Inteligência Artificial Alex F. V. Machado. Tecnologia de Processamento da Informação que envolve processos de raciocínio, aprendizado e percepção. Winston.

Apresentação em tema: "Inteligência Artificial Alex F. V. Machado. Tecnologia de Processamento da Informação que envolve processos de raciocínio, aprendizado e percepção. Winston."— Transcrição da apresentação:

1 Inteligência Artificial Alex F. V. Machado

2 Tecnologia de Processamento da Informação que envolve processos de raciocínio, aprendizado e percepção. Winston Ramo da Informática que tenta simular comportamentos humanos inteligentes. Luger e Stubble O que é Inteligência Artificial?

3 Áreas de Apoio para IA

4 HAZBOT: ambientes com atmosfera inflamável Controle de robôs Como obter navegação segura e eficiente, estabilidade, manipulação fina e versátil? E no caso de ambientes dinâmicos e imprevisíveis?

5 FIFA SoccerThe Sims Produção de jogos e histórias interativas Como modelar o ambiente físico e o comportamento/personalidade dos personagens? Como permitir uma boa interação com usuário?

6 Automação de sistemas complexos Como modelar os componentes do sistema e dar-lhes autonomia? Como assegurar uma boa comunicação e coordenação entre estes componentes?

7 Busca de informação na Web Como localizar a informação relevante?

8 Busca de informação na Web Como localizar a informação relevante?

9 Previsão Como prever o valor do dólar (ou o clima) amanhã? Que dados são relevantes? Há comportamentos recorrentes?

10 Detecção de Intrusão e Filtragem de Spam Como saber se uma mensagem é lixo ou de fato interessa? Como saber se um dado comportamento de usuário é suspeito e com lidar com isto?

11 Como brecar 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 da água em relação da quantidade de roupa, fluxo de água, etc.? Sistemas de Controle

12 O que estes problemas têm em comum? Grande complexidade (número, variedade e natureza das tarefas) Não há solução algorítmica, mas existe conhecimento Modelagem do comportamento de um ser inteligente (conhecimento, aprendizagem, iniciativa, etc.)

13 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 Biologia Automação e Controle Computação tradicional Inspiração

14 Definições da IA tarefa: Máquina que realiza tarefa: Pela qual não existe algoritmo conhecido ou prático No entanto efetuada com alto desempenho por humanos técnicas Máquina que utiliza técnicas desenvolvidas em pesquisa de IA Algum problema? Abstrações de IA + P(A|B) X AlgoritmoProblema

15 O que é um agente? Definição geral mínima Qualquer entidade (humano, animal, robô, software): ambiente –Imersa ou situada em um ambiente (físico, virtual/simulado) e que, sensores –Percebe esse ambiente através de sensores (olhos, câmera, socket) atuadores –Age sobre esse ambiente através de atuadores (mãos, roda, socket) objetivos próprios –Possui objetivos próprios, i.e., estados do ambientes preferidos (explícitos ou implícitos) –Escolha suas ações em função das suas percepções para atingir seus objetivos Ciclo de processamento: –Percebe P –Interpreta suas percepções I = f(P) –Escolha suas ações A = g(I,O) para atingir objetivos O –Executa A

16 O que é um agente? Raciocínio Agente Ambiente Sensores Atuadores Objetivos Interpretação das percepções: I = f(P) Escolha das ações: A = g(I,O) A P 1.Percepções ambientais 2.Percepções comunicativas 1.A ç õ e s d e a l t e r a ç õ e s a m b i e n t a i s 2.A ç õ e s p e r c e p t i v a s 3.A ç õ e s c o m u n i c a t i v a s

17 Agentes no mapa da computação Inteligência Artificial Engenharia de Software Sistemas Distribuídos Agentes

18 Agente x Objeto Intencionalidade: objetivos próprios –Encapsula objetivos próprios (mesmo que implicitamente) além de dados e métodos Autonomia de decisãoAutonomia de decisão –Pode iniciar ação da sua própria iniciativa para satisfazer seus objetivos (pro-atividade) –Pode negar-se a um pedido de ação da parte de outro agente (negociação) Entrada e saída mais complexa: sensores e atuadores Continuidade temporal: sempre monitorando o ambiente Granularidade maior: –Encapsula código do tamanho de um pacote ou componente –Composto de vários objetos quando implementado no paradigma OO Sem objetivo próprio Sem autonomia de decisão: –Executa apenas quando invocado por outros objetos –Executa sempre que invocado por outros objetos Entrada e saída: parâmetros e resultado de métodos Descontinuidade temporal: ativo apenas durante invocação dos seus métodos