Bits, àtoms i màquines virtuals
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Bits, àtoms i màquines virtuals

on

  • 554 views

 

Statistics

Views

Total Views
554
Views on SlideShare
453
Embed Views
101

Actions

Likes
0
Downloads
0
Comments
0

1 Embed 101

http://jordivitria.wordpress.com 101

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Adobe PDF

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

Bits, àtoms i màquines virtuals Bits, àtoms i màquines virtuals Presentation Transcript

  • Bits, àtoms i màquines virtuals Jordi Vitrià i Marca Dept. de Matemàtica Aplicada i Anàlisi Facultat de Matemàtiques
  • Docència  Recerca Professió De que parlaré? De que parlaré?
  • Bits (la disciplina), àtoms (sobre la seva relació (la disciplina), àtoms (sobre la seva relació  amb la realitat) i màquines virtuals (la recerca).
  • Bits
  • La informàtica, està morint d’èxit? a o àt ca, està o t d è t? Causes?
  • Qui pot fer informàtica?
  • Què fa un{a} informàtic{a}?
  • Què pot fer la informàtica? Qu pot e Qui pot fer informàtica? o àt ca?
  • El diagnòstic i com arreglar‐ho... d ag òst c co a eg a o... Ampliant  la imatge dels  Geeks, freakies, etc.  Geeks freakies etc que poden fer informàtica! d f i f àti ! Imatge: Qui pot fer informàtica? Si tens bones idees, sempre podràs  i b id dà contractar un/a La informàtica ofereix un  informàtic/a per a que les  marc intel∙lectual implementi! privilegiat (i un conjunt  l ( absolutament inigualable  d'eines!) Imatge: Què és la informàtica? Imatge: Què és la informàtica? per resoldre problemes a  per resoldre problemes a nivell personal  (problemes "socials") i a nivell de tota la societat  ● Ciència: imaginar com funciona la natura. è f l (problemes "Socials"). ( bl "S i l ") ● Enginyeria: imaginar com fer coses útils.
  • Els objectius de la recerca en informàtica Wing, J. Five Deep Questions in Computing, January 2008/Vol. 51, No. 1 Communications of the ACM. Wing J Five Deep Questions in Computing January 2008/Vol 51 No 1 Communications of the ACM Hi ha nombres reals que poden ser descrits  però no computats? ò t t? 1. Què és computable? Q p Si! Hi ha nombres reals que es poden definir però  no es poden computar amb una precisió  d b i ió determinada per cap algorisme finit. Si la resposta a un problema binari  si/no es Si la resposta a un problema binari “si/no” es  2. P = NP? pot verificar de forma eficient, es poden  computar les respostes mateixes de forma  eficient també? Donat un conjunt d’enters, hi ha algun subconjunt no  buit que sumi 0? 3. Què és la informació? 4. Què és la intel∙ligència? 5. Com podem desenvolupar sistemes complexes? d d l l ?
  • Els àtoms Informació i intel∙ligència
  • Al principi.... (fa més de 4.000.000.000 anys) Els objectes inerts estan al món  però no l'habiten. Ni el pateixen. Ni  el frueixen. Només hi són. el frueixen Només hi són Qualsevol canvi en un entorn  és el resultat de les forces  és el resultat de les forces físiques que hi actuen.
  • Però fa 3.800.000.000 anys... Apareixen uns objectes especials (els éssers vius) que fan alguna  cosa més que ser‐hi... q Gràcies a disposar de dipòsits d’energia poden obtenir un cert grau  de llibertat respecte de les lleis físiques. de llibertat respecte de les lleis físiques. Aquests éssers "descobreixen"que l'acció, la capacitat de  modificar el seu entorn immediat, té avantatges reproductius i de  modificar el seu entorn immediat té avantatges reproductius i de supervivència. HAN NASCUT ELS PRIMERS PROCESSADORS D’INFORMACIÓ! HAN NASCUT ELS PRIMERS PROCESSADORS D’INFORMACIÓ!
  • Els ingredients de la intel∙ligència Aquests éssers són capaços de seleccionar respostes  (accions) a estímuls externs (energia),  i per fer‐ho  necessiten adquirir, processar i usar informació del seu  entorn i d’ells mateixos. La percepció del món és  sempre limitada, pel que han  La seva capacitat d’acció és  de viure en una certa  limitada i s’ha d’optimitzar incertesa. incertesa Mitjançant ALGORISMES tanquen el cicle entre  tanquen el cicle entre percepció i acció, i d’això en  diem cognició.
  • Agents  I l’activitat, per a què? ,p q Per tant l'observador ha d'estar  motivat, ha de tenir un conjunt  motivat ha de tenir un conjunt L’agent actiu té una certa  d'objectius  ‐complexes, de molts  capacitat de canviar el  tipus i a molts nivells‐ que el moguin  món mitjançant les seves  a actuar d una determinada manera  a actuar d'una determinada manera accions.  i no d'una altra. Sinó, per què  actuar?
  • El desafiament Qualsevol ésser, natural o artificial, que barregi adequadament  Qualsevol ésser natural o artificial que barregi adequadament aquests ingredients i habiti un món complex estarà dotat  d’intel∙ligència.
  • El termòstat no és un ésser intel∙ligent! g No viu en un món incert i per tant no en necessita!
  • El desafiament Qualsevol ésser, natural o artificial, que barregi adequadament  Qualsevol ésser natural o artificial que barregi adequadament aquests ingredients i habiti un món complex estarà dotat  d’intel∙ligència. Q Quina arquitectura? q Quins algorismes? Quines representacions? Q p La resposta és interdisciplinar i la informàtica hi  juga un paper fonamental! juga un paper fonamental!
