Jak počítače myslí
CO MÁ SPOLEČNÉHO KVANTOVÁ MECHANIKA A MYŠLENÍ
MICHAL ČERNÝ
Obsah
 Co je to mysl
 Tři přístupy k umělé inteligenci
 Problém čínského pokoje
 Turingův stroj
 Logické programování
 Oblasti AI
 Počítačové zpracování emocí
 IBM Watson
 Kvantové počítače
Mysl a myšlení
 Přesnou definici nemáme, ale lze identifikovat dvě charakteristiky:
 Sbíhavost (konvergence) - schopnost držet se určitého tématu a jít po
linii logických souvislostí
 Rozbíhavost (divergence) - nazývané také umělecké, tvořivé myšlení
vyznačující se velkou šířkou záběru
 Myšlením se zabýval již Aristoteles – vznik logiky jako jazyka
popisujícího přesné myšlení. Na tuto tradici navazuje analytická
filosofie
 Otázkou je spojitost s řeči a jazykem
Porozumění
 Řekneme-li o myšlence, systému nebo tvrzení, že je slabé, myslíme
tím že je obecné. (Př. GPS – má pravidla, počítá interferenci signálu
a řeší obecné problémy)
 Na druhé straně silná myšlenka je ve své podstatě specifická.
(MYCIN – systém, který umí z analýzy bakterie určit ideální
antibiotika)
 Cílem umělé inteligence je kombinace obojího – soubor slabých
porozumění vycházejících ze slabého
Co je umělá inteligence?
Symbolický funkcionalismus
 „Inteligentní chování daného systému je dosaženo interakcí mezi
jednotlivými komponenty, které disponují odlišnou funkcionalitou,
což je dosaženo tím, že v rámci systému hrají odlišnou roli.“
 Existuje konečný automat (stroj), který posloupností kroků, která je
jednoznačná dojde ke správnému výsledku (Turingův stroj)
(podobnost s Carnotovým cyklem majícím ideální účinnost tehdy,
když pracuje nekonečně pomalu)
 Tento přístup je klasickou formou AI
Konekcionismus
 Výpočty získáme spojením jednoduchých
objektů s výpočetní silou do sítě
 Představa sítě jako mozku – neurony a synaptický
spojení
 Pracuje se s tzv. neuronovou sítí – každý uzel má
určitou (většinou všechny stejnou) množinu
operací, které umí a dohromady tvoří umělou
inteligenci
 Příklad SyNAPSE – čip od IBM, který se umí sám
učit (např. natáčet pálku v pin-pongu) – 265
neuronů a 65536 nebo 262144 synapsí
 . Inside IBM's cognitive chip. Nature. 2011-8-18, s. -. DOI: 10.1038/news.2011.486. Dostupné z:
http://www.nature.com/doifinder/10.1038/news.2011.486
1w
2w
nw  fy 

1x
2x
nx
10 x
0w
Robotický funkcionalismus
 Jako inteligentní chování je zde chápána jako rozumná interakce
mezi třemi entitami: systém, prostředí, úloha
 Vychází tedy z myšlenek behaviorismu
 Inteligence je chápána jako instrumentální dovednost řešit nějakou
úlohu
 Příklad: inteligentní umělí domácí roboti, zdravotnické systémy,
výrobní linky a stroje….
Turingův test
 Umíme rozeznat člověka od počítače v běžné řeči?
 Historicky známé přístupy:
 ELIZA Josepha Weizenbaum
 Chatterboot (v česku například Pokec)
 Botnet na Facebooku z Vancouveru
 http://nlp-addiction.com/eliza/ a
http://alice.pandorabots.com/
 Cena 100 000 dolarů pro první nerozpoznatelný počítač
nebyla udělena.
Problém čínského pokoje
 Searl, jenž nerozumí ani slovo čínsky se usadí v uzavřené místnosti
plné knih, a návodů jak reagovat na jakoukoliv otázku v čínštině.
Dejme tomu že v libovolném okamžiku, když dostane Searl vzkaz
napsaný čínsky, dokáže pomocí knih a návodů zareagovat v
čínštině. Není problém si představit konversaci s Číňanem stojícím
před pokojem a strkajícím si papírky na relativně velmi omezené
téma. Toto téma lze samozřejmě nekonečně zobecňovat, až
dojdeme k původnímu požadavku.
Technická řešení
Turingův stroj
 Na začátku výpočtu je Turingův stroj v
počáteční konfiguraci a na pásce je
zapsané vstupní slovo. Dále pracuje v
jednotlivých krocích:
 pokud je aktuální stav zároveň stavem
koncovým, výpočet končí
 čtecí hlava přečte jeden vstupní symbol z
buňky, na které se právě nachází
 pokud je v přechodové funkci pro
aktuální stav a pro přečtený symbol
definovaný přechod, provede se (v
případě více možných přechodů u
nedeterministických strojů se vybere
jeden náhodně):
 změní se stav
 na aktuální pozici hlavy se zapíše příslušný
symbol
 hlava se příslušným způsobem posune (či
neposune)
Logické programování
 Neprogramujeme postup řešení ale jen logická pravidla
 Program podle nich provádí jen logický důkaz
 Používá se Prolog nebo Gödel
 Fakt: dívka(monika).
