Tóth Máté thmate@oszk.hu Tudásbázisok, szakértői rendszerek Könyvtári szolgáltatások menedzselése I. Tóth Máté thmate@oszk.hu.

Az előadások a következő témára: "Tóth Máté thmate@oszk.hu Tudásbázisok, szakértői rendszerek Könyvtári szolgáltatások menedzselése I. Tóth Máté thmate@oszk.hu."— Előadás másolata:

1 Tóth Máté thmate@oszk.hu
Tudásbázisok, szakértői rendszerek Könyvtári szolgáltatások menedzselése I. Tóth Máté

2 Menetrend Mesterséges Intelligencia Definíció Történeti áttekintés
Néhány mesterséges intelligencia probléma bemutatása A Mesterséges intelligencia rész- és határterületei

3 Bevezetés Az emberi elme működésének megértése már évezredek óta foglalkoztatja a filozófusokat… Van-e intelligencia az emberen kívül? Helyettesíthetik a (számító)gépek az emberi tudást? Ha igen, akkor milyen szellemi kapacitás a határa az emberi tudás gépi reprezentációjának?

4 Bevezetés 1769. Kempelen Farkas sakkozógépe. Sajnos átverés…
a belsejében egy ember ült, az mozgatta a török basának öltözött férfit. A világításkor keletkező füstöt a basa pipáján keresztül vezették el.

5

6 Bevezetés Robotika A legkülönbözőbb funkciójú robotok kifejlesztése:
Agyműtétet végrehajtó robot. Kutyasétáltató robot. Intelligens robot, akinek a fejébe enciklopédiákat táplálnak. Emberszabású robotok.

7 Mesterséges intelligencia
„A tanulásra és megértésre való képesség, amely problémák megoldására és döntéshozatalra szolgál.” Mesterséges Intelligencia: „Kutatási terület, amely arra irányul, hogy olyan tevékenységeket hozzanak létre, amely tevékenységekhez intelligenciára lenne szükség, ha ember végezné azokat.”

8 Mesterséges intelligencia
A Mesterséges Intelligencia (Russel szerint) négyféle rendszer létrehozását célozza: Az emberhez hasonlóan gondolkodó rendszerek Racionálisan gondolkodó rendszerek Az emberhez hasonlóan cselekvő rendszerek Racionálisan cselekvő rendszerek

9 Mesterséges intelligencia
A MI definíciók két alapvető csoportba sorolhatók: I. típusú definíció A gondolkodás folyamatára és a következtetésre helyezik a hangsúlyt. Az eredményességet az emberi teljesítményhez képest mérik. II. Típusú definíció Az intelligens viselkedésre helyezik a hangsúlyt. Az eredményességet egy ideális intelligencia fogalomhoz, a racionalitáshoz mérik. Az a rendszer a racionális, ami helyesen cselekszik.

10 Mesterséges intelligencia
Az emberhez hasonlóan gondolkodó rendszerek definíciói: A MI egy izgalmas erőfeszítés a számítógépek gondolkodóvá tételére, értelemmel bíró gépek létrehozására a szó szoros értelmében A MI az emberi gondolkodáshoz asszociált tevékenységek, mint a döntéshozatal, problémamegoldás, tanulás automatizálásának vizsgálata.

11 Mesterséges intelligencia
A cél az emberi gondolkodás mibenlétének megértése. Vagy meg kell figyelni saját gondolatainkat, azok spontán egymásra következését. Vagy pszichológiai kísérleteket kell végezni a kiderítésére. Kognitív pszichológia arra törekszik, hogy a gondolkodás folyamatait mint létező jelenségeket kísérletek keretében mutassa ki és a működésüket modellekben fogalmazza meg.

12 Mesterséges intelligencia
A kognitív pszichológia célja az emberi gondolkodás leírása. Ha ez sikerülne, akkor elvileg számítógéppel is ki lehetne fejezni. A MI kutatások célja a működés megvalósítása. Kognitív tudomány egybeötvözi a MI számítógépes modelljeit a pszichológia kísérletezési technikák alapján meghatározott modellekkel. Alapja az a hit, hogy az emberi gondolkodás megragadható számítógépes modellekkel.

13 Mesterséges intelligencia
Az emberhez hasonlóan cselekvő rendszerek definíciói: A MI olyan funkciók megvalósítására alkalmas gépek megalkotásának tudománya, amely funkciókhoz intelligenciára van szükség, amennyiben azokat emberek valósítják meg. A MI annak tanulmányozása, hogy hogyan lehet számítógéppel olyan dolgokat tenni, amelyeket jelenleg az emberek jobban tudnak.

