Inteligência Artificial Luiz Antônio Moro Palazzo Março de 2010 Luiz Antônio Moro Palazzo Março de 2010.

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1 Inteligência Artificial Luiz Antônio Moro Palazzo Março de 2010 Luiz Antônio Moro Palazzo Março de 2010

2 Agentes Inteligentes Módulo Dois

3 Agentes Inteligentes3 Roteiro e Objetivos

4 Agentes Inteligentes4 RoteiroRoteiro Agentes e AmbientesAgentes e Ambientes RacionalidadeRacionalidade Medidas de DesempenhoMedidas de Desempenho Atuadores e SensoresAtuadores e Sensores Tipos de AmbientesTipos de Ambientes Tipos de AgentesTipos de Agentes Agentes e AmbientesAgentes e Ambientes RacionalidadeRacionalidade Medidas de DesempenhoMedidas de Desempenho Atuadores e SensoresAtuadores e Sensores Tipos de AmbientesTipos de Ambientes Tipos de AgentesTipos de Agentes

5 Agentes Inteligentes5 Objetivos do Módulo Levar o aluno a entender com clareza o conceito de agente inteligente, sua estrutura, ambiente e atributos essenciais; Introduzir as principais taxonomias empregadas na classificação dos agentes inteligentes; Estudar as principais ferramentas empregadas na programação de agentes inteligentes e seus ambientes, ilustrando-as com aplicações específicas.

6 Agentes e Ambientes

7 Agentes Inteligentes7 Um Agente e seu Ambiente Russell & Norvig (2003)

8 Agentes Inteligentes8 Agentes... Incluem seres humanos, robôs, termostatos, etc. A função do agente mapeia da história de percepções a ação ( f:P* A ). O programa do agente é executado sobre a arquitetura física para produzir f.

9 Agentes Inteligentes9 O Mundo do Aspirador de Pó Percebe: Local e Estado (ex: [A, Sujo], [B,Limpo]).Percebe: Local e Estado (ex: [A, Sujo], [B,Limpo]). Ações: Esquerda, Direita, Aspirar, FazerNada.Ações: Esquerda, Direita, Aspirar, FazerNada. Percebe: Local e Estado (ex: [A, Sujo], [B,Limpo]). Ações: Esquerda, Direita, Aspirar, FazerNada.

10 Agentes Inteligentes10 O Agente Aspirador de Pó Função REFLEX ([Local, Estado]) retorna Ação –Se Estado=Sujo então retorna Aspirar –Senão, se Local=A então retorna Direita –Senão, se Local=B então retorna Esquerda AB

11 Agentes Inteligentes11 Racionalidade

12 Agentes Inteligentes12 Racionalidade Um agente racional escolhe a ação que maximiza o valor esperado de uma certa medida de desempenho, dada uma seqüência percebida de eventos;Um agente racional escolhe a ação que maximiza o valor esperado de uma certa medida de desempenho, dada uma seqüência percebida de eventos; Racional NÃO É onisciente;Racional NÃO É onisciente; Racional NÃO É clarividente;Racional NÃO É clarividente; Racional NÃO É necessariamente bem-sucedido;Racional NÃO É necessariamente bem-sucedido; Racional É investigação, aprendizado, autonomia...Racional É investigação, aprendizado, autonomia...

13 Agentes Inteligentes13 A. M. A. S. ?

14 Agentes Inteligentes14 Definindo Agentes A mbiente? M edida de desempenho? A tuadores? S ensores? A. M. A. S. ?

15 Agentes Inteligentes15 Exemplo: Um Táxi Automático Ambiente: Ruas, estradas, tráfego, pedestres, tempo... Medida de Desempenho: Segurança, destino, conforto, rendimento... Atuadores: Direção, acelerador, freios... Sensores: Velocímetro, sensores do motor, GPS...

16 Agentes Inteligentes16 Exercício: Um Agente de Compras na Internet Como seriam: O Ambiente? A Medida de Desempenho? Os Atuadores? Os Sensores?

17 Agentes Inteligentes17 Ambientes

18 Agentes Inteligentes18 Tipos de Ambientes NãoNãoNãoSim Único Agente NãoSimSimSimDiscreto NãoSemiSemiSimEstático NãoNãoNãoNãoEpisódico NãoParcialNãoSimDeterminístico NãoNãoSimSimObservável TáxiComprasGamãoPaciência Atributo

19 Agentes Inteligentes19 Sobre o Ambiente... O tipo do ambiente determina em grande parte o projeto do agente. O mundo real é parcialmente observável, estocástico, seqüencial, dinâmico, contínuo e multi-agente.

20 Agentes Inteligentes20 Agentes

21 Agentes Inteligentes21 Tipos de Agentes Em grau crescente de generalidade: –Agentes Reflexivos –Agentes Reflexivos com Estados –Agentes Orientados a Objetivos –Agentes Orientados a Utilidades Todos eles podem aprender !

22 Agentes Inteligentes22 Agentes... Sensores Atuadores

23 Agentes Inteligentes23 Agentes Reflexivos Sensores Atuadores Como é o mundo agora? Que ação deve ser executada? Regras condição-ação

24 Agentes Inteligentes24 Agentes Reflexivos com Estado Sensores Atuadores Como é o mundo agora? Que ação deve ser executada? Regras condição-ação Estado Como o mundo evolui? O que minhas ações fazem?

25 Agentes Inteligentes25 Sensores Agentes Orientados a Objetivos Atuadores Como é o mundo agora? Que ação deve ser executada? Objetivos Estado Como o mundo evolui? O que minhas ações fazem? Como ele será se for executada a ação A?

26 Agentes Inteligentes26 Agentes Orientados a Utilidade Sensores Atuadores Como é o mundo agora? Que ação deve ser executada? Utilidade Estado Como o mundo evolui? O que minhas ações fazem? Como ele será se for executada a ação A? Quanto mais feliz serei eu?

27 Agentes Inteligentes27 Agentes que Aprendem Sensores Atuadores Crítica Aprendizado Gerador de Problemas Graduação do Desempenho Padrões de Desempenho

28 Agentes Inteligentes28 Conclusão

29 Agentes Inteligentes29 Agentes Inteligentes Constituem um paradigma especialmente adequado para a modelagem de sistemas de IA, A racionalidade dos agentes é seu principal atributo e corresponde ao seu componente inteligente, Apresentam-se em diferentes graus de complexidade e sempre são capazes de aprender.

30 Agentes Inteligentes30 Agentes Inteligentes Módulo Dois