Inteligência Artificial - Páginas Pessoais

Inteligência Artificial
O que é Inteligência Artificial ?
Inteligência Artificial
• Etimologicamente - Inteligência (Origem: Latim)
Inter (entre)
e
legere (escolher)
Aquilo que permite ao ser humano escolher entre
uma coisa e outra;
Habilidade de realizar, de forma eficiente,
uma determinada tarefa.
Inteligência Artificial
• Artificial (Origem: Latim)
Artificiale
Algo não natural, isto é, produzido pelo homem
Inteligência Artificial
“Um tipo de inteligência produzida pelo homem para
dotar as máquinas de algum tipo de habilidade que
simula a inteligência do homem.”
Inteligência Artificial
Algumas definições de IA:
• "IA é a parte da ciência da computação voltada para o
desenvolvimento de sistemas de computadores
inteligentes, i.e. sistemas que exibem características, as
quais nós associamos com a inteligência no
comportamento humano - e.g. compreensão da
linguagem, aprendizado, raciocínio, resolução de
problemas, etc." [FEIGENBAUM, 81]
• "Inteligência Artificial é o estudo das faculdades mentais
através do uso de modelos computacionais." [CHARNIAK
& McDERMOTT, 85]
Inteligência Artificial
Algumas definições de IA:
• "A arte de criar máquinas que executam funções que
requerem inteligência quando executadas por pessoas."
[KURZWEIL,90]
• "Inteligência artificial é o estudo de como fazer os
computadores realizarem coisas que, no momento, as
pessoas fazem melhor." [RICH, Elaine & KNIGHT, Kevin, 93]
• "[...] atividade que nós associamos com o pensar humano,
atividades tais como: tomada de decisão, resolução de
problemas, aprendizado[... ]." [BELLMAN, 78]
Inteligência Artificial
Algumas definições de IA:
• "A inteligência artificial (IA) é simplesmente uma maneira
de fazer o computador pensar inteligentemente." [LEVINE,
88]
• “Pode ser definida como o ramo da Ciência da
Computação que se ocupa da automação do
comportamento inteligente.” [LUGER, 2004]
Inteligência Artificial
• A Inteligência Artificial busca entender a mente humana e
imitar o seu comportamento [BOOSE, 94], levantando
questões tais como:
– Como ocorre o pensar?
– Como o homem extrai o conhecimento do mundo?
– Como a memória, os sentidos e a linguagem ajudam no desenvolvimento
da inteligência?
– Como surgem as idéias?
– Como a mente processa informações e tira conclusões decidindo por uma
coisa ao invés de outra?
• Essas são algumas perguntas que a IA precisa responder
para simular o raciocínio humano e implementar aspectos
da inteligência.
Inteligência Artificial
• A inteligência humana está aliada a sua capacidade de
interagir com o meio através de habilidades cognitivas
(sentidos) e conotativas (ação), ou seja,
– se movimentar,
– reconhecer sons (fala) e imagens,
– se expressar, etc.
Inteligência Artificial
• Existe um esforço, principalmente no campo da robótica,
no sentido de implementar “as máquinas inteligentes”,
para propiciar:
– uma maior interação com o meio e
– desenvolver padrões de inteligência envolvidos na
• aquisição do conhecimento,
• reconhecimento,
• aprendizado, etc.
Plano de Ensino - Objetivo
Capacitar os alunos à criação de modelos
para a inteligência e à construção de
modelos computacionais baseados nestes
modelos utilizando uma abordagem
integrada dos principais paradigmas
Simbólicos e Conexionistas da Inteligência
Artificial.
Plano de Ensino – Ementa
– Técnicas de Inteligência Artificial aplicadas à
resolução de problemas;
– Representação de conhecimento;
– Estratégias de pesquisa em espaços de
estados;
– Sistema especialista;
– Representação e tratamento de incertezas;
– Aprendizagem de máquina;
– Inteligência artificial simbólica, conexionista e
evolucionária.
