Apresentação do PowerPoint - pgc-upe

UPE – Caruaru – Sistemas de Informação
Disciplina: Inteligência Artificial
Prof.: Paulemir G. Campos
Introdução à IA
(Parte 5)
5/31/2017
IA - Prof. Paulemir Campos
1
Roteiro da Aula

História da IA (De Sistemas Baseados
em Conhecimento até Agentes
Inteligentes);

O Estado da Arte em IA;

Referências.
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História da IA
(De Sistemas Baseados em Conhecimento
até Agentes Inteligentes)
5/31/2017
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Sistemas Baseados em
Conhecimento:
A Chave do Poder? (1969-1979)

São sistemas que utilizam
conhecimento específico de um domínio
de aplicação para resolver um
determinado problema.
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Sistemas Baseados em
Conhecimento:
A Chave do Poder? (1969-1979)

As principais fontes de conhecimento de
um Sistema Baseado em
Conhecimento (SBC) são:






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Livros técnicos ou acadêmicos;
Relatórios técnicos;
Manuais;
Artigos científicos;
Exemplos de casos passados;
Especialistas humanos.
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Sistemas Baseados em
Conhecimento:
A Chave do Poder? (1969-1979)

Em particular, quando a principal fonte
de conhecimento de um SBC é um
especialista humano, esta ferramenta
de IA é denominada de Sistema
Especialista (SE).
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Sistemas Baseados em
Conhecimento:
A Chave do Poder? (1969-1979)

O DENDRAL (1969):


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Primeiro SE bem sucedido aplicado na área
de Química;
Desenvolvido em Stanford por Feigenbaum
(antigo aluno de Simon), Buchanan e
Lederberg, inferia a estrutura molecular a
partir de informações fornecidas por um
espectrômetro de massa.
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Sistemas Baseados em
Conhecimento:
A Chave do Poder? (1969-1979)

O DENDRAL (1969):

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Em entrevista com especialistas em
química analítica, descobriram que
procurava-se picos no espectro que
indicassem subestruturas comuns na
molécula.
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Sistemas Baseados em
Conhecimento:
A Chave do Poder? (1969-1979)

O DENDRAL (1969):

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Ex.: Regra para reconhecer um sub-grupo
cetona (C = 0), cuja massa é 28 u. m. a.:
se existem dois picos em x1 e x2 tais que
(a) x1 + x2 = M + 28;
(b) x1 – 28 é um pico;
(c) x2 – 28 é um pico;
(d) no mínimo um entre x1 e x2 é alto;
então existe um sub-grupo cetona.
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Sistemas Baseados em
Conhecimento:
A Chave do Poder? (1969-1979)

O MYCIN (1972):


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Segundo SE bem sucedido, neste caso
aplicado em diagnóstico médico;
Criado por Feigenbaum, Buchanan e pelo
Dr. Shortliffe, inferia por infecções
sangüíneas;
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Sistemas Baseados em
Conhecimento:
A Chave do Poder? (1969-1979)

O MYCIN (1972):

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Continha cerca de 450 regras com
desempenho semelhante a alguns
especialistas e melhor do que médicos
iniciantes.
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Sistemas Baseados em
Conhecimento:
A Chave do Poder? (1969-1979)

Em relação ao DENDRAL, o MYCIN
diferenciou-se por:


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Todo conhecimento era proveniente de
especialistas médicos;
E, refletiam a incerteza associada ao
conhecimento médico, através de cálculo
de incerteza denominado fator de
certeza.
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Sistemas Baseados em
Conhecimento:
A Chave do Poder? (1969-1979)

A importância do conhecimento
específico também ficou evidente na
compreensão de linguagem natural,
necessitando-se de mais conhecimento
do que os fornecidos pela análise
sintática.
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Sistemas Baseados em
Conhecimento:
A Chave do Poder? (1969-1979)


Vários programas foram criados (entre
1977 e 1983) para compreender a
linguagem natural;
Contudo, a ênfase foi menos na
linguagem em si e maior na
representação e raciocínio com o
conhecimento exigido para
compreender a linguagem natural.
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Sistemas Baseados em
Conhecimento:
A Chave do Poder? (1969-1979)

Com o enorme crescimento de
aplicações da IA em problemas reais,
foram desenvolvidas várias linguagens
de representação e raciocínio, como:


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A linguagem Prolog na Europa e a família
PLANNER nos Estados Unidos, ambas
baseadas na lógica;
E a idéia de frames de Minsky (1975).
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A IA Torna-se Uma Industria
(de 1980 até a atualidade)



O primeiro SE comercial bem sucedido
foi o R1 da DEC (Digital Equipaments
Corporation) em 1982;
O R1 ajudava a configurar pedidos de
novos sistemas de computadores;
Com o R1, a DEC passou a economizar
cerca de 40 milhões de dólares por ano;
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A IA Torna-se Uma Industria
(de 1980 até a atualidade)


A Du pont tinha 100 SE em uso e 500
em desenvolvimento, economizando em
torno de 10 milhões de dólares por ano;
Quase todas as principais corporações
dos Estados Unidos tinham seu próprio
grupo de IA e estavam usando ou
investigando SE.
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A IA Torna-se Uma Industria
(de 1980 até a atualidade)

Em 1981, os japoneses anunciaram o
projeto “Fifth Generation”, objetivando
montar em 10 anos computadores
inteligentes que utilizassem Prolog;
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A IA Torna-se Uma Industria
(de 1980 até a atualidade)

Em resposta, os Estados Unidos
formaram a Microelectronics and
Computer Technology Corporation

(MCC) como um consórcio de pesquisa
para assegurar a competitividade;
Ambos (japoneses e americanos)
empenharam esforços principalmente
no projeto de chips e interface humana.
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A IA Torna-se Uma Industria
(de 1980 até a atualidade)

Na Inglaterra, o relatório Alvey
reabilitou o subsídio cortado em
conseqüência do relatório Lighthill,
contudo para uma área denominada
IKBS – Intelligent Knowledge-Based
Systems, já que a IA havia sido
oficialmente cancelada.
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O Retorno das Redes Neurais
(de 1986 até a atualidade)


Em Computação, o campo de Redes
Neurais praticamente foi abandonado
no final da década de 1970;
Contudo, em áreas como Física e
Psicologia os trabalhos com RNAs
continuaram;
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O Retorno das Redes Neurais
(de 1986 até a atualidade)

Físicos como Hopfield (1982) usaram
técnicas da mecânica estatística para
analisar as propriedades de
armazenamento e de otimização das
redes, tratando coleções de “nós” como
coleções de átomos;
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O Retorno das Redes Neurais
(de 1986 até a atualidade)


Já psicólogos como Rumelhart e Hinton
continuaram o estudo de modelos de
memória de RNAs;
Contudo, o grande retorno ocorreu no
final da década de 1980, quando quatro
grupos de pesquisa diferentes recriaram
o algoritmo de aprendizado por
retropropagação (1969).
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O Retorno das Redes Neurais
(de 1986 até a atualidade)


RNA representa o modelo básico de
sistemas inteligentes que usam
modelagem conexionista;
Um ponto importante é que abordagens
conexionista e simbólica (promovida por
Newell e Simon) são complementares, e
não concorrentes como inicialmente
foram vistos.
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A IA Torna-se uma Ciência
(de 1987 até a atualidade)

A IA tornou-se uma ciência quando
passou a adotar o rigor matemático:


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Usando teorias existentes como base, ao
invés de propor novas teorias;
E, fundamentar as afirmações em
teoremas rigorosos ou na evidência
experimental rígida, em vez de basear-se
na intuição.
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A IA Torna-se uma Ciência
(de 1987 até a atualidade)

Por exemplo, utilizando uma
metodologia aperfeiçoada e estruturas
teóricas, o campo de RNAs chegou a
uma compreensão tal que, hoje, RNAs
podem ser comparadas a técnicas
correspondentes da estatística, do
reconhecimento de padrões e de
aprendizagem de máquina.
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A IA Torna-se uma Ciência
(de 1987 até a atualidade)

Como resultado desse desenvolvimento,
uma sub-área denominada mineração
de dados gerou uma nova e vigorosa
indústria;
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A IA Torna-se uma Ciência
(de 1987 até a atualidade)

No mais, um outro formalismo pode ser
usado para representar conhecimento
incerto, combinando aprendizado por
experiência e redes neurais: redes
bayesianas.
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O Surgimento de Agentes
Inteligentes (de 1995 até hoje)

A idéia de agente inteligente é construir
artefatos que inseridos num dado
ambiente, possam percebê-lo e atuar
adequadamente quando necessário de
forma autônoma.
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O Surgimento de Agentes
Inteligentes (de 1995 até hoje)


