Prof. Dr. Lucas F. de Oliveira UCS

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1 Prof. Dr. Lucas F. de Oliveira UCS
Parâmetros Neurofuncionais para Modelagem de Memória em Sistemas de Consciência Artificial Prof. Dr. Lucas F. de Oliveira UCS

2 Sistemas artificiais Inteligência artificial Princípio
John McCarthy, 1955 “A ciência e a engenharia da construção de máquinas inteligentes” Princípio A inteligência humana pode ser precisamente descrita Então pode ser modelada

3 Inteligência artificial
Processamento de informação Modela-se Percepção Aprendizagem Resolução de problemas Foco na aplicação Impulsionou o desenvolvimento Da Psicologia Cognitiva Conexionismo Modela-se Comportamento de neurônios Ou de grupos de neurônios Foco na modelagem Mas com algumas aplicações

4 Inteligência artificial
Herbert Simon, 1965 “máquinas serão capazes, em 20 anos, de fazer qualquer trabalho que um homem pode fazer” Marvin Minsky, 1967 “dentro de uma geração… o problema de criar uma ‘inteligência artificial’ estará substancialmente resolvido”

5 Inteligência artificial
Avaliando inteligência artificial (Rajani, 2011) Ótima: impossível melhorar performance Ex.: damas (Schaeffer et al., 2007) Sobre-humana forte: melhor do que todos humanos Ex.: Jeopardy Sobre-humana: melhor que a maioria dos humanos Ex.: palavras cruzadas (Keim et al., 1999) Sub-humana: pior que a maior parte dos humanos Ex.: reconhecimento de voz

6 Consciência artificial
Tentativa de aproximação da mente humana Através da modelagem de processos mentais Oriunda da Psicologia Cognitiva

7 Resolução de problemas
Processos mentais Percepção Atenção Resolução de problemas Memória Conhecimento Raciocínio dedutivo Metacognição Motivação Emoção Linguagem Tomada de decisão

8 Exemplo Agente Inteligente de Distribuição (IDA) Franklin et al., 1998
Designa novas tarefas para marinheiros Após estes completarem um turno de serviço Usando linguagem natural (por )

9 O Ciclo Cognitivo do IDA

10 IDA Mesmo sendo sistema de consciência artificial
A modelagem segue enfatizando memória Que segue sendo modelada de maneira incompleta

11 Modelando memória

12 Memória Processo através do qual Aprendizagem
Informação é Codificada Armazenada Evocada No sistema nervoso Aprendizagem Manifestação comportamental Da memória

13 Classificação da memória por conteúdo

14 Classificação por conteúdo
Memória declarativa Episódica Eventos Semântica Fatos Rápida formação Evocação consciente Memória não-declarativa Procedural Para ações Motora Para movimentos Lenta formação Evocação automatizada

15 Conteúdo e facilidade de evocação
Memória declarativa Precisa passar pela consciência O que a torna lenta Memória não-declarativa Não precisa passar pela consciência O que a torna rápida

16 Modelagem funcional em máquinas
Memória declarativa Memória não-declarativa Difícil distinção em termos de modelagem Máquinas são rápidas para registrar E rápidas para evocar

17 Classificação da memória por Duração

18 Classificação por duração
Memória declarativa Memória de trabalho Dura segundos Memória de curta duração Dura de horas a dias Memória de longa duração Dura a vida inteira Memória não-declarativa Apenas de longa duração

19 Modelagem funcional em máquinas
Memória declarativa De trabalho De curta duração De longa duração Memória não-declarativa Pelo menos quatro sistemas diferentes de memória Cada um com suas características

20 Caracterização dos tipos de memória

21 Caracterização: memória não-declarativa
Lenta formação Rápida evocação Não precisa passar pela consciência Modelagem Requer repetições para ser formada Evocação por uma saída paralela, independente da saída da memória declarativa E ocupando (aparentemente) pouco recursos computacionais Em um modelo envolvendo software Seria implementada em hardware FPGA? ROM?

22 Caracterização: memória de trabalho
Modelo teórico de Baddeley e Hitch (1974, 2000) Coordena com a atenção Executiva central Alça fonológica Esboço visuo-espacial Buffer episódico O que foi ouvido O que foi visto A ordem das coisas Independentes uns dos outros

23 Caracterização: memória de trabalho
Três componentes Alça fonológica Esboço visuoespacial Buffer episódico Capacidade reduzida Duração muito curta Segundos Difícil de ser distinguida Da consciência Da atenção Modelagem Um ou dois componentes com informação sensorial Um componente com informação relacional Extrema volatilidade Em um computador A memória cache

24 Caracterização: memória de curta duração
Rápida formação Evocação consciente O conteúdo vai para a memória de trabalho A codificação é uma síntese Mas ainda mantém boa parte das informações intacta A evocação é uma reconstrução razoavelmente fiel Modelagem A informação sofre pequena compactação com perdas A evocação é uma reconstrução Em um computador A memória RAM

25 Caracterização: memória de longa duração
Formação demora horas Evocação consciente O conteúdo vai para a memória de trabalho A codificação é uma síntese Contendo os elementos essenciais A evocação é uma reconstrução contendo os elementos essenciais apenas Modelagem A informação sofre considerável compactação com perdas potencialmente relevantes A evocação é uma reconstrução envolvendo considerável recriação Em um computador O disco rígido

26 Características especiais da evocação
Depende de “dicas contextuais” O indivíduo imagina-se de volta no contexto em que a memória foi formada Dicas relevantes Local Indivíduos presentes Referências temporais Modelagem Cada memória precisa ter tags específicas E só pode ser acessada através destas tags

27 Conclusões

28 Conclusões Pelo menos quatro sistemas diferentes de memória
Memória declarativa De trabalho De curta duração De longa duração Memória não-declarativa Cada um com suas características funcionais E diferentes com relação ao que chega à consciência A correta modelagem destes sistema Pode ser importante em modelos de consciência artificial

29 Conclusões Limitação Modelagem ainda enfatiza os sistemas conscientes
Memória declarativa Mas muito de nosso processamento É não consciente