Inteligência Artificial Agenda - Faculdade de Ciências Exatas e da

Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
Inteligência Artificial
Introdução
Agenda
z
PARTE 1
z Introdução
zO
que é a Inteligência Artificial?
z Paradigmas de IA
z Fundamentos
z
PARTE 2
z Historia
z Áreas
de IA
z Algumas Aplicações
1
Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
Um Problema
z
Resolver o quebra-cabeças
Um Problema
z2
x 2 = 24 combinações possíveis
2
Inteligência Artificial
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Um Problema
z
3 x 3 = 362,880 combinações possíveis
Um Problema
z
8 x 8 ≅ 1.2688 x 1089 combinações possíveis
3
Inteligência Artificial
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Um Problema
z
8 x 8 ≅ 1.2688 x 1089 combinações possíveis
63 sub casos
62 sub casos
Um Problema
z
8 x 8 ≅ 1.2688 x 1089 combinações possíveis.
z
A 1,000,000,000 de combinações por segundo
demoraríamos 4 x 1069 milénios em testar todas
as combinações.
4
Inteligência Artificial
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Um Problema
z
Então porquê que nós humanos, podemos
resolve-lo num curto prazo?
z
A resposta é simples: Porque utilizamos
conhecimento do problema em forma
inteligente.
Um Problema
z
Podemos programar um computador para
utilizar conhecimento de um problema em
forma inteligente?
z
A resposta esta na IA.
5
Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
Agenda
z
PARTE 1
z Introdução
zO
que é a Inteligência Artificial?
z Paradigmas de IA
z Fundamentos
z
PARTE 2
z Historia
z Áreas
de IA
z Algumas Aplicações
O que é Inteligência Artificial
z
Não existe uma definição única.
z
Podemos classificar as definições de
Inteligência Artificial de acordo com as
seguintes quatro abordagens da IA:
6
Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
O que é Inteligência Artificial
Dimensões/abordagens da IA
Pensando
Sistemas que pensam como um ser
humano
Sistemas que pensam
racionalmente
Racionalmente
Como humanos
Sistemas que actuam como um
ser humano
Sistemas que actuam
racionalmente
Agindo
Sistemas que actuam como um ser
humano
z
“a arte de criar má
máquinas que
realizem actividades que requerem
inteligência quando realizadas por
pessoas”
pessoas” (Kurzweil,
Kurzweil, 1990)
z
“como
fazer
os
computadores
fazerem coisas nas quais os seres
humanos hoje em dia são mais
eficientes.”
eficientes.” (Rich and Knight,
Knight, 1991)
7
Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
O que é Inteligência Artificial
Dimensões/abordagens da IA
Pensando
Sistemas que pensam como um ser
humano
Sistemas que pensam
racionalmente
Racionalmente
Como humanos
Sistemas que actuam como um
ser humano
Sistemas que actuam
racionalmente
Agindo
Sistemas que pensam como um
ser humano
z
“O excitante esforç
esforço para fazer computadores
pensarem, má
máquinas com mentes, no sentido completo
e literal”
literal” (Haugeland,
Haugeland, 1985)
z
“A automaç
automação de actividades que associamos com o
pensamento humano, tais como tomada de decisões,
soluç
solução de problemas e aprendizagem”
aprendizagem” (Bellman,
Bellman, 1978)
8
Inteligência Artificial
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O que é Inteligência Artificial
Dimensões/abordagens da IA
Pensando
Sistemas que pensam como um ser
humano
Sistemas que pensam
racionalmente
Racionalmente
Como humanos
Sistemas que actuam como um
ser humano
Sistemas que actuam
racionalmente
Agindo
Sistemas que pensam
racionalmente
z
“O estudo das faculdades mentais atravé
através do uso de
modelos computacionais”
computacionais” (Charniak and McDermott,
McDermott,
1985).
z
“O estudo das computaç
fazem possí
computações que
possível
perceber, raciocinar e agir”
agir”(Winston,
Winston, 1992).
