Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach

Az előadások a következő témára: "Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach"— Előadás másolata:

1 Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach
Semmelweis e-learning nap Dr. Daragó László egyetemi docens Egészségügyi Informatikai Fejlesztő és Továbbképző Intézet

2 Mi az MI? Mesterséges Intelligenciának (MI vagy AI – az angol Artificial Intelligence-ből) egy gép, program vagy mesterségesen létrehozott tudat által megnyilvánuló intelligenciát nevezzük. A fogalmat legtöbbször a számítógépekkel társítjuk. A köznyelvben több külön jelentésben használják: 1. A mesterségesen létrehozott tárgy állandó emberi beavatkozás nélkül képes legyen válaszolni környezeti behatásokra (automatizáltság); 2. A mesterségesen létrehozott tárgy képes legyen hasonlóan viselkedni, mint egy természetes intelligenciával rendelkező élőlény, még ha az azonos viselkedés mögött eltérő mechanizmus is húzódik meg (szimuláltság - ilyen értelemben beszélhetünk pl. a számítógépes játékok gép-irányította karaktereinek „intelligenciájáról”); 3. Végül, a mesterségesen létrehozott tárgy képes legyen viselkedését célszerűen és megismételhető módon változtatni (tanulás) - ez utóbbi jelentés az, ami a modern MI-kutatásban előtérbe került, és jelenleg az MI fogalmával legjobban azonosítható. (

3 Számítási intelligencia Hibrid intelligens rendszerek
Küszöbérték Valódi pozitív Valódi negatív És még MI Két fő iskola Hagyományos MI Gépi tanulásként osztályozott módszerek, amelyet a formalizmus és a statisztikai analízis jellemez - szimbolikus MI, logikai MI, tiszta MI (neat AI), és GOFAI (jó, régimódi mesterséges intelligencia). Szakértő rendszerek, amelyek egy szűk szakmai területen érvényes érvelési szabályokat alkalmaznak következtetések levonásához (pl. MYCIN a vér betegségeinek diagnosztikájához, vagy a ROC (Receiver Operating Characteristic)) Esetalapú érvelés - Bayes-statisztikán alapuló hálózatok - Viselkedésalapú MI: egy moduláris módszer, MI-rendszerek kézi létrehozásához. Számítási intelligencia (Computational Intelligence, CI) Iterációs (lépésenkénti) fejlődés vagy tanulás (például a paraméter hangolás a kapcsolat alapú rendszerekben). Nem szimbolikus, hanem gyakorlati tapasztalatokon alapul - koszos MI (scruffy AI) - vagy puha számítási technikai módszereket használ. - Neuronhálózatok: nagyon erős minta-felismerési képességű rendszerek. Fuzzy rendszerek Evolúciós számítási technikák, a biológia által inspirált fogalmak (populáció, mutáció, a legjobb túlélése) alkalmazása. evolúciós algoritmusok (például genetikus alg.) raj-intelligencia (például hangya algoritmus) Hibrid intelligens rendszerek A két fő irányvonal ötvözete amelyekben a szakértői rendszerek következtetési szabályait hozzák létre neuronhálózatok vagy a statisztikai tanulás képzési szabályainak segítségével.

4 MI az orvostudományban
Orvosi ontológiaszervezés Orvosi taxonómia hierarchia Da-Vinci Surgical System, sebészrobotok Mycin Dendral Beszédfelismerés TMDET – fehérjetervezés Medline PUBMED PUFF – Pulmonary Function System Biometrikus azonosítás fMRI Radiológiai képelemzés Anesztinfo Hopfield-háló Intencionalitás vizsgálatok Accu-check Telemedicina PET EEG Ütemezési feladat, nővér, orvos ütemezés Asztma telediagnosztika és -monitorozás Stroke telerehabilitáció …  eHealth8

5 A projekt TÁMOP 4.1.2 – 08/2/A/KMR-0026 Résztvevők
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Panem Kiadó Kft. Semmelweis Egyetem, Egészségügyi Informatikai Fejlesztő és Továbbképző Intézet Futamidő: április – szeptember Teljes költségvetés: 80 m Ft (20% önrész) SE költségvetése: 10,4 m Ft

6 A tananyagfejlesztés alapjául szolgáló könyv
Russel-Norvig: Mesterséges Intelligencia Modern Megközelítésben Artificial Intelligence: A Modern Approach, 2nd edition könyv magyar fordítása Használatban: kb. 100 országban, >1200 egyetemi kurzusban A Citeseer-ben a 25. leginkább idézett publikáció A világban vitathatatlanul az első számú MI tankönyv, itthon 10 intézmény 38 tárgyában ajánlott irodalom

