Inteligência Artificial - LAC

Inteligência Artificial
IF <premise (P)> THEN <decision (D)> UNLESS <censor (C)>
Ex.:
IF It is Sunday (S) THEN
John works in the yard (Y)
UNLESS The weather is bad
(B)
Sistemas Especialistas
IF (P) THEN (D)
holds frequently
UNLESS
( C1 ∨ C2 ∨ ... ∨ Cn )
holds rarely
GAs
Fuzzy
Sistemas Híbridos
Raciocínio sob Incerteza
RNs
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Inteligência Artificial
O que é?
Inteligência não é um processo estático
Exige:
•Aquisição
•Triagem
em um processo dinâmico
•Ordenação
•Interpretação
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Definições existentes
•“Inteligência é julgar bem, compreender bem, raciocinar bem.”
(Binet)
•“A inteligência geral ...envolve sobretudo a educação de relações e
correlações.” (Spearman)
•“A capacidade de conceituar e de compreender o seu significado.”
(Tearman)
•“Capacidade geral de pensamento” ou “eficiência mental.” (Vermon)
•“Habilidade inata, geral e cognitiva.” (Burt)
•“A atividade inteligente consiste na compreensão do essencial de uma
situação e numa resposta reflexiva apropriada.” (Helm)
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•“A capacidade agregada ou global de um indivíduo agir com o
propósito de pensar racionalmente e de se adaptar eficientemente ao
ambiente.” (Wechsler)
•“Adaptação ao ambiente físico e social.” (Piaget)
Palavras chave:
•Julgamento
•Compreensão
•Raciocínio
•Educação ?
•Conceituação
•Pensamento
•Cognição
Relacionadas com as definições de
Inteligência
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Mas o que é inteligência ?
•Ainda não existe um consenso =>
•Será que há necessidade de um conhecimento biológico
profundo?
Conclusão => existe muita para acontecer para podermos explicar
ou mesmo entender a inteligência.
=> Apesar disso perseguimos a máquina inteligente ! (Inteligência
Artificial)
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Definições:
•“IA é o estudo de conceitos que permitem os computadores (ou as
máquinas) serem inteligentes.” (Winston, 1987)
•“Capacidade de adquirir e aplicar conhecimentos implementados
pelo humano.” ( Arnold e Bowie, 1986)
•“Se pudermos imaginar um dispositivo capaz de colecionar, de
selcionar entre, de compreender, de distinguir e de saber, então
temos IA.” (Feigenbaum e McCorduck, 1983)
•“IA é ciência de fazer com que as máquinas façam coisas que
requerem inteligência, se feita pelo homem.” (Marvin Minsky)
•“IA é uma área de pesquisa que investiga formas de habilitar o
computador a realizar tarefas nas quais, até o momento, o humano
tem melhor desempenho.” (Elaine Rich)
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Palavras Chave:
Estudo de conceitos
Aquisição
Aplicação
Colecionar
Seleção
Compreensão
Distinção
Saber
Fazer coisas inteligentes!
=> há sobreposições com as definições de inteligência apresentadas!
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Podemos dizer que estamos fazendo inteligência artificial, se não
sabemos definir inteligência?
SIM
e
NÃO
Pensando em desenvolver máquinas:
1. Que automatizem as tarefas dos humanos
2. Que imitem os humanos na realização das tarefas
Automatizar
≠
Imitar
=> Considerando o comportamento da máquina como parâmetro de
medição, estamos fazendo IA apenas no caso 1.
Neste sentido surgiu o teste de Turing para classificar uma máquina
como inteligente.
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Teste de Turing (1950):
•Um interrogador (humano) faz perguntas a duas entidades ocultas;
um humano e uma máquina.
•A comunicação entre o interrogador e as entidades é feita de modo
indireto.
•O interrogador tenta através do “diálogo“ realizado entre ele e as
entidades, decidir qual dos dois é o humano.
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Teste de Turing (1950):
•O computador é programado para se passar por humano, e o humano
responde de forma a confirmar a sua condição.
•Se no final do teste o interrogador não consegue distinguir quem é o
humano, então conclui-se que o computador pode pensar, segundo o
teste de Turing.
•Acreditava-se que no ano 2000 as máquinas
já passariam neste teste, mas ... ?
