,idomnule?iVăipotispuneiprecis.iVă iaflaŃiiînicoșuliaerostatului.i
Îniacestimomentioirafalăideivântizmuciiaerostatuliî nisus.ii
5sSă5liiainaibaideimatematician,i–ibolmojiiHolmes.i
5sSuntiuimit,icaideiobicei,i–ispuseiWatson,i–icumidei aŃiiaflat,icăiomuliacestaiesteiuni
matematician?i
5sPăi,ifaptuliesteievident,i–iziceiHolmes,i–irăspunsu liluiiesteipeicâtideiexact,ipeiatâtișii
deiinutil.”i
Pei vremeai cândi Siri Arthuri Conani Doylei l5ai creati șii l5ai utilizati pei
detectivuli fictivi Sherlocki Holmesi (sf.i sec.i XIXi 5i î nceputuli sec.i XX)i îni
rezolvareai unori problemei criminalisticei întortochea tei (dei regulă,i îni cazuli
crimelori urmelei sei ascund,i decii sei lucreazăi cui adev ări parŃial,i informaŃiii
incompletei șii inexacte),i singurai logicăi pei carei oi u tilizaui matematicieniii erai
logicai clasicăi (binară,i booleană,i aristotelică),i cu i ajutoruli căreiai sei puteaui
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiii i
37 ihttp://math.ournet.md/distractiva/umor/umor.html ii

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i47 S
rezolvai doari PROBLEMELEi BINEi PUSE,i cui datei certe,i p recise,i carei nui
tolereazăiinexactitatea.iDeimulteioriiînsăiunirăspu nsiprecisilaioiproblemăinuinei
esteideiniciiunifolos.i
Esteiclaricăioimanierăistrictăideievaluareiaivalori iideiadevăriaipropoziŃiilori
nuicoincideicuimodulimultimaiiflexibiliînicareigând escioameniiiînicondiŃiiidei
incompletitudineJ (informaŃiei incertăJ saui imprecisă ).i Dacăi sursai dei informaŃie,i
instrumentuli dei măsurăi saui expertuli sunti completi si guri,i demnii dei încredere,i
informaŃiai estei certă ,i îni cazi contrari estei incertă.J Dacăi mulŃimeai valorilori
specificatei îni enunŃuli corespunzători conŃinutuluii i nformaŃieii estei neambiguu,i
informaŃiaiestei precisă .J
i
2.1.2.SLogicaSfuzzyS i
S
LogicaSfuzzy i (Fuzzyi Logic,i Zadeh,i 1973)i estei oi logicăi nuanŃată, i non5
aristotelică.ii
„Eui nui sunti matematician,i sunti inginer”,i ai sublinia ti părintelei Logiciii
Fuzzy ,SLotfiiA.iZadeh 38 i(n.i1921),ilaiconferinŃaiICCCCi2008 39 .i
i

LotfiSA.SZadehSSlaSICCCCS2008S
i
Lotfii A.i ZADEHi estei profesori lai Catedrai dei Computer i Sciencei dini cadruli
DepartamentuluiiEECSialiUniversităŃiiidiniCaliforni a,iBerkeley.iÎniplus,iesteidirectoriali
BISCi(BerkeleyiInitiativeiiniSoftiComputing).iLotfi iA.iZadeh,ideiformaŃieiiniŃialăiinginer,i
estei absolventi ali UniversităŃiii dini Teheran,i MITi și i ali UniversităŃiii dini Columbia.i S5ai
afirmatipriniviziteilaiInstitutulipentruiStudiiiAva nsate,iPrinceton,iNJ;iMIT,ilaboratoareidei
cercetareiIBM,iSaniJose,iCA;iSRIiInternational,iMen loiPark,iCA;ișiilaiCentrulideistudiiiai
limbilorișiiinformaŃiei,iStanfordiUniversity.i
Lai început,i principalai sai preocuparei ai fosti îni anal izai sistemelor,i analizai deciziilori șii
sistemei informaŃionale.i Îni prezent,i profesoruli Zade hi nui maii predăi lai catedră,i dari
călătoreștei multi pei lai diversei conferinŃei șii congre sei dini lumeai întreagă,i i undei prezintăi
cercetărileisaleilegateideilogicaifuzzy,icalculibaz atipeicuvintei(wordicomputing)i șiisofti
computing,i carei îmbinăi logicai fuzzy,i reŃelei neurona le,i programareai evolutivăi șii
raŃionamentuli probabilistic.i Principiuli dei bazăi îni "softi computing"i estei că,i îni general,i
soluŃiileiceleimaiibuneipotifiiobŃinuteiprinicombin areaimetodologiiloriconstitutiveialeisoft5
computing5ului,i decâti prini folosireai uneii singurei m etodologii.i Lotfii A.i Zadehi estei
membruialiIEEE,iAAAS,iACM,iAAAIișiiIFSA.iEste,ideia semenea,imembruialiAcademieii
NaŃionalei dei Ingineriei șii Membrui străini ali Academie ii dei ȘtiinŃei Naturalei dini Rusia.i Ai
primitimedaliileiIEEEiEducation,iIEEEiRichardiW.iHa mming,imedaliaideionoareiIEEE,i
medaliaiASMEiRufusiOldenburger,imedaliaiB.iBolzanoi aiAcademieiideiȘtiinŃeidiniCehia,i
medaliai thei Kampei dei Feriet,i premiuli AACCi Richardi E .i Bellmani Centrali Heritage,i
premiuli Grigorei Moisil,i premiuli Honda,i premiuli Okaw a,i premiuli AIMi Informationi
Science,i premiuli SOFTi Scientifici Contributioni Memor iali ali societăŃiii japonezei pentrui
Teoriai Fuzzy,i medaliai IEEEi Millennium,i premiuli ACMi 2000i Alleni Newell,i precumi șii
alteipremiiișiidoctorateionorifice.iAipublicatilucr ăriipeioigamăivariatăideisubiecteilegatei
deiconcepŃia,iproiectareaișiianalizaisistemeloriinf ormaŃionaleiinteligente,ișiiesteimembrui
înicomiteteleieditorialeiaipestei50ideirevisteideis pecialitate.i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii i
38 ihttp://www.cs.berkeley.edu/~zadeh/ ii
39 ihttp://www.iccc.univagora.ro ii

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i48 S
Note „Uni tipi dei logicăi neconvenŃională,i premergătoarei log iciii dei tipi fuzzy,i ai
apărutiîncăidini1920,ifiindipropusăideimatematician ulipolonezi JanJŁukasiewicz i
(187851956)i(aceastăilogicăiiaiîniconsiderareitreii valoriideiadevăr) .i ContribuŃiii
deosebiteiîniacestidomeniuiaiavutișiilogicianulirom âni GrigoreJC.JMoisil i(19065
1973)i șii continuatoriii săi:i Georgei Georgescu,i Sergi ui Rudeanu,i Afroditai
Iorgulescui,iGheorgheiNadiuișiialŃii.i
LogicaJbinară i(Boole)iesteiredatăiastfel:i {}1 ; 02=L .i
Îni logicaJ trivalentă i (Łukasiewic z):i {}1 ;21; 03=L i estei prezentăi șii
apartenenŃai dei valoarei mediei 21
3=µ ,i cui semnificaŃiai dei apartenenŃăi
îndoielnicăilaimulŃimeaideireferinŃă.i
Îni logicaJ polivalentă i survinei necesitateai interpretăriii uneii mulŃimii dei
valorii logice,i sprei exemplu,i { }1 ;32;31; 04=L ,i logicaJ tetravalentă i ai căreii
interpretareieste:i
1. 0J–Jfals;J
2. 1/3J–JnuJneapăratJfals;J
3. 2/3J–JnuJneapăratJadevărat;J
4. 1J–Jadevărat.J
Literaturaiciteazăioilogicăideidetaliu,i logicaJendecadenară :i
{ }1 ; 9 , 0 ; 8 , 0 ; 7 , 0 ; 6 , 0 ; 5 , 0 ; 4 , 0 ; 3 , 0 ; 2 , 0 ; 1 , 0 ; 011=L iiiiiiii
aleicăreiielementeiauiurmătoareaisemnificaŃie:i
1. 0kfals;J
2. 0,1kpracticJfals;J
3. 0,2kaproapeJfals;J
4. 0,3kdestulJdeJfals;J
5. 0,4kmaiJmultJfals,JdecâtJadevărat;J
6. 0,5kniciJadevărat,JniciJfals;J
7. 0,6kmaiJmultJadevăratJdecâtJfals;J
8. 0,7kdestulJdeJadevărat;J
9. 0,8kcaJșiJadevărat;J
10. 0,9kpracticJadevărat;J
11. 1kadevărat.J
Aceastăiultimăiscalăi–conformiexperŃilori5isetuliac estori11inivelei(valorii
logice)i oferăi suficientei informaŃiii pentrui oi modela rei dei înalti niveli dei
flexibilitate.i
Unimodeli maii puŃiniextins,i daricareisei dovedeșteiai fii uniinstrumentidei
modelareipractică,imaiialesiînicazulisistemeloriteh nice,iestei logicaJheptenarăJ
(septuatenară) :i
{ }1 ;65;64;63;62;61; 07=L ,i
elementelorisaleifiindu5leiasociatăisemantica:i
1. 0knesatisfăctorJ
2. 1/6kaproapeJnesatisfăcătorJ
3. 2/6kpuŃinJsatisfăcătorJ
4. 3/6ksatisfăcătorJ
5. 4/6kbineJ
6. 5/6kaproapeJfoarteJbineJ
7. 1kfoarteJbine.J
i
i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i49 S
Uni suporti teoretici valorosi carei trateazăi incompletitudinea i estei teoriaJ
mulŃimilorJfuzzy „introdusăiîni1965ideiLotfiiA.iZadehi[Zad65].ii
TeoriaimulŃimilorifuzzyiseiutilizeazăiîniurmătoarel eiscopuri:ii
•sModelareaJincertitudinilor i–incertitudineaipoateifiimodelatăiprinidiferitei
teorii,i îni funcŃiei dei cauzelei incertitudinii,i dei ti puli șii dei cantitateai
informaŃiiloridisponibileietc.iTeoriaimulŃimilorifu zzyieste,iîniacestisens,i
unaidintreimetodeleicareipotifiiutilizateipentruiai modelaidiferiteitipuriidei
incertitudini,iînidiferiteicircumstanŃe;ii
•sGeneralizare „–imodeleleisiimetodeleiclasiceisunt,iînimodinormal, ibazatei
pei logicai bivalentă.i Adesea,i aceastăi abordarei nui su rprindei adecvati
realitatea.iTeoriaimulŃimilorifuzzyiaifostiutilizat ăicuiprecădereiîniscopuli
relaxăriiisauialigeneralizăriiimetodeloriclasice,id eicaracteruligradual;ii
•sSimplificare „–i tehnologiai fuzzyi sei utilizeazăi îni scopuli reduceri ii
complexităŃiii datelori lai unigradiacceptabil,ifiei pr ini variabileilingvisticei
sauiprinianalizaifuzzyiaidatelor;ii
•sProcesareaJ cunoașterii i –i îni raŃionamentuli aproximativ,i cuvintelori sii
propoziŃiilori lii sei atașeazăi sensuri.i Motoruli dei in ferenŃăi nui proceseazăi
simboluri,iciiexpresiiilingvisticeicuiunianumeisens .ii
Tehnologiaifuzzyi ai fosti aplicatăi îni multei dini probl emelei tradiŃionale,iiari
recent,i ai fosti aplicatăi îni domeniii ca:i tehnologiai i nformaŃiei,i telecomunicaŃii,i
controlulitraficuluiișiiînisistemeleienergetice.ii
S Astfelideiscaleideiierarhizarei(apartenenŃă)iînirap orticuioianumităimulŃimei
poti fii dei tipi liniari saui neliniar;i dei asemenea,i îni variantai non5crispi sei preferăi
scalelei neliniarei carei conŃini uni niveli (funcŃiei dei apartenenŃă)i dei mijloc:i 0,5.i
Referitori lai valorilei dei adevări (funcŃiilei dei apart enenŃă)i inclusei îni intervaluli
[]1 ; 0,i acesteai nui poti fii interpretatei cai probabilităŃi;i estei necesari ai sei facei
distincŃiai întrei conceptuli dei aleatorismi ( randomness )i șii punctuli dei vederei ali
logiciii nuanŃatei (fuzzy),i fuzzyness .i Valorilei dei adevări nui aui semnificaŃiai unori
numereireale,ioperaŃiileideisumă/înmulŃireineavândi sens.i
Îni1973iLotfiiA.iZadehiaiextinsiteoriaiposibilităŃi iiîntr5unisistemiformalidei
logicăi matematică.i Sistemuli săui permiteai extinderea i valoriii dei adevări ai uneii
propoziŃiiilaitoateinumereleirealeidiniintervaluli[ 0,1].iUninumăridiniacestiintervali
eraiinterpretatidrepti posibilitateaJ caipropoziŃiaiconsideratăisăifieiadevăratăisaui
falsă.i Acestei cercetării aui dusi lai apariŃiai teorieiJ posibilităŃii ,i oi tehnicăi dei
raŃionamenti îni condiŃiii dei inexactitate.i Dei asemene a,i ai adusi îni discuŃiei
modalităŃileideilucruicuitermeniinuanŃaŃiiaiilimbaj uluiinatural.iAcestiinstrumenti
dei reprezentarei șii manipularei ai termenilori nuanŃaŃi i sei numeștei logicaJ fuzzy .i
Logicai tradiŃionalăi considerăicăi uni obiecti poatei ap arŃinei saui nui uneii mulŃimi.i
Logicai fuzzyi permitei oi interpretarei maii flexibilăi a i noŃiuniii dei apartenenŃă.i
Astfel,imaiimulteiobiecteipotiaparŃineiuneiimulŃimi iînigradeidiferite.ii
TeoriaimulŃimilorifuzzyișiiconcepteleifuzzyiauiapăr utidini necesitateaJdeJaJ
exprimaJ cantitativJ mărimiJ imprecise .i Deșii existăi numeroasei ramurii alei
matematiciiimaiivechiidecâtiteoriaifuzzy,icareiseio cupăicuistudiuliproceseloridei
naturăialeatoare:iteoriaiprobabilităŃilor,istatisti caimatematică,iteoriaiinformaŃiei,i
totușiinuiseipotifaceisubstituŃiiiîntreiacesteaișii teoriaimulŃimilorifuzzy.iExistăioi
distincŃiei întrei teoriaJprobabilităŃii i (carei trateazăi incertitudineaJstochastică )i șii
teoriaJposibilităŃii i(careitrateazăi incertitudineaJepistemică ).ii
Incertitudineaistochasticăipoateifiimodelatăifoarte iușoricuiajutoruliteorieii
probabilităŃiloricondiŃionatei(bayesiene),iteorieia plicabilăiîniaceleisituaŃiiiînicarei
evenimenteleisuntibineiprecizate,idariapariŃiailori esteiincertăidinicauzai lipseiJdeJ

