College 2 REPRESENTATIE Norman (hoofdstuk 3, 4 en een stukje 5)

Presentatie over: "College 2 REPRESENTATIE Norman (hoofdstuk 3, 4 en een stukje 5)"— Transcript van de presentatie:

1 College 2 REPRESENTATIE Norman (hoofdstuk 3, 4 en een stukje 5)
Televisiedocumentaire Representatie in de AI: controverse

2 Norman hoofdstuk 3 en 4 Wat zijn representaties
Verschillende soorten representaties Meta-representaties De macht van representaties

3 Cognitieve artefacten
Het cognitieve tijdperk is ingeluid door het gebruik van ‘geluid’ (spraak), gebaren en symbolen om te verwijzen naar objecten en begrippen Het geluid, gebaar of symbool is niet het ding zelf, het staat voor of verwijst naar het ding: het representeert het! Woord ‘tafel’ - begrip ‘tafel’

4 Abstractie en Representatie
De mogelijkheid om waarnemingen, ervaringen en gedachten weer te geven in een ander medium dan waarin zij zich voordoen met weglating van irrelevante details Essentie van intelligentie We redeneren met behulp van representaties (getallen, woorden, schema’s, modellen)

5 Een goede representatie
Abstraheert van de niet ter zake doende details Of van gevaarlijke kenmerken (vliegtuigsimulator) Representeert de belangrijke kenmerken Is nooit hetzelfde als waar het voor staat

6 Een systeem voor representatie
Twee essentiële kenmerken: De gerepresenteerde wereld (datgene dat gerepresenteerd wordt) De representerende wereld (een verzameling symbolen die staat voor iets in de gerepresenteerde wereld) Representaties maken het mogelijk te werken met dingen die er niet zijn, die zelfs niet bestaan (verbeelding)

7 Meta-representatie Representatie van een representatie meta = over

8 Meta-representaties Ook wel ‘ontologie’ genoemd
Vrij nieuwe tak van wetenschap Van belang bijvoorbeeld, voor het indexeren, terughalen (‘ontsluiten’) en hergebruiken van bestaand materiaal (bijv. programmatuur) Project bij SWI (IMAT)

9 Essentie van reflectie
Bestaat uit het vormen van representaties en meta-representaties Meta-representaties liggen ten grondslag aan nieuwe ideeën , nieuwe kennis We ontdekken patronen en consistenties in representaties die in de gewone wereld niet zo makkelijk te vinden zijn (abstractie)

10 Twee typen representaties
Oppervlakte-representatie: wat je ziet is “alles” Interne representatie: het artefact heeft intern informatie opgeslagen die je niet aan de buitenkant ziet en heeft daarom een interface nodig (wat je ziet aan de buitenkant)

11 Oppervlakte-representatie
De oppervlakte-representatie is datgene wat zichtbaar is voor een externe waarnemer. "Surface Artifacts" zoals Norman ze definieert hebben alleen een oppervlakte representatie, meer is er niet.

12 Schoolbord Een schoolbord is een "surface artifact" want meer dan de symbolen op het bord is er niet. Het schoolbord "doet niets" met de symbolen die op het bord staan. De oppervlakterepresentatie kan door het artefact niet zelf veranderd worden: statische en passieve representatie.

13 Internal Artifacts "Internal Artifacts" hebben naast een extern zichtbare toestand ook een interne toestand die kan veranderen of kan worden gemanipuleerd.

14 Een uitstapje naar de AI
Definitie: Artificial Intelligence is the study of mental faculties through the use of computational methods (Charniak & McDermott, 1985)

15 Hoe oud is de AI George Boole ( ): uitvinder van de ‘Boolean’ algebra (logische definities van en, of, als, niet) “The laws we have to examine are the laws of one of the most important of our mental faculties. The mathematics we have to construct are the mathematics of the human intellect”

16 Alan Turing (1912-1954) De Turing-test (1950)
Bent u een man of een vrouw? Bent u een computer of een mens? Toneelstuk “Breaking the code” met Derek Jacobi als Alan Turing)

17 The Dartmouth Conference (1956)
John McCarthy: “a two-month, ten-man study of artificial intelligence to be carried out during the summer of 1956 …The study is to proceed on the basis of the conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it”

18 Simulatie-modellen Hardopdenk-protocollen Modelbouw
Simulatiemodellen: uitvoerbare computerprogramma’s die de implementatie vormen van een theoretisch model