Plano de Ensino - Conteúdo
Programático
– Introdução
– Agentes inteligentes
– Lógica
– Resolução de problemas
– Representação do Conhecimento
– Sistema Especialista
– Tratamento de Incerteza e Imprecisão
– Aprendizado
Plano de Ensino - Bibliografia Básica
– LUGER, George F. Inteligência artificial. 6. ed. São
Paulo, SP: Pearson Education do Brasil, 2013. xvii,
614 p. ISBN9788581435503. (8 exemplares e 1 ex
4.ed.)
– BITTENCOURT, Guilherme. Inteligência artificial:
ferramentas e teorias. 3. ed. rev. Florianópolis, SC:
Ed. da UFSC,2006. xv, 371 p. (Série didática) ISBN
8532801382. (10 exemplares; 1ex.1.ed.; 1ex.
3.ed.)
– RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência
artificial. Rio de Janeiro, RJ: Elsevier, 2004. 1021 p.
ISBN9788535211771. (10 exemplares)
Plano de Ensino - Bibliografia
Complementar
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BARRETO, Jorge Muniz. Inteligência artificial no limiar do século XXI. 2. ed.
Florianópolis, SC: Duplic, 2000. xvii; 379 p. (3 exemplares; 2ex. 1.ed.; 1ex. 3.ed.)
HAYKIN, Simon. Redes neurais: princípios e prática. 2. ed. Porto Alegre: Bookman,
2001. 900 p. ISBN 8573077182. (12 exemplares)
LINDEN, Ricardo. Algoritmos genéticos. 3. ed. Rio de Janeiro , RJ: Ciência
Moderna, 2012. xx, 475 p. ISBN 9788539901951. (2 exemplares)
FACELI, Katti; LORENA, Ana Carolina; GAMA, João; CARVALHO, André C. P. L. F. de.
Inteligência Artificial: uma abordagem de aprendizagem de máquina. Rio de
Janeiro, RJ: LTC, c2011. 378 p. ISBN 9788521618805. (5 exemplares)
NAVIDI, William. Probabilidade e estatística para ciências exatas. Porto Alegre, RS:
McGraw-Hill, Bookman, 2012. xii, 604 p. ISBN 9788580550733. (2 exemplares)
POLYA, George. A arte de resolver problemas: um novo aspecto do método
matemático. Rio de Janeiro, RJ: Interciência, 1977. xvi, 179 p. (1 exemplar)
NOLT, John Eric; ROHATYN, Dennis. Lógica. São Paulo, SP: Makron, 1991. x, 596 p.
(Coleção Schaum). ISBN 0-07-460872-X. (1exemplar)
Introdução
Tópicos
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O que é IA?
Histórico
Características Essenciais
Domínios de Aplicação
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
• reproduzir o comportamento inteligente
• entender entidades inteligentes
Se o ser humano pode, por que não a máquina? (tese de Church-Turing)
O que é IA?
Algumas definições de IA, organizadas em 4 categorais
Processos de pensamento e raciocínio
Comportamento
Sucesso em termos de fidelidade ao desempenho humano
Sucesso comparando-o com o conceito ideal de inteligência (racionalidade)
O que é IA?
Abordagens
• Centradas em torno de seres humanos
– Ciência empírica, envolvendo hipóteses e confirmação
experimental
• Centradas em torno da racionalidade
– Envolve uma combinação de Matemática e Engenharia
O que é IA?
• Agindo de forma humana: a abordagem do teste de
Turing
–
–
–
–
–
–
Processamento de linguagem natural
Representação de conhecimento
Raciocínio automatizado
Aprendizado de máquina
Visão Computacional
Robótica
O que é IA?
• Pensando de forma humana: a estratégia de modelagem
cognitiva
– Ciência cognitiva - reúne modelos computacionais da IA e
técnicas experimentais da psicologia para tentar construir teorias
precisas e verificáveis a respeito dos processos de funcionamento
da mente humana.
O que é IA?
• Pensando racionalmente: a abordagem das “leis do
pensamento”
– Tentativa de codificação do “pensamento correto” – processos de
raciocínios irrefutáveis.
– Seus silogismos forneceram padrões para estruturas de
programas que sempre resultavam em conclusões corretas ao
receberem premissas corretas.