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i50 S
Note „informaŃie .i Interesuli privindi calcululi probabilităŃilori îni si stemelei experti ai
crescutimultidupăisuccesuliremarcabiliobŃinutiînisi stemuliinteligentiMYCIN.i
Înicazuliincertitudiniiiepistemicei(subiective),ipr obabilităŃileinuimaiipotifii
aplicateidinicauzailipseiideiinformaŃii.iPriniurmar e,is5aiîncercatidezvoltareaialtori
teoriiicareisăimodelezeiincertitudineaiepistemică.i Printreiacesteaiseinumărăișii
teoriaJ posibilităŃii i șii teoriaJ evidenŃei .i Oi primai abordarei ai incertitudiniii
epistemiceioireprezintăiteoriaiposibilităŃii,ipreze ntatăipentruiprimaidatăideiLotfii
Zadeh.iUnulidintreiconcepteleiprincipaleialeiteorie iiposibilităŃiiiestei distribuŃia i
acesteia.iPunctulideiplecareil5aireprezentatinoŃiun eaidei restricŃieJfuzzy .iPentruiai
înŃelegeiceiesteiaceasta,isăineiimaginămiunigeamant anicuipereŃiielasticiișiiunuli
inelastic.iPentruicelicuipereŃiitari,ivolumuliacest uiaiesteioivaloareiunică,ibinei
stabilită.iPentruicelicuipereŃiielastici,ivolumulid epindeideigradulideiînghesuireiali
obiecteloriîniacesta.iAcestigradideiînghesuireipoat eifiifoarteibineireprezentatidei
oifuncŃieisimilarăifuncŃieiideiapartenenŃăiaiuneiim ulŃimiifuzzy.iAstfelidistribuŃiai
posibilităŃiii(vaifiinumericiegalăicuifuncŃiaideiap artenenŃăiaiuneiimulŃimiifuzzyi
(restricŃieJfuzzy ),iavândiînsăioiinterpretareidiferită.i
Pentrui ai ilustrai diferenŃai dintrei distribuŃiai posib ilităŃiii șii distribuŃiai
probabilităŃii,iZadehineioferăiuniexempluifoarteico ncludent:i
“HansJ mănâncăJ xJ ouăJ laJ miculJ dejun.J DistribuŃiaJ pos ibilităŃiiJ poateJ fiJ
interpretatăJcaJoJmăsurăJaJușurinŃeiJcuJcareJHansJm ănâncăJxJouă,JînJtimpJceJ
distribuŃiaJprobabilităŃiiJseJobŃineJînJurmaJobserv ăriiJluiJHansJlaJmiculJdejun,J
întrkoJanumităJperioadăJdeJtimp,JînJscopulJsurprind eriiJfrecvenŃeiJcuJcareJHansJ
mănâncăJxJouă ”.ii
Priniproiectareaideiinstrumenteicareisăifacilitezei sauisăifacăimaiieficientăi
modelareai problemelori complexei cui ajutoruli tehnolog ieii fuzzy,i număruli șii
dimensiuneaiarieiideiaplicabilitateiaiacesteiitehno logiiiauicrescutirapid.ii
S
2.1.3.SMulŃimiScrisp.SMulŃimiSfuzzyS
S
Pornindi dei lai concepŃiai clasicăicui privirei lai mulŃi mei șii elementi ali uneii
mulŃimi,i sei poatei susŃineicăi noŃiuneai dei mulŃimeifu zzyi reprezintăi oi abordarei
dintr5uni unghii diferiti ai conceptuluii dei mulŃime,i ma ii precis,i între JapartenenŃa i
unuiielementilaioimulŃimeișii nonapartenenŃă iexistăioiserieideisituaŃiiitranzitorii,i
deinaturăicontinuă,icaracterizateideiașainumiteleig radeideiapartenenŃă.i
MulŃimiScrisp.S Vominumi SmulŃimeJcrisp SoimulŃimeiclasică,ideitipiCantor.i
Fiindidatiuniuniversi UișiioimulŃimei Aipropriei(nevidăișiineidenticăicui U)idini
acesti univers.i Oipartei dinielementelei luii Ui aparŃini cui certitudinei luii Aișii oiai
douaiparteideimembriiluiiUinuiaparŃiniluii A.iDistincŃiaidintreiceleidouăicategoriii
5i ceai ai membrilori șii nemembrilori –i estei exclusivă.i Procesuli prini carei sei
defineștei proprietateaJdeJapartenenŃă ilaimulŃimeai AiesteievidenŃiatideifuncŃiai
caracteristicăiaimulŃimiii Ai(peioivominumi JfuncŃiaJdeJapartenenŃăJ șiioivominotai
cu Aµ):i
Fiei Uyx∈, :i
Dacăi Ax∈,ivomiscriei ()1=xAµ ;i
iiiiDacăi Ay∉,Svomiscriei ()0=yAµ .S
RezultăicăimulŃimeaivalorilorifuncŃieiideiapartenen Ńăiîniuniversuli UJ este:i
}
{ }10 UAnot
A ; )( ==µ µ .i
Procesuli de Jfuzzyficare i constituiei obiectivuli uneii concepŃiii caracterizate i
printr5oi capacitatei marei dei adaptabilitatei șii flexi bilitatei îni modelareai unori

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i51 S
concepteivagi,iimprecise,iaiunorisituaŃiiiînicareiu nielementipoateiaparŃineiuneii
mulŃimiicuigradeideiapartenenŃă Sdiferite.ii
S
DefiniŃiaS1. i Fie J XJ universuli discursuluii (mulŃimeai dei referinŃă),i cui e lementei
notatei cui x.i Oi mulŃimeJfuzzyJ(vagă)JA i îni Xi estei caracterizatăi dei o SfuncŃieJdeJ
apartenenŃăJ )(xAµ ,icareiasociazăifiecăruiielementi xiuni gradJdeJapartenenŃă Slai
mulŃimeai A:iii ].1 , 0 [ : )( →XxAµ i
Deci,i mulŃimeaJfuzzyJA iesteidescrisăipriniperechiiordonateideielementeicu plateicui
gradulilorideiapartenenŃă:i
}. /))(,{( XxxxAA ∈ =µ i
DacăiXiesteioi mulŃimeJfinită i } …,,,{2 1 nxxxX= ,iatunciiseimaiifoloseșteideimultei
oriinotaŃiaisimplificată:i
./ … / /2 2 1 1 nnx x xA µ µ µ ++ + = i
ExemplulS1: iFieiuniversulidiscursului:i S
UJ =imulŃimeaicadrelorididacticeidiniUniversitateai„Au reliVlaicu”idiniAradi
(UAV)șiifieii
DJ =imulŃimeaicadrelorididacticeicuititluliștiinŃifici deidoctoridiniUAV.i
Ti=imulŃimeaicadrelorididacticeitinereidiniUAV. S
S
Di estei oi mulŃimei crisp,i adicăi putemi împărŃii listai di ni Ui îni modi clar,i
neechivoc,i dihotomic,i îni douăi părŃi:i cadrei carei apa rŃini luii Di șii cadrei carei nui
aparŃiniluii D.i
NuiacelașiilucruiîliputemifaceicuimulŃimeai T,J careiesteioimulŃimeifuzzy,i
deoarece.i„tinereŃea”iesteioinoŃiuneiimprecisă,inef iindiclaridelimitată.iUniasistenti
Aidei25ideianiiîliputemiîncadraiîni T,iiariuniprofesori Pidei64ideiani,iînipraguli
pensionării,iîliputemiexcludeidini T.iDariceifacemicuiunilectori Lidei30iideianiisaui
cuiconferenŃiari CJ dei40ideiani?i
Naturali estei cai săi lei asociemi diversei gradei dei apar tenenŃăi lai T,i cai dei
exemplu:ii
Ti=i{ A/1;JL/0.8;JC/0.5;J…,JP/0 },i
undeifiecareielementialimulŃimiiifuzzyiesteirepreze ntaticaiunicuplu:ii
<elementJdinJU >/i< gradJdeJapartenenŃăJlaJT >.i
Valorilei 0i șii 1i reprezintăi celimaii mici și,i respectivi celimaii marei gradi dei
apartenenŃăilaii Aialiunuiielementi x∈JX .ii
ÎnisensiZadeh,ioimulŃimeipentruicareioidelimitareie videntăiîntreiextremelei
aparŃineknuJaparŃine iesteiexprimatăigradual.i
Oricarei mulŃimei caracterizatăi dei oi „frontieră”i dei s eparaŃiei ”vagă”i
reprezintăioimulŃimeifuzzy.i
S
ExemplulS 2.S Fiei Ui universuli discursuluii dati dei universuli înălŃimilor i unori
persoanei șii săi notămi cui IJ mulŃimeaJ oamenilorJ înalŃi .i Putemi admite,i prini
convenŃie,i căi subi înălŃimeai dei 150i cmi omuli nui estei înalti (graduli luii dei
apartenenŃăilai IJ estei0),iiaripestei180icmiesteicuisiguranŃăiînalti( graduliluiidei
apartenenŃăi lai IJ estei 1).i Aicii avemi îni discuŃiei oi variabilăi imprecis ă,i variabilai
lingvisticăi„înalt”.ii
i i
Dacăiluăm,ideiexemplu,ioameniiicuiînălŃimileidateid eiX=i{ 200,J178,J170,J160,J
140 }ișiistabilimigradeleideiapartenenŃăicuisemnificaŃi a:ioipersoanăicuiînălŃimeai
dei200iaparŃineiluii IJ 100%,ioipersoanăidei178icmiaparŃineiluii IiîniproporŃieidei
90%,ioipersoanăidei170icmiaparŃineiluii IJ îniproporŃieidei50%,ioipersoanăidei160i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i52 S
Note „cmiaparŃineiluii IiîniproporŃieidei20%,iiarioipersoanăidei140icmiapar Ńineiluii Iiîni
proporŃieidei0%,iputemiscrie:i
I={ 200/1,J178/0.9,J170/0.5,JJ160/0.2,J140/0 }S
sauiuneoriiseiscrieiastfel:i
01402016050170901781200I / ,/ ,/ ,/ / + + + + = .i
i
i
2.1.4.SSubmulŃimiSfuzzySSS
i
FieiunisistemideireferinŃăi(univers)i UidefinitideimulŃimea:i
{ }gfedcbaU ,,,,,,= S
OisubmulŃimeicrispi { }gfdcbA ,,,,= ,Sinclusăiîniacestiuniversi UA⊂poatei
fiireprezentatăicaioimulŃimeifuzzyicaiînifig.i2.1.1 .i
i
i
FiguraS2.1.1.SMulŃimeaScrispSASreprezentatăScaSoSmu lŃimeSfuzzyS
i
șiiaicăreiiinterpretareiesteiurmătoarea:i
AgAfAeAdAcAbAa ∈∈∉∈∈∈ ∉ ; ; ; ; ; ; S
RezultăicăiunianumitielementialiluiiUiaparŃineisauinuisu bmulŃimii SUA⊂.S
Așadar, []1 ; 0=Aµ .iÎnicazuli {}1 ; 0=Aµ imulŃimeaifuzzyidegenereazăiîntr5oi
mulŃimeicrisp.i
i Conceptulidei submulŃimeJfuzzy iconstăiîniaiadmiteicăiunielementi xipoatei
aparŃinei sistemuluii dei referinŃăi cui oi valoarei []10x ;)(∈µ ;i sprei exemplu,i fiei
submulŃimeaiB,ilaicareielementeleiaparŃinicuigradeidifer iteidiniintervaluli[0,1],i
așaicumiseiprecizeazăiînitabelulideimaiijos:i
i
S
FiguraS2.1.2.SMulŃimeaSfuzzySBS
i
Acestilucruiseimaiipoateiscrieiastfel:i
=B{x/ µ(x)}={a/0.4,Jb/0.6,Jc/0.2,Jd/0.8,Je/0,Jf/1,Jg/0.9 }ii
sauii
JJJJJJJJJBJ=Ja/0.4J+Jb/0.6J+Jc/0.2J+JJd/0.8J+JJe/0J +Jf/1J+Jg/0.9 .i
DefiniŃiaS2.S FieiAJ oisubmulŃimeifuzzyiaiuniversuluiideidiscursi X.iSeinumeștei
suportulJluiJA ,isubmulŃimeaistrictăiailuii X, inotatăi supp(A) ,ialeicăreiielementeiaui
gradeideiapartenenŃăi nenule iîniA:ii
supp } 0)(/ {)( > ∈= xXxAAµ .i
DefiniŃiaS3.S Fiei AJ oisubmulŃimeifuzzyiaiuniversuluiideidiscursi X.iSeinumeștei
înălŃimea Sluii AiceaimaiimareivaloareiaifuncŃieiideiapartenenŃă:i
)( sup)( x AhA
Xxµ
∈= .i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i53 S
DefiniŃiaS4.S Fiei AJ oisubmulŃimeifuzzyiaiuniversuluiideidiscursi X.iAiseinumeștei
normală ,SdacăiareiînălŃimeaiegalăicui1,iiariînicazicontrariseinumeș tei subnormală. S
DefiniŃiaS5.S Fiei AJ oi submulŃimeifuzzyi ai universuluiideidiscursi X.iSei numeștei
nucleulJ luii AisubmulŃimeaistrictăiailuii X,inotatăi n(A) ,ialeicăreiielementeiauigradei
deiapartenenŃăi unitare iîni A:ii
n } 1)(/ {)( = ∈= xXxAAµ .i
S
2.1.5.SRelaŃiiSîntreSmulŃimiSfuzzyS
i
DefiniŃiaS6.S Fiei AJ șii BidouăimulŃimiiaiuniversuluiideidiscursi X.ii
Spunemică:ii
S a)S Xxx x BAB A ∈∀ ≤ ⇔⊂ ),( )(µ µ S(AiesteisubmulŃimeiailuiiBisauiAi
esteiinclusăiîniB);i
S b)S Xxx x BAB A ∈∀ = ⇔= ),( )(µ µ .i
ObservaŃie.S Într5oiaccepŃiuneimaiiimprecisă,iseipoateiconsideraicăi douăimulŃimii
fuzzyisuntiegale,idacăii
Ux x xB A ∈∀≤ − , )( )( ε µ µ ,ii
undei εireprezintăioiabatereiadmisibilă,iacceptabilăidinipunctid eivedereipractic.i
Înisistemulinon5finitiRioisubmulŃimeifuzzyialeicăreiielementei x„auifuncŃiilei
deiapartenenŃăii µ(x) Sesteiprezentatăiînifigurai2.1.3.i
S
S
FiguraS2.1.3.SSubmulŃimeSfuzzySînSRS
S
2.1.6.SNumereSfuzzyS
S S
Întâlnimi frecventi situaŃiii îni carei suntemi nevoiŃii săi folosim i expresiii
impreciseipentruiexprimareaiunorinumere,icumiarifi:iapr oximativi10;icircai100;i
aproapei0;iînijuridei25.i
AstfelideinumereileiputemireprezentaicaisubmulŃimiifuz zyialeinumerelori
realeișiipeicareileivominumii numereJfuzzy ,icuicondiŃiaicaifuncŃiaideiapartenenŃăi
săifieiconvexă,icontinuăișiicuisuportimărginit.i
i
DefiniŃiaS7.S Uninumărifuzzyi FiesteioisubmulŃimeifuzzyiainumerelorireale,idacăi
funcŃiai dei apartenenŃăi Fµi estei convexă,i continuăi șii arei suportuli suppJ (F) i
mărginit.i
Logicaifuzzyiutilizeazăifrecventi numereJfuzzyJtriunghiulare i(T)i șiJnumereJfuzzyJ
trapezoidale i(P),iredateiastfeliînifigurilei2.1.4ișii2.1.5.i
i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i54 S
Note „
i
FiguraS2.1.4.SNumărSfuzzyStriunghiularS( T)S
S
Pentrui numerelei fuzzyi triunghiularei dei intervali TJ =i ( )3 2 1,,aaa 5ifuncŃiaJ deJ
apartenenŃăJtriunghiulară Sesteidatăide:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii ()
( )
( )
( )


≥ =≤≤−−=≤≤−−=≤ =
3 T3 2
233
T2 1
121
T1 T
ax 0xaxaaaxaxaxaaaaxxax 0x
,,; ,; ,
µµµµ
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.1)i
Dacăinotămicu:i
•scJ=Ja 2JcentrulJnumăruluiJtriunghiularJfuzzy;J
•s1 12 acaa −=−=α iabatereailaistânga; J
•s caaa323 −=−=β iabatereailaidreapta, J
puteminotainumărulifuzzyitriunghiularideicentruicișiiabater ilei βα,,irespectiv,i
TJ =i ( )β α + −ccc ,, .i
i Îniacesticaz,ifuncŃiaideiapartenenŃăiseipoateiscrieii
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii



+≤<−−≤≤−−−
=
altfel0cxccx1cxcxc1
xT
,,,
)( ββαα
µ ,iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.2)i
ceeaiceiexprimăifaptulicăinumărul Jx iesteiaproximativi c,iiarii
( )3 2 1,,aaa =i ( )β α + −ccc ,, iseinumeșteitripletaideiîncredere.i
Sei vedei ușori căi funcŃiai dei apartenenŃăi estei convexăi și i continuă.i Avemi șii
supp ) , ()( βα+−= ccT ,icareiesteioimulŃimeimărginită.i
Îni cazuli numerelorJfuzzyJtrapezoidale i dei intervali [] ( )4 3 2 1 ;;; aaaa 5SfuncŃiaJdeJ
apartenenŃăJtrapezoidalăJ esteidatăidei(2.1.3):i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii ()
( )
( )
( )
( )


≥ =≤≤−−=≤≤ =≤≤−−=≤ =
4 P4 3
344
P3 2 P2 1
121
P1 P
ax 0xaxaaaxaxaxa 1xaxaaaaxxax 0x
,,,; ,; ,
µµµµµ
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.3)i
i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i55 S
S
FiguraS2.1.5.SNumărSfuzzyStrapezoidalS( P)S
[] ( )4 3 2 1 ;;; aaaa SBStripletăideiîncredere S
[]3 2;aaSBSsubintervalideimaximăiîncredere S
i
Logicaifuzzyiutilizeazăifrecventinumereleifuzzyitriunghiul are.i
S
ExemplulS1:SS Fiei variabilai Ra∈i niveluli dei temperaturăi carei caracterizează5
printrei multei altele5stareai dei conforti dintr5oi locuinŃăi șii ()kTaµ i funcŃiilei dei
apartenenŃăialeidiverselorivaloriialeitemperaturiiilaivaloarea iambientalăiceaimaii
favorabilăi–ifieiaceastai Copto25=θ BSfigurai2.1.6. S
S
S
FiguraS2.1.6.SNumărulSSfuzzyStriunghiularS(T)S
i
Nivelulioptimideitemperaturăiestei Copto25=θ ,i ()xTµ i5ifuncŃiileideiapartenenŃăi
lainivelulioptimialeicelorlalteivaloriialeitemperaturii. S
ApartenenŃai niveluluii dei temperatură S Co10+=θ lai valoareai optimăi
ambientalăi Copto25=θ iseideduceiconformirelaŃieii(2.2): S
( )()
( )( )50C10525510C10T ,= +=⇒−−−−= +=o oθµ θµ .S
Deiasemenea,i
( ) ( )3330C3525403540C35T ,= +=⇒−−= +=o oθµ θµ .i
Universuli lingvistici propusi pentrui diverselei valorii alei tempe raturiii
[ ]C405o+−∈ ; θ ieste:i
i
i
i
i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i56 S
Note „i
i
i
Îni cazuli numerelori fuzzyi trapezoidalei ( P)i sei considerăi subintervalulJdeJ
maximăJ încredere „[ ]CCo o25; 20+ + ,i căruiai îii corespundei subintervalulJ deJ
maximăJprezumŃie ,„ 1=α„5ifigurai2.1.7.i
J
i
FiguraS2.1.7.SNumărulSfuzzyStrapezoidalS( P)S
J
SubintervalulJdeJmaximăJîncredere ()miSIJesteJ [ ]CCo o25; 20+ + J
MPαkJnivelJdeJmaximăJprezumŃieJ 1=αJ
S
ExemplulS2:S Fiei Co37=θ ,ifuncŃiaideiapartenenŃăivaifii–iconformi(2.1.4):i
SSSSSSSSSSSSSSSSS ( ) ( )2 , 0 372540374037 = += ⇒−−= += C Co oθµ θµ SSSSSSSSSSSSSSSS iii(2.1.4)i
S
AlteSmodeleSaleSfuncŃiilorSdeSapartenenŃăS
FuncŃieSdeSapartenenŃăSdeStipSparabolic i–ifigurai2.1.8.i
i
S
FiguraS2.1.8.SFuncŃieSdeSapartenenŃăSdeStipSparabol icS
(D)iaxăideisimetrie „

