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Introdução a Inteligência
ArtificialUniversidade Católica de Pelotas
Curso de Engenharia da Computação
Disciplina de Inteligência Artificial
1
Inteligência Artificial
Introdução a Inteligência Artificial
• Conceitos▫ Agindo de forma humana▫ Pensando como humano▫ Pensando racionalmente▫ Agindo racionalmente
• Evolução• Histórico• Linhas/Paradigmas para construção de sistemas
inteligentes▫ Computação convencional X IA
• Agentes Inteligentes
Inteligência Artificial
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Conceitos
• O que é inteligência artificial?
3
Inteligência Artificial
Conceitos (1/8)
• Definição é motivo de muita controvérsia
▫ Artificial:
Aquilo que é feito pelo homem
Dicionário Aurélio: Produzido pela arte ou pela indústria; não natural
▫ Inteligência... (difícil de definir...)
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Inteligência Artificial
Conceitos: Inteligência (2/8)
• Binet: “Inteligência é julgar bem, compreender bem, raciocinar bem”.
• Vernon: “Capacidade geral de pensamento” ou “eficiência mental”.
• Burt: “Habilidade inata, geral e cognitiva”.• Helm: ”A atividade inteligente consiste na compreensão do
essencial de uma situação e numa resposta reflexa apropriada”.
• Wechsler: “A capacidade agregada ou global de um indivíduo agir com propósito de pensar racionalmente, e de se adaptar eficientemente ao ambiente”.
• Piaget: “Adaptação ao ambiente físico e social”.• Arnold e Bowie: “...capacidade de adquirir e aplicar
conhecimentos”.
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Inteligência Artificial
Conceitos: Inteligência (3/8)
• Definições do Dicionário Aurélio
▫ Faculdade de aprender ou compreender
▫ Qualidade ou capacidade de compreender e adaptar-se facilmente
▫ Psicol. capacidade de resolver situações problemáticas novas mediante reestruturação dos dados perceptivos
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Inteligência Artificial
Conceitos: Inteligência Artificial (4/8)
• Inteligência deve ser compreendida dentro de contextos específicos...
▫ Tipos distintos de inteligência
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Inteligência Artificial
Conceitos: Inteligência Artificial (5/8)
• Como pensamos i.e. como nosso cérebro funciona?
▫ Não é uma pergunta plenamente respondida...
• Objetivos da Inteligência Artificial:
▫ Não apenas compreender
▫ Construir entidades inteligentes
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Inteligência Artificial
Conceitos: Inteligência Artificial (6/8)
• Herbert Simon: “o uso de programas decomputador e técnicas de programação paraclarificar os princípios da inteligência em geral edo pensamento humano em particular”
• Marvin Minsky: “é a ciência de fazer com que máquinas façam coisas que requereriam inteligência se feitas pelos homens” Obs. (Rabuske,
1995) considera esta definição muito ampla.
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Inteligência Artificial
Conceitos: Inteligência Artificial (7/8)
• Rich & Knight (1994): “é o estudo de como fazer os computadores realizarem tarefas que até o momento, os homens fazem melhor”
▫ Um computador é capaz de realizar cálculos extremamente complexos que se realizados por um homem poderiam levar dezenas de anos, mas algumas tarefas simples não...
• A definição depende dos objetivos (RABUSKE, 1995)
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Inteligência Artificial
Conceitos: Inteligência Artificial (8/8)
• Russell & Norvig (1995)
• Sistemas que pensam como humanos
• Sistemas que agem como humanos
• Sistemas que pensam racionalmente
• Sistemas que agem racionalmente
• Racionalmente: ▫ Ideal, tudo 100% certo...▫ Humanos não são perfeitos...(Ex. posso conhecer
todas regras de xadrez mas não ser um mestre)
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Inteligência Artificial
Agindo de forma humana (1/4)
• Teste de Turing (Alan Turing)
▫ Uma pessoa interage com dois agentes (passa perguntas por escrito, não está vendo os agentes):
Humano
Computacional
▫ O computador passa no teste se a pessoa não conseguir fazer distinção entre o que foi respondido pelo computador
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Inteligência Artificial
Agindo de forma humana (2/4)
• Teste de Turing: O computador precisaria ter as seguintes capacidades:▫ Processamento de Linguagem Natural – PLN Permitir a comunicação
▫ Representação do conhecimento Para armazenar o que sabe
▫ Raciocínio automatizado Usar informações armazenadas com a finalidade de
responder a perguntas
▫ Aprendizado de máquina Adaptação a novas circunstâncias
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Inteligência Artificial
Agindo de forma humana (3/4)
• Teste de Turing Total: é possível passar objetos físicos pela tela
▫ Visão computacional: para perceber os objetos
▫ Robótica: manipulação de objetos e movimentação
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Inteligência Artificial
Agindo de forma humana (4/4)
• Estas 6 capacidades compõe a maior parte da Inteligência Artificial !!!!