14 Mesterséges intelligencia
Az intelligencia fogalmát nehéz definiálni, DE az intelligens viselkedés formáit felismerjük. Turing-teszt Alan Turing találta ki. Egy számítógép intelligensnek tekinthető, ha egy kérdező, aki terminálon keresztül teszi fel a kérdéseit, nem tudja eldönteni, hogy vele szemben a másik oldalon ember vagy számítógép van.

15 Mesterséges intelligencia
A teszthez a számítógépnek a következő képességekkel kell bírnia: természetes nyelvmegértés (hogy emberi nyelven tudjon kommunikálni) megfelelő tudásreprezentáció (a beszélgetés előtt, alatt közölt információkat el tudja raktározni) automatikus következtetés (a tárolt tudását fel tudja használni a válaszadás során, ill. új konklúziókat tudjon levonni) gépi tanulás (alkalmazkodni tudjonj az új körülményekhez és észrevegyen olyan mintákat, amelyeket extrapolálni tud.)

16 Mesterséges intelligencia
Teljes Turing-teszt Ebben benne van a videó jelek feldolgozása is, az érzékelési képességek vizsgálata. Ehhez a következőkre IS szüksége van a gépnek: számítógépes látás a tárgyak észleléséhez robotikai tulajdonságok a tárgyak mozgatásához.

17 Mesterséges intelligencia
Az élőlények által mutatott eredeti és változatos viselkedés nem a saját belső programjuk komplexitásával van összefüggésben, hanem a környezet sokszínűségével. Az intelligencia csak kellően ingergazdag környezetben fejlődik ki. Ez a magasabb intelligenciájú lényeknél is bizonyított. Az ágens-orientált kutatásokhoz vezetett ez a felismerés.

18 Mesterséges intelligencia
A racionálisan gondolkodni irányzat definíciói: A MI a mentális képességek tanulmányozása számítógépes modellek segítségével. A MI az érzékelést, gondolkodást és cselekvést lehetővé tevő számítások (computation) tanulmányozása.

19 Mesterséges intelligencia
A helyes következtetés törvényeit próbálja meghatározni. Az Ókortól foglalkoztak a „helyes gondolkodás” kodifikálásán. Arisztotelész. Mely érvelés a helyes és mely érvelés a helytelen. Szillogizmusok - következtetési minták, amelyek segítségével állítások igazságát lehetett visszavezetni már korábban igaznak elfogadott állítások igazságára.

20 Mesterséges intelligencia
modus ponens a legismertebb következtetési modell. „Minden ember halandó” „Szókratész ember” TEHÁT: „Szókratész halandó.”

21 Mesterséges intelligencia
Formális logika A szillogizmusokból további szükségszerűen helyes következtetési formák vezethetők le A következtetési formák száma végtelen Ezek rendszerezésével foglalkozik a formális logika tudománya. A MI logicista irányzata elegendő idő és memóriakapacitás mellett formális logikára alapozva elvileg bármilyen probléma megoldható.

22 Mesterséges intelligencia
Problémák a logicista irányzattal Nem mindig lehetséges a tudást olyan szigorúan formálisan megfogalmazni, mint amennyire azt a formális logika megkívánja. (Főleg a bizonytalan és az informális hétköznapi tudásra igaz ez.) Attól, hogy valami elvileg megoldható, nem biztos, hogy a gyakorlatban is működni fog. Néhány tucat tényből kiindulva is kimeríthetők a számítógép erőforrásai, ha nem alkalmazunk heurisztikákat.

23 Mesterséges intelligencia
A „racionálisan cselekedni” irányzat képviselőinek definíciói: A MI olyan tudományterület, amely a számítási eljárásokkal próbálja magyarázni és utánozni az intelligens viselkedést. A MI a számítástudomány azon ága mely az intelligens viselkedés automatizálásával foglalkozik.

24 Mesterséges intelligencia
Racionális cselekvés: hitünk alapján cselekszünk célunk elérésének érdekében Ami érzékel és cselekszik az az ágens. Itt a MI a racionális ágensek tanulmányozását és konstruálását végző tudományág. Az ágens feladata a következtetések elvégzése is. Pl. arra a következtetésre jutottunk, hogy bizonyos cselekvés hatására elérjük a kívánt célt. Bizonyos cselekedetek, amelyekre nem következtetéssel jutottunk (pl. reflexszerű, hasznos tevékenységek)

25 Mesterséges intelligencia
Ha a MI-át a racionális ágensek tudományának tekintjük, akkor ebben benne van a racionálisan gondolkodni közelítésmód is. Racionálisabb, mint az emberi módon gondolkodni és az emberi módon cselekedni. A racionális cselekvés mindig egy adott környezethez való alkalmazkodást jelent. A MI kutatások Alfája és Omegája az intelligens számítógépes ágens elkészítése.

