AI prezentacija uvod 2024 probna verzija.pptx

AI prezentacija uvod 2024 probna verzija

1. D Claritas (Dekart) D Cognitio confusa D Cognitio distincta n Cognitio intuitiva ili adekvatno saznanje

2. Septembar 2lł02:

3. — principijelno rnože (irože uopste) prakticni tnože (konstruktivno rnože)

4. Kineska soba Intencionalnost je definisana u funkciji sadržaja, a ne forme. značenje (smisao). Onaj ko razume informacije (za raz|iku od čistog procesiranja) mora biti angazovan vise od povrsne manipulac ije- informaci je za njega moraju da imaju Problem sa Searlov ! m argumentom nastaje kada pokusava da osvetli fenomen intencionalnosti. Za njega je to plod biološke osnove mozga i uzročno je povezana sa biohemijskim procesima u mozgu.

5. Leibniz (1646- 1716)

6. Prof. Milan M. Miltisavljević Konsultacije: sreda 16 - 7 Asistent Mr Aleksandar Jevremović Konsultacije:

7. HIPOTEZA VESTACKE INTELIGENCIJE

8. VIRUS Eć BACTERIOPHAGE

9. Da li iraterøatika tranceiidira I judsko Darid Hilbert 1Só2 - 1 4

10. U cilju objasnjenja neke mentalne aktivnosti dovoljno je produkovati algoritam (nivo softverskog opisa} bez spustanja na nivo fizi kih akrivnosti mOzga

11. VESTAC INTELIGENCI A Pojam i istorijat vestacke inteligencije ø Kontraverzni stavovi o ostvarljivosti VI ø Osnovne podoblasti VI Stanje oblasti i perspektive razvoja

12. Canegie Meloun RALPH program vozio je kombi od Vasingtona do San Diega

13. one funkcije koje zahtevaju inteligenciju, kad ih obavljaju Ijudi, Curzweil, 1990 Izučavanje sinteze sistema koji pretenduju da obavljaju poslove u kojima su Ijudi za sada bolji,

14. Charles Babbage (1791- 1871)

15. O NUZNOSTI POJAVE VESTACKE INTELIGENCIJE

16. OSNOVNE PODOBLASTI VI Ekspertni sisterni fExpert systems) Procesiranje prirodnih jezika (Natural language processing) Racunarska vizija (Computer vision) ø Robotika (Robotics) ø Resavanje problema i planiranje (Problem solving and planning) u Masinsko Učenje (Machine learning)

17. broj poena < 51 51 < broj poena < 60 6 61 < broj poena < 70 7 71 < broj poena < 80 8 81 < broj poena < 90 91 b o oena 9 10

18. Analitička mašina

19. POJAM VESTACKE INTELIGENCIJE ø I pored poluvekovne istorije (naziv potiče iz 1956. god) VI je i dalje oblast koju je tesko precizno definisati. Prikazaćemo cetiri grupe mogućih pogleda na ovu oblast s obzlrom na dihotomije po dimenziji ponasanja sistema i sposobnosti rezonovanja.

20. razmatranjiina ovog problema jos daleke 1950 godine razmotrio sve moguće argumente, tako da se do danas nije pojavio ni jedan novi. To su: u Argument nesposobnosti u Matematički argument u Argument neformalnosti u Argument svesti

21. I. Artificial Intelligence: A Modern Approach., S. Russell and P. Norrig.Prentice Imill, 2tlll.3 Anti icial intelligence: A New Synthe sis, N. Nilsson, Morgan Kaufmann, 199ö Arti icial Intelligeiice, A guide to Intelligent S ys tems, 2•^ Edition, Michael Negneritsky, Addison Wesley, 2 05 Broj časora aktivne nastave: 4 ' Teorijska nastara : 3 Praktična nastara: 1 Prisustvo predaviujjima Kolokvijum 1 Kolokvijum 2 Zavrini ispit Ukupno 100

22. POJAM VESTACKE razurne na koji naćin irisliiro, odnosno kako opażarno svet oko nas, kako ga razumerno, predvidjamo, odnosno kako izlazirno na kraj sa svetoir koji je öaleko kompleksniji ted nas sarnih. Oblast vestaćke inteligencije ide jedan korak dalje: njen cilj je ne samo da razuire ljudsku inteligenciju već i da izgradi vcstackc intcligcntnc sistcmc. Interesantno je da se tiblast VI pts pravilu citira kao oblast u kojoj bi vcćina naucnika žclcla da radi.