  • El desafiament
  • A PROPOSAL FOR THE DARTMOUTH SUMMER RESEARCH PROJECT ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE J. McCarthy, Dartmouth College M. L. Minsky, Harvard University N. Rochester, I.B.M. Corporation C.E. Shannon, Bell Telephone Laboratories August 31, 1955 We propose that a 2 month 10 man study of artificial intelligence be carried out month, during the summer of 1956 at Dartmouth College in Hanover, New Hampshire. 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 g y g p p p y described that a machine can be made to simulate it. An attempt will be made to find how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves. We think p p that a significant advance can be made in one or more of these problems if a carefully selected group of scientists work on it together for a summer. http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html
  • Locomotion Super Vector Machines Pattern Recognition Knowledge Representation g p Speech Production Planning Pl i Agents Robotics Action Machine Learning Reasoning R i Artificial Intelligence Perception Constraints Satisfaction Cognition Speech Understanding Case based Case-based Reasoning Expert Systems Computer Vision Face Processing Reinforcement Learning
  • Locomotion Super Vector Machines Pattern Recognition Knowledge Representation g p Speech Production Planning Pl i Agents Robotics Action Machine Learning Reasoning R i Artificial Intelligence Perception Constraints Satisfaction Cognition Speech Understanding Case based Case-based Reasoning Expert Systems Computer Vision Face Processing Reinforcement Learning
  • Màquines Virtuals i Visió Mà i Vi l i Vi ió Quina arquitectura? Quins algorismes? Quins algorismes? Quines representacions?
  • Visió i Informàtica?
  • Visió i Informàtica?
  • Visió i Informàtica?
  • L’entorn és complex i la incertesa alta El món real ...no accessible, continu, dinàmic i no  determinista. I això és una component BÀSICA  À del problema.
  • Les dades
  • De les dades a les accions
  • De les dades a les accions
  • De les dades a les accions
  • De les dades a les accions
  • Màquines Virtuals Màquina Entitat complexa i persistent amb parts que interactuen  causalment amb altres parts (o entitats) quan canvien amb altres parts (o entitats) quan canvien  les seves propietats o relacions. Es poden descriure i entendre amb les lleis de  E d d i i t d b l ll i d la física. Màquina Virtual  Màquina abstracta, les instàncies de la qual poden  córrer en una màquina física. Cal entendre el processament de la informació
  • Màquines Virtuals: Exemples
  • Màquines Virtuals: Exemples
  • Màquines Virtuals: Exemples
  • La Hipòtesi: p La millor manera d entendre la intel ligència  La millor manera d’entendre la intel∙ligència (natural i artificial) és com un conjunt de  màquines virtuals que descomponen el  màquines virtuals que descomponen el problema de forma vertical i horitzontal.
  • Processos reflexius Processos reflexius ió rcepci Acció Processos deliberatius A Per Processos reactius Consciència, emocions, propiocepció, reconeixement, etc.  p p p
  • La visió és un conjunt MOLT gran  La visió és un conjunt MOLT gran de processos perceptius  p p p implementats en aquestes MV. Exemples: tocar, agafar, aixecar, navegar,  Exemples: tocar agafar aixecar navegar estimar distàncies, reconèixer objectes,  estimar formes, etc. 
  • Tocar Procés horitzontal simple que només requereix  p q q reconeixement i càlcul de la distància.
  • Agafar g Procés horitzontal intermedi que requereix TOCAR i  q q estimació local de la forma.
  • Aixecar Procés horitzontal complex que requereix TOCAR,  p q q AGAFAR i estimació de paràmetres complexes.
  • Visió Quins processos i a quins nivells? Com estimem  paràmetres del món? Quines representacions? Quines i  paràmetres del món? Quines representacions? Quines i quantes màquines virtuals? Quines interaccions? Quin  model temporal? Quin model d interacció entre MV?  model temporal? Quin model d’interacció entre MV? Etc.
  • Conclusions Les aproximacions clàssiques al problema de la  intel∙ligència fa temps que han deixat de ser  suficients. Ara mateix, la informàtica ofereix un marc  conceptual privilegiat per estudiar (científicament)  aquest problema i per generar aplicacions  interessants. Les dificultats són grans, però el problema s’ho  val!
  • "Computers in the future may weigh Computers in the future may weigh  no more than 1.5 tons." Popular Mechanics, forecasting the relentless march of science, 1949 "I think there is a world market for  maybe five computers."     Thomas Watson, chairman of IBM, 1943 "640K ought to be enough for anybody." Bill Gates, 1981 apocryphal "There is no reason anyone would want  a computer in their home." i h i h " Ken Olson, president, chairman and founder of Digital Equipment Corp., 1977