26 Történeti bevezetés Előzmények Arisztotelész ismeretelmélete (Logika)
Kopernikusz univerzum-modellje Elválik a valóság viselkedéséről alkotott elmélet és az észlelt jelenség megnyilvánulása Szétválik az emberi tudat és a környezet „Cogito ergo sum” A létezésnek magának az igazolása a gondolkodás. A tudat tanulmányozásának a létjogosultsága

27 Történeti bevezetés Tudományterületek Filozófia Matematika Nyelvészet
Biológia Pszichológia Számítástudomány, informatika

28 Történeti bevezetés A II. világháború éveiben 50-es évek eleje
a problémamegoldással kapcsolatos első kutatások. A kognitív pszichológia eredményei alapján tanulmányozták az emberi viselkedést 50-es évek eleje Az első számítógépekre is támaszkodó eredmények megjelenése.

29 Történeti bevezetés Az első eredmények játékprogramok voltak (sakk, kocka, puzzle stb.) Az emberi következtetések leírásának kódolása volt a közös probléma (szabályok definiálásával érték el.) Az USA volt a MI kutatások központja. 1956 John McCarthy bevezeti a Mesterséges Intelligencia fogalmát egy Darthmouth-i konferencián. 1963. Newell & Simon „Logic Theorist” néven kifejlesztenek egy automatikus tételbizonyító programot.

30 Történeti bevezetés 1960-as évek General Problem Solver
Általános Problémamegoldó Rendszer Először jelenik meg a tudás elkülönítése A problémamegoldó algoritmust és a problémára vonatkozó ismereteket elkülönítve tárolják. Csak egyszerű problémák esetében működött. (pl. Hanoi tornyai)

31 Történeti bevezetés 1966. ELIZA
Joseph Weisenbaum mintaillesztésen alapuló rendszere Az egyik első komoly eredmény, amely akár a Turing teszten is átmenne Mondatsémák vannak a tudásbázisában, amelyek alapján képes válaszokat generálni véletlenszerű sorrendben. Az angol nyelvben a ragozás miatt viszonylag könnyen kivitelezhető volt.

32 Történeti bevezetés Séma Válasz 1. X mindig Y
Tudna mondani egy példát? Mikor? Valóban mindig? 2. X ön Y engem Z Miért gondolja, hogy én Y önt? Miért gondolja, hogy ön X én Y Z? Tegyük fel, hogy én Y magát Z. Mit változtat ez a dolgokon?

33 Beszélő Szöveg Séma Vizsgáztató Az emberek mindig bámulnak engem X = Az emberek Y = bámulnak engem ELIZA Tudna mondani egy példát? Válasz Például ön is bámul most engem 2. Séma X = Például Y = is bámul Z = most Miért gondolja, hogy én bámulom önt? 4. válasz Mert ön gyűlöl engem X = mert Y = gyűlöl Z = [] Tegyük fel, hogy én gyűlölöm magát. Mit változtat ez a dolgokon? És így tovább… 6. válasz

34 Történeti bevezetés Amikor elkezdtek foglalkozni az ELIZA rendszerrel, rájöttek, hogy a stílusa olyan mint egy pszichológusé. Aki nem akarja a mondanivalójával megzavarni a beteget. Ilyen irányban fejlesztették tovább: DOCTOR A beszélgetéseket a megkérdezett pszichológusok 80%-a egy pszichoterepauta és a betege közötti párbeszédnek értékelt. Ez sem intelligens rendszer (nem tud tanulni, nem emlékszik, nincs tudása)

35 Történeti bevezetés PERCEPTRON-modell LISP
A szem retinahártyáját egyrétegű neuronhálóval modellezik. LISP List Processing A MI kutatások számára kifejlesztett programnyelv. Az első beszélő robot kifejélesztése Joseph Weisenbaum A robot egy pszichiátert szimulált.

36 Történeti bevezetés 1971-1980 DENDRAL
Főleg szakértői rendszerek fejlesztése. PROLOG Mesterséges Intelligencia nyelv kifejlesztése. DENDRAL A NASA Mars programjában egy műhold számára kifejlesztett szakértői rendszer. A szerves molekulák kutatásában használták egy részprobléma megoldására.