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i57 S
i
ExpresiaideicalculiaifuncŃieiideiapartenenŃăieste:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii ( )2
1 3241



−−−=aaaxxµ iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.5)i
ExemplulS3:S
i Seiconsideră:i 573
2
31=⇒

==aaai
Pentrui 4=x rezultăi ( ) ( ) 75, 0 437544142
= ⇒


−−−= µ µ i
S
FuncŃieSdeSapartenenŃăSdeStipSnormalS(Gauss) i–ifigurai2.1.9. J
i
S
FiguraS2.1.9.SFuncŃieSdeSapartenenŃăSdeStipSGaussS
i(D)iaxăideisimetriei
i
ValoareaifuncŃieiideiapartenenŃăiseideduceidiniexpr esiai(2.1.6):i
SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS ( )( )
( )2
1 32
2
2aaax
ex−−−
=µ SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS (2.1.6) S
UnialtimodeliîlireprezintăimulŃimeainumerelorireale idiniapropiereaicifrei S0S,iai
căreiifuncŃieideiapartenenŃăiseiobŃineidinirelaŃiai (2.1.7):i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii ( ) [ ] 2; 2 ,
1011
2+−∈
+= x
xxµ iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.7)i
S
2.1.7.SOperaŃiiScuSmulŃimiSfuzzyS
„
OperaŃiileiuzualeidiniteoriaiclasicăiaimulŃimiloris eipotiredefiniiînicazuli
mulŃimilorifuzzyiînitermeniiifuncŃieiideiapartenenŃ ă:i
i
JJJJJJkJmulŃimeaJvidăJ X⊆∅ iesteicaracterizatăide:i
iiii ()0x=∅µ ;i Xx∈i i i iiiiiiiiiiii(2.1.8)i
kJJmulŃimeaJtotalăJXJde: i
ii () XxJJJJ1xmA ∈ =, i i i iiiiiiiiiiii(2.1.9)i
5i douăi mulŃimii fuzzyi sunti egale ,i dacăi funcŃiilei lori dei apartenenŃăi sunti
identicei:ii
ii ;N MNM µµ= ⇔= iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.10)i
5imulŃimeaifuzzyi Miestei conŃinută iînimulŃimeaifuzzyi N:i
iiiiiiiiN MNM µµ≤ ⇔⊆ i i i iiiiiiiiii(2.1.11)i
i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i58 S
Note „5iîntreimulŃimileifuzzyi Mișii NiseipotidefiniioperaŃiile:i
5sreuniune: ii
iiiiiiiii N M∪,icui ()()()x x xN M NM µ µ µ ∨ =∪ ,i Xx∈i iiiiiiiiiiiiiiii(2.1.12)i
5sintersecŃie: i
iiiiiiiii N M∩,icui ) ( )( )( x x xN M NM µ µ µ ∧ =∩ ,i Xx∈iiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.13)i
5scomplementara: i
iiiiiiiiiiiiiii MC,icui ()()xxCM µ µ = ,i Xx∈.i iiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.14)i
5sprodusulJalgebric ialimulŃimilorifuzzyi Mișii N,inotati NM•,i
esteicaracterizatideifuncŃiaideiapartenenŃă:ii
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiN M NM µµ µ •=⋅ i i i i (2.1.15)i
kJsumaJalgebrică iaimulŃimilorifuzzyiMișiiN,inotatăi NM+,iestei
caracterizatăideiifuncŃiaideiapartenenŃă:i
iiiiiiiiiiii N M N M NM µµµµ µ •−+=+ i i iiiiiiiiiiiii(2.1.16)i
i OperaŃiilei +•i,isuntiasociative,icomutative,idarinuisuntidistribut ive.i
i
2.1.8.SImplicaŃiiSpentruSlogicaSfuzzyS
i
Îni logicai fuzzy,i implicaŃiai estei oi operaŃiei dei comp unerei ai formulelori
fuzzy,i îni sensuli corelăriii ai douăi categoriii dei even imente,i denumitei premise ,i
respectivi consecinŃe. iRezultatuliuneiiimplicaŃiiifuzzyiesteioisubmulŃime ifuzzy.ii
Variabileleifuzzyisuntimărimiifuzzyiasociateicelori deterministe.iFiecăruiiatributi
aliuneiivariabileilingvisticeiîiiesteiasociatăioifu ncŃieideiapartenenŃă,iaicăreii
valoarei(înisensideterminist)iindicăinivelulideiînc redereicuicareiuneiivalorii
deterministeiiiseipoateiasociaiaceliatributialivari abileiilingvistice.ii
ImplicaŃiaS reprezintăioioperaŃieicareiconecteazăidouăievenimen te:i premisă ișii
consecinŃă .i
ExemplulS4:SS
Fiei mulŃimilei M 1i șii M 2i ,i respectivi variabilelei R 1i șii R 2i cei aparŃini celori douăi
submulŃimi:ii
2 21 1
MRMR
∈∈i
undei R 1i semnifică,i sprei exemplu,i niveluli dei fiabilitatei dei etichetăi “ aproapeJ
foarteJbun ”,iconstatatideiunigrupideiexperŃiicuiocaziaiefectu ăriiiuneiiexpertizeilai
uniechipamentitehnicioarecare;ii
R2ievidenŃiazăinivelulideifiabilitate,i“ practicJfoarteJbun ”,ipropusideiunialtigrupi
deispecialiștiiîniurmaiparticipăriiilaioicontraexpe rtizăipentruiaceeașiiinstalaŃie.i
S5aui considerati următoarelei valorii alei funcŃiilori d ei apartenenŃăi (valorii alei
fiabilităŃiii determinatei statistici pei bazai datelori dei exploatare,i îni momentei
diferiteideitimp):i
() ()92, 0 ;95, 02 1 = = R R µ µ .S
Înicazulianalizat,iimplicaŃiaifuzzyiesteiurmătoarea :i
DACĂiniveluliR 1ieste“ aproapeJfoarteJbun ”,ii
ATUNCIiR 2iestei“ practicJfoarteJbun ”.i
iiDACĂiniveluliR 1ieste“ aproapeJfoarteJbun ”i=iPREMISA S
ATUNCIiR 2iestei“ practicJfoarteJbun ”i=iCONSECINłAi
PentruideterminareaifuncŃieiideiapartenenŃăirezulta tăiîniurmaioperaŃieiidei
implicaŃie,iliteraturaideiprofilirecomandăidiversei modele,iastfel:i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i59 S
a) sImplicaŃiaiînisensiMamdami,i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii () ()() ( )2 1 2 1 , min ,
2 1RR RRMM µµ µ =→ iiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.17)i
b) sImplicaŃiaiBoole,i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii () ()() ( )2 1 2 1 , 1max ,
2 1RR RRMM µµ µ − =→ iiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.18)i
c) sImplicaŃiaiZadeh,i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii () ()() ( )2 1 2 1 1 ; 1 min ,
2 1RR RRMM µ µ µ + − =→ iiiiiiiiiiiiiiii(2.1.19)i
Rezultă,i
a)i ()( )92, 0 92, 0 ;95, 0 min ,2 12 1= =→RRMMµ i
b)i ()( )92, 0 92, 0;95, 01max ,2 12 1= − =→RRMMµ i
c)ii ()( )97, 0 92, 0 95, 01 ; 1 min ,2 12 1= +− =→RRMMµ i
ImplicaŃiaiînilogicaifuzzyireprezintăioioperaŃieide icompunereiaivariabilelori
fuzzy,i îni scopuli corelăriii ai douăi categoriii dei even imentei denumitei premisă,i
respectiviconsecinŃă.iAcestiexempluievidenŃiazăifap tulicăioperaŃiaideiexpertizăiai
fosticonfirmatăi–iînisensivaloricifuzzyi5ideicontra expertiză.i
S
2.1.9.SOperatoriSdeScompunereSSfuzzyS
S
i Zadehiipropuneiurmătoriiitreiioperatori:i
(2.1.20)i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii
SFiei ()()yxµµ, ifuncŃiileideiapartenenŃăicaracteristiceimulŃimilo riAișiiB. S
Conformi teorieiJposibilităŃii ,ii
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii () ()() ( )
( ) ( ) ( ) ( )
( )( ) ( )


−===
∨∧
x1xxnotyx YXyx YX
BABA
µ µµµµ µµµ µ
:; , max ,; , min ,
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.21)i
S
Notă: iÎnicazuliunorientităŃi,ispreiexemplu,ientităŃile βαși,irelaŃiileilogiceisunt:i
()
( ) βαβαβαβα
sauși
∇∆i
Dezvoltareai impetuoasăi ai aplicaŃiilori practicei îni d omeniuli sistemelori fuzzyi ai
condusi lai găsireai altori operatorii ,i similarii celori utilizaŃii lai combinareai
probabilităŃilor:i
5ioperatoruliprodus:ii BA B ASI µµµµ ⋅= iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.22)i
iiiiiiiiiiiiii5ioperatorulisumă:iiiiii BA BA B ASAU µµµµµ µ ⋅−+= iiiiiiiiiiii(2.1.23)i
S Pentruiaifacilitaimodificărileicareiseiimpuniasupra ifuncŃiilorideiapartenenŃăi
înidiferiteiaplicaŃii,iauifosticreaŃiidoiioperatori isingulari,iuniciiînilogicaifuzzy,i
denumiŃii“ concentrato r”,irespectivi“ dilatator ”.i
5soperatorulJdeJconcentrare ,SCONCENTRATOR ,S
SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS ()()x x CONC2µµ=SSsauS ()()x xAc
A2µ µ=SSSSSSSSSSSSSSSSS (2.1.24) S
5soperatorulJdeJdilatare ,SDILATATOR ,S
SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS ( ) ( )x xDIL21µµ=SsauSS ( ) ( )x xAD
A21
µ µ=SSSSSSSSSSSSSSSSSS (2.1.25)i
undei ()xAµ semnificăinivelulideiapartenenŃăiaielementuluiiXila imulŃimeaiA.i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i60 S
Note „FiguraJ2.1.10 iprezintăi Tiilaicareis5auiaplicatioperatoriii concentrator ,irespectivi
dilatator .iÎnimodiasemănătoripentrui Pi–ifiguraJ2.1.11 .i
i
i
i
i
Deoareceiaplicareaiacestorioperatoriirealizeazăiuni intervali preaJextins iîntrei
niveleleiuneiianumiteitrepteiînicomparaŃieicuinivel ulideiapartenenŃăialiscaleii–i
reperi(liniară),i sei propunei ai seiutilizaipentrui cei idoiioperatoriilingvistici,ialtei
relaŃiiideicalculimeniteisăiatenuezeioperaŃiileidei concentrare/dilatare,iastfel:i
5sCONCENTRATORi
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii ()()x xAc
Aϕµ µ= iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.26)i
5sDILATATORi
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii ( ) ( )x xAD
Aϕµ µ1
= iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.27) S
undei ϕireprezintăi“numărulideiaur”:iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiii
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii
…111111111
+++++=ϕ iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.28)i
Deiasemenea,ivaloareaiaproximativăiaiacestuiinumări seideduceidinirelaŃia:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii 618034, 1 lim
1≅ =
−∞→nn
naaϕ iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.29)i
îni carei 1−n nașia i sunti numerei Fibonnaci*(inclusei îni șiruli Fibonacci) .i Uni
numări Fibonaccii kai rezultăi dini sumai ai douăi numerei imediati precedente: i
2 1 − −+=k k k aaa ii.i
*JȘirulJFibonacci:J0;J1;2;3;5;8;13;21;34;55;89;144; etcJ
S
2.1.10.SFuzificareaSSșiSdefuzificareaSinformaŃieiSS
„
Fluxuli prelucrăriii informaŃieii îni conformitatei cui l ogicai fuzzyi estei
următorul:i MĂRIMIi DEi INTRAREi ⇒i FUZIFICAREi ⇒i INFERENłĂ5
DEFUZIFICAREi ⇒iMĂRIMIiDEiIEȘIRE.i
iiiiiiiiiFiecareiverigăiailanŃuluiideiprelucrareipo ateifiirealizatăiprinidiferiteitehnicii
șiiprocedeeicunoscuteiîniliteraturaideispecialitate .i
FuzificareaS estei operaŃiai prini carei sei stabilesci funcŃiilei dei a partenenŃăi
pentrui fiecarei variabilăi dei intrarei (apreciere),i du păi carei sei continuăi cui
acceptareai uneii anumitei tehnicii dei calculi (îni gener ali dei nuanŃăi statistică).i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i61 S
Fuzificarea SreprezintăioperaŃiaideiapartenenŃăilaifiecareidinim ărimileideiintrarei
(inclusivi construireai unori tabelei saui graficei sinte ticei sprei ai fii utilizatei îni
următoareaifază).i
InferenŃaS constăi îni aplicareai operatorilori logici:i ∧”ȘI” ,i ∨”SAU” ,i
respectivi min ,SmaxS (conformiteorieiiposibilităŃii). S
SSSDefuzificareaS areiînivedereiobŃinereaidiniinformaŃiaifuzzyiaiunor imărimii
scalare Sasociateivariabilelorideiieșirei–iacesteairedate,id eiasemenea,isubiformai
uneiimulŃimiifuzzyi(practiciuniintervalideiverosimi litate). iEsteioperaŃiaiprinicarei
seideducimărimileideiieșireișiiseiinterpreteazăirez ultateleiobŃinute.iOialtăiserieidei
metodeisuntifolositeipentruiobŃinereaiunorivaloriif ermeidinivaloriifuzzy.iAcesteai
poartăi numelei dei metodei dei defuzzificare.i Celei maii folositei metodei dei
defuzzificareisunti:ii
kJ metodaJ eșantionuluiJ maximJ kJ îni carei dini toatei regulilei activatei sei
selecteazăi regulai cui graduli dei realizarei maxim,i cei vai determinai prini valoareai
funcŃieiideiactivareideiieșireivaloareaifermă;i
kJmetodaJcentruluiJdeJgreutate i–iprinicalcululicentruluiideigreutateialiarieii
funcŃieiideiapartenenŃă.i
„
2.1.11.SEvaluareaSșiSaprecierea.SScaleSliniareSșiSn eliniareSS
S
MulŃimiS brute.S Conceptuli dei mulŃimeS brutăS (introdusi dei Pawlak)i arei cai
obiectiviabordareainediscernământului,ineclarităŃii iaicăruiicauzăioiconstituieiuni
universi imprecis,i incerti saui incompleti dini puncti de i vederei informaŃional.i Oi
mulŃimei brutăi estei definităi prini douăi aproximării li mită:i aproximarea5limităi
inferioarăișiiaproximarea5limităisuperioară. S
Referindu5neilaioianumităiapreciereideiforma:i(sati sfăcător;ifoarteibine)iai
unuii expert,i privindi stareai operaŃionalăiai unuiiech ipamenti tehnicilai unianumiti
moment,iacestiintervaliconstituieioisubmulŃimeibrut ă,iaproximărileilimităifiind:i
5iaproximarea5limităiinferioară:isatisfăcători
BSaproximarea5limităisuperioară:ifoarteibine,i
aceastăi submulŃimei brutăi fiindi inclusăi îni mulŃimeai treptelori scaleii propusei
pentruistudiu.i
Evaluareai –i semnificăiasociereai uneii valorii numeric ei (negativă,i nulăi saui
pozitivă)i unuii obiecti (concret,i abstract)i propusăi d ei uni experti îni domeniuli
respectiv.i
Apreciereai–ireprezintăiexpresiaiunuiinivelideiadev ăr α,i[]1 ; 0∈α .ii
Îni logicai binarăi uneii aprecierii îii corespundei nivel ei dei adevăr,i {}1 ; 0∈α ,i
interpretateiînisensul,i
05falsiiiiiiiiiiiiiiiiii15adevărati
sauiînilogicaitrivalentăi(ternară)iLukasievicz,i
05falsiiiiiiiiiiiiiiiiiiii½i5iniciifals,iniciiadevă ratiiiiiiiiiiiiiiiii15adevărati
Scaleleimultivalenteicuinumărideitrepteimaiimareide câtitreiifaciuzideiuninumări
cuprinsiîntrei4 ÷11.ii
Suntideipreferatiscaleleideinumăriimpar5acesteaiofe răiuneiianumiteiaprecieriiuni
nivelicentrali 5 , 0*=α .i
Principaliiioperatoriicareiseireferăilaiaprecieri,i intervaleideiîncredereișiitripleteidei
încredereisunticeiimenŃionaŃi:i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i62 S
Note „iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii

−∨∧
complementimim
: ""max: ""min: ""
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.30)i
i
AprecierileiprivindievoluŃiaiînitimp,iaiunuiisistem itehnic,ispreiexemplu,i
aparŃini unuii grupi dei experŃi.i Exprimareai îniformăi l ingvisticăi (nenumerică)iîni
concordanŃăi cui semanticai uneii anumitei scalei (liniar ăi saui neliniară),i sunti
translatatei îni valorii numerice,i conformi nivelelori s caleii avutei îni vedere.i Dei
remarcati faptuli căi oi aprecierei arei oi valoarei subiec tivă,i sprei deosebirei dei
probabilitateaicăreiaiiiseiatribuieioivaloareiobiec tivă.ii
Apreciereaiaipoateifiiasociatăiunuiiunicinivelisema nticialiscalei,idaricăruiaiiisei
atribuieioivaloareinumericăi.i
Dei asemenea,i aprecierea,i transpusăi numeric,i poatei f ii redatăi subi formăi dei
interval:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii [][]2 1 2 1 , 1 ; 0 ; aa aa ≤ ∈ iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.31)i
saui evidenŃiatăi cai tripletăi dei încrederei (pentrui oi maii extinsăJ libertateJ
suplimentară ),i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii [] ( )4 3 2 1 4 3 2 1 ,;;; aaaaaaaa ≤≤≤ iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.32)i
undei []3 2;aa i semnificăi subintervaluli dei maximăi prezumŃiei ali tri pletuluii dei
încredere.i
Scalelei prezentatei îni figurilei 2.1.12,i 2.1.13.,i 2.1 .14 Jsunti dei tipi liniari (nivelei
echidistante).i Realitateai confirmăi faptuli căi apreci erilei privindi oi anumităi
propoziŃiei(spreiexemplu,iopiniiialeiunuiigrupideis pecialiștiireferitoareilainiveluli
dei fiabilitateiali unuiiechipamenti tehnic),isei poti i erarhizai într5uni modi neliniari
saui uneorii astfeli dei punctei dei vederei includei uni in tervali dei încrederei șii uni
intervali dei maximăi încrederei șii cărorai lei corespund i intervaluli dei prezumŃie,i
respectiviintervalulideimaximăiprezumŃieisubiforma: i
i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii [] ( ) [] ( )4321 4321 aaaa αααα ;;; ;;; ⇒ iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.33)i
i
i
FiguraS2.1.12.SScalaSliniarăSheptenarăS
S

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i63 S
S
FiguraS2.1.13.SScalaSliniarăSnonatenarăS
S
S
FiguraS2.1.14.SScalaSliniarăSendecanarăS
S
DistanŃaSHamming.S FieimulŃimileiAișiiBișii ()()tt KB KA nnkX X ,, 1 , , = µ µ ifiindi
uninumărifinit,ispreiexemplu,inumărulideitrepteiali uneiiscaleioarecarei(liniarăisaui
neliniară).iDistanŃaiHammingiîntreiceleidouăimulŃim iiesteiobŃinutăidinirelaŃiai
(2.1.34)i: S
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii ()() ∑ − =−
kkB kABA
H X X d µ µ iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.34)i
FuncŃiaSînS“S”SdeSalurăSsignoidBlogistică.S Acesti geni dei funcŃiei modeleazăi
“suficientideiconcludent”ievoluŃiaiînitimp,ispreiex emplu,iaiuneiimultitudiniidei
procese/fenomene:itehnice,ieconomice,ibiologice,iso ciale,ideoareceigraficulisăui
prezintăiunipunctideiinflexiuneișiiareitendinŃăiasi mptoticăideicreșterei(plafonare)i
–Jfigurai2.1.15. S
ExpresiaianaliticăiaiacesteiifuncŃiiieste:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii bteaLy−⋅+=1iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.3 5)i
undei
iLireprezintăiniveluliasimptotici(adimensional),i
ia5mărimeiadimensionalăideipoziŃie,i
ib5mărimeiceideterminăipantaigraficului,i
it5mărimeivariabilă,ispreiexemplu,itimpul.i
i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i64 S
Note „
i
FiguraS2.1.15.SGraficulSfuncŃieiSînS“S”deStipSsigmo idBlogisticS(modelSLenzBPearl):S
M(X*,Y*)i5ipunctideiinflexiune;iiiiiiL5plafonuliasi mptotici
i
Mărimilei L,Ja i șii bJ sei determinăi pei bazai unuii protocoli dei datei statisti ce.i Sei
recomandăiîniacestisensimetodaicelorimaiimiciipătra teisau,iînifuncŃieideicondiŃiii
fenomenologice,irestricŃii.i
i CercetătoruliD.ideiSollaiPriceiatribuieifuncŃieiil ogisticeiroluliexclusividei
modulareiaituturorifenomenelorideicreștere;istudiii privindiprognozaitehnologică,i
inclusiviînienergeticăiauielaboratiLenz,iPearl,iHar tman.i
Îniprezentailucrareivomifolosiiurmătoareaiformăidei funcŃieilogistică:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii kbea⋅−⋅+=11α iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.36 )i
înicare,i
a,b 5auisemnificaŃiileiprecizate,i
i αi5iexprimăiniveluliuneiiaprecieriipeioianumităiscal ă,i
ikJ –inumărulicorespunzătoriuneiitrepteiaiscalei,i tnk; 1= i
inti–inumărulideitreptei
Seiconsideră,i
i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii ( )



= =∈⋅+== =
=⋅−
tt kb
nkpentrunkpentrueakpentru
, 1; 1 ,111 , 0
ααα
α iiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.37)i
i
GraficulifuncŃieiiesteiprezentatiînifigurai2.1.16.i
i
i
FiguraS2.1.16.SGraficulSfuncŃieiS ()kf=α S
* *,dk 5icoordonateleipunctuluiideiinflexiunei(M)i
„
„
„
„

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i65 S
Scale„neliniare„pe„intervale„de„maximă„încredere„de „tip„signoid„"„logistic„„(scala„
de„tip„logistic„în„“s”)„
i
Sei preferăi alurai îni “S”i ai funcŃieii ()kf=α ,i deoarecei evoluŃiai nivelelori dei
apartenenŃăi asociatei treptelori scaleii îni intervalul i fuzzyi [ fals;„ adevărat ]i saui
[nesatisfăcător;„foarte„bine ],itrebuieisăiprezinteiconformiconcepŃiilorifilozof icei
(logiciiievoluŃioniste)i–ioitendinŃăirapidăi(poziti vă)ideicreștereipânăilaiunianumiti
punctideiinflexiune,idupăicareiaceastăitendinŃăisei diminueazăi(devineinegativă)i
șii tindei asimptotici sprei niveluli maximi teoretici ( 1=α );i decii expresiai (2.1.37)i
esteioperaŃionalăi–iașaicumis5aiprecizati5inumaiipe ntrui ()()tnkk ; 1 ,∈ α .i
i
Înifigurilei2.1.175i2.1.18iesteiprezentatăiscalaihe ptenară.ii
SSSSSSSSSSSSS
S
FiguraS2.1.17.SScalaSheptenarăS(tabel)S
S
S
S
FiguraS2.1.18.SScalaSheptenarăS(grafic)S
S
S
S
S
S

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i66 S
Note „Nivelelei dei prezumŃie,i corespunzătoarei intervalelor i dei încrederei asociatei
opiniilorigrupuluiideiexperŃiisuntistabiliteiastfel :i
5spentrui ():5 , 0 ; 0∈α i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii ()()() [ ] ( )L
kL
kL
kL
k k conc conc conc αα α α αϕ ϕ; ; ;2∈ iiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.38)i
5spentrui ():1 ; 5 , 0∈α i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii ()() 

∈21 1 1)(; ; ;L
kL
kL
kL
k k dil dil dil α α α ααϕ ϕiiiiiiiiiiiiiiiii(2.1.39)i
undei ϕireprezintăi“numărulideiaur”. S
S
S
i
7Test7de7autoevaluare:7
i
1. sLogicaibooleană:i
iiiiiia.iSeimaiinumeșteișiilogicăibinarăisauibivale ntăiii.i
iiiiiib.iConsiderăivaloareaideiadevăriaipropoziŃiil or,idoariînitermeniidei adevăratJ
(1)isaui fals i(0)iiiii.i
iiiiiic.iiEsteiguvernatăideiprincipiulicontradicŃie i.ii
iiiiiid.iiEsteiguvernatăideiprincipiuliterŃuluiiexc lus.ii
iiiiiie.iiToateirăspunsurileideilaiai÷disunticorect ei.i
i
2. sTeoriaimulŃimilorifuzzyișiiconcepteleifuzzyiauiapăr ut:i
iiiiiia.iiDininecesitateaideiaiexprimaicantitativim ărimiiimprecise.i
iiiiiib.iiDininecesitateaideiaiexprimaicantitativim ărimiiprecise.i
iiiiiic.iiTrateazăiincompletitudinea.i
iiiiiid.iiLucreazăicuivariabileilingvistice.ii
iiiiiie.iiToateirăspunsurileideilaiai÷disunticorect ei.i
i
3. sTeoriaimulŃimilorifuzzyiseiutilizeazăiîniurmătoarel eiscopuri:i
iiiiiia.iModelareaiincertitudinilor.i
iiiiiib.iGeneralizare.i
iiiiiic.iiSimplificare.ii
iiiiiid.iiProcesareaicunoașterii.ii
iiiiiie.iiToateirăspunsurileideilaiai÷disunticorect ei.i
i
4. sDintreioperaŃiileicuimulŃimiifuzzyiamintim:i
iiiiiia.iEgalitate.i
iiiiiib.iIncluziune.i
iiiiiic.iiIntersecșie,ireuniune,icomplementaritate. ii
iiiiiid.iiProdusialgebric,isumăialgebrică.ii
iiiiiie.iiToateirăspunsurileideilaiai÷disunticorect ei.i
i
5. sFluxuliprelucrăriiiinformaŃieiiîniconformitateicuil ogicaifuzzyieste :i
iiiiiia. iMărimiideiintrarei ⇒ifuzificarei ⇒iinferenŃă5defuzificarei ⇒imărimiidei
ieșire .i
iiiiiib.iMărimiiintrarei–idefuzificareii5ifuzificar e5imărimiideiieșire.i
iiiiiic.iiMărimiiintrarei–imărimiideiieșire.ii
iiiiiid.iiMărimiiintrarei–inferenŃăi5imărimiideiieș ire.ii
iiiiiie.iiToateirăspunsurileideilaiai÷disunticorect ei.i?? ??

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i67 S
6. sDefuzificarea:i
iiiiiia.i i Estei operaŃiai prini carei sei deduci mărimile i dei ieșirei șii sei interpreteazăii
rezultateleiobŃinute.iiiiiii
iiiiiib.iiEsteioperaŃiaiprinicareiseistabilescifunc ŃiileideiapartenenŃăipentruifiecareii
variabilăideiintrarei
iiiiiic.iiUtilizeazăicaiimetode:ieșantionulimaximiș iicentrulideigreutate.ii
iiiiiid.iiPresupuneiaplicareaioperatorilorilogiciȘI i5iSAU.ii
e.iiToateirăspunsurileideilaiai÷disunticorectei.i
i
7. sDintreiscaleleiliniareiamintim:i
iiiiiia.iiHeptenară.iiiiiii
iiiiiib.iiNonatenară.i
iiiiiic.iiEndecadenară.ii
iiiiiid.iiNeliniară.ii
e.iiToateirăspunsurileideilaiai÷disunticorectei.i
i
i
/boxcheckbldii Răspunsuri:7 i
17–7e;772-7a,c,d; 7737–7e;747–7e;7757–7a; 767–7a,c;777–7a,b,c.7
S

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i68 S
Note „2.2.SCalculSneural.SReŃeleSneurale.SReŃeleSneuroBfu zzyS
i
Vomidesemnaiprinitermenuligenericidei calculJneural ,icalcululi folositJînJ
rezolvareaJproblemelorJdeJasociere,JcareJseJbazează JpeJextragereaJunuiJmodelJ
peJbazăJdeJexempleJ(învăŃareJpeJbazăJdeJsuficientJd eJmulteJexemple) .J
i Calcululineuralifaceiparteidinisferaimaiigeneralăi ai calculuiJnatural i(v.i
figurai 2.2.1),i alăturii dei calcululJ evolutiv ,i calcululJ molecular ,i calcululJ
membranar ,i calcululJcuanticJ șii swarmJcomputing .i
i
i
S
FiguraS2.2.1.SCalculSnatural:SDomenii,SsurseSdeSins piraŃieSșiSimplementareS
i
i
ReŃeleleJneurale ireprezintăisuportulihardipentruicalcululineural.ii
DupăiSimoniHaykin 40 ioi reŃeaJneurală „esteiunicalculatoridistribuit,imasivi
paralel,icareiareicaișiicaracteristicăiprincipalăia chiziŃionareaideinoiicunoștinŃeipei
bazaiexperienŃeiianterioareișiideiaileifaceidisponi bileipentruiutilizareaiulterioară.i
ReŃeauaineuralăiseiaseamănăicuicreieruliînidouăipri vinŃe:i
•sCunoștinŃelei sunti achiziŃionatei dei reŃeauai neuralăi printr5uni procesi dei
învăŃare;i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiii i
40 iS.iHaykin:iNeuraliNetworks:iAiComprehensiveiFounda tion,iMacmillan/IEEEiPress,i1994 iCALCULS
NATURAL S
CALCULS
NEURALS
S
(NeuralS
Computing)SCALCULS
EVOLUTIVS
S
(EvolutionaryS
Computation)SCALCULS
MOLECULAR S
S
(DNAS
Computing)SCALCULS
MEMBRANAR S
S
(MembraneS
Computing)SCALCULS
CUANTICS
S
(QuantumS
Computing)S
SURSASDES
INSPIRATIE: S
CreierSSURSASDES
INSPIRATIE: S
TeoriaSevoluŃieiS
aSluiSDarwinSSURSASDES
INSPIRATIE: S
ADNSSURSASDES
INSPIRATIE: S
MembranaS
celuleiSSURSASDES
INSPIRATIE: S
SistemSfizicS
IMPLEMENTA
RESSHARD:S
ElectronicăS
ReŃeleSneurale; S
ReŃeleSneuroB
fuzzySIMPLEMENTA
RESSSOFT:S
AlgoritmiS
genetici;S
ProgramareS
evolutivă;S
etc.SIMPLEMENTA
RESSHARD:S
BiologicăS
MAYABIISIMPLEMENTA
RESHARD:S
Electronică,S
biologicăSIMPLEMENTA
RESHARD:S
Nanoelectronică S
QUANTUMS
COMPUTERSSWARMS
COMPUTING S
SURSASDES
INSPIRATIE: S
1.SColoniiSdeS
furniciS
2.SBancuriSdeS
peștiS
3.StoluriSdeS
păsăriS
etc.S
IMPLEMENTA
RESSSOFT:S
1.Cells
Simulators
2.SParticleS
SwarmS
OptimizationS