7 A SE szerepe a projektben
A könyv egyes fejezeteinek, a tárgymutatóban szereplő fogalmakhoz köthető egészségügyi, orvosi vonatkozású fogalmak ismertetése, az egyes fejezetekhez kapcsolódó tanulmányok és alkalmazások ismertetése, gyakorlatilag a MI orvosi vonatkozásainak bemutatása példákon keresztül. A fogalomleírások, tanulmányok, létező alkalmazások bemutatása egységes szerkezetben, DocBook formátum szerint, továbbítása a Panem felé, illetve feltöltése a BME HIK szerverre. Fogalomleírás magyar név taxonómia angol név taxonomy rövid szöveges leírás magyar nyelven A rendszertan tágabb értelemben és idegen szóval taxonómia (a görög ταξινομία (taxinomia) és a görög taxis = rend és nomos = törvény) elnevezés vagy a dolgok hierarchikus osztályozására vonatkozik, vagy az osztályozás alapjául szolgáló elvekre. Szinte mindent, élő dolgokat, élettelen tárgyakat, helyeket és eseményeket lehet valamilyen osztályozási keretben rendszerezni. A konkrét osztályozási kereteket és azok alapját a kategorizálási módszerek adják. részletes szöveges bemutatás magyar nyelven Matematikai értelemben a taxonómia a dolgok egy halmazának faszerkezetű osztálybesorolásai vagy kategorizálása. A szerkezet csúcsán egy osztály van, a csúcs alá besorolt minden dologra a csúcson lévő osztály tulajdonsága érvényes. E gyökér vagy csúcs “alatt” lévő besorolások olyan konkrétabb kategóriák, amelyek az összes halmaz részhalmazaira vonatkoznak. …

8 Munkamódszer TARTALOMJEGYZÉK
Előszó a magyar kiadáshoz Előszó I. rész. Mesterséges intelligencia 1. Bevezetés 1.1. Mi az MI? Emberi módon cselekedni: Turing-teszt megközelítés Emberi módon gondolkodni: a kognitív modellezés Racionálisan gondolkodni: a gondolkodás törvénye Racionálisan cselekedni: a racionális ágens 1.2. A mesterséges intelligencia alapjai Filozófia (i. e. 428-tól napjainkig) Matematika (kb. 800-tól napjainkig) 20.7. Esettanulmány: kézzel írott számjegyek felismerése 3-legközelebbi-szomszéd 861 861 207 27.4. Mi van, ha az MI sikerrel jár? 3-SAT 185, 347, 383, 1107 1107 274 3.2. Példaproblémák 8-as kirakójáték 103 103 32 4.3. Lokális kereső algoritmusok és optimalizációs problémák 8-királynő 104, 155 155 43 23. Valószínűségi nyelvfeldolgozás 943, 944, 951 951 230 15.7. Összefoglalás a legjobb túlélése 672 672 157 13.2. Valószínűségi alapfogalmak a posteriori 548, 554 554 132 20.8. Összefoglalás a posteriori 863 863 208 a priori 548, 552 552 19. A tudás szerepe a tanulásban a priori tudás 782 782 190 4.6. Összefoglalás A* 139, 174, 175 175 46 15.6. Beszédfelismerés A* dekódoló 668 668 156 1.2. A mesterséges intelligencia alapjai ABC komputer 46 12 4.2. Heurisztikus függvények ABSOLVER 151 151 42 12.8. Összefoglalás ABSTRIPS 536 536 128 3-SAT 185, 347, 383, 1107 8-as kirakójáték 103 15-ös kirakójáték 128, 174 ε-elfogadható 175 ε-gömb 771 χ2 metszés 764 #P-nehéz 597 A, Á a legjobb túlélése 672 a priori tudás 782 A* dekódoló 668 ABC komputer 46 Absolver 151 Abstrips 536 absztrakció 101 absztrakciós hierarchia 536 AC-3 193, 204, 207 AC-4 193, 204

9 Eredmények Elkészült: 28 fogalom 33 tanulmány 12 alkalmazás
cím kívánságlista sorszám feladat fogalom esettanulmány alkalmazás fMRI F 7, Mágneses rezonancia F Boole I Axon nincs Szinapszis nincs adatbányászat nincs Evolúció, mutáció nincs intelligens tudásalapú rendszerek I Multi-ágens rendszerek orvosi alkalmazása Á Ágens nincs MEDLINE F, SZ 13,12,3, Fehérjetervezés- TMDET F, T, 6,2, PUBMED F,SZ 12,13,6 2 Az ionizáló sugárzás sztochasztikus hatása nincs PUFF- valószínűség elmélet, valószínűség számítás I érzékelés ontológia P adatbázis P Orvosi taxonómia F DENDRAL F Gépi tanulás nincs 2 Elkészült: 28 fogalom 33 tanulmány 12 alkalmazás

10 Kinek hasznos a fejlesztett tananyag?
Alapképzés (BSc): tankönyv, szemléletformálás Mesterképzés (MSc) és doktori képzés (PhD): speciális ismeretek, link- és irodalomgyűjtemény Posztgraduális képzés: alapismeretek Középiskolai képzés: szemlélet- és érdeklődésformálás Nem-informatikusok: a terület bemutatása, tévhitek eloszlatása, lehetőségek és korlátok bemutatása Ipar, tudományos kutatás: szakértői bázis, esettanulmányok