Inteligência Artificial

Aula 02 - Introdução a IA

Grace Borges

O que é Inteligência Artificial?

O que é artificial? Aurélio. Que é produzido não pela natureza mas

por uma técnica. Michaelis. Produzido por arte ou indústria do

homem e não por causas naturais. Inteligência?

Aurélio. Faculdade de conhecer, de compreender: a inteligência distingue o homem do animal.

Michaelis. Faculdade de entender, pensar, raciocinar e interpretar; entendimento, intelecto

Outras acepções de Inteligência

Filosofia. Princípio espiritual e abstrato considerado como a fonte de toda a intelectualidade.

Psicologia. Capacidade de resolver situações novas com rapidez e êxito e de aprender, para que essas situações possam ser bem resolvidas.

Definição de Inteligência Artificial

Michaelis. Parte da ciência da computação que trata de sistemas inteligentes, capazes de se adaptar a novas situações, raciocinar, compreender relações entre fatos, descobrir significados e reconhecer a verdade.

Projeto e desenvolvimento de programas de computador que tentam imitar a inteligência humana e funções de tomada de decisão, obtendo raciocínio e outras características humanas.

Definição de Inteligência Artificial

Elaine Rich. É o estudo de como fazer os computadores realizarem coisas que, no momento, as pessoas fazem melhor.

Blay Whitby. Estudo do comportamento inteligente (homens, animais e máquinas) e a tentativa de encontrar formas pelas quais esse comportamento possa ser transformado em qualquer tipo de artefato por meio da engenharia.

Silvio Lago. É a área da Computação que estuda como simular comportamento inteligente usando métodos computacionais.

Definição de Inteligência Artificial

Como podemos perceber, não há consenso sobre o significado de inteligência;

Definir precisamente o que é inteligência artificial é uma tarefa extremamente difícil;

Podemos definir IA enquanto disciplina do conhecimento humano;

Segundo Russell & Norvig, as definições de IA, encontradas na literatura científica, podem ser agrupadas em quatro categorias principais:

Definições de Inteligência Artificial

Sistemas quepensam como os

humanos

Sistemas quepensam racionalmente

Sistemas queatuam como os

humanos

Sistemas queatuam racionalmente

Pensamento eraciocínio

Comportamento

Desempenho Humano

Racionalidade

(Russell e Norvig, 2003)

Definições de Inteligência Artificial

Abordagem centrada nos seres humanos

Abordagem racionalista

(Russell e Norvig, 2003)

Deve ser uma ciência empírica, envolvendo

hipóteses e confirmação experimental.

Envolve uma combinação de matemática e engenharia.

Embora essas categorias de definições muitas vezes pareçam antagônicas, todas têm contribuído muito para o desenvolvimento da área de IA.

I - Agindo como humanos

Para evitar discussões filosóficas, Turing (1950) propôs um teste que consiste, basicamente, em entrevistar um agente num local remoto e decidir se este é uma pessoa ou um programa de computador.

Mesmo sem uma definição precisa de inteligência, podemos assumir que o ser humano é inteligente.

Portanto, se um programa consegue se passar por um ser humano, podemos dizer que ele apresenta algum tipo de inteligência que, neste caso, só pode ser artificial.

Teste de Turing

Programar sistema de computador para passar no Teste de Turing é uma tarefa muito difícil.

Capacidades exigidas no teste: Processamento de Linguagem Natural: para que o

agente possa se comunicar com o meio; Representação de Conhecimento: para que o agente

possa guardar o que sabe; Raciocínio Automatizado: para que o agente possa usar

o que sabe; Aprendizado de Máquina: para que o agente possa

atualizar o que sabe.

Teste de Turing total

Inclui sinal de vídeo, possibilitando que o entrevistador possa testar habilidades de percepção de objetos.

Para isso o sistema precisará de: Visão computacional: para que o agente possa

perceber objetos. Robótica: para manipular objetos e movimentar-

se.

Imitação ou inspiração?

Vôo artificial Imitação de Pássaros X Compreensão das Leis de

aerodinâmica

Objetivo da IA Não é apenas a imitação/ reprodução de um exemplar Compreensão dos princípios básicos da inteligência

Interdisciplinaridade Estudar como o ser humano age ou pensa contribuiu para

um maior conhecimento da psicologia humana Ciência cognitiva: modelos computacionais da IA +

técnicas experimentais da psicologia teorias sobre os processos de funcionamento da mente humana.