23. POJAM VESTACKE INTELIGENCIJE (learning) i percepcija, pa do specifičnih, kao sto su igranje saha, autornatsko dokazivanje matematičkih teoretna, pisanje poezije, medicinska dijagnostika i td. u VI sumira i automatizuje u okviru jedinstvene naucne discipline razlicite intelektualne zadatke i kao takva je potencijalno relevantna za bilo koju oblast ljudske intelektualne delatnosti. U totn pogledu VI je i tin i ni zalna na na

24. Mašine sa sposobnos u misljenja u pravom smislu te reci, Haupeland, 190a Automatizacija aktivnosti koje su asocirane sa Ijudskim misljenjem, Bel/man, 19Z0

25. pomo u racunarskih modela, Chamiak & McDermott, 1985 Izu avanje ra unarskih sistema koji mogu da opažaju rezonuju i deluju, Winston, 1985

26. se bavi sintezom inteligentnih agenata, Poole et off., 1998 Vešta ka inteligencija se bavi izu avanjem inteligentnog ponašanja vesta kih sistema (artifakta),

27. Da bi prosao Tjuringov test ra unar mora da poseduje svojstva: mogao da komunicira Re zapamti sta zna i sta je cuo

28. Delovati l,judski ø Automatskog rezonovanja, da bi na osnovu zapamćenih informacija znao da odgovara na pitanja i izvlači nove zaključke ø M in n , da bi mogao da se adaptira na nove uslove, uoći i ekstrapolaira različite oblike u okruzenju i svojoj internoj reprezentaciji

29. Delovati l,judski U uobićajenom Tjuringovom testu neina fizičkog kontakta izmedju ispitivaća i raćunara, budući da fizićka simulacija čoveka nije neophodna za inteligenciju. u Medjutim postoji i tzv. totalni Tjuringov test, koji uključuje video signal, tako da ispitivać moze da testira perceptualna svojstva ispitafllka i sposobnost rnanipulacije u fizičkorn svetu.

30. Delovati l,judski Da bi se prosao totalni Tjuringov test, od računara se zahtevaju jos dve dodatne sposobnosti: ø Raçpnarşka vizi a, opažanje objekata ø Robotika, kretanje i manipulacija objektima u fizičkom svetu. Ovih 6 pobrojanih disciplina, čine veći deo savremene VI.

31. Nedeljo Sadržaj predmeta Temafaktivnost _ _ _ _ _ _ li lii _ _ _ _ Pojara vestačhe inteligencije i njen istorijat Produkcioni sistem i agenti *” Strategije pretrage *” _ IV Heurističhe pretrage : A i A* algoritam Račun predikata prre vrste Automatsko rezonovanje na osnovu rezolucije Si mi zasnoranna znanju Rczonovanje u uslovima neodedenosti XI xII XII XIV XV Osnore neurorač unarsti a A r hitekture neuronskih m reka i algoritmi obučavanja Induhtivni sistemi Osnove genetshih i evotucionih sistema Hibridni .sistemi i primene

32. Od 1991 Hju Lobner je ustanovio takmičenje sa nagradom od 100 000$ za autora prvog računarskog programa koji prodje Tjuringov test. Svake godine se odrzava godisnje takmičenje sa manjim iznosima nagrada za autore programa koji su se najbolje pokazali na Tjuringovom testu.

33. u Zahteva teorijsko modelovanje internih aktivnosti ljudskog mozga u Kako proveriti ove teorijske modele? To zahteva 1) Predvidjanje i testiranje ponasanja ljudskih ispitanika (top- down), ili 2) Direktna identifikacija na Osnovu neuroloskih iuerenja (btittom- up) u Oba pristupa (u sirem siuislu Kognitivna nauka i Kognitivna neuronauka) su dands izvan domena VI

34. Razmisljati racionalno: “zakon misljenja” Vise Grćkih filozofskih skola je razvilo različite forme logike: oznaćavanje i pravila izvodjenja u rezonovanju u Postoji direktna linija preko matematike i filozofije do savremene VI ø Problemi: 1. Nije svako inteligentno pona“sanje odredjeno logičkim misljenjem. 2. Sta je svrha misljenja? Koje misli treba da posedujem?