9
Inteligência Artificial
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O que é Inteligência Artificial
Dimensões/abordagens da IA
Pensando
Sistemas que pensam como um ser
humano
Sistemas que pensam
racionalmente
Racionalmente
Como humanos
Sistemas que actuam como um
ser humano
Sistemas que actuam
racionalmente
Agindo
Sistemas que actuam
racionalmente
z
“Um campo de estudo que procura
explicar e emular o comportamento
inteligente em termos de processos
computacionais”
computacionais” (Schalkoff,
Schalkoff, 1990).
z
“O ramo da ciência de computaç
computação que
está
está preocupada com a automaç
automação do
comportamento inteligente”
inteligente” (Luger and
Stubblefield,
Stubblefield, 1993).
10
Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
(John McCarthy , Basic Questions)
z
What is artificial intelligence?
z
z
It is the science and engineering of making intelligent machines,
machines,
especially intelligent computer programs. It is related to the
similar task of using computers to understand human
intelligence, but AI does not have to confine itself to methods
that are biologically observable.
Yes, but what is intelligence?
z
Intelligence is the computational part of the ability to achieve
goals in the world. Varying kinds and degrees of intelligence
occur in people, many animals and some machines.
(John McCarthy , Basic Questions)
z
Isn't there a solid definition of intelligence that doesn't
depend on relating it to human intelligence?
z
Not yet. The problem is that we cannot yet characterize in
general what kinds of computational procedures we want to call
intelligent. We understand some of the mechanisms of
intelligence and not others.
http://wwwhttp://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/node1.html
11
Inteligência Artificial
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Sistemas que actuam como um ser
humano: O Teste de Turing
z
Proposto por Alan Turing em 1950.
z
O computador seria interrogado por um humano atravé
através
de algum tipo de rede (na época, Turing sugeriu o
teletipo).
teletipo).
z
O computador passa no teste se o interrogador não
consegue dizer se existe um computador ou um ser
humano do outro lado.
Sistemas que actuam como um ser
humano: O Teste de Turing
12
Inteligência Artificial
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Sistemas que actuam como um ser
humano: O Teste de Turing
z
Ideia:
Ideia: obter uma forma satisfató
satisfatória de definir a
inteligência operacionalmente.
z
Definiç
Definição de inteligência de Turing:
Turing: “a habilidade de
obter uma performance de ní
í
vel
humano em todas as
n
tarefas cognitivas de forma a enganar um interrogador
humano”
humano”.
Sistemas que pensam como um
ser humano
Os humanos são observados “por dentro”.
z Como é que os humanos pensam?
z Introspecção
z Ciências
Cognitivas
z Neurociências
z Psicologia experimental
13
Inteligência Artificial
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Sistemas que pensam
racionalmente
z
z
Os humanos não são sempre racionais.
Racional – definido em termos de lógica?
z
z
Dedutiva ou outras ló
lógicas?
Aristóteles foi o primeiro a tentar definir um
processo de raciocínio irrefutável.
z
z
Ele desenvolveu os silogismos
Os silogismos fornecem estruturas de argumentaç
argumentação
que sempre fornecem conclusões correctas, dadas
premissas correctas.
z
z
z
“Sócrates é um homem”
homem”
“Todos os homens são mortais”
mortais”
Então Só
Sócrates é mortal
Sistemas que pensam
racionalmente
z
Tudo pode ser desvirtuado:
z Deus
é amor
z O amor é cego
z Stevie Wonder é cego
z
Conclusão
z
Deus é cego
Stevie Wonder é Deus!
Se eu parti de factos verdadeiros, como
posso ter chegado a conclusões
absurdas?
14
Inteligência Artificial
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Sistemas que pensam
racionalmente
z
z
z
Isto iniciou o campo da lógica.
O campo foi muito expandido no século XIX por
Boole, Pascal, Bayes, etc.
Existem dois problemas com esta abordagem:
z
z
Dificuldade de definir conhecimento informal de forma
a colocá
colocá-lo na notaç
notação ló
lógica (especialmente quando
o conhecimento não é 100% preciso).
