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• Inteligência Computacional,• Introdução I.A,• Inspiração Biológicas,• Cibernética.
Conteúdo
Inteligência Computacional“Técnicas e sistemas computacionais
que imitam aspectos humanos, tais
como: percepção, raciocínio,
aprendizado, evolução e adaptação”.
Termo cunhado em um workshop no Dartmouth College no verão de 1956 por John McCarthy para o estudo da inteligência.
Introdução
História• Década 40: Cibernética (Norbert Wiener);• Década 50: Estratégias de Busca (Shannon,
Turing) 1956: Dartmouth Projeto de Inteligência Artificial;
• Década 60:Lisp, Robótica, Visão, Sistemas Especialistas, Evolução, Fuzzy;
• Década 70: Representação do Conhecimento.
História
• Década 80: Aprendizagem, Rede Neurais, Indústria da IA;
• Década 90: Inteligência Computacional, Agentes, Semiótica, Computação com Emoção.
• Ciclos de altos e baixos, principalmente devido a promessas não cumpridas em função dos resultados obtidos.
• Fracassos levaram a uma visão mais realista e madura, permitindo um ressurgimento a partir década 80.
História
IA
Objetivo I.A
problemas solúveis por seres humanos
• 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 que não possuem uma solução algorítmica
I.A é
• Sistemas que pensam como humanos;• Sistemas que atuam como humanos;• Sistemas que pensam racionalmente;• Sistemas que atuam racionalmente;
Sistemas que pensam como os humanos
• “A automação de atividades que associamos com o pensamento humano, atividades como tomada de decisão, resolução de problemas, aprendizado...”(Bellman, 1978).
Sistemas que atuam como humanos
• “O estudo de como fazer os computadores fazer coisas nas quais, no momento, as pessoas são melhores” (Rich e Knight, 1991)
Sistemas que atuam racionalmente
• “Um campo de estudo que tenta explicar e emular comportamento inteligente em termos de processo computacionais” (Schalkoff, 1990).
Paradigmas de raciocínio• 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. sistemas difusos.
Estrutura
IA
Estratégia de BuscaRepres. de Conhecimento
LógicaComputação Simbólica
Robótica
Sistemas deSensoriamento
Processamentode Linguagem
Natural
ProgramaçãoAutomática
SistemasEspecialistas
Aprendizagem
Soluçãode
Problemas
Visão/Reconhecimento
de Imagens
Interação com outras disciplinas
MatemáticaSociologia
Psicologia
Filosofia
Lingüística
ComputaçãoNeuro-fisiologia
Genética
IA
Aplicações• 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, interfaces para BDs, etc.
Aplicações• Sistemas tutores: modelagem do aluno,
escolha de estratégias pedagógicas, etc.• Percepção: visão, tato,
audição, olfato, paladar...• Robótica (software
e hardware): manipulação,
navegação, monitoramento, etc.
Aplicações• Energia;• Finanças;• Telecomunicações;• Medicina;• Meio-Ambiente;• Indústria;• Comércio;• etc.
Aplicações (exemplo)• Souza Cruz
–Fluxo de Caixa Inteligente (Algoritmos Genéticos).
• Eletrobrás–Previsão do Consumo Mensal de
Energia (Redes Neurais).• Embratel
–Classificação de Clientes,(Redes Neurais, Algoritmos Genéticos).
Aplicações (exemplo)• PUC-Rio
–Alocação de Salas de Aula (Algoritmos Genéticos).
• Cia Vale do Rio Doce–Planejamento de Embarque de Minério
(Algoritmos Genéticos)
• Petrobras / Cenpes–Análise Econômica sob Incerteza (Algoritmos
Genéticos).– Inferência de propriedades dos derivados de
Petróleo(Redes Neurais)
Cibernética - História
De uma maneira geral reconhece-se que o aparecimento científico data de 1948,
quando o matemático americano Norbert Wiener publicou o seu trabalho
«Cibernética ou regulação e Comunicação no animal e na máquina».
Cibernética
A Inteligência Artificial teoriza e a cibernética encontra formas de
materializar e de aplicar esses modelos teóricos.
CibernéticaObjetivo
aperfeiçoar a percepção visual e o controle motor dos robôs e de
encontrar linguagens de programação que permitam uma melhor
comunicação homem-máquina, máquina-máquina e máquina-homem.
Inspiração Biológicas
• Rede Neurais(Neurociência Computacional);–Modelos de unidades inspiradas nos
neurônios biológicos com alto grau de interconexão e processamento paralelo;
–Resolver problemas de reconhecimento e classificação de padrões.
Inspiração Biológicas
• Algoritmos Genéticos–Os algoritmos genéticos aplicam a
mecânica da genética e seleção natural à pesquisa usada para encontrar os melhores conjuntos de parâmetros que descrevem uma função de previsão.
Problemas genéricos da IA• Representação de conhecimento (RC)• Aquisição de conhecimento e Aprendizagem
(ACA)• Busca heurística e resolução de problemas
(BH)• Tratamento de incerteza (TI)• Reconhecimento de padrões (RP)
Computação Convencional X Computação em IA
Computação Convencional X Computação em IA
• Computação Convencional– informar ao computador como resolver um
problema,– baseada em algoritmos.
• Computação em IA – é dado ao computador conhecimento sobre
um determinado domínio + capacidade de inferência,
– o programa determina o procedimento específico para atingir a solução.
IA no Brasil
• Fracamente representada nas graduações em computação–no máximo, 1 disciplina obrigatória,–no melhor dos casos, depois do sexto período,–Ementa restrita e desatualizada.
• Economicamente ainda incipiente–por falta de demanda ou de profissionais bem
formados.• Visão “destorcida e incompleta” do que é IA • No exterior é o contrário, mercado fatura alto.
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