35. Delovati racionalno u Ovde se pod agentiina podrazumeva nesto sto je u stanju da deluje u Potiće od Latinske reči agere — raditi u Raćunarski a g e n t — i moderna oblast računarskih nauka. Razlikuju se od običnih programa po tome sto poseduju autonomno upravljanje, opažanje i razurnevanje okruženja, mogućnost adaptacije na promene

36. universal character

37. prisutnom jedne stvari. Tu prezentnost stvari kao nje same Lajbnic prerna Dekartu naziva claritas. Situacija u kojoj jasno saznajemo neku stvar, ali ne mozemo jasno da kazerno u čemu se sastoji njena razlika prema drugim stvarima. Takvo saznanje Lajbnic naziva cr@HfifN e onfuia, nerazdvojeno saznanje, ono koje ne shvata to sto jedno odvaja od drugog, saznanje koje ne može da se legitimiše kao saznanje.

38. i. Cognitio distincta ima svojc stupnjcve. Ono sto jcdna stvar jeste obuhvacenO je definicijoin. Ova se sa svoje strane sastoji od pojinova, kojima je opet potrebna definicija. Jednorn u strogorn smislu distinktnoiv saznanju, potreban je povratak na eleinentarne pojmove koji se dalje ne mogu razlagati. Takvo saznanje se naziva cognitio intiiiiii a ili albo › oznunye. Ono je tesko i veonaa se retko susreće. Od svih nauka tnaternatika je ta koja ponajpre dovodi do adekvatnog saznanja, tj do vraćanja na jednostavne elemente.

39. G Nominalne definicije ostavljaju otvoreni m pitanje da li je stvar koja je definisana može da egzistira n Realna i kauzalna definicija u sebi istovremeno ukljućuje i saznanje mogućnog proizvodjenja stvari. s. Bitno ili dovrseno saznanje (kauzalno - realno adekvatno saznanje) ono koje je svodivo na elementarne pojmove

40. Tjuringov test u Testiranje se sastoji u pisanoj on line konverzaciji ispitivaća sa ma“sinom u trajanju od 5 irinuta. Ako 30’ o Vremena masina uspeva da zavara ispitivača, kažemo da je prosla Tjuringov test. Tjuring je tvrdio da će do 2000 godine raćunari imati tnemoriju reda 10 na 9 jedinica i da će se moći napisati program koji prolazi ovaj test. U ovoj proceni je pogresio. u Do sada ni jedan at tifakt se nije ni približio granici prolaženja ovog testa. Stoga VI istraživači obraćaju malu pažnju na ovaj test.

41. Prema torne, bitno ili dovrseno znanje o nama samima o nasim pravim ljudskim potencijalima, po Lajbnicovoj teoriji stupnjeva saznanja, ¡jjj¿¡¡¡¡ rezultovati u znanju pravljenja vestackog sistema - ćoveka, sa inteligentnirn svojstviina u najpotpunijem obliku, a to je u krajnjetn i cilj vestaćke inteligencije kao naučne discipline.

42. Istrazis ači pri c gcncracijc XX i cko bitni za raz› oj scstačkc intcligcncijc Claud Shannon 916- 2 ł01)

43. KONTRAVERZNI STAVOVI O ø Centralno pitanje Da li masine mogu da misle ? (*) je oduvek privlačilo podjednakom snagom filozofe, naucnike, matematicare i inzenjere. Turing, A.M., Computing Machinery and Intelligence , Mind, 59.•433- 460, 1950

44. ø Searl,1980,1992 VI ljudskog nivoa nije rnoguća principijelno (nije moguća uopste) na digitalnim računarima. Newel, Simon, 1976, Hipoteza sistema fizičkih simbola (phyisical symbol system hypothesis): Sistem fizickih simbola poseduje potrebnu i dovoljnu snagu za opstu inteligentnu akciju.