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i69 S
•sCunoștinŃeleisuntidepozitateinuiîniunităŃileideipro cesarei(neuroni),iciiîni
conexiunileiinter5neuronalei(ponderiisinaptice).i
OireŃeaineuralăiesteideterminatăiprin:ii
•stipulJunităŃilorJfuncŃionale i(elementeideiprocesareinumitei neuroni );i
•sarhitecturăJ (modulicumisuntiamplasateiunităŃileifuncŃionaleiune leifaŃăidei
celelalte);i
•salgoritmJdeJfuncŃionare i (moduli cumi reŃeauai transformăi uni semnali dei
intrareiîniunulideiieșire)ișiii
•salgoritmJ deJ învăŃare i (algoritmuli prini carei reŃeauai achiziŃioneazăi noii
cunoștinŃeipeibazăideiexemple).ii
Îni loci dei „ ReŃeleJ neurale ”,i mulŃii autorii românii folosesci denumireai dei
„ReŃeleJneuronale ”,iexacticaișiipentruireŃeleineuronaleialeicreierul uiinaturali(ali
căruiistructurăișiifuncŃionareiesteichiarisursaidei inspiraŃieipentruiceleiartificiale).i
Îni aceastăi cartei vomi preferai ceai dei ai douai sintagmă ,i tocmaii pentrui ai facei
diferenŃai dintrei reŃelelei neuronalei naturalei șii cel ei artificiale,i fărăi precizării
suplimentare.i
Alteisinonimeiutilizateiuneoriiînilocidei reŃeaJneurală :i
•sneurocalcul;J
•sconexionism;J
•sprocesareJparalelăJdistribuită;J
•ssistemeJadaptive;J
•sreŃeleJcuJautoorganizare.J
i
2.2.1.SUnităŃiSfuncŃionaleS(deSprocesare)SaleSreŃel elorSneuraleS
i
NeuronulSbiologic. iPentruiînceputivomiprezentaicâtevaiinformaŃiiisuma rei
desprei neuronulJnatural ,i carei serveștei cai modeli pentrui unitateai funcŃional ăi ai
reŃeleiineuralei(neuronuliartificial).i
i
i
i
FiguraS2.2.2.SNeuronulSbiologic 41 i
J
CreierulJuman ișii măduvaJspinării isuntiformateidintr5uninumărifoarteimarei
deiceluleinervoase,iincluzândi neuroni i(cca.i100ideimiliarde 42 ,iprimescișiitrimiti
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii i
41 iBRAINiCELLS ,Shttp://www.enchantedlearning.com/subjects/anatomy/b rain/Neuron.shtml i,ii
Copyright i©199852008i EnchantedLearning.com i5i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i70 S
Note „semnaleielectrochimiceideilaicreierișiisistemuliner vos)ișii celuleJgliale isaui celuleJ
nevroglice i(multimaiinumeroaseidecâtineuroniii–ireprezintăicc a.i90%idinitotaluli
celulelori nervoasei alei creierului,i îndeplinesci func Ńiii suporti pentrui neuroni:i
susŃinere,i hrănire,i digestiei ai resturilori neuronale i șii transmiterei ai influxuluii
nervos).i
Neuronul 5estei unitateai morfo5funcŃionalăi ai sistemuluii nervo si (v.i fig.i
2.2.2),ifiindioicelulăideiformaistelată,ipiramidală ,irotundăisauiovalăi(înienglezăi J
numităi somaJ sau JcellJ body ),i carei sei continuăi cui niștei prelungirii neuronale,i
numitei dendriteJ (avândi roli dei receptorii dei semnale),i șii oi altăi prel ungirei maii
lungă,i numităi axonJ (carei transmitei semnaluli nervos).i Lai celălalti capăt i ali
axonuluiiaparinișteiterminaŃiiinumitei sinapseJ (îniengl.i axonJterminals ),icareiaui
rolideicanaleideicomunicaŃiei(transmiŃători)icuialŃ iineuroni.i
Uni neuroni are,i îni general,i întrei 1000510.000i dei sin apsei șii comunicăi cui alŃii
neuroni,imușchi,iceluleiglandeietc.i(totiîntrei1000 510.000).i
i Existăimaiimultei tipuriJdeJneuroni i(cuidimensiuniialeidiametruluiiîntrei
45100imicroni,i1imicroni=i0.001imm):i
•sneuroniJsenzoriali i(saui neuroniJbipolari ,ireprezintăicca.i0,9%idinitotaluli
neuronilor),i carei transmiti mesajelei senzorialei dei l ai diverșii receptorii
(ochi,iurechiietc.)icătreiSistemuliNervosiCentraliv (SNC);i
•smotokneuroni i(saui neuroniJmultipolari ,icca.i9%idinitotalulineuronilor),i
careitransmitisemnaleleideilaiSNCilaimușchiișiiglan de;i
•sinterkneuroni i(saui neuroniJpseudopolari ),icareiauidoiiaxonii(înilocideiuni
axonișiioidendrită):iuniaxonicomunicăicuimăduvaispi nării,iiaricelălalticui
pieleaisauimușchii.i
NeuronulSartificial. i Îni cazuli reŃelelori neurale,i neuronulJartificialJ estei oi
unitateJ funcŃională i ( elementJ deJ procesare )i dei tipuli unuii automati (v.i figurai
2.2.3),icareiprimeștei semnaleJdeJintrareJ (xi,iîniformăidigitalăivectorială)ișiiemitei
uni semnalJ deJ ieșire i ( Y,i îni formăi digitalăi scalară).i FuncŃionareai neuronul uii
depindei dei oi seriei dei parametriJajustabili i saui ponderiJsinapticeJ (wi)i asociatei
conexiunilor,icareiaplicateisemnalelorideiintrarei xiJ ,Ji=1..n, iproducisemnalulidei
ieșirei Y,ipriniintermediulifuncŃieii F,inumităiuneorii funcŃieJdeJintegrare ,i funcŃieJ
deJagregareJ saui funcŃieJdeJactivare. i
i
FiguraS2.2.3.SNeuronSartificialS
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii
42 i Legati dei viaŃai neuronilor,i existăi oi „vestei rea”i și i o„vestei bună”.i Vesteai reai estei căi dacăi uni
neuronimoare,ielinuiseimaiiregenereazăicaialteicelu le.iVesteaibunăieicăiexistăicca.i100ideimiliardei
deineuroniiși,iînimodinatural,iîntâiimoriceiimaiisl abiineuronii(exceptândicazuliunorileziuniisaui
traumei provocatei dei diversei agresiunii cauzatei dei su bstanŃei halucinogenei saui dei alcooli saui dei
proastaialimentareiaicreieruluiicuisângeioxigenatid inicauzaiunoriafecŃiuniicardio5respiratorii,idei
exemplu).ix1„
xn„∑Sxi„w1J
wiJ
wnJFiθisJ
y„

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i71 S
Valoareaideiieșireieste:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii ).( ) (,XF xwFYpn
1iii θ θ=− =∑
=iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.2.1)i
Dupăicumiseiprecizeazăiînifigurai2.2.4,iunităŃileif uncŃionaleidinistructurai
uneiireŃeleipotifiideitreiifeluri,iînifuncŃieideiro luliloriînicadrulireŃeleiirespective.i
i
i
i
FiguraS2.2.4.STipulSunităŃilorSfuncŃionaleSdintrBoS reŃeaS
i
i
2.2.2.SArhitecturaSreŃelelorSneuraleS
i
.iDinipunctideivedereiarhitectural,ireŃeleleineural eiseiclasificăiînidouăimarii
categorii:i
•sReŃeleJfeedkforwardJ (unistrati–v.ifig.i2.2.5isauimultistrati–iv.ifig.i2 .2.6),i
suntireŃelei unidirecŃionale iundeisemnaleleiseitransmitiîniinteriorulireŃeleii
într5oisingurăidirecŃie:ideilaiintrareispreiieșire; i
•sReŃeleJfeedkbackJ (bidirecŃionaleJ saui recurente )iînicareiimpulsurileiseipoti
transmitei îni ambelei direcŃii,i introducândi conexiuni i dei reacŃiei îni
arhitecturai reŃelei.i Acestei tipurii dei reŃelei suntif oartei puternicei șii poti fii
extremideicomplexe.iSuntidinamice,istareailorischim bându5seipermanent,i
pânăi cândi reŃeauai ajungei lai uni puncti dei echilibru.i Căutareai unuii noui
echilibruiareilocilaifiecareischimbareiaiintrării S
i
iUNITĂłIS
FUNCłIONALES
dintrBoSreŃeaS
(NeuroniSartificiali)S
UNITĂłISDES
INTRARES
Primescisemnaleidini
parteaimediuluiișiilei
transmitialtoriunităŃii(fărăi
săileiprelucreze)i
iUNITĂłISS
ASCUNSES
SeiaflăiîniinteriorulireŃelei,i
fărăicontacticuiexterioruli i
(primescisemnale,ilei
prelucreazăișiileitransmiti
altoriunităŃi)iUNITĂłISDES
IEȘIRES
Primescisemnaleideilai
unităŃileideiintrareisauidei
laiceleiascunse,ilei
prelucreazăișiileitransmiti
înimediuliexterior.i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i72 S
Note „i
FiguraS2.2.5.SReŃeauaSneuralăSfeedBforwardScuSunSst ratS
i
i
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
S
SSSSSSSSSSSSSSS S
S
FiguraS2.2.6.SReŃeaSneuronalăSfeedBforwardSmultistr at S
S
TipuriSremarcabileSdeSreŃeleSneurale 43 :S
ReŃeleJcuJînvăŃareJsupervizată:J
•sfeed 5back :iMașinaiBoltzmann;iLearningiVectoriQuantizationi(L VQ); J
•sfeedkforward :iPerceptron,iAdaline,iMadaline; J
ReŃeleJcuJînvăŃareJnesupervizată:J
•sfeedkback :i ReŃelei Grossberg; JReŃelei Hopfieldi (discretei șii continue); J
Memoriii asociativei (bidirecŃionalei șii temporale); JReŃelei Kohoneni cui
auto5organizare; J
•sfeedkforward :iMemoriiiasociativeiliniare,idistribuite; JMemoriiiasociativei
fuzzy. J
CaracteristiciSprincipaleSaleSreŃelelorSneuraleSsun tSasemănătoareScuSceleSaleS
creierului: i
•sCapacitateaJ deJ aJ învăŃa:J ReŃelelei neuralei nui necesităi programei
puternice,iciisuntimaiidegrabăirezultatuliunoriantr enamenteiasupraiunuii
setimasivideidate.iReŃeleleineuraleiauiunialgoritmi deiînvăŃare,idupăicarei
ponderilei conexiunilori sunti ajustatei pei bazai unori m odelei prezentate,i
reŃeleleineuraleiînvaŃăidiniexemple;i
•sCapacitateaJ deJ generalizare:J Dacăi aui fosti instruitei corespunzător,i
reŃeleleisunticapabileisăideairăspunsuriicorecteiși ipentruiintrăriidiferitei
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii iiiiiiiiiiiiiiiiii i
43 iFloriniLeon,ihttp://eureka.cs.tuiasi.ro/~fleon iStratulsdesintrares s Stratulsdesieșires

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i73 S
faŃăideiceleicuicareiauifostiantrenate,iatâtaitimpi câtiacesteiintrăriinuisunti
foarteidiferite;i
•sCapacitateaJdeJsinteză:J ReŃelelei neuralei artificialeipotidecideisaui tragei
concluziiichiarișiiatuncii cândi sunti confruntatei cui informaŃiiiafectatei dei
zgomoteisauicuiinformaŃiiiimpreciseisauiparŃiale.i
i
2.2.3.SAlgoritmiSdeSfuncŃionareSșiSînvăŃareSaSuneiS reŃeleleSneuraleS
Existăidouăitipuriidei algoritmiJdeJfuncŃionare :ii
•siterativi i(laireŃeleleirecurente,icuiconexiuniiinverse);i
•sneiterativiJ (laireŃeleleideitipifeed5forward,ifărăiconexiuniiin verse).i
Lai algoritmiiJiterativi ideifuncŃionareiavemioiîmbunătăŃireiînitimpiaiitera Ńiilor:i
∞→ = =+ = ttXYtXF1tXX0Xw0),( lim )),(( )(, )( ,i
undei X0JesteisemnaluliiniŃialideiintrare,iiari Yiesteisemnalulideiieșire,idupăi
unitimpisuficientideimareipentruiîmbunătăŃireaisolu Ńiei.i
Lai algoritmiJ neiterativi ,i pei bazai semnaluluii dei intrarei X,i funcŃiai dei
antrenarei F,icuiajutoruliponderilori w,igenereazăisemnalulideiieșirei X=F w(X). i
ÎnvăŃareSnesupervizată. i Îni cazuli algoritmilori dei funcŃionarei neiterativi,i
avemideiaifaceicuioi învăŃareJnesupervizată ,ibazatăipei autokorganizare .iÎniacesti
cazi reŃeauai primeștei semnalei dini parteai mediuluii și i pei bazai lori descoperăi
distribuŃiaidatelorideiintrare,iconstruindu5șiioire prezentareiaimediuluiicodificatăi
îniponderi,ireprezentareicareipoateifiiutilizatăiul teriorilaialŃiistimuliiproveniŃiidini
acelașiimediu.i
ÎnvăŃareSsupervizată.S Îniacesticazisei utilizeazăi oi mulŃimeicunoscutăi dei
exemple,i numităi setJdeJantrenare ,i subi formai unori perechii ( i,Jr ),i undei ii estei
semnalulideiintrare,iiari rJ estei rezultatulJcorect icorespunzătoriintrăriii iJ (înicazuli
învăŃăriii supervizatei propriu5zise)i saui uni indicatorJdeJcorectitudine i (îni cazuli
celeii dei tipi recompensă/penalizare).i Pei bazai uneii s ubmulŃimii ai setuluii dei
antrenareiseiconstruiesciiterativiponderile,iurmări ndu5seimaximizareaiunuiiindicei
deiperformanŃăiîniparalelicuiminimizareaiuneiifuncŃ iiideieroare.iOialtăiparteiai
setuluiideiantrenareiesteipăstratăicai submulŃimekmartor ,ipeicareiseitesteazăiapoii
reŃeauai antrenatăi (dacăitestuli nui estei satisfăcător iseiimpunei lărgireai setuluii dei
antrenare).i Îni acelașii timpi sei urmăreștei asigurarea i uneii bunei capacităŃii dei
generalizare,iprinievitareai supraînvăŃării i(învăŃareaidetaliilorinesemnificativeidini
cadruliexemplelor).i
S
RezolvareaSuneiSproblemeScuSreŃeleSneurale ipresupune:i
1. ProiectareaSreŃelei:S
•siiii ConfigurareaJ uneiJ arhitecturiJ iniŃialeJ (ceai maii potrivităi pentrui
problemaideirezolvat);i
•siiii AlegereaJalgoritmuluiJpotrivitJpentruJarhitecturaJr eŃeleiJșiJcantitateaJ
deJinformaŃieJaJproblemeiJ (celimaiipotrivitipentruiarhitecturaialeasăișii
cantitateaideiinformaŃieiaiproblemei).i
2. AdaptareaS(antrenarea)SreŃelei:S
•sAntrenareaJiniŃială i(învăŃareipeibazeideiexempleicuirăspunsicorect);i
•sTestareaJ (validarea)J reŃeleiJ (verificareai pei cazurii cui răspunsi
cunoscut);i
•sUtilizareaJ propriukzisăJ (rezolvareai problemeii date,i dacăi reŃeauai ai
promovatitestul).i
S