– As leis do pensamento deveriam governar a operação da mente.
O que é IA?
• Pensando racionalmente: a abordagem de agente
racional
– Agente – é simplesmente algo que age (latim – agere – fazer).
– Agente racional – age para alcançar o melhor resultado ou,
quando há incerteza, o melhor resultado esperado.
Os fundamentos da IA
Matemática
Filosofia
Lingüística
Economia
IIA
A
Cibernética
Neurociência
Psicologia
Engenharia de
Computação
História da IA
• Inteligência
– Estudada há mais de 2000 anos por
filósofos
• Raciocínio, memória, aprendizado, visão
• Inteligência Artificial
– surgiu na década de 50
– estuda a inteligência de maneira teórica e
experimental
História da IA
• Church e Turing estabelecem limites para aquilo que
pode ser resolvido por computadores, introduzindo o
conceito de computabilidade (1936).
• "Mas podem as máquinas pensar?"
Famosa pergunta feita em 1950 por Alan Turing (Teste
de Turing)
História da IA
• Primeiro trabalho (1943) - McCulloch and Pitts:
implementação dos operadores lógicos através de uma
rede neural.
• Primeiro Evento (1956)
– Newell and Simon – Logic Theorist
(resolvedor de teoremas)
História da IA
• GPS (General Problem Solver, 1960 ) - Newell and Simon
• Linguagem LISP (1958) – McCarthy
• Micromundos (1963) – Minsky (problemas de domínios
limitados)
• O mundo dos blocos (1968)
• Linguagem Prolog (1970) - Edinburgh/Marseilles
Surge o nome Inteligência Artificial, após um workshop entre
grandes nomes como: John McCarthy, Arthur Samuel (IBM), Ray
Solomonoff e Oliver Selfridge (MIT).
História da IA
Os micromundos: conjunto de blocos sólidos colocados sobre
uma mesa, a tarefa é reorganizar os blocos, utilizando a mão
de um robô que pode erguer um bloco de cada vez.
História da IA
O mais famoso dos micromundos foi o mundo dos
blocos e foi a base para:
• Projeto de visão - David Huffman (1971)
• Trabalho em visão e propagação de restrições David Waltz (1975)
• Teoria do aprendizado - Patrick Winston (1970)
• Compreensão da linguagem natural - Terry
Winograd (1972)
• Sistema de planejamento - Scott Fahlaman (1974)
História da IA
• Primeiro experimento feito para tentar realizar o “Teste de
Turing” - Eliza (1966)
– um programa criado pelo pesquisador Joseph Weizenbaum, do
MIT, que simulava uma psicóloga virtual usando trechos das frases
dos usuários para compor as respostas e estimulava o “paciente”
a se aprofundar cada vez mais nos detalhes dos seus problemas.
– Exemplo de diálogo com a Eliza:
• Eliza: Olá, conte-me o seu problema.
• Usuário: Eu não me relaciono bem com as outras pessoas.
• Eliza: E por que você acha que você não se relaciona bem com as
outras pessoas?
• Usuário: Pois estou sempre sozinho.
• ...
Exemplo de software de Inteligência Artificial para criação de personagens virtuais:
www.inbot.com.br
História da IA
• Primeiros programas de tradução automática (artigos
científicos Russo – Inglês) caíram em descrédito
– Exemplo
• O espírito é forte mas a carne é fraca
• A vodka é boa mas a carne é podre
• Financiamentos cancelados em 1966.
História da IA
• 1969 - ressurgimento do entusiasmo
– Sistemas especialistas
• 1970/1980 - Alguns sistemas famosos:
– SHRLDU (interface em linguagem natural
aplicado ao mundo de blocos)
– MYCIN (diagnóstico médico)
– LUNAR (interface para geólogos interrogarem
sobre as amostras de rochas trazidas pela
Appolo na missão lunar - o primeiro usado por
pessoas que não os projetistas do sistema).
História da IA
• 1980 - Projeto japonês: a quinta geração de computadores
(IA, Prolog, PLN) repercussões no financiamento global
para a área de IA.