II - Pensando como Humanos Modelos Cognitivos

Para um programa pensar como humano, deve-se determinar como os humanos pensam.

Há duas formas de se fazer isso: Introspecção, tentando captar nossos pensamentos à

medida que eles surgem em nossa mente; Experimentos psicológicos.

Se a entrada/saída e o comportamento do programa é igual ao comportamento de um humano, há evidência que alguns dos mecanismos do programa também podem funcionar em humanos.

Ciência Cognitiva O campo interdisciplinar da ciência cognitiva combina

modelos computacionais de IA com técnicas experimentais da psicologia para tentar construir teorias sobre o funcionamento da mente humana.

IA e a ciência cognitiva continuam a influenciar uma à outra, especialmente nas áreas de visão e linguagem natural.

III - Pensando Racionalmente As Leis do Pensamento

O filósofo Aristóteles foi um dos primeiros a codificar o “pensamento correto”, ou seja, o processo de raciocínio irrefutável.

Isto está relacionado com o fato de obter conclusões corretas a partir de premissas corretas.

Por exemplo: "Socrates é um homem;” “Todos os homens são mortais;” Portanto, Socrates é mortal.

Estas leis do pensamento iniciaram o

campo da lógica.

Século XIX lógicos desenvolveram notação lógica para descrição de todas as coisas no mundo e suas relações;

Em 1965, surgiram programas que podiam resolver qualquer problema solucionável usando a descrição em notação lógica;

Na IA Utiliza-se a tradição logicista para desenvolvimento de sistemas inteligentes.

Obstáculos: Não é fácil obter conhecimento informal e representá-lo do

modo formal; Há uma grande diferença entre ser capaz de resolver um

problema “a princípio” e realizar esta tarefa na prática, devido aos recursos computacionais.

Abordagem Logicista

IV - Agindo RacionalmenteAgentes Racionais

Um agente é simplesmente algo que age (a palavra agente vem do latine agere, que significa fazer).

No entanto, espera-se que um agente computacional tenha outros atributos que possam distingui-lo de meros “programas”, como: Realizar atividades de forma autônoma; Perceber seu ambiente; Persistir por um período de tempo prolongado; Adaptar-se a mudanças; Ser capaz de assumir metas de outros.

• Agente = Percepção + Ação

Agente sensores

atuadores

Crença

Que ação tomar

Condições-regras

Am

bie

nte

Agentes Racionais

Na abordagem de “Leis do Pensamento”, a ênfase está em inferências corretas.

Fazer inferências corretas constitui uma parte do que é ser um agente racional.

Exemplo de ação racional que não envolve inferência: afastar-se de um fogão quente, que é um ato reflexo.

Todas as “habilidades cognitivas" necessárias para passar no Teste de Turing são necessárias para a realização de ações racionais.

Interação entre abordagens

O poder do conhecimento

Extremamente útil para humanos e para um computador

Área da IA: Sistemas baseados em conhecimento (especialistas)

Captura o conhecimento e o processo de raciocínio de um especialista humano: Base de conhecimentos Máquina de Inferências

Possibilidade de incertezas

Sistemas especialistas

Usado para fazer diagnósticos; Analisa um conjunto de sintomas e encontra

a explicação mais plausível a partir dos sintomas observados (abdução).

1970 – MYCIN – Stanford/ Califórnia: tratamento de doenças infecciosas do sangue.

Autorização de crédito: American Express

O valor do conhecimento

Por que não construir bases de conhecimento para todos os problemas de IA? Conhecimento é caro Leva tempo para construí-lo Depende de tempo de experiência Julgamentos ocultos

Extrair conhecimento de especialistas é difícil Como as máquinas podem aprender por si só?

Reconhecimento de padrões Redes Neurais

IA e a Biologia

Redes neurais artificiais “Inspiradas” no cérebro humano Neurônio X Perceptron

Dificuldades em redes neurais

Para problemas complexos: mais difícil treinar a rede;

Problema deve ser administrável e bem definido para que o processo de treinamento funcione.

Mineração de dados

Identificação de informações relevantes ao negócio.

