FACENS – Engenharia da ComputaçãoInteligência Artificial

Introdução e Histórico

O que é IA?

• Entender e construir artefatos com comportamento inteligente.— Responder: O que somos nós?— Artefatos inteligentes seriam muito úteis.

• Mas… o que é a inteligência?— Não sabemos…— Pistas - coisas que parecem constituí-la:

– Memória, Raciocínio, Aprendizado, Pensamento, Criatividade, Consciência, etc…

— Os animais tem algumas destas propriedades… e algumas máquinas também!

— Podem ser considerados inteligentes até um certo grau.

Inteligência Artificial

• Dificuldades de definição• Ciência multidisciplinar• Problemas filosóficos

—Inteligência humana X Racionalidade—IA Forte X IA Fraca—Simbolistas X Conexionistas—IA X IC (Inteligência Computacional)

O Contexto da Ciência IA

• Ciência Cognitiva: estudo dos processos cognitivos da inteligência consciente: envolve filosofia, neurociência, psicologia e a própria IA.

• IA: Ciência multidisciplinar, que envolve lógica, matemática, filosofia, psicologia, biologia, engenharia, computação…

• Sub campo: — Inteligência

Computacional

Inteligência Computacional

• Campo da IA: solução de problemas reproduzindo mecanismos dos seres biologicamente inteligentes

Inteligência Computacional (IC)

Computação Nebulosa

(Fuzzy) (CF)

Computação Neural (CN)

Computação Evolutiva (CE)

Abordagens de IA

• Modelo: Humanos— Agindo como o ser humano — Pensando como o ser humano

• Modelo: Racionalidade (fazer tudo certo)— Agindo racionalmente— Pensando racionalmente

Agindo como o ser humano

• Teste de Turing— Interessante do ponto de vista de que

capacidades uma entidade inteligente teria:– Processamento de linguagem natural,

representação do conhecimento, raciocícinio, aprendizado, visão e robótica.

— A questão é: talvez detalhes necessários para “imitar” um ser humano não sejam relevantes para a obtenção da inteligência…

— Exemplo do avião, que voa sem imitar pássaros.

Pensando como o ser humano

• Abordagem Cognitiva— O problema é definir o que é o

pensamento humano— Várias correntes filosóficas com

diferentes modelos do que é a mente, e se ela pode ou não ser reproduzida

— Muitos avanços foram realizados, principalmente na neurociência e psicologia, mas na verdade ainda não se sabe como emergem do cérebro as faculdades mentais.

Pensando racionalmente

• Campo da Lógica— Padrões de argumentos que levam a

conclusões corretas a partir de premissas corretas

— Todos os problemas que podem ser enunciados pela notação lógica podem ser resolvidos logicamente

— Entretanto, muitos dos problemas do “mudo real” são difíceis de traduzir para notação lógica…

Agindo racionalmente

• Agente racional: age em busca do melhor resultado (ou correto)

• Vantagens: a racionalidade (o que é certo em uma situação) é mais acessível ao desenvolvimento científico do que o comportamento humano

• Entretanto, a racionalidade “perfeita” muitas vezes requer muito em termos de recursos computacionais, por exemplo.

• E uma coisa é indiscutível: o modelo humano é um sucesso, que se adaptou e sobreviveu em um ambiente altamente complexo…

Disciplinas da IA

• Filosofia: — Como formalizar o conhecimento?— Como surge uma mente do cérebro?— Materialismo / Dualismo— Conexões entre conhecimento, sentidos e ação

• Matemática:— Formalização da lógica— O que pode ser computado?— Raciocinar com incerteza— Problemas intratáveis— Mundo é uma instância de um problema

extremamente grande!

Disciplinas da IA

• Economia: — Teoria da decisão— Teoria dos jogos— Processos de decisão Markovianos

• Neurociência:— O que ocorre no cérebro?— Estrutura e função do sistema nervoso— Diferenças da maneira como o cérebro e os

sistemas digitais trabalham

• Psicologia: — Como os seres pensam?— Como explicar e realizar previsões sobre o

comportamento humano?— Senso comum

Disciplinas da IA

• Engenharia de Computação:— Computadores mais eficientes— Sistemas digitais mais parecidos com o

cérebro— Como artefatos podem operar de forma

autônoma?

• Lingüística: — Pensamento e linguagem seriam uma só

coisa?— Linguagem natural e computacional

Eventos da história da IA

• Gestação (1943 - 1955)— Neurônio artificial (McCulloch e Pitts)— Aprendizagem Hebbiana— Computador Neural (Minsky e Edmonds)— Teste de Turing

• Nascimento (1956)— Logic Theorist (Newel e Simon)— Nomenclatura IA criada

Eventos da história da IA

• Entusiasmo (1952-1969)— GPS (resolver problemas de forma

humana)— Manipulação de símbolos— Definição do LISP— Redes adalines e perceptrons— Evolução de máquina

• Realismo (1966-1973)— As previsões entusiasmadas falharam…— Alguns problemas simples para humanos

mostraram-se extremamente difíceis para máquinas.

— Limitações dos Perceptrons (Minsky)

Eventos da história da IA

• Sistemas Especialistas (1969-1979)— Focar soluções em seus domínios

específicos— Utilização de heurísticas— Prolog e outras linguagens para modelar

estes sistemas

• Explosão da IA— Conexionismo: novos modelos e

algoritmos ampliaram o poder das redes neurais

— Redes bayesianas— Agentes inteligentes

Aplicações Atuais

• Automação e Controle• Diagnóstico e Tomada de Decisão• Jogos• Planejamento Autônomo e Logístico• Robótica• Reconhecimento de Padrões

(Imagens, linguagem)

Inteligência Artificial - Aplicações

• Representação de Conhecimento e Lógica—Criar representações do mundo observado—Inferência para derivar novas representações—Utilização de lógica (inclusive nebulosa)

Inteligência Artificial - Aplicações

• Agentes Inteligentes—Perceber o ambiente—Atuar sobre o

ambiente—Atingir objetivos—Aprender

Agente

Ambiente

Percepções

Ações

Sensores

Atuadores

Inteligência Artificial - Aplicações

• Resolução de Problemas—Busca no espaço de

soluções– Cega– Heurística

• Planejamento—Seqüência de ações para

alcançar um objetivo

A

B C

E

D

G F

H

Inteligência Artificial - Aplicações

• Incerteza e Tomada de Decisão—Tratamento do conhecimento incerto:

probabilidade—Redes Bayesianas: inferência—Utilidade em decisões

Jogar Futebol Quebrar a Perna Hospital

Inteligência Artificial - Aplicações

• Aprendizagem—Árvores de decisão—Computação neural—Estatística

• Tipos—Supervisionada: exemplos de entrada e

saída—Não supervisionada: padrões de entrada—Por reforço: através de recompensa ou

punição

Inteligência Artificial - Aplicações

• Comunicação—Agentes trocando informações—Lingüística

• Percepção—Reconhecimento de Padrões—Detecção de Movimento

Leitura recomendada

• Capítulo 1 (p. 3-32), Russel & Norvig.