Um dos ambientes mais importantes
para agentes inteligentes é a Internet;
Isto é, sistemas de IA tornaram-se tão
comuns em aplicações na Web que o
sufixo “-bot” passou a fazer parte da
linguagem cotidiana.
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O Surgimento de Agentes
Inteligentes (de 1995 até hoje)

Além disso, as tecnologias de IA servem
de base para muitas ferramentas da
Internet, como:



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Mecanismos de busca;
Sistemas de recomendação;
E, sistemas de construção de Web sites.
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O Surgimento de Agentes
Inteligentes (de 1995 até hoje)

Note que, para o êxito na construção de
agentes inteligentes, sistemas de
raciocínio e planejamento devem ser
capazes de lidar com incerteza, já que
sistemas sensorias (visão, sonar,
reconhecimento de fala, etc) não
fornecem informações perfeitas
confiáveis do ambiente.
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O Estado da Arte em IA
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Planejamento Autônomo e
Escalonamento

O programa Remote Agent da NASA
(cerca de 100 milhões de Km da Terra),
tornou-se o primeiro programa de
planejamento autônomo de bordo a
controlar o escalonamento de
operações de uma nave espacial.
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Planejamento Autônomo e
Escalonamento

Em outras palavras, o Remote Agent da
NASA gerou planos de metas na Terra e
monitorou a operação da nave espacial
à medida que os planos eram
executados (efetuando detecção,
diagnóstico e recuperação de falhas que
surgissem).
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Jogos


O Deep Blue da IBM tornou-se o
primeiro programa de computador a
derrotar o campeão mundial de xadrez,
Garry Kasparov, por um placar de 3.5 a
2.5;
Em conseqüência, as ações da IBM
valorizaram em 18 bilhões de dólares.
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Controle Autônomo


O sistema de visão de computador
ALVINN foi treinado para dirigir um
automóvel, mantendo-o na pista;
O ALVINN foi colocado na minivan
NAVLAB da CMU controlada por
computador para percorrer os EUA.
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Controle Autônomo


A NAVLAB tem câmeras de vídeo que
transmitem imagens pro ALVINN, que
calcula a melhor forma de guiar, com
base em sessões de treinamento
anteriores;
Resultado, em 98% dos 4600 Km
percorridos o ALVINN manteve o
controle da direção do veículo.
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Diagnóstico

Programas de diagnóstico médico
baseados na análise probabilística
foram capazes de executar tarefas no
nível de um médico especialista em
diversas áreas da medicina.
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Diagnóstico


Por exemplo, Heckerman (1991)
descreveu que um importante
especialista em patologia de gânglios
linfáticos ridicularizou o diagnóstico de
um SE num caso especialmente difícil;
Então, os criadores do SE sugeriram
que o especialista solicitasse ao sistema
uma explicação do diagnóstico;
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Diagnóstico


O SE destacou os principais fatores que
influenciaram sua decisão, explicando a
interação sutil de vários sintomas nesse
caso;
Depois disso, conta-se que o médico
concordou com o sistema.
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Planejamento Logístico

Durante a crise do Golfo Pérsico em
1991, as forças armadas americanas
distribuíram uma ferramenta
denominada Dynamic Analysis and
Replanning Tool (DART) para realizar
planejamento logístico automático e a
programação de execução de
transporte;
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Planejamento Logístico

Assim, com as técnicas de
planejamento da IA pode-se obter em
algumas horas um plano logístico que
exigiria semanas com outros métodos.
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Robótica


Muitos cirurgiões agora utilizam robôs
assistentes em microcirurgias;
O HipNAv (1996) é um sistema que
utiliza:


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Visão de computador para criar modelos
tridimensionais da anotomia interna de um
paciente;
E, controle robótico para orientar a
inserção de uma prótese do quadril.
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Reconhecimento de Linguagem
e Resolução de Problemas


O PROVERB (1999) é um programa de
computador que resolve palavras
cruzadas melhor que muitos humanos;
O PROVERB utiliza:



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Restrições sobre possíveis preenchimentos;
Um grande banco de dados com respostas
anteriores;
E outras fontes, como dicionários e banco
de dados on-line.
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Referências

Russel, S. e Norvig, P. Inteligência
Artificial. Tradução de: “Artificial
Intelligence: A Modern Approach”, 2 ed.
Editora Campus, 2004. (Capítulo 1,
seções 1.3 e 1.4).
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