Existe uma grande diferenç
diferença entre resolver um
problema na teoria e na prá
prática.
Sistemas que actuam
racionalmente
z
Comportamento racional: Cumprir os objectivos a partir
das informaç
informações disponí
disponíveis.
z
Um agente é algo/algué
algo/alguém que percebe e age.
z
A abordagem racional dá
dá ênfase às inferências
correctas.
z
Para agir racionalmente, é necessá
necessário um processo de
inferência racional.
15
Inteligência Artificial
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Sistemas que actuam
racionalmente
z
A dificuldade vem quando não há
há uma prová
provável acç
acção
correcta, mas uma decisão tem que ser tomada de
alguma forma.
z
Existem formas de agir racionalmente que não envolvem
inferência.
z Tirar a mão de uma panela quente.
z Piscar quando algué
alguém passa a mão na frente dos
nossos olhos.
Agenda
z
PARTE 1
z Introdução
zO
que é a Inteligência Artificial?
z Paradigmas de IA
z Fundamentos
z
PARTE 2
z Historia
z Áreas
de IA
z Algumas Aplicações
16
Inteligência Artificial
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Paradigmas de IA
z
Simbólico: metáfora linguística
z
z
Conexionista: metáfora cerebral
z
z
Ex.: Redes neurais.
Evolucionista: metáfora da natureza
z
z
Ex.: Sistemas periciais, agentes,...
Ex.: Algoritmos gené
genéticos, vida artificial.
Estatístico/Probabilístico/Posibilístico:
z
Ex.: Redes Bayesianas,
Bayesianas, sistemas difusos.
Paradigma Simbólico
z
West é criminoso ou não?
z
“A lei americana diz que é proibido vender armas a uma naç
nação
hostil. Cuba possui alguns mí
mísseis, e todos eles foram vendidos
pelo Capitão West,
West, que é americano. O Capitão West vendeu os
mísseis a um traficante de armas espanhol, que vendeu a Cuba”
Cuba”
z
Como resolver automaticamente este problema de
classificaç
classificação?
z
Segundo a IA (simbó
(simbólica), é preciso:
z
z
z
Identificar o conhecimento do domí
domínio (modelo do problema)
Representá
utilizando
uma
linguagem
formal
de
Representá-lo
representaç
representação
Implementar um mecanismo de inferência para utilizar esse
conhecimento
17
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Paradigma Conexionista
z
Definiç
Definição “Romântica”
Romântica”:
z
z
Definiç
Definição “Matemá
Matemática”
tica”:
z
z
Técnica inspirada no funcionamento do cé
cérebro, onde neuró
neurónios
artificiais, conectados em rede, são capazes de aprender e de
generalizar.
Técnica de aproximaç
aproximação de funç
funções por regressão não linear.
É uma outra abordagem:
z
z
linguagem -> redes de elementos simples
raciocí
raciocínio -> aprender directamente a funç
função entradaentrada-saí
saída
Paradigma Evolucionista
z
Evoluç
Evolução
z Diversidade é gerada por cruzamento
e mutaç
mutações.
z Os seres mais adaptados ao seus
ambientes
sobrevivem
(seleç
(seleção
natural).
z As caracterí
características gené
genéticas de tais
seres são herdadas pelas pró
próximas
geraç
gerações.
18
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Paradigma Evolucionista
z
Definição:
z
z
Método probabilista de busca para resoluç
resolução de
problemas (optimizaç
(optimização) “inspirado”
inspirado” na teoria da
evoluç
evolução.
Idéia:
z
z
Indiví
Indivíduo = Soluç
Solução
Faz evoluir um conjunto de indiví
mais
indivíduos
adaptados por cruzamento atravé
através de sucessivas
geraç
gerações.