 Otázka: ?- dívka(monika).
 Odpověď: yes.
 Podporované možnosti: seznamy, pole, proměnné, řetězce, složitější
struktury
 Základní myšlenka: musíme vytvořit databází faktů a pravidel, ze
kterých se pak vyvozuje nějaká informace
Prolog
Další technické možnosti
 Genetické programování (Vytvoříme populaci entit a testujeme
jejich chování. V druhém kroku vybereme ty nejlepší a snažíme se z
nich vygenerovat novou nakříženou populaci. To opakujeme dokud
nemáme dostatečně dobré řešení)
 Expertní systémy
 Dobývání znalostí (analýza obrazových a textových dat, získávání
informací, které nejsou standardně dostupné přímo)
 Strojové učení (založené na statistických metodách, často se
kombinuje s dalšími formami)
Počítačové zpracování emocí
 Člověk není jen racionální bytost,
ale má také emoce, které jsou
důležité pro pochopení obsahu
(například ironie)
 Analýza emocí:
 Z hlasu
 Z fyziologických projevů (mrkání,
tlak, teplota, galvanický odpor
kůže,…)
Aplikace umělé inteligence I.
 Zpracování přirozeného jazyka:
 Syntéza řeči (text-to-speech)
 Rozpoznávání řeči
 Generování přirozeného jazyka (en:Natural language generation)
 Strojový překlad (en:Machine translation)
 Odpovídání na otázky (en:Question answering)
 Získávání informací (en:Information retrieval)
 Extrakce informací (en:Information extraction)
 Korektura textu
 Výtah z textu (en:Automatic summarization)
Aplikace umělé inteligence II.
 Complex event processing (finance, logistika, marketing,
management)
 Zdravotnictví – určování diagnózy, efektivity léčby, analýza
vhodných antibiotik
 Pracující roboti a výrobní linky
 Automatické převodovky v automobilech
 Výběr hudby, která se nám líbí
 Hračky a domácí roboti
 Telefonní automaty
 …
IBM Watson
 1997 IBM Deep Blue poráží Garrima Kasparova v šachu
 IBM Watson:
 2880 procesorových jader architektury Power7 a 15 TB operační paměti
svázaných linuxovým systémem
 Celkový výkon odpovídá 80 teraflops
 V paměti je zhruba 200 milionů stránek informací, tedy asi milion knih
 Učí se z vlastních chyb: Pokud totiž zjistí, že odpověď byla mylná, příště
sám upraví konfiguraci jednotlivých algoritmů v případě podobné
otázky
 Nehledá správné, ale nejpravděpodobnější odpovědi (podobně jako
Popper)
IBM Watson
Kvantové počítání
Kvantová mechanika v běžných
procesorech
 Intel 2012: technologie 22 nm
(procesor i5 Ivy Bridge)
 Technologická bariera: příliš
krátká gate – překonána
ploutvemi (fins)
 Ale elektrony se stále chovají jako
nabité kuličky
Proč kvantové počítače
 Efektivně lze řešit jen úlohy, které mají nejvýše kvadratickou složitost
 Kvantová mechanika umožňuje nový způsob práce s výpočty, takže
lze změnit některé exponenciální problémy na lineární nebo
kvadratické
 Typické výpočty:
 Výpočet Fourierovy transformace v n-rozměrném prostoru
 Black box problémy
 Odhady Gaussovy sumy
 Šachy
 …
qubit
 |u> = A |1> + B |0>,
kde |u> je stav qubitu, A a B jsou kompletní čísla udávající
pravděpodobnost stavu |1> respektive |0>, která jsou normována
na jedničku
 Během výpočtů může být |u> jedna nebo nula, ale také cokoli
mezi tím
 Až měření dává výsledek
 Algoritmus typicky není možné zkoumat „zevnitř“ ale jen analyzovat
vstupy a výstupy
Realizace dvoustavového qubitu
 Spin elektronu
 Excitovaný vodíkový iont (dodáme energii právě nutnou k excitaci –
pak je pravděpodobnost 1:1 že k ní dojde nebo ne)
 Polarizace fotonů
 Budoucnost? Více stavové quibity
 Současné zařízení: D-Wave One, který obsahuje 128qubitový
procesor. Chlazení pomocí tekutého hélia. Drahé pomalé, špatně
programovatelné,…
Děkuji za pozornost
Wolphram Alpha
HTTP://WWW.WOLFRAMALPHA.COM/