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i74 S
Note „PrincipaleleS tipuriS deS problemeS careS seS rezolvăS pri nS reŃeleS neuraleS
(problemeirăuipuseisauipentruicareinuidispunemideia lgoritmiiclasiciieficienŃi):i
1. sProblemeJdeJclasificareJșiJrecunoaștere i(grupareaișiiclasificareai
datelor,irecunoaștereaiscrisului,irecunoaștereaivor biriiietc.);i
2. sProblemeJ deJ estimareJ șiJ aproximare i (extragereai dependenŃeii
funcŃionalei dintrei douăi mărimii măsuratei experimenta l,i estimareai unori
parametriiiînicazuliseriiloritemporaleietc.);i
3. sProblemeJdeJmodelareJșiJcontrol i(modelareaisistemelorineliniare,i
controlulientităŃiloriautonomeideitipuliroboŃilorie tc.);i
4. sProblemeJ deJ optimizare i (proiectarei dei circuite,i problemei dei
rutare,iproblemeideiplanificareietc.);i
5. sPrelucrareaJ șiJ analizaJ semnalelor i (datai mining,i texti mining,i
filtrare,iextragereideiinformaŃiiidiniimaginiietc.) .i
i
SSSSSSSSS2.2.4.SReŃeleSneuroBfuzzy.SS
OireŃeaineuro5fuzzyiesteioireŃeaineuralăicareidispu neideicapacitateaideiai
prelucrai informaŃiii fuzzy. SÎntr5oi astfeli dei reŃea,i semnalelei dei intrarei și/sau i
ponderilei conexiunilori și/saui ieșirilei sunti submulŃ imii fuzzyi saui mulŃimii dei
valorii dei apartenenŃăi lai mulŃimii fuzzy.i Dei obicei,i sei utilizeazăi cai modelei
variabilei lingvistice,i numerei saui intervalei fuzzy.i Modulelei conexionistei
implementeazăiaiciifuncŃiileiunuiisistemifuzzy.iOir eŃeaiefectueazăifuzzyficareai
dateloristricteideiintrare,iregulileifuzzyisuntirea lizateipeibazaiuneiialteireŃele,iiari
operaŃiai dei defuzzyficarei estei îndeplinităi dei oi ai t reiai reŃea,i pentrui ai furnizai
dateleistricteideiieșire.iReŃeleleicuineuroniifuzzy iintrăideiasemeneaiîniaceastăi
categorieideoareceisunticapabileisăiprelucrezeiinfo rmaŃiiifuzzy.iAcesteitipuriidei
reŃeleisuntiutileiîniaplicaŃiiideiregresieifuzzyi(d escoperireaideirelaŃiiifuncŃionalei
întrei datei fuzzy),i control,i rezolvareai ecuaŃiilori m atricealei fuzzyi (folositei îni
economie)isauiclasificareifuzzy.i
RaŃionamentuli fuzzyi arei abilitateai dei ai tratai oi inf ormaŃiei imprecisăi șii
incertă,i îni timpi cei reŃelelei neuralei poti fii identif icatei utilizândi măsurătorii alei
semnalelori dei intrarei șii ieșirei dini proces.i ReŃelel ei neuro5fuzzyi combinăi
avantajeleiraŃionamentuluiifuzzyișiialeireŃelelorin eurale.ii
CombinareaireŃelelorineuraleișiiairegulatoarelorifu zzyiareieficienŃăiatuncii
cândiîntr5oiaplicaŃieiseipoticolectaicunoștinŃeipar ŃialeiprivindimulŃimileifuzzyișii
regulilei fuzzyi dei deducŃiei ai comenziii regulatorului .i Uni regulatori fuzzyi sei
proiecteazăipeibazaicunoștinŃelorioferiteideiuniexp ertiuman,ifărăisăifieinecesarăi
cunoaștereai modeluluii matematici ali procesului,i dari regulilei dei deducŃiei sei
bazeazăipeicunoștinŃeleiexpertuluiișiipotiapareiinc ertitudiniiînialegereaiformeii
funcŃieiideiapartenenŃă,iainumăruluiiacestoraișiiai regulilorideideducŃie.iModelelei
neuroi 5i fuzzyi poti îmbunătăŃii performanŃelei prini fol osireai algoritmilori dei
instruire.ii
Existăidouăimetodeipentruiaiproiectaimodeleineuroi– ifuzzy:ii
1)iFolosireiseparatăideimodeleineuraleișiifuzzy,ist ructuriiînicareioireŃeaineuralăi
instruieșteisauioptimizeazăiuniiiparametriiaiiregul atoruluiifuzzy.ii
2)iModeleihibrideineuro5fuzzy.iPriniaceastăimetodăi seiproiecteazăioiarhitecturăi
omogenăi careieste,ideiobicei,i orientatăipeireŃelei n eurale.iPrini aceastăimetodăii
regulatorulifuzzyiseiimplanteazăicuireŃeleineurale. i
Existăiurmătoareleitipuriideivarianteideiaicombinai acestei2imodele: ii
iiia)iReŃeauaineuralăitransmiteifuncŃiileideiaparte nenŃă.i
iiib)iReŃeauaineuralăioferăireguliilingvisticeideic onducereipeibazaidateloridei
intrare.i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i75 S
Îni concluzie,i folosireai uneiai dintrei metodelei preze ntate,i dei proiectarei ai
regulatoarelorisauimodelelorifuzzy,iseifaceipeibaza ianalizeiiurmătoareloricriterii:i
•sdacăifuncŃiileideiapartenenŃăișiiregulileideideducŃ ieisunticunoscuteiparŃiali
sauiîniîntregime,i
•sdacăi modeluli fuzzyi ali regulatoruluii estei cunoscuti ș ii acestai trebuiei
implementat.i
i
i
2.3.SCalculSevolutiv.SAlgoritmiSgeneticiS
i
„Calcululievolutiviesteifolositiîniprincipaliînirez olvareaiproblemeloribazatei
pei căutareai soluŃieii într5uni spaŃiui dei soluŃiii pote nŃiale.i Sursai dei inspiraŃiei oi
reprezintăiprincipiileievoluŃionismuluiidarwinist.i Principiulifundamentaliesteidei
ai dezvoltai sistemei complexei pornindi dei lai regulii si mplei […].i Majoritateai
algoritmilorievolutiviisuntiinspiraŃiidinicomportam entuliinsecteloriînicadruliunori
colectivităŃii dei albine,i termitei etc.,i dini activita teai socialăi umanăi saui dini
experienŃai milenarăi ai oamenilor,i acumulatăi îni rezol vareai problemelori prini
căutareai soluŃieiiacceptabilei într5uni spaŃiui ali sol uŃiilori plauzibilei […].i Ilustrămi
aceastai prini următoruli exemplui sugestiv.i Pentrui obŃ inereai "laleleiSnegre" i s5ai
folositi oi operaŃiei dei "încrucișarei biologică"i prini cultivareai uneii suprafeŃei cui
laleleSalbe i șii laleleSroșii i distribuitei aleatori pei suprafaŃai cultivată.i Răsadu rilei
cultivateireprezintăi părinŃii ilaleleloridiniprimairecoltăi(primaigeneraŃieideila lele)i
culeasăideipeisuprafaŃaidată.iLaiprimaigeneraŃieide ilaleleirecoltate,iseiconstatăi
că,iprintreilaleleleirecoltate,iîniafaraicelorialbe ișiiroșii,iapariuneleiexemplareicarei
auisuferitiunelei" mutaŃii„genetice" iexprimateipriniaceeaicăinuisuntiniciialbe,inicii
roșii,iciimaii degrabă S"gri"S" gri SmaiSînchis"S sau S"griSdeschisS"S etc.i Apoi,i sei
aplicăi uni procedeui dei selecŃie i ai exemplarelori carei sunti celei maii apropiatei dei
scopuli căutăriii (obŃinereai laleleii negre).i PopulaŃi ai lalelelori selectatei dini primai
recoltăi sunti" copiii "i obŃinuŃii dini încrucișareai dei laleleialbei șii roșii ,i dari eii vori
formai mulŃimea„ părinŃilor i pentrui oi nouăi recoltăi dei lalelei șii maii apropiatei
"laleauai neagra".i Sei constatăi acii uni proces„ evolutiv„ treptat i sprei oi soluŃie„
acceptabilă„a„problemei i formulate.i Ceii cei sei ocupăi cui astfeli dei procesei de i
ameliorareiaiunorispeciiipriniîncrucișăriișiiselecŃ iiirepetateiauiînŃelesimaiidemulti
că,idinifiecareigeneraŃie,iseialegeinuinumaiioising urăiperecheideireprezentanŃii
pentruioinouăiîncrucișare,iciiseialegeioimulŃimeide iexemplareicareisatisfaciîniceai
maiimareimăsurăiscopuliurmărit,iiariîncrucișareaise ifaceialeatoriu.iExperienŃaiîni
acestidomeniuiaiarătaticăiaceastăimulŃimeiselectată ipentruioinouăiîncrucișareinui
trebuieisăifieifoarteidiversă,ialegereaideciinefiin difoarteiliberă.iOimareilibertatei
deialegereipoateidăuna.iExistăiunioptimumidinipunct ulideivedereiali"libertăŃiiidei
alegere"ipentruifiecareidinigeneraŃiii[…].”44 i
Înigeneral,ioriceiproblemăirealăipoateifiipercepută icai oJcăutareJ înispaŃiuli
soluŃiiloripotenŃialei S:ii
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii ℜ→ℜ⊆nSf: .iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.3.1)i
Deoarece,ideiobicei,icăutămiceaimaiibunăisoluŃiei ) ,…,,(* ** *
n21xxxx= ,iputemi
priviiacestiprocesicaifiindiunulidei optimizare i( minimizare isaui maximizare ):i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii )( min)(*xf xf
Sx∈= ,irespectivi )( max)(*xf xf
Sx∈= .iiiiiiiiiiiiiii(2.3.2)i
PentruispaŃiiimici,imetodeleiclasiceiexhaustiveisun timulŃumitoare;ipentrui
spaŃiiimari,ipotifiifolositeimetodeialeiIA,icumiest eicalcululievolutiv.i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii i
44 ihttp://www.ici.ro/RRIA/ria2007_4/art02.html ii

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i76 S
Note „CalcululJevolutiv i foloseștei algoritmii alei cărori metodei dei căutarei au i cai
modelifenomeneialeievoluŃieii naturalei(Darwin),iund ei oJpopulaŃie i(dei agenŃi,J
indivizi,Jcromozomi ),ibazându5seipei moștenireaJgenetică ,iesteisupusăievoluŃieii
prini selecŃie ,i încrucișare ișii mutaŃie .ii
Celeimaiicunoscutei tehniciJaleJcalcululuiJevolutiv isunt:i
1. sAlgoritmiiJgenetici i( GeneticJalgoritmhs ,iauifostiintrodușiiiniŃialide J
Holland,i1960,icaimodeleialeievoluŃieiinaturale).iP opulaŃiai Piesteireprezentatăi
dei stăriJdinJspaŃiulJproblemeiJSJalJsoluŃiilorJpotenŃi ale .i Indivizii/cromozomiii
sunti codificaŃii dei obicei,i îni formai binară.i OperaŃiaJ principalăJ esteJ ceaJ
încrucișare ,imutaŃiaiavândiunirolisecundar.iSeiutilizeazăiînip rezent,imaiiales,iîni
problemeideioptimizareicombinatorială; JJ
2. sProgramareaJevolutivă i( EvolutionaryJprogramming ,iFogel,i1966).i
PopulaŃiai Pi estei reprezentatăi dei automateJ cuJ stăriJ finite ,i fiecarei dintrei elei
candidândi lai rezolvareai problemei.i OperaŃiai princip ală:i mutaŃiai (constândi îni
perturbareaidiagrameiideitranziŃieiaistărilor).ii
3. sStrategiileJevolutiveJ (EvolutionJstrategy ,iconceputeiiniŃialide J
Rechenberg,i 1970,i pentrui rezolvareai problemelori îni tehnică). JPopulaŃiai estei
reprezentatăisubiformaiunori vectoriJcuJvaloriJreale ,iiari operaŃiaJprincipalăJesteJ
ceaJdeJmutaŃie i (văzuti cai oi perturbaŃiei aleatoare).i Încrucișarea,i poatei fii șii eai
utilă,i dari nui estei obligatorie.i Aui fosti pentrui prim ai datăi dezvoltatei metodei
autoadaptiveideistabilireiaiunoriparametriiideicont rol; J
4. sSistemeJdeJclasificareJprinJînvăŃareJ(LearningJclass ifierJsystem, i
Holland,i1975);i
5. sProgramareaJgeneticăJ (GeneticJprogramming ,iKoza,i1990).iPopulaŃia J
Pi estei reprezentatăi dei programeJ carei candideazăi lai rezolvareai problemei.i
Programeleisuntidescriseicaiarboriideiderivareiaicu vântuluiipeicareiîlireprezintăi
înilimbajulirespectivișiicailiniiideicodi(celimaiid esiseiutilizeazăilimbajuliLisp).i
Încrucișarea ,icaioperaŃieideibază,iseirealizeazăiselectândialea torisubarboriidini
arboreleiasociatiprogrameloripărinteișiiinterschimb ându5le.); J
6. sCăutareJarmonicăJ(JHarmonyJsearch,J Geemietial.,i2001). J
Structuraioricăruii algoritmJdeJcalculJevolutiv ieste,iînigeneral:i
procedura nalgoritm_evolutivn
tn<zzn0n
crearenP(t)n
evaluarenP(t)n
until not ncondiŃiandenstopn
tn<zzntn+n1n
selectarenP(t)ndinnP(tz1)n
modificarenP(t)n
evaluarenP(t)n
sfârșit until
sfârșit procedura
Îni celei cei urmeazăi vomi explicai algoritmuli generali p ropusi maii sus.i
Algoritmiii evolutivii menŃini oi populaŃiei dei indivizi i lai fiecarei iteraŃiei t.i Oi
populaŃieipoateifiiprivităicaifiindiunivectorideiva lori.iFiecareiindividi(elementiali
vectoruluiireprezintăioisoluŃieipotenŃialăiaiproble meiișiiesteiimplementatăisubi
formaiuneiistructuriideidateiS.iUniindividiesteiune oriinumitișiicromozom.i
FiecareisoluŃieiesteievaluatăicaifiindioimăsurăiai" fitness5ului"isăui(speranŃeiidei
viaŃă).iAcestifitnessireprezintăicalitateaiindividu lui.iDeiobicei,icuicâtiindividuli
esteimaiipromiŃător,icuiatâtifitness5ulisăuiesteima iimare.iExistăiuneleiproblemei
înicazulicăroraifitness5ulitrebuieisăifieiminimizat .iOinouăipopulaŃiei(iteraŃiai tJ+J
1)i sei formeazăi alegândi ceii maii promiŃătorii indivizii (pasuli dei selecŃie)i dini

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i77 S
populaŃiaicurentă.iOiparteidinimembriipopulaŃieiino uiformateisuferăitransformării
(pasuli dei modificare)i subi acŃiuneai operatorilori gen etici,i pentrui ai obŃinei noii
soluŃii.i
Operatoriii geneticii sunt,i dei fapt,i procedurii carei o pereazăi asuprai elementelori
vectoruluiipopulaŃie.ii
Existăidoii operatoriJgenetici iprincipali:i
•sunioperatoriunari miJdeitransformareinumiti mutaŃie ,icareicreeazăiuninoui
individiprintr5oimicăimodificareiaiunuiiindividiale si( SSmi→: );i
•sunioperatorimaiiputernici cjJnumiti încrucișareJ(crossower) ,icareicreeazăi
noii indivizii combinândi părŃii dini doii saui maii mulŃii indivizii
( SSSScj →×××… : )i(deiceleimaiimulteioriiseifolosescidoiipărinŃi).i
Dupăi uni anumiti numări dei generaŃiii algoritmuli conver ge:i sei sperăi căi celi maii
promiŃători individi ajungei lai oi valoarei câti maii apro piatăi dei soluŃiai optimă.i Îni
ciudaisimilarităŃiloriputerniceiîntreidiferiteleite hniciideicalculievolutiv,iexistăișii
multei diferenŃe.i Acesteai sunti date,i îni principal,i d ei structurilei dei datei folositei
pentruiaireprezentaiuniindividișiideiordineaiînicar eiseiaplicăioperatoriiigenetici.i
Deiexemplu,iceleidouăiliniiidinialgoritmulideimaiis us:i
selectare iP(t)}din}P(t-1)}
modificaren P(t)}
potiapăreaiîniordineiinversă:i(înistrategiileievolu tive,iîntâiiseimodificăipopulaŃiai
șiiapoiiesteiformatăioinouăipopulaŃieipriniprocesul ideiselecŃie,iînitimpiceiîntr5uni
algoritmi genetici întâii sei aplicăi selecŃia,i iari apoi i intrăi îni acŃiunei operatoriii
geneticiideitransformare).i
Există,ideiasemenea,ișiialteidiferenŃeiîntreimetode .iUnaidintreiacesteaiarifiiceai
referitoarei lai metodelei dei selecŃiei carei includ:i selecŃiaJproporŃională ;imetodaJ
rangului ;iselecŃiaJprinJturnir .i
i
i
i
i
7Test7de7autoevaluare:7
7
1. sCalcululineural:i
iiiiiia.iiFaceiparteidinisferaimaiigeneralăiaicalcu luiinatural.i
iiiiiib.i Facei partei dini aceeașii grupăi cui calcululi e volutiv,i calcululi molecular,i
calcululimembranar,icalcululicuanticișiiswarmicompu ting.i
iiiiiic.iiAreicaisursăideiinspiraŃieicreierul.i
iiiiiid.iiAreicaisursăideiinspiraŃieicalculatorul.i
e.iiToateirăspunsurileideilaiai÷idisunticorecte.i
i
2. sReŃeauaineuronală:i
iiiiiia.iiReprezintăisuportulihardipentruicalcululi neural.i
iiiiiib.i Estei uni calculatori distribuit,i masivi paral el,i carei arei cai șii caracteristicăi
principalăiachiziŃionareaideinoiicunoștinŃeipeibaza iexperienŃeiianterioarei
șiideiaileifaceidisponibileipentruiutilizareaiulter ioară. iiiiii
iiiiiic.iiSeiaseamănăicuicreieruliuman.i
iiiiiid.iiEsteideterminatăiprin: JtipulJunităŃilorJfuncŃionale,Jarhitectură ialgoritmJdeJ
funcŃionare .i
e.iiPoateifi:ifeed5forwardișiifeed5back.i
i?? ??

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i78 S
Note „3. sCaracteristiciiprincipaleialeireŃelelorineuraleisun t:i
iiiiiia.iiCapacitateaideiaiînvăŃa.i
iiiiiib.iiCapacitateaideigeneralizare.iiiii i
iiiiiic.iiCapacitateaideisinteză.i
iiiiid.iiCapacitateaideiaigândi.i
iiiiie.iiToateirăspunsurileideilaiai÷id.i
i
4. sPrincipaleleitipuriideiproblemeicareiseirezolvăipri nireŃeleineurale Ssunt:i
iiiiiia.iiProblemeideiclasificareișiirecunoaștere.i
iiiiiib.iiProblemeideiestimareișiiaproximare.iiiii i
iiiiiic.iiProblemeideimodelareișiicontrol.i
iiiiiid.iiPrelucrareaișiianalizaisemnalelor.i
iiiiiie.iiProblemeideioptimizare.i
i
5.iiRezolvareaiuneiiproblemeicuireŃeleineuraleipres upune:i
iiiiiia.iiProiectareaireŃelei.i
iiiiiib.iiAdaptareai(antrenarea)ireŃeleii.iiiiii
iiiiiic.iiAlegereaimodelului.i
iiiiiid.iiTestareaireŃelei.i
iiiiiie.iiToateirăspunsurileideilaiai÷id.i
i
6.iiOireŃeaineuro5fuzzy:i
iiiiiia.iiEsteioireŃeaineuralăicareidispuneideicapa citateaideiaiprelucraiinformaŃiiiii
fuzzy.i
iiiiiib.iiiPoateiîmbunătăŃiiperformanŃeleiprinifolo sireaialgoritmilorideiinstruire.ii
iiiiiic.iiiAreisemnaleleideiintrareiși/sauiponderil eiconexiuniloriși/sauiieșirileisuntii
submulŃimiifuzzyisauimulŃimiideivaloriideiapartenen ŃăilaimulŃimiifuzzy.iii
iiiiiid.iiiPoateifiiproiectatăiînidouăimetode.i
iiiiiie.iiToateirăspunsurileideilaiai÷id.i
i
7.iiCalcululievolutiv:i
iiiiiia.i i Estei folositi îni principali îni rezolvareai p roblemelori bazatei pei căutareai
soluŃieiiîntr5unispaŃiuideisoluŃiiipotenŃiale.i
iiiiiib.iiiAreicaisursăideiinspiraŃieiprincipiileie voluŃionismuluiidarwinist. ii
iiiiiic.i i Arei lai bazăi principiuli fundamentali dei ai d ezvoltai sistemei complexei
pornindideilaireguliisimple.iii
iiiiiid. iiiFoloseșteialgoritmiialeicărorimetodeideicăutareiaui caimodelifenomenei
aleievoluŃieiinaturale .i
iiiiiie.iiToateirăspunsurileideilaiai÷id.i
i
i
/boxcheckbldii Răspunsuri:7 i
17–7a,b,c;772-7a÷e;7737–7a,b,c;747–7a÷e;7757–7a,b;767–7e;777–7e.7
S
S
S
S
S
S

