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1 Inteligência Artificial 3 Definição e evolução histórica 3 Aplicações 3 Abordagens e problemas principais 3 Comparação com a computação convencional.

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2 1 Inteligência Artificial 3 Definição e evolução histórica 3 Aplicações 3 Abordagens e problemas principais 3 Comparação com a computação convencional

3 2 Aplicações da IA: automação de sistemas complexos Como modelar os componentes do sistema e dar-lhes autonomia? Como assegurar boa comunicação e coordenação entre esses componentes?

4 3 Como frear o carro sem as rodas deslizarem em função da velocidade, atrito, etc.? Como focar a câmera em função de luminosidade, distância, etc.? Como ajustar a temperatura em da quantidade de roupa, fluxo de água, etc.? Aplicações da IA: sistemas de controle

5 4 Aplicações da IA: previsão Como prever o valor do dólar (ou o clima) amanhã? Que dados são relevantes? Há comportamentos recorrentes?

6 5 HAZBOT: trabalham em ambientes com atmosfera inflamável Aplicações da IA: controle de robôs Como obter navegação segura e eficiente, manipulação fina e versátil, autonomia? E no caso de ambientes dinâmicos e imprevisíveis?

7 6 Aplicações da IA dentro da computação Internet e Web Redes e Sistemas Distribuídos Banco de dados Engenharia de software Hardware (projeto e análise) Robótica Interfaces Computação Gráfica Jogos Etc. Visão moderna da IA: Maior valor agregado quando embutida ao resto da computação MIT AI Lab & CIn-UFPE MIT AI Lab

8 7 FIFA SoccerThe Sims Aplicações da IA: simulações e jogos Como modelar o ambiente físico e o comportamento/personalidade dos personagens? Como permitir interação interessante com o usuário?

9 8 Aplicações da IA: recomendação de produtos Como fazer recomendações personalizadas de produtos? Como modelar os perfis dos compradores?

10 9 Aplicações da IA: busca de informação na web Como localizar a informação relevante?

11 10 Aplicações da IA: detecção de intrusão e filtragem de spam Como saber se uma mensagem é lixo ou de fato interessa? Como detectar usuários suspeitos e como lidar com isto?

12 11 Aplicações da IA: interfaces amigáveis Como dar ao usuário a ajudar de que ele precisa? Como interagir (e até navegar na web) com celular sem ter de digitar (hands-free)?

13 12 Aplicações da IA hoje Agriculture, Natural Resource Management, and the Environment Architecture & Design Art Artificial Noses Astronomy & Space Exploration Assistive Technologies Banking, Finance & Investing Bioinformatics Business & Manufacturing Drama, Fiction, Poetry, Storytelling & Machine Writing Earth & Atmospheric Sciences Engineering Filtering Fraud Detection & Prevention Hazards & Disasters Information Retrieval & Extraction Knowledge Management página da AAAI:

14 13 Aplicações da IA hoje Law Law Enforcement & Public Safety Libraries Marketing, Customer Relations & E-Commerce Medicine Military Music NetworksNetworks - including Maintenance, Security & Intrusion Detection Politics & Foreign Relations Public Health & Welfare Scientific Discovery Social Science Sports Telecommunications Transportation & Shipping Video Games, Toys. Robotic Pets & Entertainment

15 14 Mercado fatura alto... Faturamento da indústria da IA: 2002: $11.9 bilhões taxa de crescimento anual: 12.2% projeção para 2007: $21.2 bilhões fonte: Empresas especializadas em IA: ce/Companies/ ce/Companies/

16 15 Mercado fatura alto... Grandes empresas desenvolvendo e utilizando IA: IBM, HP, Sun, Microsoft, Unisys, Google, Amazon.com,... Grandes empresas utilizando IA: htm htm Wal-Mart, Abbot Labs, US Bancorp, LucasArts,... Órgãos governamentais utilizando IA: US National Security Agency Detran do Pernambuco... não usa não 

17 16 O que esses problemas têm em comum? Grande complexidade número, variedade e natureza das tarefas Não há “solução algorítmica” mas existe conhecimento (em intenção ou em extensão) sobre o problema Requerem modelagem do comportamento de um ser inteligente autonomia, aprendizagem, conhecimento, etc.