Paradigma
Estatístico/Probabilístico/Posibilístico
z
Probabilidades: Raciocínio com Incerteza
z
Possibilidades: Raciocínio com Imprecisão
19
Inteligência Artificial
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Agenda
z
PARTE 1
z Introdução
zO
que é a Inteligência Artificial?
z Paradigmas de IA
z Fundamentos
z
PARTE 2
z Historia
z Áreas
de IA
z Algumas Aplicações
Fundamentos
Matemática
Filosofia
Linguística
Sociologia
IA
Psicologia
Computação
Neuro-fisiologia
Genética
20
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Filosofia
z
Sócrates, Platão, Aristóteles mente racional (400 AC)
z
Criaram as bases do pensamento e cultura ocidentais.
z
Aristó
Aristóteles desenvolveu um sistema de silogismos para
raciocí
raciocínio organizado que, a princí
princípio, permitiria
mecanizar o processo de geraç
geração de conclusões a partir
de premissas verdadeiras.
z
Usando este mecanismo temos um conjunto de regras
para estabelecer o processo de pensamento, mas nada
para definir os conceitos de livre arbí
arbítrio, criatividade,
etc.
Filosofia
z
Descartes (1600) dualismo (natureza fí
física x mente,
livre arbí
arbítrio).
z
Descartes dizia que havia uma parte da mente que não
poderia ser explicada pelas leis da fí
física.
z
De acordo com Descartes, os animais não possuí
possuíam
esta qualidade do dualismo.
21
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Filosofia
z
Materialismo (sé
(séc. XVII) o mundo (cé
(cérebro e mente)
funciona de acordo com leis fí
físicas.
z
Aponta a maté
matéria como primeira e última substância de
qualquer ser, coisa ou fenó
fenómeno do universo.
z
Para os materialistas, a única realidade é a maté
matéria em
movimento, que, por sua riqueza e complexidade, pode
compor tanto a pedra quanto os extremamente variados
reinos animal e vegetal, e produzir efeitos
surpreendentes como a luz, o som, a emoç
emoção e a
consciência.
Filosofia
z
Empiricismo - fonte do conhecimento (observaç
(observação dos
factos e generalizaç
generalização de regras).
“nothing is in the understanding which was not first in the
sense”
sense”
z
Alguns filó
filósofos empiristas: Francis Bacon, Locke,
Locke,
Hume.
Hume.
22
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Filosofia
z
Positivismo ló
lógico, o conhecimento pode ser expresso
em teorias ló
lógicas.
z
Todo significado de uma afirmaç
afirmação pode ser verificado
ou falseado por meio de experimentaç
experimentação.
z
Principais Filó
Filósofos: Circulo de Viena, Bertrand Russell.
Matemática
(Lógica e Computabilidade)
z Aristóteles
z Godel
z Boole
z Turing
z Frege
z Church
z Tarski
z Bayes
z Hilbert
z Cook
z Von
Neumann
23
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Matemática
z
z
z
z
z
z
Aristó
Aristóteles – explica o raciocí
raciocínio dedutivo
Bayes - 1760 – probabilidade
Boole – 1840 formalizaç
formalização de operaç
operações ló
lógicas
Frege – 1880 ló
lógica de primeira ordem, termo e
predicado, quantificaç
quantificação
Tarski – 1940 relaç
relação dos objectos da ló
lógica com
objectos do mundo (modelo)
Hilbert – 1900 formalizaç
formalização da matemá
matemática
Matemática
z
Godel – 1930 incompletude da aritmética
z
z
Turing e Church – 1940 computabilidade
z
z
z
mostrou que existe um procedimento efectivo para provar uma
proposiç
proposição verdadeira em ló
lógica de primeira ordem, mas que esta
lógica não poderia capturar o princí
princípio de induç
indução matemá
matemática
necessá
para
caracterizar
os
nú
naturais
necessária
números
Computabilidade x tratabilidade (complexidade)
Cook (1971) Problemas NPNP-Completos
Von Neumann – Teoria de Jogos/ Teoria da
Decisão.
24
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Psicologia
z
1850 – primeiro laborató
laboratório de psicologia experimental
para o estudo da visão humana.
z
z
Pesquisa baseada na introspecç
introspecção dos sujeitos (subjectivismo).