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Teste de Turing
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Necessidades:
•Processamento de Linguagem Natural
(comunicação eficiente)
•Representação do conhecimento
(armazenamento de informações)
•Raciocínio Automático
(novas conclusões)
•Aprendizagem de Máquina
(adaptação a novas situações)
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Mas, como avaliar fatores como:
•tipo, qualidade e quantidade do conhecimento do sistema
•tipos de inferência sobre o conhecimento
•direcionamento da busca
•meios de aquisição automática de conhecimento
•expansibilidade do conhecimento
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As máquinas podem ter:
•Sentimentos
•Consciência
•Vontade
?
•Intenção
Do ponto de vista das aplicações, é preciso ter tais características
nas máquinas?
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Os sistemas que usam IA podem ser classificados:
•Sistemas que pensam como humanos.
(Abordagem de modelagem cognitiva)
Objetivo:
•Simular o pensamento humano (modelos cognitivos), sem
se preocupar em resolver problemas com precisão, mas
procurando simular a forma como os seres humanos
resolvem os problemas. Esta abordagem implica o estudo
do pensamento humano.
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Os sistemas que usam IA podem ser classificados:
•Sistemas que pensam racionalmente.
(Abordagem das leis do pensamento)
Objetivo:
•Desenvolver programas que usem raciocínio lógico
para resolver os problemas.
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(Sistemas que pensam racionalmente)
•Esta abordagem caracteriza-se pelo uso de lógica como
ferramenta, que implica em desvantagens:
•Não é fácil representar conhecimento informal de um
modo formal tal como a notação lógica exige;
•É difícil representar a incerteza;
•Resolver problemas, mesmo que descritos com poucos
fatos, pode tornar-se impraticável.
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Os sistemas que usam IA podem ser classificados:
•Sistemas que atuam como humanos.
(Abordagem de Turing)
Objetivo:
•Fazer com que o computador se comporte como um ser
humano independentemente do tipo de raciocínio que usa.
Obs.:
O teste de Turing pode ser uma forma de verificar se
conseguimos ou não atingir este objetivo.
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Os sistemas que usam IA podem ser classificados:
•Sistemas que agem racionalmente.
(Abordagem dos agentes racionais)
Objetivo:
•Estudar a construção de agentes que realizem tarefas de
forma racional. Neste contexto, agir racionalmente significa
agir de modo a atingir determinados objetivos, levando em
conta o que se crê ser verdade.
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(Sistemas que agem racionalmente)
Existem diferenças entre agir e pensar racionalmente:
•Por vezes não há uma coisa certa a fazer mas algo tem
que ser feito.
•Há situações em que não há tempo para pensar: podese apenas reagir.
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Procedimentos Inteligentes
•Aprendem por experiência.
•Adquirem conhecimento através da experiência.
•Solucionam problemas na ausência de alguma informação.
•Reagem rapidamente perante uma nova situação.
•Determinam o que é importante.
•Raciocinam e pensam.
•Entendem imagens visuais.
•Processam e manipula símbolos.
•São criativos e imaginativos.
•Usam heurísticas.
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•Sistemas em IA são baseados em conhecimento
•É necessário estruturar o conhecimento => deve existir métodos
que permitam tal estruturação.
•É necessário adquirir o conhecimento (qual ?)
•É necessário se ter meios de recuperação de informação
(banco de dados podem ser caracterizados como um sistema
baseado em conhecimento?)
•Devem existir linguagens de manipulação do conhecimento.
•Deve-se tratar complexidade, incerteza e ambiguidade (como?)
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Comparativo entre técnicas de IA e Programação
Processamento simbólico
Processamento numérico
Soluções heurísticas (passos
implícitos)
Soluções algorítmicas
(passos explícitos)
Estrutura de controle do
programa independe do
domínio de conhecimento
Estrutura de controle e
informação integrados
Fácil modificar e atualizar
Mais complexo
Respostas satisfatórias são
aceitas
Sempre a melhor resposta
possível
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Representação do Conhecimento
•IA exige a modelagem do conhecimento de alguma forma eficiente.
•Conhecimento é uma entidade simbólica.
•Métodos:
•Lógica (diversas)
•Bases de regras
•Redes Semânticas
•Roteiros (Scripts)
•Quadros (frames)
•Redes Neurais
•Mecanismo de inferência: permite a manipulação do conhecimento
para síntese de conhecimento novo. ( Aprendizagem ? )
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Mas:
•Como medir o conhecimento que deve ser usado para
resolver um problema?
•Como adquirir o conhecimento?
•Como saber se o conhecimento representado é suficiente
para resolver o problema?
=> Não existe métodos precisos!
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