• Atualmente, pouca ênfase é dada a busca pela aprovação no teste.
▫ Análise de resultados é subjetiva...
▫ Aviação (Voo artificial): Inicialmente imitar os pássaros
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Inteligência Artificial
Pensando como humano
• Como um humano pensa?
• Como a mente funciona?
▫ Ciência Cognitiva
Modelos computacionais e técnicas experimentais da psicologia para tentar construir teorias precisas e verificáveis sobre o funcionamento da mente humana
Baseada na investigação experimental de humanos ou animais (pouco interesse para a disciplina)
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Inteligência Artificial
Pensando racionalmente
• Pensamento correto
• Aristóteles: Silogismos => conexão de ideias
• Premissas:
▫ Sócrates é um homem
▫ Todos homens são mortais
▫ Logo... Sócrates é mortal...
• Problemas:
▫ Não é fácil enunciar conhecimento informal
▫ Limitação dos recursos computacionais
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Inteligência Artificial
Agindo racionalmente
• Agir de forma a atingir o melhor resultado (ou o melhor resultado possível)▫ Capacidades requeridas no teste de Turing existem
para permitir ações racionais Representar e raciocinar sobre o conhecimento aumenta
a possibilidade de tomar boas decisões Compreender linguagem natural permite a interação A visão oferece uma ideia melhor do resultado de uma
ação
• Em ambientes complexos realizar tudo corretamente pode não ser possível▫ Muitas possibilidades, muitos critérios, tempo
limitado de escolha,...
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Inteligência Artificial
Evolução Histórica Inteligência Artificial
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Evolução
• Agindo humanamente (anos 50-70): Teste de Turing
• Pensando humanamente (anos 50-60): Simulação cognitiva (Simon & Newell)
• Pensando racionalmente (anos 60-70): A escola logicista(McCarthy)
• Agindo racionalmente (anos 80 em diante): Agente inteligente (Newell, Minsky, Russel & Norvig)
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Inteligência Artificial
Histórico (1/4)
• Até 1956 pré-histórica da IA...
• 1956: workshop em Dartmouth, USA, reunindo os principais interessados no assunto: John McCarthy, Allen Newell, Herbert Simon, Marvin Minsky, ...
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Inteligência Artificial
Histórico (2/4)
• Proposta da conferência, escrita por John McCarthy (Dartmouth), Marvin Minsky(Hardward), Nathaniel Rochester (IBM) e Claude Shannon (Bell Laboratories)
▫ Objetivo realizar “um estudo durante dois meses, por dez homens, sobre o tópico inteligência artificial''.
▫ Provavelmente primeira menção oficial à expressão ”Inteligência Artificial''
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Inteligência Artificial
Histórico (3/4)
• Desde seus primórdios, a IA gerou polêmica:
▫ O Nome da área: considerado presunçoso por alguns
▫ A definição dos objetivos e metodologias.
▫ “O desconhecimento dos princípios que fundamentam a inteligência, por um lado, e dos limites práticos da capacidade de processamento dos computadores, por outro, levou periodicamente a promessas exageradas e às correspondentes decepções” (BITTENCOURT, 1998)
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Inteligência Artificial
Histórico (4/4)
• 1956-1970: tentativa de programas universais (grandes expectativas!!!!):▫ Tradução automática▫ Resolução de problemas (General Problem Solver)
• 1970 - 1980: sucesso dos primeiros experimentos▫ Sistemas especialistas: Mycin, Dendral, ...▫ Restrição do domínio
• 1980 - ... :▫ Pesquisa: Raciocínio Baseado em Casos, algoritmos
genéticos, “renascimento” das redes neurais, ...▫ Uso da IA em larga/maior escala
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Inteligência Artificial
Linhas/Paradigmas da IA
para construção de Sistemas Inteligentes
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Linhas/Paradigmas da IA para
construção de Sistemas Inteligentes
• Simbólica.
