IA Introdução 6 slides pagina, Notas de aula de Informática
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(Microsoft PowerPoint - FAINOR- FTC - Intelig\352ncia Artificial-aula1- Introducao IA)

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Inteligência Artificial Introdução

Prof. Patrick Pedreira Silva

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

O que você sabe sobre a IA?

 Para você o que é inteligência artificial? (definição informal)

 Descreva seus próprios critérios para que um sistema computacional seja “inteligente”.

 Cite exemplos de dispositivos sistemas que você considere “inteligente”.

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

A IA faz parte da sua vida...

 Ela não é uma coisa distante, somente de filmes de ficção científica, ela está aí bem do seu lado...

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

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Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Bugs Screensaver

Esse protetor usa inteligência artificial para simular um ambiente com insetos e plantas. Ambas as espécies se multiplicam, e a idéia é ver quem consegue viver por mais tempo

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

O que é a IA? “O ramo da Ciência da Computação que estuda e se ocupa da automação do comportamento inteligente

 Mas o que é inteligência? O que é comportamento inteligente? (somos capazes de reconhecê-lo, mas não de defini-lo com precisão)

 Inteligência envolve habilidades, aprendizagem, criatividade, auto-consciência, intuição…mas como esses fatores estão relacionados para formar a inteligência?

 A definição completa do que seja Inteligência Artificial depende da definição do que seja inteligência.

 Diante deste quadro, Luger propõe uma definição simplória para IA:

“A coleção de problemas e metodologias estudadas pelos pesquisadores da inteligência artificial”

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Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Visão Geral da IA

 Basicamente existem quatro linhas principais de pesquisa:  Conexionista: metáfora cerebral

ex. redes neurais  Simbólica: metáfora lingüística

ex. sistemas de produção, agentes,...  Evolucionista: metáfora da natureza

ex. algoritmos genéticos, vida artificial  Estatística/Probabilista

Ex. Redes Bayesianas, sistemas difusos

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

IA conexionista  visa à modelagem da inteligência através da

simulação dos componentes do cérebro (neurônios e suas interconexões)

 1943: primeiro modelo matemático para um neurônio (McCulloc e Pitts)

 Perceptron - Primeiro modelo de Rede Neural (Rosenblatt)

 Fragilidades do modelo indicadas por Minsk e Papert

 Por longo período permaneceu não muito ativa  Com o advento de microprocessadores (pequenos e

baratos) tornou possível implementação do modelo dando novo incentivo às pesquisas

 Modelo conexionista deu origem à área de Redes Neurais

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Redes Neurais

⌠ ⌡

wji

w1i

wni

s(i) e(i) e( i) = w ji × sj

s(i) = f (e(i))

s1

sj

sn

camada de entrada camada

de saídacamada escondida

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

IA simbólica

 Segue a tradição lógica

 McCarthy e Newell seus principais defensores

 Sucesso dos sistemas especialistas (década de 70) estabeleceu a manipulação simbólica de um grande número de fatos especializados sobre um domínio restrito, orientando a construção de sistemas inteligentes do tipo simbólico

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Paradigma Simbólico

 West é criminoso ou não?  “A lei americana diz que é proibido vender armas a uma

nação hostil. Cuba possui alguns mísseis, e todos eles foram vendidos pelo Capitão West, que é americano”

 Como resolver automaticamente este problema de classificação?

 Segundo a IA (simbólica), é preciso:

 Identificar o conhecimento do domínio (modelo do problema)

 Representá-lo utilizando uma linguagem formal de representação

 Implementar um mecanismo de inferência para utilizar esse conhecimento

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Conhecimento: organizando...

 Programa em IA = Agente racional  entidade de software que age em um ambiente segundo um

princípio de racionalidade

 Precisa ter conhecimento sobre:  quais são suas propriedades relevantes do mundo  como o mundo evolui  como identificar os estados desejáveis do mundo  quais as conseqüências de suas ações no mundo  como medir o sucesso de suas ações  como avaliar seus próprios conhecimentos

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Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Conhecimento: Representação e Uso  Raciocínio:

processo de construção de novas sentenças a partir de outras sentenças.

