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
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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.