Inteligência Artificial Luiz Marcos Gonçalves Departamento de Engenharia de Computação e Automação UFRN.

Apresentação em tema: "Inteligência Artificial Luiz Marcos Gonçalves Departamento de Engenharia de Computação e Automação UFRN."— Transcrição da apresentação:

1 Inteligência Artificial Luiz Marcos Gonçalves Departamento de Engenharia de Computação e Automação UFRN

2 O que é IA?

3 Como classificamos pesquisa como IA?

4 What is AI?

5 Por que estudar IA? Ferramentas de busca Trabalho Ciência Medicina/ Diagnose UtensíliosQue mais?

6 Técnicas para IA n Aprendizado n Sistemas baseados em regras (Rule-Based) n Busca n Planejamento n Áreas baseadas em habilidade n Robótica n Agentes

7 Aprendizado n Explanação –Descoberta (discovery) –Mineração de dados (Data Mining) n Sem explanação –Redes Neurais –Case Based Reasoning

8 Aprendizado: Explanação n Casos para regras

9 Aprendizado: Sem explanação n Redes neurais

10 Métodos para IA n Aprendizado n Sistemas baseados em regras (Rule-Based) n Busca n Planejamento n Áreas baseadas em habilidade n Robótica n Agentes

11 Sistemas que planejam seu futuro

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13 Sistemas baseados em regras n Linguagens lógicas –Prolog, Lisp n Base de conhecimento n Engenhos ou máquinas de inferência

14 Linguagens baseadas em regras: Prolog Father(abraham, isaac).Male(isaac). Father(haran, lot).Male(lot). Father(haran, milcah).Female(milcah). Father(haran, yiscah).Female(yiscah). Son(X,Y) Father(Y,X), Male(X). Daughter(X,Y) Father(Y,X), Female(X). Son(lot, haran)?

15 Sistemas baseados em regras n KRS

16 Métodos para IA n Aprendizado n Sistemas baseados em regras (Rule-Based) n Busca n Planejamento n Áreas baseadas em habilidade n Robótica n Agentes

17 Busca n Toda IA é busca –Teoria de jogos –Espaços de problemas n Todo problema é uma árvore virtual de todas as soluções possíveis (com sucesso ou sem sucesso). n O truque é encontrar uma estratégia de busca eficiente.

18 Busca: Teoria de Jogos 9!+1 = 362,880

19 Métodos para IA n Aprendizado n Sistemas baseados em regras (Rule-Based) n Busca n Planejamento n Áreas baseadas em habilidade n Robótica n Agentes

20 Approaches to AI n Aprendizado n Sistemas baseados em regras (Rule-Based) n Busca n Planejamento n Áreas baseadas em habilidade n Robótica n Agentes

21 Áreas baseadas em habilidades (ou comportamentos) n Visão Computacional n Reconhecimento de linguagem natural n Geração de linguagem natural n Reconhecimento de fala n Geração de fala n Robótica

22 Linguagem natural: tradução The flesh is weak, but the spirit is strong Tradus para russo Traduz de volta ao Ingles The food was lousy, but the vodka was great!

23 Reconhecendo linguagem natural

24 Tom believes Mary wants to marry a sailor.

25 Ling. Natural: Resp. Questões http://www.ai.mit.edu/projects/infolab/http://aimovie.warnerbros.com

26 Approaches to AI n Aprendizado n Sistemas baseados em regras (Rule-Based) n Busca n Planejamento n Áreas baseadas em habilidade n Robótica n Agentes

27 Honda Humanoid Robot Caminhar Girar Subir escadas http://world.honda.com/robot/

28 Cachorrinho da Sony (AIBO) http://www.aibo.com

29 Robot Teams USC robotics Lab

30 Approaches to AI n Aprendizado n Sistemas baseados em regras (Rule-Based) n Busca n Planejamento n Áreas baseadas em habilidade n Robótica n Agentes

31 Agentes Agentes que pensam logicamente, baseados em conhecimentos. Lógica e representação. Lógica Proposicional (boleana). Inferencia em lógica proposicional. Sintaxe, semantica. Towards intelligent agents wumpus world

32 Inteligência O Teste de Turing n O artigo de Alan Turing em 1950 na Computing Machinery and Intelligence discute condições para considerar uma maquina inteligente –Can machines think? Can machines behave intelligently? –O teste de Turing test (Jogo de Imitação): Definição operacional de inteligência. n Teste Turing: Homem fala com computador via um teletipo. Se o homem não consegue descobrir se conversa com um computador ou com outro homem, ele passa no teste.