19 Intelligentie Verwijst vaak naar uitzonderlijke capaciteiten
Maar het gaat juist om gewone capaciteiten, zoals waarnemen (vision) en het gebruiken van natuurlijke taal Centrale aanname: wat ons brein doet is een vorm van ‘computation’

20 AI en menselijke intelligentie
AI-programma’s zijn niet noodzakelijkerwijs gemodelleerd naar hoe mensen iets doen Kijk maar naar de vroege ‘brute force’ schaakprogramma’s Toch wordt vaak naar mensen gekeken omdat er geen beter voorbeeld van intelligentie voorhanden is

21 Uiteindelijk doel Het bouwen van een mens of meer bescheiden een dier

22 Natuurlijke taal en interne representatie
We onthouden niet letterlijk wat er er gezegd wordt, maar de betekenis (Bransford, 1972) Interne representaties moeten eenduidig interpreteerbaar zijn (Jan geeft Piet een klap. Hij loopt huilend weg.)

23 Oplossing We geven unieke namen aan elk individu (instanties)
Voorbeeld: jack-2 caught ball-17 Catch-object Catch-illness

24 Indexeren Hoe vind je een bewering in een representatie?
Bibliotheek (nummering als index: unieke adressering) Adressering (pointers, leggen relaties tussen verschillende stukjes van een interne representatie (sommige notaties zijn daar handiger voor dan andere)

25 Klassen en instanties Klasse = olifant Instantie = gijs
Vergelijkbaar met verzameling en element

26 Is-a-hiërarchieën

27 Redeneren Hiërarchische relaties maken redeneren mogelijk
De eigenschappen van hoger geordende klassen worden doorgegeven aan lager geordende klassen Inheritance (overerving) Een eettafel is een tafel, dus heeft een blad en de een of andere vorm van steun

28 De kracht van AI-systemen
De kracht van AI-systemen ligt in het vermogen representaties te bouwen waarmee het systeem zelfstandig kan redeneren

29 Data, informatie en kennis
Nogmaals: Piet je moet je moeder bellen Symbolische weergave; data Boodschap; informatie Weten dat Piet een persoon is, moeder een familierelatie aanduidt en dat bellen slaat op telefoneren, etc: kennis

30 Thema en gedachtenlijn van hoofstuk 5
Sterkte-Zwakte Analyse van het menselijk intellect De illusie(?) van Kunstmatige Intelligentie Wat onderscheidt menselijke cognitie van andere "cognitieve" systemen? Evolutie van de menselijke cognitie Logica versus menselijk redeneren Fouten en Falen Tunnel vision

31 Kunstmatige Intelligentie
Kan een machine uitgerust worden met menselijke vermogens? Slechts enkele deelgebieden, vooral wanneer rationeel denken de basis is voor de taakuitvoering Geen begrip/productie van (complexe) natuurlijke taal Geen perceptie (waarneming) vergelijkbaar met de menselijke

32 Bezwaren tegen de AI-benadering
Geen vergelijkbare motor skills (bv. nauwelijks vrij bewegende robots: Brooks’creatures) Machines kunnen slechts in zeer beperkte mate leren (machine learning) Zeer beperkt sociaal gedrag AI bestudeert geïsoleerde deelproblemen: geen integratie tussen modules Geen emotie, humor, schoonheidsgevoel Meeste AI programma's zijn een "idiot savant".

33 Taalverwerking in de AI
ELIZA: situatie-actie regels: steekwoorden SAM: schema's voor stereotype situaties (scripts, bijvoorbeeld restaurant script) Kritiek op veel AI systemen: gebrek aan ‘common sense’ kennis: alledaagse begrippen en natuurlijke taal CYC: zeer veel algemene kennis van de wereld (miljoen elementen)

34 Waar komen deze bezwaren vandaan?
Kritiek op het ‘symbolic information processing system’ Newell & Simon: grondleggers van de symbolische informatieverwerkings-metafoor Symbolen (zijn representaties) en staan voor dingen in de werkelijkheid Symbolen kunnen intern (mens of computer) gerepresenteerd en gemanipuleerd worden

35 Situationisten Mensen slaan helemaal geen symbolische representaties op Het geheugen is geen opslagplaats, maar een proces Kennis wordt ter plekke geconstrueerd - en is niet in een bepaalde vorm voorhanden Taalvoorbeeld: mensen bedenken niet eerst wat ze willen gaan zeggen, maar tijdens het spreken