 Deve-se assegurar que o raciocínio é plausível

fatos fatos

sentenças sentenças

Mundo

Representação

segue-se

implica

se m

ân t ic

a

se m

ân t ic

a

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Representando o conhecimento o caso do cap. West A) ∀ x,y,z Americano(x) ∧ Arma(y) ∧ Nação(z) ∧ Hostil(z) ∧ Vende(x,z,y)

⇒ Criminoso(x) B) ∀ x Guerra(x,USA) ⇒ Hostil(x) C) ∀ x InimigoPolítico(x,USA) ⇒ Hostil(x) D) ∀ x Míssil(x) ⇒ Arma(x) E) ∀ x Bomba(x) ⇒ Arma(x) F) Nação(Cuba) G) Nação(USA) H) InimigoPolítico(Cuba,USA) I) InimigoPolítico(Irã,USA) J) Americano(West) K) ∃ x Possui(Cuba,x) ∧ Míssil(x) L) ∀ x Possui(Cuba,x) ∧ Míssil(x) ⇒ Vende(West, Cuba,x)

M) Possui(Cuba,M1) - Eliminação: quantificador existencial e N) Míssil(M1) conjunção de K O) Arma(M1) - Modus Ponens a partir de D e N P) Hostil(Cuba) - Modus Ponens a partir de C e H Q) Vende(West,Cuba,M1) - Modus Ponens a partir de L, M e N R) Criminoso(West) - Modus Ponens a partir de A, J, O, F, P e Q

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Paradigma Evolutivo

 EVOLUÇÃO  diversidade é gerada por cruzamento e mutações  os seres mais adaptados ao seus ambientes

sobrevivem (seleção natural)  as características genéticas de tais seres são

herdadas pelas próximas gerações Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Paradigma Evolutivo  Definição:

 Método probabilista de busca para resolução de problemas (otimização) “inspirado” na teoria da evolução

 Idéia:  indivíduo = solução  faz evoluir um conjunto de indivíduos mais adaptados

por cruzamento através de sucessivas gerações  fitness function f(i): R ->[0,1]

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Computação convencional x IA: métodos  Algoritmo passo a passo x

Mecanismo geral de inferência + conhecimento ... ou então aprendizado

 Dados e controle embutidos em código procedimental x Separação entre conhecimento declarativo e controle

 Linguagens de programação: imperativas x “alto-nível” (ex.: linguagens lógicas)

 IA: Usa metáforas de sistemas naturais (neurônio, evolução, memória, sociedade, língua,...)

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Sistemas Simbólicos: arquitetura

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Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Sistemas sub-simbólicos: arquiteturas

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

História da IA

Pode ser dividida em 3 períodos:  Clássico (1956-1970)  Romântico (1970-1980)  Moderno (1980-1990)

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

História da IA

 Clássico (1956-1970) Objetivo: simular a inteligência humana

Métodos: Solucionadores gerais de problemas e lógica

Motivo do fracasso: subestimação da complexidade computacional dos problemas

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Clássico  Formalismos gerais capazes de resolver qualquer tipo de problema  Sistema GPS (General Problem Solver)  Ajudaram a estabelecer os fundamentos teóricos dos sistemas de

símbolos  Série de técnicas de programação voltadas à manipulação

simbólica (ex.: busca heurística)  resultados interessantes e impressionantes, porém, em domínios

simplificados  extensão a problemas de domínios reais mostrou-se inviável  métodos baseados em lógica de primeira ordem levam à explosão

combinatória: memória e tempo necessários para resolver problemas crescem exponencialmente

 conhecimento disponível do mundo real é incompleto e parcialmente incoerente

 levou ao desenvolvimento de outros métodos de solução que permitissem representar crenças, por exemplo, lógica nebulosa.

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

História da IA

 Romântico (1970-1980)  Objetivo: simular a inteligência humana em situações

pré-determinadas  Métodos: formalismos de representação de

conhecimento adaptados ao tipo de problema, mecanismos de ligação procedural visando maior eficiência computacional

 Motivo do fracasso: subestimação da quantidade de conhecimento necessária para tratar mesmo o mais banal problema de senso comum

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Romântico

 restrito ao ambiente acadêmico na década de 1970  1980 - programa parte menos importante, valorização da

análise formal da metodologia, semântica bem fundamentada.

 Passagem da IA para a “vida adulta” : primeiros sistemas especialistas, com desempenho intelectual equivalente ao de um ser humano adulto

 Novas perspectivas de aplicações comerciais e industriais

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Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

História da IA

 Moderno (1980-1990) Objetivo: simular o comportamento de um

especialista humano ao resolver problemas em um domínio específico

Métodos: Sistemas de regras, representação da incerteza, conexionismo

Motivo do fracasso: subestimação da complexidade do problema da aquisição do conhecimento

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Moderno  IA passa a ser vista como um produto comercializável  Comercialização de ferramentas para a construção de

sistemas especialistas  Atualmente as principais áreas de pesquisa em IA são:

sistemas especialistas, aprendizagem, tratamento de informação imperfeita, visão computacional, robótica, controle inteligente, IA distribuída, modelagem cognitiva, arquiteturas para sistemas inteligentes, processamento de língua natural.