45. Newel Simon l°97ći. Sintent fizickili ill se sastoji od skupa entitija simbola, koji grade složenije strukture sim bo l — a izraze. Pored ovih struktura u sistemu su prisutni i procesi kreacije, modifikacije, reprodukcije i destrukcije, koji deluju na strukture simbola formirajući nove strukture. u Şiștęm fiziçkih șimĘqla ję mașiną koja generise u toku svog rada stalno promenljivi skup strukturu simbola.

46. u Searl.1980,1992: Demonstrira postupak kojim dokazuje nemogućnost VI ljudskog nivoa na digitalnom računaru. . Mozak uzrokuje svest 2. Sintaksa nije dovoljnu Ta sernantiku Računarski programi su u potpunosti definisani svojorn forrnalnom (sintaksnornJ strukturorn 4 Svest je intencionalna (poseduje mentalni sadržaj)

47. ostalih i sledeći zakljucak: Nijedan računarski program nije sam po sebi dovoljan da nekom sistemu omogući event. Ovaj zakljućak je dalekosezan, budući da je projekat stvaranja svesti, jedino putern konstruisanja programa na digitalnom racunaru, od pocetka osudjen na propast bez obzira na stepen tehnoloskog razvoja.

48. Narcdna rcć u pitan ju (*), jc Obicno urnesto mehaničke naprave podrazumevamo računar. Sve dublje poznavanje bioloskih sistema prosiruje ovaj pojam. u Primer: Virus E6 Bacteriophage Sekvenciranjem ljudskog genoma, da li i ljude možemo smatrati masinama° Ako da, tada sledi da rnasine mogu misliti.

49. Umesto razmatranja sta obuhvata pojarn misljenja Tjuring je predlozio test na osnovu kog bi se za jednu masinu moglo reći da je inteligentna i da može da misli. U originalnoj verziji, rnasina koja se podvrgava testu mora posedovati sposobnosti komuniciranja na prorodnom jeziku, reprezentacije znanja, automatsko rezonoanje i masinsko učenje. u Tzv. Totalni Tjuringov test zahteva od maśine fizičku interakciju, percepciju i fizicku akciju.

50. Slaba i jaka hipoteza vestačke inteligencije Slaba hipoteza vestačke inteligencije: Moguće su masine koje deluju kao da su inteligentne — inteligentne masine. Jaka hipoteza vestačke inteligencije: ø Moguće su masine koje Lai sta mislite ( za razliku od simulacije misljenja).

51. Slaba i jaka hipoteza vestačke inteligencije Većina istrazivaca u domenu VI uzimaju slabu hipotezu VI kao tacnu, i dogod njihovi programi (sistemi) rade, ne interesuje ih da li oni simuliraju inteligenciju ill su zaista inteligentni.

52. Slaba hipteza VI: da li masine mogu da deluju kao da su inteligentne? Jasno je da odgovor na pitanje da li je VI moguća zavisi od toga kako je definisemo. Sa čisto inženjerskog stanovista, pitanje inteligentnih masina je zapravo optimizacioni problem izbora najboljeg softverskog agenta za zadatu arhitekturu

53. u Za svaku zadatu digitalnu računarsku arhitekturu koja se sastoji od k bita memorije, postoji egzaktno samo 2 na k softverskih programa, i jedino sto treba uraditi je da ih sve generiseino, testiramo i izabererno najbolji. Ovo je naravno praktično tesko ostvarljivo za veliko k, ali filozofi se uglavnom interesuju za teorijske a ne praktične aspekte problema.

54. Medjutim, predosećamo da se ovo filozofima nebi dopalo. Osim toga njih ne interesuje digitalna arhitektura sama za sebe. Njih ineresuje poredjenje racunarske (masinske, vestačke) i ljudske (prirodne) arhitekture. Osim toga filozofi svoje pitanje obično formulisu sa u Da li masine mogu da misle?

55. slabo zasnovano (ill - defined). Da bi smo se u ovo uverili, postavimo sebi dva pitanja: u Da li maśine mogu da lete? u Da li maśine mogu da plivaju? Odgovor na prvo pitanje je potvrdan, budući da imamo u vidu avion, ali odgovor na drugo pitanje je po pravilu negativan, iako se brodovi i podinornice kreću po i ispod vode, ali rni to ne nazivamo plivanjem.