37 Történeti bevezetés MYCIN HEARSAY II XCON Orvosi szakértői rendszer
Az agyhártyagyulladás és a vér bakteriális fertőzésének diagnosztizálására alkalmas. A kezelés módjára is javaslatot tesz. HEARSAY II Angol beszédmegértő rendszer XCON Számítógépek konfigurálására készült szakértői rendszer, amely nagyobb rendszerek összeállítására szolgál.

38 Történeti bevezetés PROSPECTOR Stanford Cart LUNAR
Ásványlelőhelyek felkutatására készült szakértői rendszer. 1980-ban ezzel fedezték fel a világ legnagyobb molibdén lelőhelyét. Stanford Cart Az első komputer vezérelt jármű. LUNAR William Woods Az első természetes nyelvű rendszer Geológusok kőzetminták elemzésére használták.

39 Történeti bevezetés 1981-1990 Japán 5. generációs projekt
Szakértői shellek Japán 5. generációs projekt Ha az információ hatalom, akkor az információt társadalmasítani kell. Az 5. generációs gépek jellemzői: Intelligens interfész, problémamegoldó és következtető funkciók, tudásbázis-kezelés. Bemenet az emberi beszéd, írott szöveg, amelyet a tudásbázis megért, programokat szintetizál és hajt végre, válaszokat generál.

40 MI problémák A MI problémák rendszerint ugyanarra a sémára vezethetők vissza: Egy irányított gráf egyik csúcsából a másikba vezető irányított utat kell keresni. Ugyanaz az algoritmusséma a legkülönbözőbb megoldási módszereknél. Az algoritmusséma a kereső rendszer. Bonyolult feladatoknál kombinatorikus robbanást elkerülendő heurisztikát kell beépíteni.

41 MI problémák Hanoi tornyai: A feladat különbözőképpen is megoldható.
Adott három különböző méretű korong és három rúd. A korongok az első rúdon vannak. Úgy kell őket egyesével áthelyezni egy másikra, hogy nagyobb korong nem kerülhet a kisebb fölé. A feladat különbözőképpen is megoldható.

42 MI problémák Hanoi tornyai

43

44 MI problémák Az állapottér-reprezentáció 4 összetevőre bontja a feladatot: a feladat állapottere, az állapottéren értelmezett műveletek, a célállapotok, illetve az azokat leíró célfeltétel, a kezdőállapotok, illetve az azokat leíró kezdőfeltétel.

45 MI problémák Egy adott pillanatban az adatok által felvett értékek rendezett sorozata a feladat egy állapotát jellemzi. Állapottér: Az összes ilyen érték együttese alkotja a feladat állapotterét. Műveletek: Az állapottér feletti operátorok. Egy állapothoz egy állapotot rendelnek. (ezekből véges sok van)

46 MI problémák Kezdőállapot: Célfeltétel: Megoldás:
A kezdőállapotok halmaza része az állapottérnek Célfeltétel: Leírja az egyes kezdőállapotoknak megfelelő célállapotok halmazát Megoldás: Egy olyan műveletsor, amely adott kezdőállapotból elvezet a célállapotba. A lehetséges megoldások közül gyakran annak a megtalálása a cél, amelyiknek a legkisebb a költsége. (optimális megoldás)

47 MI problémák Lehetséges kereső rendszerek: Előrehaladó:
a kezdőállapot felől indulva keresi a megoldást, azaz a kezdőállapotból a célállapotba vezető műveletsorozatot. Visszafelé haladó: a célállapotból indul ki, és lényegesen kevesebb próbálgatás árán keresi meg a kezdőállapotot. Kétirányú keresőrendszerek: egyszerre két irányból indítja a keresést.

48 MI problémák A Hanoi tornyai állapotainak leírása:
A korongokat jelöljük A-val, B-vel és C-vel. egy háromelemű vektorral lehet megadni,amelyeknek indexei A, B, C, értékei pedig 1, 2, 3. A kezdőállapot (3, 3, 3) A célállapot pedig(1, 1, 1) célállapot

49 MI problémák Műveletek:
i-edik rúdról j-edik rúdra át kell helyezni a legfelső korongot (1 ≤ i,j ≤ 3). Feltétel: a j-edik rúdon az áthelyezendő korongnál nem lehet kisebb! A műveletek megőrzik azt a tulajdonságot, hogy a rúdon a korongok alulról felfelé csökkenő méretben helyezkednek el. Irányított gráfok reprezentálják a problémát. A gráfok csúcsai az állapotok, az élei pedig az átmenetek.