 Além das linhas conexionista e simbólica, observa-se hoje o crescimento de uma nova linha de pesquisa, baseada na observação de mecanismos evolutivos encontrados na natureza tão como auto-organização e comportamento evolutivo. Nesta linha um dos modelos mais conhecidos são algoritmos genéticos.

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Máquinas inteligentes? evolução em direção ao paradigma dos agentes

Pensando

Agindo

Humanamente Idealmente(racionalmente)

“A automação de atividades que nós associamos com o pensamento humano

(ex.: tomada de decisão, solução de problemas, aprendizagem, etc.)” (50-60)

“A arte de criar máquinas que realizam funções que requerem inteligência

quando realizadas por pessoas” (50-70)

“O estudo das faculdades mentais através do uso de

modelos computacionais” (60-70)

“O ramo da Ciência da Computação que estuda a automação de comportamento inteligente

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Definições de IA

 Variam em duas dimensões

 Topo interessadas em processos do pensamento e do raciocínio

 Base visam o comportamento

 Esquerda: medem o sucesso em termos de performance humana

 Direita: comparam com um conceito ideal de inteligência (a racionalidade)

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Evolução da IA  Agindo humanamente (anos 50-70): Teste de Turing

 Problema: “mito do cérebro eletrônico“

 Pensando humanamente (anos 50-60): simulação cognitiva (Simon & Newell)  Boas inspirações (GPS, Sistemas Especialistas,...) mas fraca

justificativa para os resultados obtidos

 Pensando idealmente (anos 60-70): A escola logicista (McCarthy)  Desenvolvimento de formalismos de representação de

conhecimento  Problemas: escassez de recursos computacionais, limitação dos

tipos de inferências  Valorização da inferência correta

 Agindo racionalmente (anos 80 em diante): Agente inteligente (Newell, Minsky, Russel & Norvig)  Agente age para alcançar o melhor resultado. Deve ser

autônomos, perceber e adaptar-se ao ambiente.  Inferência é apenas parte da racionalidade.

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Interação com outras disciplinas

Matemática

Sociologia

Psicologia

Filosofia

Lingüística

Computação

IA

Neuro-fisiologia Genética

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Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Aplicações

Reconhecimento de formas, classificação de imagens, reconhecimento automático de textos, condução autônoma de veículos

Visão artificial (pelo computador), Reconhecimento de Imagens, Análise de Imagens e Processamento de sinais

Exemplos de aplicações práticas

Área da IA: Assuntos de estudo

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Aplicações

Tradução automática, reconhecimento da fala e da voz, análise automática de textos, indexação e procura automática de informações

Processamento de Linguagem Natural

Sistemas reativos, robótica autônoma, robôs inteligentes, controle e planificação de trajetórias.

Robótica inteligente e Evolução artificial

Exemplos de aplicações práticas

Área da IA: Assuntos de estudo

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Aplicações

Sistemas inteligentes para a exploração de dados (data mining, Knowlege data discovery - KDD), sistemas de ajuda ao diagnóstico (ex.: médico, industrial.), sistemas para classificação ou previsão, sistemas de ajuda a decisão, sistemas baseados em caso, sistemas baseados em conhecimento

Raciocínio automático (dedução, inferência...) e Aquisição de conhecimento: Sistemas Especialista, Sistemas inteligentes e sistemas híbridos, Aprendizado Automático, Representação do conhecimento

Exemplos de aplicações práticas

Área da IA: Assuntos de estudo

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Aplicações

Proposição, análise e validação de modelos do comportamento cognitivo humano (modelos baseados em estudos psicológicos)

Modelos cognitivos

Exemplos de aplicações práticas

Área da IA: Assuntos de estudo

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Aplicações

Modelização e concepção de sistemas baseados nas interações entre múltiplos módulos, agentes cooperativos (ex.: modelos sociais, tomada de decisões, comportamentos coletivos na robótica, aplicações militares), teoria dos jogos

IA distribuída e sistemas multi-agentes

Exemplos de aplicações práticas

Área da IA: Assuntos de estudo

Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

Aplicações

Lógicas para a IA (ex.: lógica de predicados), linguagens de IA (ex.: Prolog), prova automática de teoremas

Lógica Formal

Exemplos de aplicações práticas

Área da IA: Assuntos de estudo

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Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva

IA no Brasil  Fracamente representada nas graduações em

computação  no máximo, 1 disciplina obrigatória  no melhor dos casos, depois do sexto período  Ementa restrita

 Economicamente ainda incipiente  por falta de demanda ou de profissionais bem formados?

 Visão “distorcida e incompleta” do que é IA  Problemas atacados estão relativamente distantes dos

problemas da sociedade brasileira  Tamanho ainda reduzido da comunidade de

pesquisadores  Falta de mecanismos adequados de colaboração entre a

área acadêmica e a indústria

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