• 1980 - com projetos mais reais, a IA começa a ser utilizada
na indústria, promovendo cortes de despesas e otimização
de tarefas.
– R1 - o primeiro "expert system" de sucesso que iniciou suas
atividades na Digital Equipment - economia de 40 milhões de
dólares por ano.
História da IA
• 1997 - Deep blue vence Kasparov
– algoritmos de busca
– computadores de alta velocidade
– hardware específico para xadrez
• A IA é o elemento fundamental nas mais diversas
ferramentas disponíveis na Internet.
História da IA
• Atualmente - usada em grande escala, posta a prova pelos
militares americanos na operação Desert Storm, na guerra
do Iraque (Mísseis teleguiados e sensores de visão
noturna)
• Tendências - passagem de sistemas experimentais para
aplicações reais de grande escala
– representação de conhecimento
– reconhecimento da fala
– robótica
– visão
– internet
História 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
• Agindo idealmente (anos 80 em diante): Agente inteligente (Newell,
Minsky, Russel & Norvig)
– Abrangente (atividades), unificador (domínios da IA), excelente
framework para projeto e análise de programas.
Paradigmas de Raciocínio da IA
• Simbólico: metáfora lingüística
– ex. sistemas de produção, agentes,...
• Conexionista: metáfora cerebral
– ex. redes neurais
• Evolucionista: metáfora da natureza
– ex. algoritmos genéticos, vida artificial,
• Estatístico/Probabilístico
– Ex. Redes Bayesianas, sistemas difusos (fuzzy)
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
Paradigma Conexionista -Redes Neurais
• Definição “Romântica”:
– Técnica inspirada no funcionamento do cérebro, em que os
neurônios artificiais, conectados em rede, são capazes de
aprender e de generalizar.
• Definição “Matemática”:
– Técnica de aproximação de funções por regressão não linear.
• É uma outra abordagem:
– linguagem - redes de elementos simples
– raciocínio - aprender diretamente a função entrada-saída
Paradigma Evolutivo
Definição:
Método probabilista de
busca para resolução de
problemas (otimização)
“inspirado” na teoria da
evolução.
• 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
Exemplos de Aplicação da IA
•
Matemática: demonstração de teoremas, resolução simbólica de
equações, geometria, etc.
•
Pesquisa operacional: otimização e busca heurística em geral
•
Jogos: xadrez, damas, etc.
•
Processamento de linguagem natural: tradução automática, verificadores
ortográficos e sintáticos, interface vocal, reconhecimento da fala, de
locutor, etc.
•
Sistemas tutores: modelagem do aluno, escolha de estratégias
pedagógicas, etc.
•
Percepção: visão, tato, audição, olfato, paladar...
•
Robótica (software e hardware): manipulação, navegação,
monitoramento, etc.
Exemplos de Aplicação da IA
• 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:
– engenharia de software (sobretudo na Web)
– programação automática
– interfaces adaptativas
– bancos de dados dedutivos e ativos
– mineração de dados (data mining)
– sistemas distribuídos, etc.
IA - Limitações
Ainda existem muitas limitações nas questões
relacionadas à Inteligência Artificial?
Pluridisciplinaridade da IA
Inspiração
Tarefas
•Filosofia
•Matemática
- Lógica
- Proba. e Estat
Aplicações
Problemas
•Busca heurística
• Pesquisa
Operacional
• Representação
do conhecimento
e Raciocínio
automático
• Economia
• Planejamento
• Sociologia
• Aprendizagem e
Aquisição de
Conhecimento
- Cálculo
• Lingüística
• Psicologia
• Biologia
• Automação e
Controle
• Computação
tradicional
• Sistemas
Multi-Agente
• Reconhecimento
de Padrões
•Jogos
• Sistemas
Especialistas
• Percepção
Computacional
•Classificação
• Previsão
• Monitoramento
• Diagnóstico e
Interpretação
• Conserto
- Visão
• Escalonamento
- Processamento
de Voz
• Alocação
- Integração de
Sensores
• Descoberta
• Processamento de
Linguagem Natural
• Robótica
- Navegação
- Manipulação
• Filtragem
• Design
• Controle
• Simulação