50

51 MI problémák Utazó ügynök probléma 8-as játék építőkocka játék
Egy titkosügynöknek egy listán lévő összes várost be kell járnia, s miután küldetését teljesítette, vissza kell térnie a kiindulási városba. Az utaknak költsége van. Probléma: olcsó körút, rövid körút. 8-as játék építőkocka játék

52 MI problémák Kétszemélyes játékok
Játékproblémák vs. Valós világbeli problémák A játékproblémáknak tömör egyszerű leírást lehet adni. A valós világbeli problémák bonyolultabbak. A kihívás: túlszárnyalni az ember teljesítményét programokkal. 1998. Deep Blue nevű program legyőzte a regnáló sakkvilágbajnokot…

53 MI problémák 1952. Arthur Samuel készítette szabaidejében.
dámaprogram, amely a saját maga ellen játszott mérkőzésekből tanult!

54 MI problémák Kétszemélyes játékok
Két játékos lép felváltva egymás után a megadott szabályok szerint Mindkét játékos birtokában van a játékkal kapcsolatos összes információnak (a szerencsének nincs szerepe) A játék minden állásában véges számú szabályos lépés közül lehet választani. A játék szabályai olyanok, hogy végtelen játszmák nem fordulhatnak elő. A játszmák végén az egyik játékos nyer, a másik veszít, vagy döntetlen.

55 MI problémák A MI célkitűzése:
olyan hasznos számítógépprogramok készítése, amelyek emberi intelligenciát valósítanak meg (döntéshozatal, információkezelés, természetes nyelvi interfészekkel ellátott számítógépes alkalmazások) az emberi intelligencia jobb megértése révén olyan intelligens rendszerek készítése, amelyek az emberi problémamegoldási folyamatot utánozni képesek. az ember bizonyos képességeinek reprodukálása.

56 MI problémák Jelenlegi fejlesztési területek:
természetes nyelv rendszerek (beszédmegértés, beszédgenerálás, fordítás); robotika (ipari robotok, helyváltoztató robotok); érzékelő rendszerek (gépi látás, tapintás, érzékelés stb.); genetikus algoritmusok;

57 MI problémák ismeretalapú rendszerek, szakértői rendszerek, ismeretreprezentáció, ismerettechnológia stb.) intelligens mérnöki tervezőrendszerek; intelligens visszakereső rendszerek; bizonytalanságkezelés; gépi tanulás; logikai programozás; stb.

58 MI problémák Szakértői rendszerek
A döntéstámogató rendszerek legújabb generációja. Azok a tudásalapú rendszerek, amelyek szakértői ismeretek felhasználásával egy problémakör kezelésében magas szintű teljesítményt nyújtanak. Komponensei: Tudásbázis Következtetőgép Felhasználói interfész Ismeretalapú keretrendszerek (shell-ek) támogatják a szakértői rendszerek fejlesztését.

59 MI problémák Mesterséges látás:
A cél, hogy egy kétdimenziós kép alapján meg kell konstruálni egy háromdimenziós objektumot. Pixelenként a szürkeségi szint megállapítása (0-100%) Alakfelismerés, látványfelismerés. A megoldásnak két stádiuma van: Az alapképről minél több információ összegyűjtése A képet alkotó objektumok felismerése.

60 MI problémák Természetes nyelvmegértés
NLP – Natural Language Processing A cél a számítógépekkel való természetes nyelven való kommunikáció. A természetes nyelvben nagyon sok függ a kontextustól, valamint a háttér-információktól. Problémát okoz az állandó kétértelműség, amely minden nyelv sajátja. Jelenleg egy-egy szakterületnek vannak nyelvmegértő rendszerei. (pl. SHRDLU – kockák, hasábok, gúlák és ezek egymáshoz viszonyított helyzetéről képes társalogni.)

61 MI problémák A természetes nyelvmegértés két irányzata:
Általános irányzat Az emberi nyelvhasználat számítástechnikailag hatékony modelljét kívánja megvalósítani. Alkalmazott irányzat Számítógéppel történő természetes nyelvű kommunikációt kívánja megvalósítani. Itt nem fontos, hogy a számítógép megértse a szöveget, elég, ha releváns választ képes generálni.

62 MI problémák A többértelműség a legnagyobb probléma.
Elvettem a csokit az asztalról, és megettem. Mit? Az asztalt vagy a csokit? Az ember ilyen esetben támaszkodik a háttértudására. A vizsgált nyelv szintakszisa befolyásolja a hatékony megvalósítást. A magyar nagyon bonyolult.

