Inteligência Artificial e Sistemas Especialistas

Inteligência Artificial e Sistemas Especialistas
1956 – usado o termo I. A. pela primeira vez.
Definição – sistema de hardware, software, pessoas, dispositivos e controles com
características de inteligência.
Exemplos de questões a serem respondidas pelos pesquisadores de IA
- pegue duas fotos da mesma cena, tiradas com paralaxe, e encontre pontos nas duas fotos
que correspondam ao mesmo lugar na cena.
- uso da palavra “e”: o que pode combinar?
- como fluidos se comportam.
- determinar a distância a que um objeto está de um dado ponto.
Existe uma grande diferença entre soldar peças e fazer uma faxina leve na casa. Por isso é
que existem robôs industriais há pelo menos 25 anos, porém ainda não existem robôs
domésticos.
Definição – IA é o estudo das faculdades mentais através do uso de modelos
computacionais.
Premissa fundamental – o que o cérebro faz pode ser pensado em um certo nível como
uma espécie de computação.
Exatamente que espécie de computação é o assunto pesquisado pela IA.
O teste de Turing – 1956 – tenta diferenciar uma pessoa de um programa fingindo que é
uma pessoa.
O que é inteligência?
- aprender com a experiência (tentativa e erro). Ex. jogo de xadrez
- aplicar o conhecimento adquirido da experiência
- tratar situações complexas
- resolver problemas mesmo que faltem informações importantes
- determinar o que é importante
- capacidade para raciocinar e pensar
- reagir rápida e corretamente a novas situações
- compreender imagens visuais – sistema perceptivo
- processar e manipular símbolos
- ser criativo e imaginativo
- utilizar regras heurísticas (advindas da experiência)
Campos da IA
- reconhecimento de padrões
- diagnósticos médicos
- exploração de recursos naturais
- análise de dispositivos mecânicos
Comparações entre Inteligência Natural (IN) e Inteligência Artificial (IA)
IN
IA
Obter um grande volume de informações externas Alto Baixo
Usar sensores
A
B
Ser criativo e imaginativo
A
B
Aprender com a experiência
A
B
Ser esquecido
A
B
Realizar cálculos complexos
B
A
Ser flexível
A
B
Usar diversas fontes de informações
B
A
Transferir informações
B
A
Custo da obtenção da inteligência
A
B
A IA é um vasto campo que abrange
- sistemas especialistas
- robótica
- sistemas de visão
- processamento de linguagem natural
- sistemas de aprendizagem
- redes neurais
Sistemas especialistas – age ou comporta-se como um ser humano em um dado campo.
Robótica – desenvolvimento de dispositivos mecânicos para realizar tarefas que
geralmente exigem alto grau de precisão ou são perigosas para seres humanos.
Sistemas de visão – análise de impressões digitais
Processamento de linguagem natural
Sistemas de aprendizagem – feedback do resultado
Redes neurais
Características específicas das redes neurais
- capacidade de recuperar informações mesmo que alguns dos nós neurais falhem
- modificação rápida de dados armazenados como resultado de novas informações
- capacidade de descobrir relacionamentos e tendências em grandes bancos de dados
- capacidade de resolver problemas complexos para os quais não se dispõe de
informações completas.
Dedução – inferência lógica correta
Regras de inferência
modus ponens (if p q) and p then q
instanciação universal
Outras espécies de inferência
Abdução – é o processo que gera explicações
From b
if a b
Infer a
Indução
From (Pa), (Pb),
Infer (for all(x) (Px))
Visão geral de Sistemas Especialistas
- age ou comporta-se como um ser humano experiente em uma área do conhecimento
- diagnosticar problemas
- prever eventos futuros
- auxiliar no projeto de novos produtos
- características de um SE
- explicar seu raciocínio ou as decisões sugeridas
- apresentar comportamento inteligente
- manipular informações simbólicas e tirar informações
- tirar conclusões de relacionamentos complexos
- proporcionar conhecimento portátil
- poder lidar com a incerteza
- características limitantes
- não amplamente utilizados ou testados
- difíceis de serem usados
- limitados a problemas relativamente simples
- não podem lidar prontamente com conhecimento mesclado
- possibilidade de erro
- não podem refinar o próprio banco de conhecimento
- dificuldade de manutenção
- tem elevado custo de desenvolvimento
- levantam questões legais e éticas
Recursos dos SE
- melhor resolução de problemas
- capacidade de armazenar e aplicar conhecimento e experiência a problemas
- reduzido tempo de resposta para problemas complexos
- capacidade de examinar problemas a partir de diversas perspectivas
Soluções oferecidas por SE
- estabelecimento de metas estratégicas
- planejamento
- projeto de produtos
- tomada de decisões
- monitoramento
- diagnose
Quando utilizar SE
- um alto resultado em potencial e um risco significativamente reduzido
- capacidade de absorver e preservar o insubstituível conhecimento humano
- capacidade de desenvolver um sistema mais consistente do que os especialistas
humanos
- conhecimento necessário em diversos locais ao mesmo tempo
- conhecimento necessário em ambiente hostil
- a solução do sistema especialista pode ser desenvolvida mais rapidamente do que a dos
especialistas humanos
- compartilhamento de sabedoria e experiência dos especialistas humanos com um grande
número de pessoas.
Componentes de um SE
O Banco de conhecimentos: info, dados, regras, casos, relacionamentos
Recurso de
explicação
Banco de
conhecimentos
Motor de inferência
Recurso de aquisição
de banco de
conhecimentos
Especialistas
Interface com o
usuário
Usuário
s
Propósito de um Banco de Conhecimentos
- guardar os fatos e informações relevantes para o sistema especialista específico
Utilização de fuzzy logic (lógica imprecisa) – capturar conhecimentos e relacionamentos
que não são exatos ou precisos
A rede semântica – conjunto de itens interligados para mostrar o relacionamento.
Pedro
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tem
Aluno
da
universidade
Apartamento
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São Paulo
Finanças