56. Tjuringov ar uinent nesposobnosti nemože da uradi X , a to X je da bude ljubazna, izdasna, prijateljska, da ima inicijativu, da irna smisao za humor, pravi greske, razlikuje ispravno od neisparvnog, zaljubljuje se, uživa u sladoledu sa jagodama, ućini nekog zaljubljenim, nauči iz iskustva, koristi reči ispravno, bude predmet sopstvenih misli, učini nesto zaista novo, poseduje siroko interesovanje i sposbnosti kao i ćovek.

57. Kineska soba Mnogi filozofi ose aju odbojnost prema ovom ra unarskom modelu ljudskog misljenja i njegovim implikacijama Filozof John Searl je uveo zamisljeni eksperiment koji je dobio naziv kineska soba Inspirisan je programom Roger Shenk- a, koji je u stanju da ita pri e na engleskom i odgovara na ograni en skup pitanja u vezi sa pro itanim tekstom

58. Gedelova teorerna nekompletnosti je jedan od najpoznatijih primera. Ukratko, za bilo koji aksioinatizovani formalni sistem F, dovoljno bogat da je unutar njega moguća aritmetika, moguće je konstruisati tzv. Gedelov iskaz G(F) sa sledećim osobinama G(F) je iskaz u F, ali se ne može dokazati u okviru F u Ukoliko je F konzistentan sistem, tada je G(F) istinito.

59. J.R.Lucas, 1961 ) za tvrdnju da su masine mentalno inferiornije od ljudi, budući da kao formal an sistem limitiran Gedelovorn teoremom nekompletnosti ne mogu utvrditi istinitost sopstvenih Gedelovih iskaza. Ovaj stav je izazvao veliku polemiku, koja je i u sadasnje vreme doživela sveže interpretacije. Npr. Roger Penrose 11994) tvrdi da su ljudi različiti od masina u tom pogledu zato sto njihovi mozgovi rade na osnovu kvantne gravitacije.

60. Gedelova teoreina se odnosi na dovoljno rnoćne formalne sisteice u kojima je moguća aritmetika. Ova klasa formalnih sistema obuhvata Tjuringovu inas“inu, za koju nije sasvim tačno da predtavlja ćisti model raćunara, sto je implicitna pretpostavka Lukasovog stava. u Tjuringova rnasina je beskonaćna, dok je digitalan računar konaćan, pa se kao takav modeluje sistemom propozicione logike, koja ne potpada pod ograničenja Gedelove teorerne.

61. Lukas ne može konzistentno da tvrdi da li je ova rećenica Ako bi Lukas ocenio ovu rećenicu kao istinitu, tada bi kontradiktovao sairorn sebi. Dakle Lukas ne mode da je oceni, i stoga je ova rećenica istnita. ł suprotlio, ako bi ova rećenica bila lažna, tada Lukas ne može da konzistentno ocenjuje njenu istinitost, akle tvrdnja tive rečenice je opet istinita. Ovaj primer ilustruje da Lukas nc može da konzistcntno oceni istinitost nekih rcćcnica, dok drugi ljudi ili masine mogu. Ali ovo nc mcnja nasc misljcnjc o Lukasu.

62. 10-to bitnih brojeva za ceo svoj životni vek, dok raćunar to može u jednoiu trenu. u Ovo nije argument da ljude smatramo inferiornim u njihovoj sposobnosti misljenja. Ljudski rod je bio inteligentan stotinama hiljada godina pre nego sto je izinislio rnaternatiku, stoga je malo verovatno da matematičko rezonovanje igra značajniju ulogu u onome “sto mi smatramo pod inteligencijom.

63. Matematički argument 1 konaćno, možda najvaźnije, čak i ako usvojiino da računar irna ogranićenja oko dokaza istinitosti nekih stavova, nemamo saznanja da su ljudi imuni od tih istih ogranićenja. Zapravo je nemoguće dokazati da ljudsko misljenje ne podleźu Gedelovoj teoremi, budući da svaki rigorozni dokaz sam po sebi obuhvata łormalizaciju neformalizovanog ljudskog talenta, čime sam sebe pobija. Stoga iri i dalje ostajemo sa intuitivnirn stavom da ljudi na neki neobičan, nadljudski način obavljaju matematicke uvide.