63 MI problémák Beszédmegértés – beszédgenerálás
Az emberi beszéd felismerésére alkalmas számítógépek megalkotása Az emberi beszéd a kommunikáció leggyorsabb formája.

64 MI problémák Egy esetleges emberi beszédet megértő számítógép előnyei:
Nem kellene programozási nyelveket tanulni Felgyorsulna a kommunikáció a gép-ember között Az ember kezei szabadon maradnának (pl.légi közlekedés, űrhajózás)

65 MI problémák Beszédfelismerő rendszerek lehetnek:
Szavakat, kifejezéseket, mondatokat vagy szövegeket felismerők. Beszélőfüggő vagy beszélőfüggetlen Minél hosszabb szöveget ismer fel, annál nagyobb a hibázás lehetősége. (ezek rendszerint beszélőfüggők!) A folyamatos beszédben a legnagyobb probléma a szavak elkülönítése.

66 MI problémák A beszélőfüggő rendszerek egyetlen beszélő hangjának felismerésére képesek. Ezek egyszerűbbek és megbízhatóbbak is. A beszélőfüggetlen rendszerek nagyon komplexek.

67 MI problémák Gépi tanulás A tanulás az intelligens viselkedés alapja.
A MI területén szeretnék magát a tanulást megérteni (mi az ismeret és miként bővíthető) Tanítható számítógépek létrehozása. Mi a tanulás? Elméletek és hipotézisek megalkotása. (példákból való általánosítás) A szakértelem megszerzése. (a gyakorlat révén megszerezhető jártasság)

68 MI problémák Tervezés, robotika
„Az intelligens robot egy olyan általános célú gépi szerkezet, amely mint egy emberi lény, előre nem ismert körülmények között különböző típusú feladatok végrehajtására képes. A következőket tartalmazhatja: Érzékelő (érintéses, nem érintéses) Vezérlő (felső és alacsonyszintű vezérlő) Végrehajtó (karok, kezek, lábak) Kiegészítő (szerszámok, asztalok)

69 MI problémák Egy robotnak képesnek kell lenni arra, hogy flexibilitást és MI-t igénylő feladatokat oldjanak meg. A robotok fejlesztésének társadalmi és technikai-gazdasági ösztönzői. Az önjáró robot minden MI eredményt magában foglal.

70 MI problémák Programozási nyelvek
A MI kutatások melléktermékeként jöttek létre LISP (LIStProcessing language) Amerikai fejlesztés Listák kezelésére alkalmas. PROLOG (PROgramming in LOGic) Európai fejlesztés Logikai kifejezések kezelését támogatja.

71 A jövő Intelligens ház 1999-ben Cherhillben építették az első intelligens otthont Automatizált a fűtés, a vízmelegítés, szellőztetés, világítás Kézi felülvezérlés lehetséges.

72 A jövő Kényelmi szolgáltatások
Ágyból ellenőrizhető, hogy zárva vannak-e az ajtók, égnek-e a lámpák Ha elmegy otthonról a tulaj Biztonsági rendszer bekapcsol Átállítja a fűtést alacsonyabb hőfokra Lekapcsolja az összes villanyt Ha hazaér Beállítja az előre kiválasztott fényeket Stb. Környezetbarát megoldások sora.

73 A jövő „A központi számítógép, amely ismeri a programunkat, tíz perccel azelőtt, hogy kíméletes, halk zenével, tücsökciripeléssel, vagy éppen „Ébresztő fel!” kiáltással felkeltene, szól a fürdőszobának, hogy kezdje engedni a 35 fokos fürdővizünket. A konyha – amelyet takarékossági okból természetesen nem fűtünk – elkezd kellemes hőmérsékletűre melegedni. Egy-két perc, és a kávéfőző is bekapcsol, s a pirítós is elkészül. Amint a hálószobából kilépünk, az automatika szellőztetni kezd. Hűvösebb reggeleken a fürdőszobába vezető padlószakasz is felmelegíthető, hogy mezítláb indulhassunk mosakodni…” (S. Werner Ágnes: Mesterséges Intelligencia)

74 Irodalom Russel, Stuart – Norvig, Peter:
Mesterséges Intellgencia – Modern megközelítésben. Bp. Panem kiadó, 2005.

75 Irodalom Mesterséges Intelligencia. Szerk. Futó Iván
Bp. Aula kiadó, 1999.