18 17 Máquinas inteligentes? Inteligência Artificial (IA) Surgiu na década de 50 Objetivo: 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 Se o ser humano pode, por que não a máquina? (tese de Church-Turing)

19 18 Definições da IA tarefas Realiza tarefas  Para qual não existe algoritmo conhecido ou prático  No entanto efetuada com alto desempenho por humanos técnicas Utiliza técnicas desenvolvidas em pesquisas de IA  Algum problema a resolver? Abstrações de IA + P(A|B) X AlgoritmoProblema

20 19 age racionalmente: Máquina que age racionalmente:  Agente racional,  i.e., que escolha ações que maximizam chances do ambiente ficar em estados que satisfazem objetivos  Teoria da decisão, otimização, economia  Atos reflexos raciocina racionalmente: Máquina que raciocina racionalmente:  Lógica, Probabilidades P(A|B) Definições da IA age humanamente: Máquina que age humanamente:  Teste de Turing? raciocina humanamente: Máquina que raciocina humanamente:  Modelagem cognitiva

21 Evolução da IA em direção ao paradigma dos agentes Pensando Agindo Humanamente Idealmente (racionalmente) “A automação de atividades que nós associamos com o pensamento humano (e.g., tomada de decisão, solução de problemas, aprendizagem, etc.)” (50-60) “A arte de criar máquinas que realizam funções que requerem inteligência quando realizadas por pessoas” (50-70) “O estudo das faculdades mentais através do uso de modelos computacionais” (60-70) “O ramo da Ciência da Computação que estuda a automação de comportamento inteligente”

22 21 Ciências do Artificial Ciências naturais objetivo: analisar e descrever a natureza (observação) ex.: Química, Física, Botânica, etc. Ciências do artificial objetivo: prescrever e sintetizar “artefatos” (transformação)  criar artefatos que satisfaçam as necessidades humanas, de acordo com as leis naturais  ex. cadeira de madeira, cura da AIDS, um programa de computador, etc metodologia: essencialmente empírica  compreensão por construção/simulação e avaliação do resultado

23 22 Pluridisciplinaridade da IA Busca heurística Representação do conhecimento e Raciocínio automático Planejamento Aprendizagem e Aquisição de Conhecimento Sistemas Multi-Agente Reconhecimento de Padrões Problemas Jogos Sistemas Especialistas Percepção Computacional Visão Processamento de Voz Integração de Sensores Processamento de Linguagem Natural Robótica Navegação Manipulação Aplicações Classificação Previsão Monitoramento Diagnóstico e Interpretação Conserto Escalonamento Alocação Filtragem Descoberta Design Controle Simulação Tarefas Filosofia Matemática Lógica Proba. e Estat. Cálculo Pesquisa Operacional Economia Sociologia Lingüística Psicologia Genética Neuro-fisiologia Computação tradicional Inspiração

24 23 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/Probabilista Ex. Redes Bayesianas, sistemas difusos

25 24 Paradigma Simbólico West é criminoso ou não? “A lei americana diz que é proibido vender armas a uma nação hostil. Cuba possui alguns mísseis, e todos eles foram vendidos pelo Capitão West, que é americano” Como resolver automaticamente este problema de classificação? Segundo a IA simbólica, é preciso: Identificar o conhecimento do domínio (modelo do problema) Representá-lo utilizado uma linguagem formal de representação Implementar um mecanismo de inferência para raciocinar sobre esse conhecimento

26 25 Conhecimento: organizando... Programa em IA = Agente racional entidade de software que age em um ambiente segundo um princípio de racionalidade Precisa ter conhecimento sobre: quais são suas propriedades relevantes do mundo como o mundo evolui como identificar os estados desejáveis do mundo quais as conseqüências de suas ações no mundo como medir o sucesso de suas ações como avaliar seus próprios conhecimentos

27 26 Raciocínio: processo de construção de novas sentenças a partir de outras sentenças. Deve-se assegurar que o raciocínio é plausível (sound) Conhecimento: Representação e Uso fatosfatossentenças Mundo Representação segue-se implica semântica