Behaviorismo (1900)
z
Observaç
Observação da aç
ação (reaç
(reação) dos sujeitos.
Psicologia
z
1900 Psicologia cognitiva: metá
metáfora computacional do
cérebro.
z
Crenç
Crenças, objectivos, raciocí
raciocínio: elementos para uma
teoria do comportamento humano.
z
Caracterí
Características de um agente baseado em conhecimento.
z
O estí
estímulo deve ser traduzido para uma representaç
representação interna;
A representaç
representação é manipulada por processos cognitivos para
derivar novas representaç
representações internas;
z
Estas representaç
representações são rere-traduzidas em aç
ação.
z
25
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Engenharia computacional
z
Hardware
z Aumento
da velocidade de processamento e
capacidade de memória.
z
Software
z Linguagens,
metodologias, interfaces.
Linguística
z
Chomsky – 1957 estruturas sintáticas
z
Linguagem: estrutura das sentenças +
conhecimento do mundo
z
Filosofia da linguagem – representação do
conhecimento
z
Campo híbrido: processamento de linguagem
natural ou linguística computacional
26
Inteligência Artificial
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Agenda
z
PARTE 1
z Introdução
zO
que é a Inteligência Artificial?
z Paradigmas de IA
z Fundamentos
z
PARTE 2
z Historia
z Áreas
de IA
z Algumas Aplicações
Historia – Tentativas
z
A
historia
original,
publicada pela Mary
Shelley em
1818,
descreve a tentativa do
Dr. Victor Frankenstein,
de criar vida.
27
Inteligência Artificial
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Historia – Tentativas
z
1834
Historia – Tentativas
Joseph Faber's (1830(1830-40's). Má
Máquina falante Euphonia
“It is "... a speech synthesizer
variously known as the Euphonia
and
the
Amazing
Talking
Machine. By pumping air with the
bellows ... and manipulating a
series of plates, chambers, and
other apparatus (including an
artificial tongue ... ), the operator
could make it speak any
European language. A German
immigrant named Joseph Faber
spent seventeen years perfecting
the Euphonia, only to find when
he was finished that few people
cared."
David Lindsay called "Talking
Head", Invention & Technology,
Summer 1997, 57-63.
http://www.haskins.yale.edu/haskins/
HEADS/SIMULACRA/euphonia.html
28
Inteligência Artificial
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A gestação da inteligência Artificial
(1943-1955)
z
Warren McCulloch e Walter Pitts (1943) – modelo de
neuró
neurónios artificiais
z
z
z
z
Cada neuró
neurónio poderia estar “ligado”
ligado” ou “desligado”
desligado”.
A troca para ligado, ocorria como resposta aos estí
estímulos para
um nú
número suficiente de neuró
neurónios vizinhos.
Conhecimento bá
básico sobre fisiologia e as funç
funções dos
neuró
neurónios no cé
cérebro, ló
lógica proposicional, teoria da
computaç
computação.
Marvin Minsky (tese) e Dean Edmonds construí
construíram o
primeiro computador de redes neurais em 1951, possuí
possuía
40 neuró
neurónios.
O nascimento da IA
Dartmouth Conference (1956)
z
Organizada pelo John McCarthy para estabelecer uma
nova área para estudar computaç
computação e inteligência.
z
John McCarthy baptiza a área introduzindo o termino
“artificial intelligence”
intelligence” durante a conferencia.
z
Os seguintes 20 anos testemunharam o crescimento da
área, sendo este crescimento conduzido pelos pioneiros
que participaram na conferência de Dartmouth.
Dartmouth.