36 Situationisten versus CYC
Situationisten (bijvoorbeeld Brooks): intelligentie ontwikkelt zich door voortdurende interactie met de omgeving CYC: Intelligentie is gebaseerd op een enorme hoeveelheid ‘common sense’ kennis die symbolisch gerepresenteerd kan worden

37 Twee kritiekpunten Gebrek aan alledaagse kennis (Lenat)
Kritiek op het werken met voorgekookte abstracties (representaties: Brooks) Brooks: Intelligentie schuilt in het proces van abstraheren, niet in de abstracties zelf

38 Affordances Affordances zijn die handelingen of operaties waarvoor een object onmiddellijk beschikbaar is. Het object "schreeuwt" om op een bepaalde manier gebruikt te worden. Asbakje in de trein Een goed ontwerp "affords" juist die operaties die nodig zijn. Even zeggen dat het begrip affprdance op verschillende manieren gebruikt kan worden

39 Affordances (vervolg)
Discussiepunt: is een affordance een directe koppeling tussen waarneming en actie (situationisten)? Of: is een affordance gebaseerd op de interpretatie (representatie) die mensen geven aan een bepaalde situatie?

40 Brooks Meeste AI-porgramma’s abstraheren van de verkeerde dingen
In AI abstractie wordt gebruikt om alle aspecten van waarneming en motoriek uit te bannen Maar intelligentie is een eigenschap van een organisme dat zelfstandig kan bewegen in de wereld (embodiment)

41 Brooks’ doel Het ontwikkelen van steeds complexere schepseltjes (creatures) Versneld nabootsen van de evolutie van intelligentie Laten zien hoe intelligentie onstaat door de wisselwerking tussen een organisme en zijn omgeving

42 Brooks principes Gelaagde architectuur
Elke laag heeft eigen in-en-output-patronen Bovenliggende lagen stellen hoger-orde doelen Complex gedrag ontstaat vanzelf (emerging property)

43 Brooks’ creatures Robotjes met verschillende lagen
Elke laag heeft zijn eigen sensoren en activiteitsmogelijkheden Sensoren tasten vrijwel constant de omgeving af; representatie is dus niet nodig Geen centrale processor, waar alle sensorische input terecht komt en geintegreerd wordt

44 Voorbeeld van een Brooks creature
Bijvoorbeeld eerste laag: Doel: vermijd obstakels Sensor: op basis van lichtweerkaatsing Activiteit 1: beweeg vooruit Activiteit 2: noodstop Activiteit 3: verander richting Bijvoorbeeld tweede laag Doel: slenteren, rondlopen De eerste laag heeft geen weet van de tweede De tweede laag kan wel de motorische component van de eerste aansturen

45 Kritiek op Brooks Voor lagere diersoorten, bijvoorbeeld insecten werkt het misschien wel, Hogere diersoorten hebben echter wel degelijk abstracties nodig om nieuwe dingen te kunnen bedenken, te kunnen plannen, en beslissingen te kunnen nemen (reflectie)

46 Simon en Vera (1993) Voorbeeld van een aap die zich orienteert in zijn omgeving Heeft gezien waar voedsel verstopt is Neemt de korste weg terug, ongeacht de eerder gevolgde route Dat veronderstelt een soort interne map (symbolissche representatie) van de omgeving, aldus Norman en Vera

47 Wat is CYC Systeem voor het representeren en redeneren met alledaagse kennis Begrippen gerepresenteerd in CYC-taal Applicaties: vergelijken van informatie uit spreadsheets, natuurlijke taalinterpretatie, zoeken van informatie in het world wide web (bijvoorbeeld alle films waar Ronald reagan in heeft gespeeld)

48 CYC principes Groepen van gerepresenteerde begrippen
Binnen de groepen heerst consistentie - tussen de groepen niet Binnen de groep ‘dracula’ bestaan dracula’s en hebben ze bepaalde eigenschappen Binnen de groep ‘werkelijke verschijnselen’ bestaan dracula’s niet

49 Natuurlijke taalinterpretatie
Howard saw the mountains flying over the alpes Marie saw the dog in the window pane and pressed her nose against it Twee ambigue zinnen: probleem voor de meeste AI-programma’s maar niet voor CYC