28 Revisitando o caso do cap. West A)  x,y,z Americano(x)  Arma(y)  Nação(z)  Hostil(z)  Vende(x,z,y)  Criminoso(x) B)  x Guerra(x,USA)  Hostil(x) C)  x InimigoPolítico(x,USA)  Hostil(x) D)  x Míssil(x)  Arma(x) E)  x Bomba(x)  Arma(x) F) Nação(Cuba) G) Nação(USA) H) InimigoPolítico(Cuba,USA) I) InimigoPolítico(Irã,USA) J) Americano(West) K)  x Possui(Cuba,x)  Míssil(x) L)  x Possui(Cuba,x)  Míssil(x)  Vende(West, Cuba,x) M) Possui(Cuba,M1)- Eliminação: quantificador existencial e N) Míssil(M1) conjunção de K O) Arma(M1)- Modus Ponens a partir de D e N P) Hostil(Cuba)- Modus Ponens a partir de C e H Q) Vende(West,Cuba,M1)- Modus Ponens a partir de L, M e N R) Criminoso(West)- Modus Ponens a partir de A, J, O, F, P e Q

29 28 Paradigma Conexionista Redes Neurais Definição “Romântica”: Técnica inspirada no funcionamento do cérebro, onde neurônios artificiais, conectados em rede, são capazes de aprender e de generalizar. Definição “Matemática”: Técnica de aproximação de funções por regressão não linear É uma outra abordagem: linguagem -> redes de elementos simples raciocínio -> aprender diretamente a função entrada- saída

30 Redes Neurais  wji w1i wni s (i) e (i) s1s1 sjsj snsn camada de entrada camada de saída camada escondida

31 Paradigma Evolutivo Evolução diversidade é gerada por cruzamento e mutações os seres mais adaptados ao seus ambientes sobrevivem (seleção natural) as características genéticas de tais seres são herdadas pelas próximas gerações

32 31 Definição: Método probabilista de busca para resolução de problemas (otimização) “inspirado” na teoria da evolução Idéia: indivíduo = solução faz evoluir um conjunto de indivíduos mais adaptados por cruzamento através de sucessivas gerações fitness function f(i): R ->[0,1] Paradigma Evolutivo

33 Tensões Centrais da IA Sistemas baseados em Redes Neurais Redes Bayesianas Algoritmos genéticos Sistemas Especialistas Sistemas Nebulosos (fuzzy) Sistemas de Aprendizagem simbólica indutiva Sistemas de PLN conhecimento em intenção (regras) conhecimento em extensão (exemplos) simbóliconumérico Sistemas baseado em casos Robôs

34 33 Problemas genéricos da IA Representação de conhecimento (RC) Aquisição de conhecimento e Aprendizagem (ACA) Busca heurística e resolução de problemas (BH) Planejamento (PL) Tratamento de incerteza (TI) Reconhecimento de padrões (RP) Ambientes/linguagens de desenvolvimento Avaliação de sistemas

35 34 Computação convencional x IA: classes de problemas Solução matemática (NÃO) - conhecimento (SIM) => IA simbólica Modelo do problema (NÃO) - exemplos de solução (SIM) => IA (aprendizagem) Autonomia, adaptabilidade, interoperabilidade,... => IA simbólica Repositório de conhecimento especialista (expertise) => IA simbólica

36 35 Computação convencional x IA: metas Tarefas para as quais os seres humanos são ineficientes x eficientes Completeza da entrada Fornecimento de explicações inteligíveis Adaptabilidade para novas instâncias do problema Privilégio das soluções heurísticas

37 36 Computação convencional x IA: métodos Algoritmo passo a passo x Mecanismo geral de inferência + conhecimento... ou então aprendizado Dados e controle embutidos em código procedimental x Separação entre conhecimento declarativo e controle SPIV (specify prove implement verify) x RUDE (run understand debug edit) Linguagens de programação: imperativas x “alto-nível” (funcional, lógica, baseada em restrições) IA: Usa metáforas de sistemas naturais (neurônio, evolução, memória, sociedade, língua,...)

38 37 IA no Brasil Fracamente representada nas graduações em computação no máximo, 1 disciplina obrigatória geralmente, 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 MIT, Stanford, Carnegie Mellon, Berkeley, Imperial College, Cambridge Mercado fatura alto


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