29
Inteligência Artificial
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Entusiasmo inicial
(1952-1969)
z
Alan Newell e Herbert Simon desenvolveram o “General Problem
Solver”
Solver” (GPS)
z
z
z
z
Arthur Samuel (1952) escreveu uma sé
série de programas para jogar
damas e provou o contrá
contrário do que era senso comum na época:
z
z
z
Projectado para imitar protocolos humanos de resoluç
resolução de problemas
GPS foi o primeiro programa a incorporar a abordagem “Pensar como
humanos”
humanos”
A combinaç
combinação de IA e Ciência Cognitiva continua até
até hoje
“a ideia de que computadores podiam fazer somente o que lhes era
dito”
dito”
Seus programas aprendiam rapidamente a jogar melhor que seu
criador
Herbert Gelernter (1959) – Geometry Theorem Prover
z
Demonstrava teoremas bastante complicados
Entusiasmo inicial
(1952-1969)
z
z
McCarthy (1958) desenvolveu o LISP, que se tornou a
linguagem dominante de IA.
Robinson (1963) descobriu o mé
método da resoluç
resolução:
z
z
z
Algoritmo de provas de teoremas para a Ló
Lógica de 1a Ordem.
PROLOG estava a caminho.
Minsky supervisionou uma sé
série de estudantes que
escolheram problemas limitados, que pareciam requerer
inteligência para serem resolvidos:
z
z
Micromundos .
O mais famoso micromundo foi o mundo dos blocos.
30
Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
Uma Dose de Realidade
(1966-1974)
z
A barreira que muitos projectos de IA encontraram foi
que:
z
Métodos que eram suficientes para demonstraç
demonstrações de um ou
dois exemplos simples, quase sempre fracassavam quando
testados com um elenco maior de problemas ou com problemas
mais difí
difíceis.
z
O primeiro tipo de dificuldade
z
z
Os primeiros programas continham pouco ou nenhum
conhecimento do assunto que tratavam.
Tinham sucesso atravé
através de manipulaç
manipulações sintá
sintácticas muito
simples - ELIZA (65).
Uma Dose de Realidade
(1966-1974)
z
O segundo tipo de dificuldade
z A não resoluç
resolução de muitos problemas que a IA estava
tentando solucionar.
z Os primeiros programas funcionavam somente porque os
micromundos continham poucos objectos.
z Antes que a teoria de problemas NPNP-completos fosse
desenvolvida, acreditavaacreditava-se que o problema de se "escalar"
para problemas maiores era simplesmente um problema de
se ter hardware mais rá
rápido.
z
Uma terceira dificuldade veio das limitaç
limitações sobre as estruturas
básicas usadas para gerar comportamento inteligente.
31
Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
SBC: A Chave para o Poder?
(1969-1979)
z
O mé
método de resoluç
resolução de problemas usado na primeira dé
década da
IA foi o mecanismo de busca de propó
propósito geral.
z
z
z
Eles são chamados mé
métodos fracos porque usam pouca informaç
informação
sobre o domí
domínio.
Para domí
domínios complexos o desempenho é pobre.
Surgem os sistemas periciais
z
z
z
Conhecimento, heurí
heurísticas e regras sobre um determinada
especialidade.
Separaç
Separação clara entre conhecimento (regras) e componente de
raciocí
raciocínio.
DENDRAL (1969) – conhecimento de quí
química reduz a quantidade de
computaç
computação.
z
z
z
z
Foi o primeiro sistema a trabalhar com conhecimento intensivo.
Sua perí
perícia era derivada de um grande nú
número de regras especí
específicas.
Inferia a estrutura molecular de informaç
informações fornecidas por um
espectró
espectrómetro de massa.
Feignbaum e outros – MYCIN – diagnostico de doenç
doenças infecciosas
(450 regras)
SBC: A Chave para o Poder?
(1969-1979)
z
A importância do conhecimento do domínio foi
também aparente na área de processamento de
linguagem natural.
z
O crescimento das aplicações no mundo real
aumentou a demanda por esquemas de
representação de conhecimento alternativos:
z
Lógica e Frames
32
Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
Problemas da Linguagem Natural
z
Olive oil
Problemas da Linguagem Natural
z
Baby oil
33
Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
Renascimento
(1969 – 1979)
z
1971: T. Winograd’s Ph.D. thesis (MIT) cria um
sistema capaz de compreender inglês num
domínio reduzido (mundo de blocos).
z
1972: nasce PROLOG e torna-se uma
alternativa a LISP e o paradigma funcional.