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i79 S
S
2.4.SRaŃionamentSprobabilist.SReŃeleSbayesieneS
2.4.1.SMetodaSbayesianăS
i
ConceptulideibazăiaiprobabilităŃiiijoacăiunirolisem nificativiîniviaŃaideiziicui
zi.iConceptulideiprobabilitateiareioiistorieilungăi începândicuicâtevaisuteideianiiîni
urmăi cândi îni vocabulari aui fosti introdusei cuvintei ca i „ probabil ”,i „ poate ”,i
,„ posibilJca ”.ii
Probabilitateaiunuiievenimentiseipoateidefiniicaifi indiproporŃiaicazuriloriîni
careievenimentuliareiloc:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiii
posibilecazurinrfavorabilecazurinrevenimentP..) ( = .iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.1)i
Probabilitatei poatei fii definităi șii cai oi măsurăi știi nŃificăi ai șanseii
(întâmplării).ii
Probabilitateaipoateifiiexprimatăimatematicicaiunii ndicatorinumericicuioi
valoarei întrei 0i ( oJ imposibilitateJ absolută )i șii 1i ( oJ certitudineJ absolută ).i
Majoritateaievenimenteloriauiuniindicatorideiprobab ilitateistrictiîntrei 0ișii 1,iceeai
cei înseamnăi căi fiecarei evenimenti arei celi puŃini două i consecinŃe:i uni rezultatJ
favorabilJ saui succes ,ișiiuni rezultatJnefavorabil isau Jinsucces .i
Dacăi si estei reprezintăi număruli dei câtei orii evenimentuli s5 ai terminati cui
succes,iiar Ji ideicâteioriis5aiterminaticuiinsucces,iatunciiproba bilitateaiunuiisuccesi
sauiinsuccesipoateifiideterminatăipriniformulele:i
iiiiiiiiiiiiiiiii pts
posibile cazurilornrsucceselornrsuccesP == =..) ( iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.2)i
iiiiiiiiiiiiiiiii qti
posibile cazurilornror insucceselnrinsuccesP == =..) ( iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.3)i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiicui ist+= ,i 1qp=+ .i i iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.4)i
Săi considerămi exempluli clasici cui oi monedăi șii uni zar .i Dacăi aruncămi oi
monedă,iprobabilitateaicailaicădereisăifieicapieste iegalăicuiprobabilitateaisăifiei
pajură.iAdicăi s=i=1 ,ișiidiniacestimotiviprobabilitateaicapi(sauipajură )iestei0,5.i
Dacăi aruncămi uni zar,i carei estei probabilitateai săi ia săi 3i dintr5oi singurăi
aruncare?iDacăipresupunemicăi3iesteisingurulisucces ,iatuncii s=1 ,i i=5 ,ideoarecei
avemioisingurăicaleisăiavemiuni3ișii5icăiisăinuiave mi3idintr5oisingurăiaruncare.i
Diniacestimotiv,iprobabilitateaideiaiobŃineiuni3ies te:i
166061
posibilecazuritotalnrsuccesladuccarecazurinrp3P …)( == == i
șiiprobabilitateaisăinuiobŃinemiuni3ieste:i
833061165
posibilecazuritotalnr3luia nerealiareladuccarecazurinrq3notP …) ( =−== == .i
i Fiei Ai șii Bi douăi evenimente.i Presupunemi căi celei dou ăi evenimentei nui
sunti exclusivei mutual,i dari apari îni modi condiŃionati lai apariŃiai celuilalt.i
ProbabilitateaicaievenimentuliAisăiaparăidacăiapare ievenimentuliBiseinumeștei
probabilitateJcondiŃionată .SAceastaiesteireprezentatăimatematicicai P(A |B)J înicarei
barai verticalăi reprezintăi DATi iari expresiai completă i ai probabilităŃiii estei
interpretatăicai„ProbabilitateaicondiŃionalăiaiapar iŃieiievenimentuluiiAidatifiindi
faptulicăievenimentuliBiaiapărutideja”:i
iiiiiiiiiiiiii B .B .)|(luia realizarede posibilecazurinrsiAluia realizarede posibilecazuridenrBAP = iiiiiiiiiiiii(2.4.5)i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i80 S
Note „i ProbabilitateaiapariŃieiiatâtiaievenimentuluiiAicâ tișiiaievenimentuluiiBi
sei numeștei probabilitateaJ comună i ai evenimentelori Ai șii B.i Sei reprezintăi
matematici prini ) (BAPI.i Număruli dei modurii prini carei poatei apăreai Bi estei
probabilitateailuiiB,i P(B) ,ișiideci:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii )() ()|(BPBAPBAPI= iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.6) i
i Îni modi similar,i probabilitateai condiŃionatăi cai săi avemi apariŃiai
evenimentuluiiBidatifiindiapariŃiaievenimentuluiiAi este:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii )() ()|(APABPABPI= iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.7)i
Decii
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii )()|() ( APABPABP • =I iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.8)i
Probabilitateaicomunăiesteicomutativă,irezultândi
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii ) () ( BAPABP I I= iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.9)i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii )()|() ( APABPBAP • =I iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.10)i
SubstituindirelaŃiai2.4.10iîni2.4.7iavem:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii )()()|()|(BPAPABPBAP•= iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.11)i
RelaŃiai2.4.11iesteicunoscutăicaifiindi formulaSluiSBayes isauii regulaSbayesiană i
(denumităiastfeli dupăi ThomasiBayes,i unimatematician ienglezi careiaiintrodusi
aceastăiregulăiînisecoluliXVIII).i
i ConceptulideiprobabilitateicondiŃionatăiintrodusip ânăiacumiconsiderăicăi
evenimentuliAieraidependentideievenimentuliB.iAcest iprincipiuipoateifiiextinsi
caievenimentuliAisăifieidependentideiuninumărideiev enimenteiexclusiveimutuali
B1,…,B n.iAvem:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii )()|( ) (in
1iin
1ii BPBAP BAP • =∑ ∑
= =I iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.12)i
Dacăi relaŃiai 2.4.12i estei însumatăi pei oi listăi exhaus tivăi dei evenimentei Bii
exclusiveimutual,iobŃinem:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii )() ( APBAPn
1ii ∑
==I iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.13)i
Aceastai vai reducei relaŃiai 2.4.12i lai următoareai formulăS aS probabilităŃiiS
condiŃionate:S
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii )()|( )(in
1iiBPBAPAP • =∑
=iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.14)i
Dacăi apariŃiai evenimentuluii Ai depindei doari dei douăi evenimentei exclusivei
mutual,ifieiacesteai BJ șiievenimentulicontrari B,iatunciirelaŃiaii2.4.14ieste:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii )()|()()|()( BPBBPBPBAPAP • + • = iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.15)i
Înimodisimilar,ii
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii )()|()()|()( APABPAPABPBP • + • = iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.16)i
i
Dacăiînlocuimii2.4.16iîniregulaibayesianăi2.4.11,ia vem:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii
)()|()|()()|()|(
APABPABPAPABPBAP
• +•= iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.17)i
RelaŃiai2.4.17ifurnizeazăibazaiaplicăriiiteorieiipr obabilităŃiiipentruigestionareai
incertitudiniiiînisistemeleiexpert.ii
i

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i81 S
Săipresupunemicăitoateiregulileidinibazaideicunoști nŃeisuntireprezentateiîni
următorulimod:i
IF} E}este}adevărată}
THEN}H}este}adevărată}{cu}probabilitatea} p}}
Aceastăi regulăi reprezintăi dei fapti faptuli căi dacăi ev enimentuli Ei arei loc,i
atunciiprobabilitateaicaievenimentuliHisăiaibăiloci estei p.i
CeSseSîntâmplăSdacăSevenimentulSESaSavutSloc,SdarSn uSștim,SdacăS
evenimentulS HS aS avutS locS sauS nu?S PutemS calculaS prob abilitateaS caS
evenimentulSHSsăSfiSavutSloc?S
RelaŃiai2.4.17ineispuneicumisăicalculămiaceastăipro babilitate.iÎnisistemelei
expert,i dei obicei,i Hi reprezintăi ipotezele,i iari Ei re prezintăi evidenŃai suportuluii
acesteii ipoteze.i Decii relaŃiai 2.4.17iexprimatăi îni t ermeniideiipotezei șiievidenŃei
aratăiastfel:i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii
)()|()|()()|()|(
HPHEPEHPHPHEPEHP
• +•= iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.18)i
Unde:i
•sP(H) iesteiprobabilitateaianterioarăiaiipotezeii Hideiaifiiadevărată.i
•sP(E|H)J esteiprobabilitateaicaiipotezai Hisăifieiadevăratăidatăifiindi
evidenŃai Ei
•s )|(EHP esteiprobabilitateaianterioarăiaiipotezeii HJ deiaifiifalsăi
•s )|(HEPJesteiprobabilitateaideiaigăsiievidenŃai Eichiaridacăiipotezai
Hiesteifalsă.i
i
RelaŃiai2.4.18isugereazăicăiprobabilitateaiipotezei i H,i P(H), itrebuieisăifiei
definităi înaintei dei ai fii examinatăi oricei evidenŃă.i Îni sistemelei expert,i
probabilităŃilei necesarei pentrui rezolvareai uneii pro blemei sunti datei dei cătrei
experŃi.iUniexpertideterminăiprobabilităŃileianteri oareipentruiipotezeleiposibilei
P(H) i )(HP șii dei asemeneai șii probabilităŃilei condiŃionatei pent rui observareai
evidenŃeiiE,idacăiipotezaiHiesteiadevărată,i P(E|H)J șiidacăiipotezai Hiesteifalsă,i
)|(HEP .iUtilizatoriiifurnizeazăiinformaŃiiidespreievidenŃ aiobservatăiiarisistemuli
experti calculeazăi P(E|H)J pentrui ipotezai Hi îni funcŃiei dei evidenŃai Ei datăi dei
utilizator.ii
Probabilitateai P(E|H)J seinumeștei probabilitateSposterioarăS aiipotezeii Hi
înifuncŃieideievidenŃaiobservatăi E.J
CeJseJîntâmplăJdacăJexpertul,JbazândukseJpeJunicaJe videnŃăJE,JnuJpoateJ
alegeJoJsingurăJipotezăJciJfurnizeazăJunJsetJdeJipo tezeJH 1,…,JH m?JSauJfurnizândJ
maiJmulteJevidenŃeJE 1,…,JE n,JexpertulJvaJproduceJmaiJmulteJipoteze?J
PutemigeneralizairelaŃiai2.4.18.ipentruiailuaiînico nsiderareiatâtiipotezelei
multipleicâtișiievidenŃeleimultiple.iDariatâtiipote zeleicâtișiievidenŃeleitrebuieisăi
fieiexclusiveimutualișiiexhaustive.ii
Îni sistemelei expert,i subtilităŃilei evidenŃelori ari t rebuii înlăturatei șii
consideratăi independenŃai condiŃionatăi de5ai lunguli d iferitelori evidenŃe.i Astfeli
obŃinem:i
i
∑
=• •• •• •• •=m
1kk kn k2 k1i in i2 i1
n21i
HPHEP HEPHEPHPHEP HEPHEPEEEHP
)()|( …)|()|()()|( …)|()|()… |( iii(2.4.19)i
S
S

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i82 S
Note „2.4.2. LimiteleSmetodeiSbayesieneS
Platformaipentruiabordareaibayesianăinecesităivalor iialeiprobabilităŃiiicai
șii valorii introdusei iniŃial.i Evaluareai acestori valo rii dei obiceii implicăi judecatai
umană.i Îni oricei caz,i cercetării psihologicei aratăi că i oameniii fiei nui poti obŃinei
valoriiconsistenteialeiprobabilităŃiiicuiajutorulir eguliloribayesiene,ifieioifaciîni
modi eronat.i Acesti lucrui sugereazăi căi probabilităŃil ei condiŃionatei poti fii
inconsistenteiîniraporticui probabilităŃilei dateidei uni expert.iSăiconsiderăm,idei
exemplu,ioimașinăicareinuiporneșteișiifaceizgomotei ciudateicândiîncercaŃiisăioi
porniŃi.ii
Probabilitateai condiŃionatăi cai mecanismuli dei pornir ei ai mașiniii săi fiei
stricatidacăimașinaifaceizgomoteiciudate,ipoateifii exprimatăiastfel:i
IF} simptomul}este}„zgomote}ciudate”}
THEN}mecanismul} de} pornire} este} stricat} {cu}
probabilitatea}0,7}}
Înimodiaparent,iprobabilitateaicondiŃionatăicaimeca nismulideipornireisăi
nuifieistricatidacăimașinaifaceizgomoteiciudateiest e:i
P(mecanismulJdeJpornireJnuJesteJstricat|zgomoteJciu date)=JP(mecanismulJdeJ
pornireJesteJbun|zgomoteJciudate)=1k0,7=0,3.J
Deci,iputemiobŃineioiregulăiperecheicareispune:i
IF} simptomul}este}„zgomote}ciudate”}
THEN}mecanismul} de} pornire} este} bun} {cu}
probabilitatea}0,3}}
ExperŃiii dei domeniui nui sei descurcăi preai ușori cui pro babilităŃilei
condiŃionaleișiideseoriineagăiexistenŃai probabilităŃiiSimpliciteSascunseS (0,3iîni
exemplulinostru).ii
Îni cazuli nostru,i ami folosii informaŃiii statisticei di sponibilei șii studiii
empiriceipentruiaiderivaiurmătoareleidouăireguli:i
IFn mecanismulndenpornirenestenstricatnn
THENnsimptomuln esten „zgomoten ciudate”n {cun
probabilitatean0,85}n
IFn mecanismulndenpornirenestenstricatn
THENnsimptomuln nun esten „zgomoten ciudate”n {cun
probabilitatean0,15}n
Pentruiaifolosiiregulaibayesiană,itrebuieisăiavemip robabilitateaianterioară,i
probabilitateaicaimecanismulideipornireisăifieistri catidacăimașinainuipornește.i
Aicii avemi nevoiei dei judecatai unuii expert.i Săi presup unemi că,i expertuli nei
furnizeazăivaloareaidei5%.iAtunciiputemiaplicairegul aibayesianăiastfel:i
P(mecanismulJdeJpornireJesteJstricat |zgomoteJciudate )i=i
=0,85 0,05 0,23 0,85 0,05 0,15 0,95 ×=× + × .i
i NumăruliobŃinutiesteimultimaiimicidecâtiestimareai experŃiloridei0,7idatăi
laiînceputuliacesteiisecŃiuni.i
i CelimaiievidentimotivialiacesteiiinconsistenŃeiest eiacelaicăiexperŃiiiaui
făcuti presupunerii diferitei cândi aui stabiliti probabi lităŃilei condiŃionalei șii
anterioare.iProbabilităŃileianterioareidateideiasem eneaideicătreiexperŃiiparisăifiei
inconsistentei cui probabilitatei dei suficienŃă,i șii cu i probabilitatei dei necesitate.i
Sunti propusei maii multei metodei dei manevrarei ai acesto ri probleme.i Ceai maii
popularăitehnică,iprimaioarăiaplicatăiînisistemuliP ROSPECTOR,iesteifolosireai
unuiimodelideiinterpolareilinear.i
i Pentruifolosireaiabordăriiibayesieneisubiective,it rebuieisatisfăcuteimultei

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i83 S
presupuneri,i incluzândi independenŃai condiŃionatăi ai evidenŃeii atâti dini puncti dei
vedereialiipotezeiicâtișiiainegaŃieiisale.iCumiastf elideipresupuneriisuntidestulidei
rariîndepliniteiînicadruliproblemeloridinilumeairea lă,idoaricâtevaisistemeiauifosti
construiteipeibazairaŃionamentuluiibayesian.iCelima iicunoscutiastfelideisistemi
esteiPROSPECTOR,iunisistemiexpertipentruiexplorarea iminerală.ii
i
2.4.3. ComparaŃieSîntreSabordareaSbayesianăSșiSfactoriiSde ScertitudineS
Teoriaifactorilorideicertitudineiesteioialternativă ipopularăiairaŃionamentuluii
bayesian.i Principiilei dei bazăi alei acesteii teoriii au i fosti primai oarăi introdusei îni
MYCIN,iunisistemiexpertipentruidiagnosticulișiitera piaiinfecŃiilorisângeluiișiiai
meningitei.iDezvoltatoriiisistemuluiiMYCINiauidesco periticăiexperŃiiimedicalii
aui exprimati credinŃelei lori îni termenii carei nui aveau i consistenŃăi logicăi saui
matematică.iMaiimult,inuierauidisponibileidateistat isticeideiîncredereidinicadruli
domeniuluiiproblemei.iDiniacestimotiv,iechipaicarei aidezvoltatisistemuliMYCINi
nui ai pututi folosii abordareai probabilităŃilori clasic e.i Îni schimbi aui decisi
introducereai unuii factorS deS certitudineS ( cf ),Scei reprezintăi oi măsurătoarei ai
credinŃeloriexperŃilor.iValoareaimaximăiaifactorulu iideicertitudineierai+1,0i(îni
modisiguriadevărat)iiariminimulierai51,0i(înimodisi gurifals).ii
Îni sistemelei experti cui factorii dei certitudine,i baza i dei cunoștinŃei estei
alcătuităidiniunisetideireguliicareiauiurmătoareais intaxă:i
IFn <evidenŃă>n
THENn<ipoteză>n{cf}n
Teoriai factorilori dei certitudinei sei bazeazăi pei două i funcŃii:i măsurareaJ
încrederii iMB(H,E) i șii măsurareaJneîncrederii iMD(H,E). i AcesteifuncŃiiiindică,i
graduliînicareiîncredereaiîniipotezai HiariputeaicreșteidacăiseiobservăievidenŃai E,i
șiigradulideineîncredereiîniipotezai HiariputeaicreșteipriniobservareaievidenŃeii E.ii
MăsuraJîncrederii( engl. Jbelief)JsauJneîncrederii i (engl.i distrust )i sei poatei
definiiiînitermeniideiprobabilităŃiicondiŃionaleiși ianterioareidupăicumiurmează:i
iiiiiiiiiiii

