Introdução a Inteligência Artificial

Aula 1
Introdução à
Inteligência
Artificial (IA)
Professora: Viviane Dal Molin de Souza
Disciplina: Inteligência Artificial
IA
• O que Inteligência...(?)
• ...Artificial?
O que é IA?
Objetivo: desenvolver sistemas para realizar tarefas que, no momento:
– são melhor realizadas por seres humanos que por máquinas, ou
– não possuem solução algorítmica viável pela computação convencional (problemas de
caixeiro viajante, ...)
Teste de Turing
http://www.turing.org.uk/turing/
Teste de Turing
•O Teste de Turing é um teste proposto para se determinar se um
programa é ou não inteligente, ou seja, O programa é inteligente se a
pessoa que participa no teste não for capaz de dizer se foi o programa ou
o ser humano que respondeu às suas perguntas.
•Existem alguns programas inteligentes que "conversam em português",
criados com o objetivo de passar no Teste de Turing, conversando com
os usuários como se fossem pessoas de verdade como a Sete Zoom e
Ed Outromundo.
•http://pt.wikipedia.org/wiki/Teste_de_Turing
•http://bot.insite.com.br/sete/
•http://www.conpet.gov.br/ed/#
Sistemas Inteligentes
Um sistema inteligente deve ser capaz de
adaptar-se a novas situações, raciocinar,
entender relações entre fatos, descobrir
significados, reconhecer a verdade e
aprender com base em sua experiência.
Características de sistemas ditos
“inteligentes”?
Comportamento inteligente de artefatos em
ambiente complexo:
– percepção
– raciocínio
– aprendizado
– comunicação
– ação e planejamento
Histórico
1943 - 1956 : A gestação
•1943 : Primeiro trabalho - Modelo artificial de
neurônios (Warren McCulloch e Walter Pitts)
•1950-1953:
Programas
de
xadrez
para
computador (Claude Elwood Shannon, 1950; Alan
Mathison Turing, 1953)
•1952: Primeira rede neural (Marvin Minsky e
Dean Edmonds)
•1956 : Conferência Dartmouth (10 participantes) Termo IA criado em 1956 pelo pesquisador
americano John McCarthy
Histórico
1943 - 1956 : A gestação
•Verão de 1956 : Conferência de Dartmouth (10
participantes)
•Se define ramo do conhecimento com nome de
“Inteligência Artificial” (John McCarthy)
•Marvin Minsky prefere simplesmente dizer que
“inteligência artificial é a ciência de fazer com que
máquinas façam coisas que requerem inteligência,
se feitas pelos homens”
http://web.media.mit.edu/~minsky/
Histórico
1952 - 1969 : Período de muito entusiasmo e grandes expectativas (muitos
avanços com sucesso)
•General Problem Solver (GPS) – 1957
Allen Newell (1927-1992) e Herbert Simon,
(1916-2001)
•Como o GPS foi destinado a ser um
solucionador geral de problemas, ele pode
ser aplicado somente para problemas "bemdefinidos", como provar teoremas em lógica
ou geometria, quebra-cabeças de palavras
e jogos de xadrez.
Histórico
1952 - 1969 : Período de muito entusiasmo e grandes expectativas (muitos
avanços com sucesso)
•Arthur Samuel (1901-1990) desenvolveu um
programa capaz de jogar damas ao nível de
um jogador de torneio. O programa jogava
melhor do que o seu autor.
•1958 : John McCarthy no Lab Memo n.1 do
MIT define a linguagem de programação Lisp.
•1958 : McCarty publicou um artigo intitulado
“Programs with common sense”.
Histórico
1966 - 1974 : Uma dose de realidade
•DENDRAL - Análise de compostos orgânicos para
determinar a sua estrutura molecular.
•MYCIN – Sistema especialista capaz de
diagnosticar infecções no sangue (dispunha de
mais de 450 regras). Este sistema tinha um
desempenho tão bom quanto de alguns médicos
especialistas e melhor do que de médicos ainda
com pouca experiência.
•1972 : Linguagem Prolog (programação em
lógica) - Edinburgh/Marseilles.
•LUNAR (interface para geólogos interrogarem
sobre as mostras de rochas trazidas pela Appolo
na missão lunar - o primeiro usado por pessoas
que não os projetistas do sistema).
Histórico
198X : Continua a evolução ...
•1980: Projeto japonês: a quinta geração de
computadores
(IA,
Prolog,
PLN)
repercussões no financiamento global para
a área de IA.
Histórico
90 - 20xx: IA moderna
•1991 : Sistemas de IA utilizados com sucesso na
guerra do Golfo.
•1993 : Sistema capaz de conduzir um carro numa
auto-estrada a cerca de 90 Km/h. O sistema usa
câmaras de vídeo, radar e laser.
•1993 : Um sistema detecta colisões na rua, chamando
automaticamente para emergência.
•1996 – 1997: Deep Blue vence Kasparov.
•2000 : Começam a surgir brinquedos inteligentes.
•2001 : Computador se comunica ao nível de uma
criança com 15 meses.
Deep Blue X Kasparov
O Primeiro grande
inteligência artificial
• algoritmos de busca
• computadores de alta
velocidade
• hardware específico para
xadrez
momento
da
Tendências atuais
•passagem de sistemas experimentais para
aplicações reais de larga escala
•representação de conhecimento
•reconhecimento da fala
•robótica
•visão
•internet
Aplicações
•Pesquisa
operacional:
busca
e
otimização, heurísticas em geral
•Jogos: xadrez, damas, etc.