Renascimento
(1969 – 1979)
z
1978: O Version Space algorithm foi desenvolvido pelo
Tom Mitchell em Stanford.
Stanford.
z
z
z
Primeiro algoritmo de aprendizagem.
E considerado o “Father of Machine Learning”
Learning”.
1979: Ló
Lógicas nãonão-monó
monótonas.
tonas.
z
Formalizadas pelo John McCarthy e seus colegas.
34
Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
A IA Torna-se Comercial
(1980-hoje)
z
O primeiro sistema especialista de sucesso
comercial, R1, começou a operar na DEC.
z
z
Ajudava
a
configurar
computadores.
ordens
para
novos
Em 1981, os japoneses anunciaram a "Quinta
Geração“.
z
Um projecto de 10 anos, para construç
construção de
computadores inteligentes que utilizavam Prolog.
O retorno das redes neurais
(1986- hoje)
z
Desenvolvimento continuou em outras áreas.
z
Uso/desenvolvimento de algoritmos “backback-propagation”
propagation”.
z
IA Tradicional x Redes Neurais.
35
Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
Eventos recentes
(1987-1995-2000-hoje)
z
Avanç
e
utilizaç
de
tecnologia
Avanços
utilização
reconhecimento de imagem e fala/som.
z
Belief networks,
networks, "probabilidade"
formalismo para tratar incertezas.
z
Desenvolvimento de mecanismos ló
lógicos para tratar
incerteza.
z Ex.: ló
lógica fuzzy,
fuzzy, ló
lógica modal, etc.
que
para
permite
Tendências Actuais
z
Passagem de sistemas experimentais para aplicaç
aplicações
reais de larga escala
z Representaç
Representação de conhecimento (CYC).
z Reconhecimento da fala.
z Robó
Robótica.
z Visão.
z Internet (softbots
).
(softbots).
36
Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
Agenda
z
PARTE 1
z Introdução
zO
que é a Inteligência Artificial?
z Paradigmas de IA
z Fundamentos
z
PARTE 2
z Historia
z Áreas
de IA
z Algumas Aplicações
Redes
Neurais
Raciocínio
Baseado
em Casos
Agentes
Inteligentes
Computação
Evolucionária
Raciocínio
Baseado
em Regras
Outros
Lógica
Fuzzy
Robótica
Linguagem
Natural
37
Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
Agenda
z
PARTE 1
z Introdução
zO
que é a Inteligência Artificial?
z Paradigmas de IA
z Fundamentos
z
PARTE 2
z Historia
z Áreas
de IA
z Algumas Aplicações
Produção de jogos e histórias interactivas
z
z
Como
modelar
o
ambiente
fí
e
físico
comportamento/personalidade dos personagens?
Como permitir uma boa interaç
interação com o utilizador?
The Sims
o
FIFA Soccer
38
Inteligência Artificial
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Deep Blue
Deep Blue vs Kasparov
z
Em 1997 Deep Blue venceu Kasparov
39
Inteligência Artificial
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Deep Blue vs Kasparov
Características
Deep Blue
Kasparov
Capacidade
avaliativa de
jogadas
Até 200 milhões Até 3
p/segundo
p/segundo
Conhecimento
em xadrez
Pouco
Muito
Cálculo
Muito
Pouco
Controle de tráfego aéreo
z
(OASIS - sofisticado sistema de controle de trá
tráfego
aéreo baseado no paradigma multiagente,
,
utilizado
no
multiagente
aeroporto de Sydney,
Sydney, Austrá
Austrália, no qual os agentes
assumem o lugar dos aviões em operaç
operação);
40
Inteligência Artificial
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Massive software
Multiple agent simulation system in virtual environment
z
z
z
z
Cada combatente representa um agente que escolhe as suas
pró
próprias acç
acções em funç
função:
z Das suas percepç
percepções do
ambiente
z Do seu conhecimento
z Da sua especializaç
especialização
Não há
há lugar á decisão centralizada,
cada agente é autó
autónomo.