Envolve: Técnicas de busca baseada em conhecimento; Reconhecimento de padrões; Técnicas de redes neurais;

Ex.: Software Clementine: reduziu em 98% os testes em animais de uma multinacional fabricante de produtos higiênicos;

Algoritmos genéticos Toma os princípios básicos da evolução e os aplica na

forma de programa: Seleção e recombinação de genes

O programa desenvolve uma solução para o problema a partir de alguma(s) heurística(s)

Função de aptidão: classifica-se soluções em potencial

Várias etapas (muitas gerações) até convergir para solução: Seleciona parte da população Combinação da população gera nova população Classificação da nova população: função de aptidão

Aplicações da IA Eletrodomésticos Jogos e brinquedos eletrônicos Robótica e automação industrial Verificação automática de software Otimização e controle de processos Processadores de linguagem natural Bancos de dados dedutivos e mineração de dados Aprendizagem, planejamento e escalonamento de

tarefas Reconhecimento de imagens, sons, cheiros e sabores

Sucessos de IA

1977: Deviser - NASA Programa de IA que calcula a melhor sequência de

preparação o lançamento de um ônibus espacial; Área da IA: Planejamento

1997: Deep Blue – IBM Venceu campeão mundial de xadrez Kasparov Área da IA: Busca orientada pela heurística

Fantástico Robô da Honda ASIMO

Asimo enfrenta várias superfícies irregulares sem cair e ganhou novos sensores, que dão maior sensibilidade aos dedos para que o robô abra até uma garrafa térmica;

http://www.youtube.com/watch?v=RvPXxebI1Gc

http://www.youtube.com/watch?v=0tRo6a4VhvU

Empresa de RH usa IA

Empresa de consultoria usa técnicas de inteligência artificial em jogos que permitem mapear as competências dos profissionais.

Os jogos podem ser usados para motivar, analisar ou treinar os colaboradores de uma companhia.

A desenvolvedora afirma que os games simulam a vivência empresarial desde os processos operacionais até as estratégias de mercado.

http://info.abril.com.br/noticias/carreira/empresa-usa-inteligencia-artificial-em-jogos-de-rh-12122011-4.shl

Em São Paulo

Itaú Cultural - Rumos Arte Cibernética Setembro/2011 http://www.itaucultural.org.br/index.cfm?cd_pagina

=2841&cd_materia=1595 Instalações:

Amigóide: robô em busca de amizade; RePartitura: Música gerada a usando algoritmos

genéticos; Campo Minado: Game usando smartphone para

ser jogado em ambiente público

Em São Paulo

Centro Cultural FIESP - FILE 2011 Agosto/2011 http://www.sesisp.org.br/home/2006/centrocultura

l/prog_expo_ccf.asp

Instalações Please Smile:

http://www.hynam.org/HY/ple.html Augmented shadow: Jogo de Sombras Vários outros jogos...

Em São Carlos - SP

Veículo elétrico autônomo Projeto desenvolvido na USP São Carlos http://www.youtube.com/watch?v=X6q-tszwS4A

Visão Computacional

Veículo elétrico autônomo – identifica obstáculos a partir das imagens gravadas pela câmera de vídeo

Atividade 1 – Aplicações IA

Pesquise na internet ou em jornais e revistas especializadas um exemplo de aplicação de IA.

Envie para: atividadesia@yahoo.com.br Assunto/ Subject: Atividade 1 – Aplicações de IA Identifique-se:

Nome: Fulano de Tal Matrícula: xxxxx-x

Seminários e Grupos

1. Planejamento

2. Visão Computacional

3. Aprendizagem e Redes Neurais

4. Data mining e Sistemas de recomendação

5. Proc. Ling. Natural e Text Mining

6. Chatter Bot

7. Jogo 1 – Sudoku

8. Jogo 2 – Jogo da onça

9. Jogo 3 – Pet Squares

Calendário de aulas (previsão)

17/Fev – “Carnaval Antecipado” 24/Fev – Espaço de Estados 02/Mar – Algoritmos de Busca 09/Mar – Algoritmos de Busca 16/Mar – Não haverá aula (evento externo) 23/Mar – Sem. 1 – Planejamento 30/Mar – Sem. 2 – Visão Computacional 06/Abr – Semana Santa 13/Abr – Não haverá aula (evento externo)

Calendário de aulas (previsão)

20/Abr – Sem. 3 – Aprendizagem e Redes Neurais 27/Abr – Sem. 4 - Data Mining e Sist. Recomendação 04/Mai - Sem. 5 – Proc. Ling. Natural e Text Mining 11/Mai – Sem. 6 – Chatter Bot 18/Mai – Não haverá aula (evento externo) 25/Mai – Sem. 7 – Sudoku 01/Jun – Sem. 8 e 9 – Jogo da Onça e Pet Squares 08/Jun – Corpus Christi 15/Jun – Não haverá aula (evento externo) 22/Jun - Entrega de Notas