64. Kineska soba Kroz prorez na vratima coveku se dostavlja priča na kineskom zajedno sa skupom pitanja Sledeći uputstva sa kartica (man !p uIacija simbolİma) ćo\/ek je stanju da ispise odgovore na k neskom i dostavi ih van sobe kroz isti prorez. Spoljasnji kontrolor kinez dobija korektne i gramatički ispra\/ne odgovore na kineskom sa punim uverenjem da osaoba unutar sobe zna kineski. Osoba u sobi je samo na osno\/u manipulacije simbola, bez poznavanja kineskog davala tacne odgo\/ore bez ikakve mogucnosti da zaista razume dostavljenu pricu.

65. Matematički argument - Ovaj stav se može izraziti i argurnrntorn da rni ' moramo da pretpostavimo sopstvenu konzistentnost da bi nase misljenje uopste bilo moguće. Ako nista drugo, jedno je sigurno da ljudsko misljenje nije konzistentno u svakodnevnom životu, ali ovaj stav je u važnosti čak i za rigorozno mateinatičko misljenje. Poznat primer ovakve situacije je problem rnapa sa četiri boje. Alfred Kempe je 1879 publikovao dokaz ovog stava i na osnovu ovog rezultata je bio primljen u Kraljevsko drustvo. 1890 je pkazano da teorerna ne važi. To stanje je ti ajalo sve do 1977, kada je konačno dokazana.

66. KRATAK PREGLED ISTORIJSKOG RAZVOJA VI 1950 Turingov rad Computing Machinery and Intelligence 1 5 s Rani VI QrOĘfaini, npr Samuelov checkers program Newell & Simon: Logic Theorist, Gelernter s Geometry Engine 956 Dartmouth konferencija: usvojen naxiv oblasti Artificial Intelligence (predlożeni alternativni nazivi: Koirpleksno procesiranje infonracija, Masinska inteligencija, Heuristićko prograrniranje, KognOlogija) 196 — 74 straživanje Neuralnih rnreža gotovo prestaje

67. poduhvata je Tjuringov argument koji potiće od neformalnosti ponasanja. Naime ljudsko ponasanje je tako koinpleksno da se ne može obuhvatiati ni jednim skupom jednostavnih pravila, a budući da računari mogu da slede samo skup predefinisdRih pravila oni ne mogu generisati ponasanje inteligentno koliko i ljudsko. Nemogućnost sveobuhvatnosti logićkim pravilima se naziva kvalifikacioni problem.

68. Organizatori Dartmouth konferencije 1956 godine John McCarthy Marvin Minsky

69. - 1980 88 Procvat industrije ekspertnih sistema u 1988- 93 Opadanje indusrije ekspertnih sistema: u 1985- 95 Povratak na tehnologiju neuralnih mreža = 1988— Povratak na verovatnosne metode i metode proistekle iz teorije odlučivanja Nagli razvoj tehnoloske osnove klasične Vl, u Nova VI : Veśtački život (Artificial Life), Genetski algoritmi, Meki račun (Soft Computing)

70. Hubert Dreyfus, koji je produkova čitavu seriju uticajnih kritika na ovu tetnu. Pozicija koju on kritikuje se naziva GOFAI fGood Old- Fashioned AI). u GOFAI pociva na pretpostavci da se inteligentno ponasanje može inodelovati sistemom koji logićki rezonuje nad skupom cinjenica i pravila nad zadatiin domenom razmatranja (logićki agenti). Drajfus sa pravom tvrdi da su logički agenti ranjivi na kvalifikacioni problem.

71. OSNOVNE PODOBLASTI VI ø Automatsko dokazivanje teorema Automatsko prepoznavanje govora ø Neuronske mreže Evolucioni algoritrni n Fuzzy sistemi Traganje kroz podatke I Data mining) u Inteligentne pretrage

72. Taka hipteza VI: da li masine stvarno mogu misle? ø Većina filozofa smatra da masine koje prodju Tjuringov test ne bi jos uvek zaista mislile, već simulirale misljenje. Tjuring je ovaj argument nazvao argument svesnosti: ø maśine moraju biti svesne svojih sopstvenih misli i mentalnih stanja. Geoffry Jefferson kaža: Da bi masine bile ravne ljudskom mozgu morale bi ne samo da pisu sonete i imaju emocije, nego i da znaju da su ih napisale.