Cada um deles toma cerca de
24 decisões por segundo.
Dezenas de milhares de combatentes
Massive software
Multiple agent simulation system in virtual environment
z
z
z
Os agentes têm:
z Uma representaç
representação do seu ambiente
z Sentidos: visão, audiç
audição, tacto, até
até mesmo olfacto
z Um cará
carácter (agressividade, medo, forç
força)
z Caracterí
Características pessoais (raç
(raça, tamanho, morfologia)
Cada agente pode:
z Andar, correr, saltar, lutar
z Encontrar, identificar e iniciar o combate com o inimigo
z Ganhar e viver ou então perder e morrer
Com isto tudo consegueconsegue-se:
z O comportamento de um combatente não é previsí
previsível:
z Durante um combate, um humano vai responder a um ataque
pegando na sua espada
z Depois de quando tempo ? Em que preciso momento ?
z Ele vai avanç
avançar ? Recuar ? Ou ainda ir para o lado ?
z Quando os soldados da terra mé
média atacam, emitem gritos e um ruí
ruído
que tem uma incidência directa sobre a moral dos seus adversá
adversários.
41
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Controle de robôs
z
z
Como obter navegação segura e eficiente,
estabilidade, manipulação fina e versátil?
E no caso de ambientes dinâmicos e
imprevisíveis?
HAZBOT: ambientes com
atmosfera inflamável
Robots - Dante
z
1994 Dante II (CMU) explora o vulcão Mt.
Spurr (Aleutian Range, Alaska). Ambiente
inóspito para humanos
42
Inteligência Artificial
Universidade da Madeira
Busca de informação na Web
z
Como localizar a informação relevante?
Recomendação de produtos
z
z
Como fazer recomendações personalizadas de
produtos?
Como modelar o perfil dos compradores?
43
Inteligência Artificial
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Previsão
z
z
Como prever o valor do dólar (ou o clima)
amanhã?
Que dados são relevantes? Há comportamentos
recorrentes?
Detecção de Intrusão e
Filtragem de Spam
z
z
Como saber se uma mensagem é lixo ou de fato
interessa?
Como saber se um dado comportamento do
utilizador é suspeito e com lidar com isso?
44
Inteligência Artificial
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Sistemas de Controle
z
z
z
Como travar o carro sem as rodas deslizarem em funç
função
da velocidade, atrito, etc.?
Como focar a câmera em funç
função de luminosidade,
distância, etc.?
Como ajustar a temperatura em relaç
relação á quantidade de
roupa, fluxo de água, etc.?
Interface
z
z
Como fornecer ao utilizador a ajuda de que ele precisa
exactamente?
Como interagir (e quem sabe navegar na web)
web) com um
telemó
telemóvel sem ter de digitar os nú
números (hands
(hands--free)?
free)?
45
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O que estes problemas têm em comum?
z
Grande complexidade (número, variedade e
natureza das tarefas).
z
Não há “solução algorítmica”, mas existe
conhecimento.
z
Modelagem do comportamento de um ser
inteligente (conhecimento, aprendizagem,
iniciativa, etc.).
Leituras Sugeridas
LIVROS
z Russel,
Russel, Norvig,
Norvig, Artificial Intelligence:
Intelligence: A Modern
Approach,
Approach, Cap.
Cap. 1.
z Costa, Simões, Inteligência Artificial. Fundamentos e
Aplicaç
Aplicações.
ões. Cap 1.1 a 1.4.
ARTIGOS
z John McCarthy.
McCarthy. What is artificial intelligence?.
intelligence?.
http://wwwhttp://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai.html
z Alan Turing "Computing Machinery
http://www.abelard.org/turpap/turpap.htm
and Intelligence"
Intelligence"
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Inteligência Artificial
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FIM
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