Inteligência ArtificialUnidade - 1

• 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.