IDSV Kap 11 Artificial Intelligence

Vad är skillnaden mellan svag (weak) AI och stark (strong) AI?

Svag AI innebär att datorer kan programmeras för att uppvisa intelligent beteende. Stark AI innebär att datorer kan programmeras så att de får intelligens och medvetande.

Vad är definitionen av en intelligent agent?

En autonom målinriktad entitet som observerar sin omgivning med sensorer och agerar på omgivningen med hjälp av ställdon (actuators).

Vad är Turing-testet?

Ett test där en mänsklig förhörsledare genom textmeddelanden försöker avgöra om den kommunicerar med en människa eller en maskin.

Vad är ett sökträd inom AI?

En trädstruktur där varje nod representerar ett tillstånd. Rotnoden representerar det initiala tillståndet och en målnod representerar det önskade tillståndet.

Vad representerar en lösning i ett sökträd?

En väg från rotnoden, som representerar det initiala tillståndet, till en målnod, som representerar det önskade tillståndet.

Vad är sökheuristik (search heuristics)?

Tumregler som används för att vägleda sökningen mot ett övergripande sökmål.

Varför behövs heuristik vid sökproblem?

Sökträden för svåra problem blir så stora att det är praktiskt omöjligt att utforska hela sökträdet, därför behövs heuristik för att vägleda sökningen.

Vad kännetecknar en bra sökheuristik?

Den ger en tillräckligt bra uppskattning av närheten till sökmålet och är förhållandevis enkel att beräkna.

Vad betyder heuristik enkelt förklarat?

En tumregel som hjälper till att välja en lovande sökväg utan att behöva undersöka hela sökträdet.

Vilka tre klasser av maskininlärning tas upp utifrån graden av mänsklig inblandning?

Learning by imitation, supervised learning och learning by reinforcement.

Vad innebär learning by imitation?

Lärande genom imitation.

Vad är supervised learning (övervakat lärande)?

En människa anger rätt svar för ett antal exempel och agenten generaliserar utifrån dessa exempel.

Vad kännetecknar träningsdata vid supervised learning?

Systemet tränas med färdig klassificerad data.

Vad är unsupervised learning (oövervakat lärande)?

Systemet får ingen färdig klassificerad träningsdata utan analyserar själv indata och hittar mönster.

Vad är skillnaden mellan supervised och unsupervised learning?

Vid supervised learning tränas systemet med färdig klassificerad data. Vid unsupervised learning får systemet själv analysera indata och hitta mönster.

Vad kännetecknar learning by reinforcement enligt kursens svarsförslag?

Agenten får en generell regel för att själv bedöma när den har lyckats eller misslyckats.

Är reinforcement learning övervakad eller oövervakad enligt kursens svarsförslag?

Oövervakad. Systemet bedömer själv utifrån en given generell regel om det har lyckats eller inte.

Vad är ett artificiellt neuralt nätverk (Artificial Neural Network, ANN)?

En beräkningsmodell som efterliknar en hjärnas nätverk av neuroner.

Hur lär sig ett artificiellt neuralt nätverk?

Genom att justera vikterna som är associerade med de olika neuronerna i nätverket.

Vad är det som förändras i ett neuralt nätverk under inlärning?

Vikterna i nätverket justeras.

Vilka tre typer av lager finns i ett neuralt nätverk?

Input layer, hidden layer och output layer.

Vad är ordningen på lagren i ett neuralt nätverk?

Input layer → hidden layer → output layer.

Vilka tre typer av analyser utförs vid behandling av naturligt språk?

Syntaktisk analys, semantisk analys och kontextuell analys.

Vad är syntaktisk analys?

Analys av språkets syntaktiska struktur.

Vad är semantisk analys?

Analys av språkets betydelse.

Vad är kontextuell analys?

Analys av språket utifrån dess kontext.

Vad är information retrieval?

Metoder för att identifiera dokument som behandlar en viss sökfråga eller ett visst ämne.

Vad är information extraction?

Metoder för att extrahera information som är användbar för en viss applikation, till exempel telefonnummer eller efternamn.

Vad är skillnaden mellan information retrieval och information extraction?

Information retrieval handlar om att hitta relevanta dokument, medan information extraction handlar om att plocka ut specifik användbar information.