−−=
=altfelHP01HPHPEHP1HPpentru1
EHMB,)(], max[)( )](),|( max[)( ,
),( iiiiiiiiiiiiiiii(2.4.20)i
iiiiiiiiiii

−−=
=altfelHP01HPHPEHP0HPpentru1
EHMD,)(], min[)( )](),|( min[)( ,
),( iiiiiiiiiiiiiiiii(2.4.21)i
Unde:i
•sp(H) iesteiprobabilitateaianterioarăiaicazuluiiînicareii potezai HJ estei
adevărată.i
•sp(H|E) iesteiprobabilitateaicaiipotezai Hisăifieiadevărată,ifiindidatăi
evidenŃai E. i
Valorilei MB(H,E) i șii MD(H,E)J sunti întrei 0i șii 1.i Putereai încrederiii saui
neîncrederiiiîniipotezai HJ depindeideitipulideievidenŃăi EJ observată.ii
Teoriai probabilităŃiii estei ceai maii vechei tehnicăi și i ceai maii binei stabilităi
pentruiaigestionaicunoștinŃeiinexacteișiidateialeat orii.iFuncŃioneazăibineiîniariii
deipreviziuniișiiplanificări,iundeidateleistatistic eisuntideiobiceiidisponibileișiisei
potirealizaipropoziŃiiideiprobabilitateiexacte.ii
Unisistemiexpertiînicareis5aiaplicatitehnicaibayesi ană,iPROSPECTOR,iai
fostidezvoltatipentruiaiajutaigeologiiiînicăutareai lorideidepoziteideiminerale.iAi
avuti uni marei succes,i dei exemplu,i folosindi datei geol ogice,i geofizicei șii
geochimice,iPROSPECTORiaiprezisicăiexistăimolibdeni lângăiMunŃiiiTolman,iîni

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i84 S
Note „Statuli Washington.i Dari echipai carei ai lucrati lai PROS PECTORi ai pututi săi sei
bazezeipeidateivalideidespreidepoziteimineraleiștiu teișiipeiinformaŃiiistatisticei
dei încredere.i Aui fosti dei asemeneai definitei șii proba bilităŃilei pentrui fiecarei
eveniment.iEchipaiPROSPECTORiaipututideiasemeneaipr esupuneiindependenŃai
condiŃionalăiaievidenŃei,ioiconstrângereicareitrebu ieisăifieisatisfăcutăipentruiai
puteaifiiaplicatăiabordareaibayesiană.ii
Înioriceicaz,iînimulteiariiicuiposibilitateideiapli careiaisistemeloriexpert,i
informaŃiileistatisticeideiîncredereinuisuntidispon ibileisauinuiputemipresupunei
independenŃaicondiŃionalăiaievidenŃei.ii
Deșii îni cazuli abordăriii factorilori dei certitudinei s ei ducei lipsăi dei
corectitudinei matematicăi ai teorieii probabilităŃilor ,i sei parei căi estei totușii multi
maiibunăidecâtiabordareaibayesianăiînianumiteiariii cumiarifiidiagnosticulișiimaii
alesiariiidinimedicină.iÎniSEideidiagnostic,icumiei MYCIN,iregulileișiifactoriiidei
certitudinei vini dini cunoștinŃelei unuii experti șii jud ecatai intuitivăi ai acestuia.i
Factoriii dei certitudinei sunti folosiŃii îni cazurii îni carei probabilităŃilei nui sunti
cunoscutei saui sunti preai greui dei obŃinuti saui preai sc umpe.i Mecanismuli dei
raŃionamentievidenti poatei gestionaiînimodiincrement ali evidenŃaiachiziŃionată,i
conjuncŃiai șii disjuncŃiai ipotezelor,i lai feli cai evid enŃelei cui diferitei gradei dei
încredere.iMaiimult,iabordareaifactorilorideicertit udineifurnizeazăiexplicaŃiiimaii
buneiaicurgeriiiinformaŃieiiîntr5unisistemiexpertib azatipeireguli.ii
Abordareaibayesianăișiiaifactorilorideicertitudinei suntidiferiteiunaifaŃăidei
cealaltă,i dari aui aceeașii problemă:i găsireai unuii exp erti cei poatei cuantificai
informaŃiiipersonale,isubiectiveișiicalitative.ii
Metodai bayesianăi parei ai fii ceai maii adecvatăi metodăi dacăi existăi datei
statisticeideiîncredere.iÎniabsenŃaiacesteiicondiŃi i,iabordareaibayesianăis5ariputeai
săifieipreaiarbitrarăișiichiarilimitatăiînicazulipr oduceriiideirezultateipertinente.i
AritrebuiideiasemeneaisăimenŃionămicăipropagareaiîn crederiiibayesieneiesteidei
complexitatei exponenŃială,i șii dini acesti motivi estei nepracticăi pentrui bazei dei
cunoștinŃeideidimensiuniimari.i
Tehnicaifactorilorideicertitudine,iîniciudailipseii deifundaŃieiformală,ioferăi
oi abordarei simplăi pentrui abordareai incertitudinilor i îni sistemelei experti șii
furnizeazăirezultateiacceptabileiînimulteiaplicaŃii .i
i
i
2.4.4. ReŃeleSbayesieneS
i
Oi reŃeaJbayesianăJ (RB),inumităișii reŃeaJdeJîncredere i(BayesianiNetworki
saui Beliefi Network),i estei uni modeli probabilistici gr afici (dei regulă,i uni grafi
aciclicidirect)icareireprezintăioimulŃimeideivariab ileialeatoareișiiindependenŃai
loriprobabilistică.ii
TeoriaireŃeleloribayesieneicombinăiprobabilitateaib ayesianăișiinoŃiuneaidei
independenŃăi condiŃionalai pentrui ai reprezentai depen denŃelei dintrei variabilei
aleatoarei(Pearl,i1986;iSpeigelhalteri&iCowell,i199 2).ii
ReŃeleleibayesieneis5auidoveditiutileiînimulteitipu riideiaplicaŃii,iprecum:i
sistemei experti medicale,i sistemei dei diagnostici ali e șecurilor,i recunoaștereai
formelori (tiparelor),i recunoaștereai vociii șii evalua reai riscurilori sistemelori
complexeiînimediiicuimizăiridicată.i
AstfelideireŃeleifaciposibilăianalizaiînicondiŃiiid eiincertitudineișiicombinai
avantajelei uneii reprezentării vizualei intuitivei cui o i fundamentarei matematicăi
bazatăi pei probabilitateai bayesiană.i Îni acesti modi pu temi utilizai cunoștinŃelei
experŃiloriînilegăturaicuidependenŃeleidintreidifer iteivariabileișiisăiproiectamiîni

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i85 S
modiconsistentiimpactulidoveziloriasupraiprobabilit ăŃilorirezultateloriincerte.iRBi
permiti oi infuziei dei rigurozitatei știinŃificai cândi d istribuŃiilei dei probabilitatei
asociatei nodurilori individualei alei reŃeleii sunti doa ri “opiniilei experŃilor”.i Acesti
lucruipoateisăimăreascăiîncredereaiînipărerileiexpe rŃilori(deiundeișiidenumireai
alternativăidei reŃeleJdeJîncredere ),isubliniindiîniacelașiitimpigradulideiimpreciziei
inerentiîniasemeneaitipuriideiraŃionamente.i
Revenindi lai modeluli grafic,i oi RBi estei uni grafi orien tati alei căruii nodurii
reprezintăi variabilele(discrete)i incertei dei interes i sii alei căruii muchiii sunti
legăturileicauzaleisauideiinfluenŃăidintreivariabil e.iFiecăruiinodiiiseiasociazăiuni
tabeli dei probabilităŃi.i Acestai estei uni seti dei proba bilităŃii condiŃionatei cei
modeleazăirelaŃiaideiincertitudineidintreinodișiipă rinteleisău.i
Cheiai unuii designi dei succesi ali RBi estei descompunere ai corectăi ai
domeniuluii problemeii într5uni seti dei propoziŃiii cauz alei saui condiŃionalei desprei
domeniu.i Îni loci săi ceremi unuii experti întreagai distr ibuŃiei unificatăi dei
probabilităŃi,icareiesteievidentioisarcinaifoarteid ificilă,iputemiaplicaioistrategiei
dei tipuli “divide5et5impera”i sii săi ceremi detaliii par Ńialei alei modeluluii carei aui
relevanŃăiînidomeniulideiexpertiză.i
Înicontinuareiaveminevoieicaiexpertulisaialcătuiasc ăitabeluliprobabilităŃilori
nodului(TPN)i pentrui fiecarei variabilăi (nod):i acesti lucrui poatei fii făcuti fiei
utilizândi datei cronologicei (prini învăŃareai parametr icăi bayesianăi standardi saui
simulărilei Montei Carlo),i fiei cerândi expertuluii sai f urnizezei oi seriei deiestimării
subiective.iIdealiarifiicaiacesteiestimăriisăiseiba zezeipeiexperienŃăișiicunoștinŃe,i
nuipeipresupuneriihazardate.i
Putemi introducei cui ușurinŃăi distribuŃiii statisticei discretei sii continuei îni
cadruli modeluluii RB,i cai tabelei dei probabilităŃii ale i nodurilor,i șii putemi generai
valoriipentruiacesteiTPN5uriiprinisimulăriiMonteiCa rlo.ii
Odatăi construităi RB,i aceastai poatei fii executatăi fol osindi uni algoritmi dei
propagarei adecvati cumi ari fii algoritmuli arboreluii de i joncŃiune.i Acesti lucrui
presupunei calculareai tabeleii unificatei ai probabilit ăŃilori dini structurai
probabilităŃiloricondiŃionateialeiRBiîntr5oimaniera ieficientă.ii
Existăi softwarei specializati pentrui prelucrareai RB,i dei exemplui
AgenaRisk 45 .iDupăiceiRBiesteicompilată,iaceastaipoateifiiexecu tatăidinamicișii
prezintăiurmătoareleidouăicaracteristici:i
1. sEfecteleiobservaŃiiloriintroduseiîniunulisauimaiimu lteinoduriipotifii
propagatei îni toatăi RB,i îni oricei direcŃie,i iaridistr ibuŃiilei marginalei
aleituturorinodurilorisuntiactualizate.i
2. sDoari inferenŃelei relevantei poti fii făcutei îni RBi (car ei foloseștei
structuraidependenteloricondiŃionaleișiicunoștinŃel eicurenteipentruiai
determinaiaceleiinferenŃeicareisuntivalide).i
Esteiimportantideiobservaticăivolumulișiicomplexita teaicalcululuiiimplicatei
îni folosireai RBi poti fii controlatei dini puncti dei vede rei ai memorieii internei șii
spaŃiuluiideistocareiaicomputerului,idacăiseifolose șteioiimplementareieficientăiai
algoritmuluiiarboreluiideijoncŃiune.iMulteipachetei academiceideiprelucrareiaiRB,i
open5source,i nui oferăi posibilitateai unori implementă rii carei sunti suficienti dei
eficienteipentruiaisuportaimodeleimariideiRB,imaiia lesicombinateicuisimulareai
Montei Carlo.i Dari implementării eficientei sunti posibi lei pentrui clasai dei RBi
necesareimodelariiiproblemelorideiriscioperaŃionali șiipotifiiasamblateirelativiușori
cuiunelteicaiAgenaRisk.i
i
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii i
45 ihttp://www.agenarisk.com/ ii

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i86 S
Note „i
7Test7de7autoevaluare:7
7
1. sProbabilitatea:i
iiiiiia.iPoateifiidefinităișiicaioimăsurăiștiinŃifi căiaișanseii(întâmplării).ii
iiiiiib.iPoateifiiexprimatăimatematicicaiuniindicat orinumericicuioivaloareiîntrei 0ii
șii 1i.i
iiiiiic.iEsteiuninumăridinimulŃimeainumerelorireale .i
iiiiiid.iEsteiuninumărinatural.i
iiiiiie.iToateirăspunsurileia÷d.i
i
2. sCareiesteiprobabilitateaicailaiaruncareaiunuiizaris ăiobŃineminumăruli5?i
iiiiiia.i1/6.ii
iiiiiib.i2/6.i
iiiiiic.i3/6.i
iiiiiid.i4/6.i
iiiiiie.i5/6.i
i
3. sCareiesteiprobabilitateaicailaiaruncareaiunuiizaris ăinuiobŃineminumăruli5?i
iiiiiia.i1/6.ii
iiiiiib.i2/6.i
iiiiiic.i3/6.i
iiiiiid.i4/6.i
iiiiiie.i5/6.i
i
4. sTeoriaifactorilorideicertitudineieste:i
iiiiiia.iOialternativăipopularăiairaŃionamentuluiib ayesian.i
iiiiiib.iAreilaibazăifactorulideicertitudine.i
iiiiiic.iSeibazeazăipe: JmăsurareaJîncrederii,JmăsurareaJneîncrederiiJ i.i
iiiiiid.iAreivaloareaifactoruluiideicertitudine:imi nimi(51,0)ișiimaximii(+1,0).i
iiiiiie.iToateirăspunsurileia÷d.i
i
5. sOireŃeaibayesiană:i
iiiiiia.iSeimaiinumeșteișiireŃeaideiîncredere.ii
iiiiiib.iEsteiunimodeliprobabilisticigrafic.i
iiiiiic.Reprezintăi oi mulŃimei dei variabilei aleatoare i șii independenŃai lori
probabilistică.ii
iiiiiid.iAreiutilităŃiimultiple.i
e.iToateirăspunsurileia÷d.i
i
6. sOireŃeaibayesiană:i
iiiiiia.iEsteiunigrafiorientat.ii
iiiiiib.iEsteiunigrafineorientat.i
iiiiiic.i Permitei oi infuziei dei rigurozitatei știinŃif icai cândi distribuŃiilei dei
probabilitateiasociateinoduriloriindividualeisuntid oari“opiniileiexperŃilor”i
iiiiiid.iiNuiesteiutilă.i
iiiiiie.iiToateirăspunsurileia÷d.i
i
i
i?? ??

Note „InteligenŃă„artificială„
i
i
i87 S
7. sRBicompilată:i
iiiiiia.iiPoateifiiexecutatăidinamic.ii
iiiiiib.iiNuipoateifiiexecutatăidinamic.i
iiiiiic.i Efectelei observaŃiilori introdusei îni unuli s aui maii multei nodurii poti fii
propagateiînitoatăiRB i
iiiiiid.iDoariinferenŃeleirelevanteipotifiifăcuteiî niRBi
e.iToateirăspunsurileia÷d.i
i
i
/boxcheckbldii Răspunsuri:7 i
17–7a,b;772-7a;7737–7e;747–e;7757–7e;767–7a,c;777–7 a,c,d.7
7
7
Concluzii:
Prini SoftJComputing i putemi rezolvai problemei carei conŃini noŃiuniJ
inexacte ,i îni carei intervini dateJ incerte,J mărimiJ imprecise,J variabileJ
lingvisticeJsauJadevăruriJparŃiale,J numiteișiiPROBLEMEi„RĂU5PUSE”,i
problemei carei nui poti fii rezolvatei prini calcululi tra diŃionali (numiti prini
opoziŃieișiiHardiComputing,idestinatirezolvăriiiPRO BLEMELORi„BINEi
PUSE”). SDupăiclasificareaidatăiprimaidatăideicătreiZadeh,i LogicaJfuzzy i
(Fuzzyi Logic)i împreunăi cui RaŃionamentulJprobabilist/ReŃeleJbayesiene i
(Probabilistici Reasoning/i Bayesiani Networks),i prini utilizareaJCalculuiJ
Evolutiv/AlgoritmilorJ GeneticiJ (Evolutionaryi Computation/Genetici
Algorithms) JpeJReŃeleleJNeuraleJșiJTeoriaJînvăŃării /i ÎnvăŃareaJautomatăJ
(Learningi Theory /J Machinei Learning),i formeazăi uni noui stili dei calcul,i
numitiSOFTiCOMPUTING.iUlterioris5auiinclusiaiciișii TeoriaJhaosului i
(ChaosiTheory). S
i

S InteligenŃă„artificială„
i
i
i88 S
Note „S
BIBLIOGRAFIES
S
S
i
1.i Bărbati B.i E.,i SistemeJinteligenteJorientateJspreJagent ,i Editurai Academieiii
Române,i2002.i
i
2.iDzitaciI.,i InteligenŃăJartificială ,iEdituraiUniversităŃiii„AureliVlaicu”,iArad,i
2008ii
i
3.i Russeli S.,i Norvigi P.:i ArtificialJIntelligence:JAJModernJApproach ,i Prenticei
Hall,i2003i
i
4.iZadehiL.A.,iTufisiD.,iFilipiF.iG.,iDzitaciI.(eds .),i FromJNaturalJLanguageJtoJ
SoftJComputing:JNewJParadigmsJinJArtificialJIntellig enceJ ,iEdituraiAcademieii
Române,i2008.i
i