▫ Abordagem clássica.
• Não-Simbólica (Sub-Simbólicos)
▫ Abordagem moderna.
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Inteligência Artificial
Simbólica
• Representa o conhecimento por sentenças declarativas ▫ i.e. o conhecimento necessário para a resolução de um
determinado problema é mapeado a partir de símbolos, que representam as relações e entidades do domínio do problema
• Deduz consequências por métodos de raciocínio lógico. Segue a tradição lógica▫ Geralmente baseados em regras,▫ Possuem conhecimento intensivo do domínio da aplicação▫ Construídos por especialistas humanos▫ Manipulação de símbolos discretos (eficiente), Facilitar interação muito com o usuário. Existe o problema primordial da definição dos símbolos
(semântica, “grounding”), que deve ser feita a priori.
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Inteligência Artificial
Simbólica
• É uma abordagem top-down, onde o conhecimento é introduzido explicitamente no sistema.▫ Esta necessidade faz com que os sistemas simbólicos encontrem
dificuldade para lidar de forma autônoma, em ambientes reais (contínuos) desconhecidos.
• Exemplo:▫ pai(joão, maria). ▫ pai(joão, eduardo). ▫ João e Maria são parentes!!!
• Relacionados▫ Redes semânticas▫ Programação em Lógica▫ Sistemas Especialistas
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Inteligência Artificial
Não-Simbólica
• O conhecimento não é representado explicitamente por meio de símbolos
• Conhecimento é construído a partir de um processo de aprendizado, adaptação ou inferência (bottom-up). ▫ A semântica do domínio não precisa ser introduzida
explicitamente no sistema. ▫ O sistema pode induzir este conhecimento, através de
um processo de aprendizagem.▫ Pode ser muito ineficiente aprender adequadamente
em ambientes complexos.▫ O conhecimento aprendido não se torna facilmente
interpretável pelo usuário.
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Inteligência Artificial
Não-Simbólica
• Exemplos:
Sistemas de apoio à decisão, classificação, reconhecimento de padrões, otimização, previsão, controle e automação.
• Relacionados
Redes Neurais Artificiais
Algoritmos Genéticos
Sistemas Nebulosos (Fuzzy).
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Inteligência Artificial
Computação convencional X IA
Convencional IA
Algoritmo passo a passo Mecanismo geral de inferência + conhecimento ... ou então aprendizado
Imperativas Alto nível (funcional, lógica, baseada em restrições)
Pouca adaptabilidade a novas circunstâncias de um problema
Maior adaptabilidade a novas circunstâncias de um problema
Entrada completa Entrada incompleta
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Inteligência Artificial
Agentes Inteligentes Inteligência Artificial
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Agente
Um agente é tudo aquilo que pode ser visto como percebendo um ambiente e agindo sobre ele
Agentes
• Um agente é algo capaz de perceber seu ambiente por meio de sensores e de agir sobre esse ambiente por meio de atuadores.
Exemplos
• Agente Humano:▫ Sensores: Olhos, ouvidos e outros órgãos.▫ Atuadores: Mãos, pernas, boca e outras partes do
corpo.
• Agente Robótico:▫ Sensores: câmeras e detectores de infravermelho.▫ Atuadores: vários motores.
• Agente de Software:▫ Sensores: entrada de teclado, conteúdo de arquivo e
pacotes vindos da rede.▫ Atuadores: tela, disco, envio de pacotes pela rede.
Mapeando percepções em ações
• Seqüência de percepções: história completa de tudo que o agente percebeu.
• Programa do agente: roda em uma arquitetura física para produzir f.
Agente = arquitetura + programa.
Exemplo
• O mundo do aspirador de pó
▫ Percepções: local e conteúdo
Exemplo [A, sujo]
▫ Ações: Esquerda, Direita, Aspirar, NoOp.
Uma função para o agente “aspirador
de pó”
Programa: Se o quadrado atual estiver sujo, então aspirar, caso contrário mover para o outro lado.
• Dúvidas? Perguntas?
• Folha de Exercícios
• Trabalho I
Inteligência Artificial
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