•Processamento de linguagem natural:
tradução
automática,
verificadores
ortográficos e sintáticos, interfaces para
BDs, reconhecimento da fala, etc.
Aplicações
•Sistemas tutores: modelagem do aluno,
escolha de estratégias pedagógicas, etc.
•Percepção: visão, tato, audição, olfato,
paladar...
•Robótica
(software
e
hardware):
manipulação, navegação, etc.
Aplicações
•Sistemas especialistas: atividades que exigem
conhecimento especializado e não formalizado
•Tarefas: diagnóstico, previsão, monitoramento,
análise, planejamento, projeto, etc.
•Áreas: medicina, finanças, engenharia, química,
indústria, arquitetura, arte, computação,...
•Computação: bancos de dados dedutivos,
interfaces adaptativas, mineração de dados (data
mining), programação automática, etc.
Dificuldades
Representação:
•Como traduzir uma tarefa em informação
estruturada e processos de informação
•Generalidade x eficiência
•Explosão
combinatória
(espaço
de
solução): reproduzir as jogadas possíveis do
Xadrez
Dificuldades
Xadrez
•Impossível reduzir o problema a um
formalismo matemático
•Uma busca exaustiva do melhor movimento
é impraticável
•Solução baseada em heurísticas
Dificuldades
Como reconhecer uma maçã no supermercado?
– Contexto: maçãs serão encontradas junto com
outras frutas (conceito)
– Segmentação: como saber onde começa e
acaba uma fruta? É preciso reconhecer cores,
textura, tamanho
– Representação e similaridade: como diferenciar
maçãs de peras, mangas? Há vários modelos
visuais para representar formas de diferentes
frutas, comparáveis entre si.
Fundamentos
Matemática
Sociologia
Filosofia
Lingüística
IA
Neuro-Fisiologia
Psicologia
Computação
Genética
Paradigmas
•Simbólico (IA clássica ou GOFAI): metáfora
lingüística
ex. sistemas especialistas, agentes,...
•Conexionista: metáfora cerebral
ex. redes neurais artificiais
•Evolucionista: metáfora da natureza
ex. algoritmos genéticos, vida artificial
•Estatístico/Probabilístico
ex. Redes Bayesianas, sistemas nebulosos
Onde aplicar IA?
Produção de jogos e histórias
interativas
•Como modelar o ambiente físico e o
comportamento/personalidade
dos
personagens?
•Como permitir uma boa interação com
usuário?
Controle de Robôs
Como obter navegação segura e eficiente,
estabilidade, manipulação fina e versátil?
E no caso de ambientes dinâmicos e
imprevisíveis?
Automação de sistemas
complexos
•Como modelar os componentes do sistema
e dar-lhes autonomia?
•Como assegurar uma boa comunicação e
coordenação entre estes componentes?
Busca de informação na Web
•Como localizar a informação relevante?
Recomendação de produtos
•Como
fazer
recomendações
personalizadas de produtos?
•Como modelar os perfis dos compradores?
Previsão
•Como prever o valor do dólar (ou o clima)
amanhã?
•Que
dados
são
relevantes?
Há
comportamentos recorrentes?
Detecção de Intrusão e Filtragem
de Spam
•Como saber se uma mensagem é lixo ou
de fato interessa?
•Como saber se um dado comportamento
de usuário é suspeito e com lidar com isto?
Sistemas de Controle
•Como brecar o carro sem as rodas
deslizarem em função da velocidade, atrito,
etc.?
•Como focar a câmera em função de
luminosidade, distância, etc.?
•Como ajustar a temperatura em da
quantidade de roupa, fluxo de água, etc.?
Interface
•Como dar ao usuário a ajudar de que ele
precisa?
•Como interagir (e quem sabe navegar na
web) com celular sem ter de digitar (handsfree)?
O que estes problemas têm em
comum?
•Grande complexidade (número, variedade
e natureza das tarefas)
•Não há “solução algorítmica”, mas existe
conhecimento
•Modelagem do comportamento de um ser
inteligente (conhecimento, aprendizagem,
iniciativa, etc.)
Resumindo IA
Área da computação que, há décadas, lida com esses problemas.
Objetivo:
•Construir (e aprender a construir) programas que, segundo critérios
definidos, exibem um comportamento inteligente na realização de uma
dada tarefa.
Decomposta em várias sub-áreas
•representação do conhecimento, percepção, aprendizagem,
•processamento de linguagem natural, planejamento,...
Interagindo com outras áreas
•Computação, sociologia, estatística, economia, psicologia, lingüística,
lógica, educação, ...
Referências Bibliográficas
•Machado, V. P. Inteligência artificial: uma abordagem
centrada em agentes, INFOCEFET 2005, CEFET-PI.
•Vieira, R.; Osório, F. Inteligência artificial e sistemas
inteligentes, UNISINOS, http://www.inf.unisinos.br/~renata
•Ramalho, G. Introdução à sistemas inteligentes, Cin,
UFPE.
•Shubeita, F. Programação evolutiva e lógica fuzzy, CMP
135, UFRGS, 2003.
•Sucupira, I. R. Métodos heurísticos genéricos: metaheurísticas e hiper-heurísticas, IME-SP.
•Coelho, Leandro. Notas de Aula.