73. grupacije: S irbolićk • Subsimbolicki iirbo lićk : zasnoviin na Njuel-Sajmonovoj hipotezi. CcStO SC ovaj pristup nazicva klasićni ili GOFAI (Gold- Old- Fashioned- AI) Klasičan primer ovog pristupa je prirnena logickih operacija na bazu deklarativnih “znanja . Ovde se ‘znanje o probletnskom domenu predstavlja deklarativniin rcccnicama, a na osnovu logickih mctoda zaključivanja se izvode konsekvence ovog znanja .

74. Taka hipteza VI: da li masine stvarno mogu misle? ø Kljucni argument Jeffersona nije dakle svesnost već fenomenologija, shvaćena kao studije direktnog iskustva. Pojavljuju se i autori i sa drugim fenornenolosliim argumentima, kao sto je intencionalnost. Masine bi morale svoja uverenja, zelje i ostale predstave zaista vezati za nesto u realnom svetu.

75. u Kada se ovaj pristup primeni na realne problerne, u risk pristup polazi odozdo na gore tbottom- up) od signala ka visirn konceptiina tpojmovima, klasama, iskazirna , Ovaj pristup prati osnovnu ljudsku perceptivno- ernpirijsku (induktivnu) kornponentu u kojoj informacije o okruženju dobijamo preko perceptivnih podsistema i odgovarajućih signala kao nosioca informacije.

76. (ljudsko inteligenci ja je rezultat evotviiog razvoja, pa stoga se u sintezi inteligentnih sistema mora ići istiin putcm).Primer kopiranja sistema za obradu signala i upravljanje insekata i zatiir njihovo stavljanje u uslove evolutiviiog razvoja. Interakcija izinedju vestaćkih sistema i okružrnja vodi ka ncčcmu sto sc naziva ponasanje u nastajanju (emergent behavior). pe Jtops\ ¡jj¡çpę: inspirisane bioloskiin inodelima centralnog nervnog sistema : inspirisani procesiira koji stirnulisu evo c ju u oškim sistemima, k a o sto su krosov e r, mutacije i rcprodukcij a proporcionalna stcpenu prilagodjenja jedinke.

77. svetskog sampiona u sahu

78. Maj 1999: AI program Remote Agent preuzeo je upravljanje Deep Space 1 na njegorom galaktičkom putovanju 60 000 milja cko od zcmljc

79. Maj 2000: Kompanija SCIFINANCE

80. Vestačka inteliqencija u 2009 godini Prosirujući Murov zakon ne samo na procesorsku moć, predvidja post— ljudsku evoluciju, već u 2045. Rapidni porast raćunarske moći zajeno sa cyborg ljudima dostiže tačku kada tnašinska inteligencija ne samo potiskuje ljudsku, već preuzirna procese tehnolośkih inovacija sa nepredvidivim posledicama.

81. Sin ularit Universit Google, koji je startovao u junu 2009 sa osnovnim ciljem “da stvori, edukuje i inspirise lidere sposObne da razumeju i pOdr e razvoj eksponencijalnO rastu ih tehnOlOgija aO najve eg IjudskOg izazoVa dO Sãd’ Al & Robotics

82. Sin ularit racunara i računarskih iureža: Nove računarske tehnologije, kao sto je 3D molekularno računarstvo, nanoračunarstvo, DNA/RNA računarstvo, plasmonika, spin mernorije, rnemristor, opticke memorije, Fotonika, kvantno računarstvo, pico u fernto tehnologije, autonornno raćunarstvoand, granice reprezentacije informacija, scalabilno raćunarstvo i budući peta i egza superraćunari;

83. Sin ularit inteligentne mreze, uključujuci n- tu genei aciju lnterneta, pametni prc t raži vaci, sernanticki Web, pametni grid, d i• t1 i s SpecijalizOvani opticki intemet, sajber fizicki sisteini i senzorske mreze, iacuiiarska bezbednost i zastita, bezbednOst i privatnost vs. transparentnost, rnobilno i staciOnarno racunarstvo, cloud computing, Interplanetiirni Internet, sveprisutne bežične mreže i bezičnO računarstvo, inesh mreie, adaptive mreze, ugradjene mreze. i globalni fizicki grid.