33 Teste de Turing

34 Requerimentos do Teste de Turing –Processamento de linguagem natural –Representação do conhecimento –Reasoning (pensamento) automatizado –Aprendizado de máquina n Adicione Visão e Robótica para ter o teste de turing total (generalizado). Existem problemas/limitações ao teste de Turing?

35 Problemas com o teste de turing n Problema 1: O teste de turing não é reproduzível, construtivo nem susceptivel de análise matemática n Problema 2: O que dizer sobre interações físicas do interrogador com o ambiente? n Teste de turing total: requer interação física e necessita de percepção e atuação (robôs). n Ver o homem bicentenário...

36 Quais tarefas requerem IA? n AI is the science and engineering of making intelligent machines which can perform tasks that require intelligence when performed by humans … n Que tarefas requerem IA???

37 O que um computador precisa para passar no teste de Turing? n Processamento de Linguagem Natural: para se comunicar com o examinador. n Representação de conhecimento: para armazenar e recuperar informação provida antes e durante a interrogação. n Reasoning automatizado: para usar a informação armazenada para responder questões e desenhar novas conclusões. n Aprendizado de máquina: para se adaptar a novas circunstâncias e para detectar e extrapolar padrões.

38 O que um computador precisa para passar no teste de Turing? n Visão (para o Teste de Turing total): para reconhecer as ações do examinador e vários objetos apresentados por ele. n Controle motor (Teste total): para agir sobre os objetos requesitados. n Outros sentidos (teste total): tais como audição, cheiro, toque, etc.

39 Pensamento humano: Ciência Cognitiva n 1960 Revolução Cognitiva: psicilogia do processamento de informação substituiu o comportamentalismo n Ciência cognitiva trouxe junto teorias e evidências experimentais para modelar atividades internas do cérebro –A que nível de abstração? Knowledge or Circuits? –Como validar modelos? < Predicção e comportamento de teste de cobaias humanas (top-down) < Identificação direta dados neurofisiológicos (bottom-up) < Construindo modelos simulados em computadores ou máquinas e reprodução dos resultados

40 Pensando racionalmente: Leis do pensamento n Aristoteles (~ 450 B.C.) tentou codificar o right thinking n O que são processos de pensamento ou argumentos corretos? n Exemplo: Sócrates é um homem; todo homem é imortal; então Sócrates é mortal n Várias escolas gregas desenvolveram várias formas de lógica: n notação mais regras de derivação para pensamentos.

41 Pensando racionalmente: Leis do pensamento n Problemas: 1)Incerteza: nem todos os fatos são certos (i.é., o vôo poderia se atrasar). 2)Limitação de recursois: há uma diferençca entre resolver um problema a princípio e resolve-lo na prática sob várias limitações de recursos tais como tempo, computação (cálculos), precisão, etc. Por exemplo: como comprar um carro?

42 Agindo racionalmente: Agente Racional n Comportamento racional: fazer a coisa certa: –espera-se que o retorno seja maximizado n Provê a visão mais geral de IA porque inclui: –Inferência correta (leis do pensamento) –Gerenciamento de incertezas –Consideração de limitações dos recursos (e.g., reflexo vs. deliberação) –Habilidades cognitivas (NLP, AR, representação do conhecimento, ML, etc.) n Vantagens: 1)Mais geral 2)O seu objetivo de racionalidade é bem definido

43 Como atingir IA? n Como se faz pesquisa em IA? n Pesquisador de IA tem ambos os lados (teorético e experimental). O lado experimental tem dois aspectos (básico e aplicado). n Há duas principais linhas de pesquisa em IA: –Uma é biológica, baseada na idéia de que, uma vez que homens são inteligentes, IA deve estudar homens e imitar sua psicologia e fisiologia. –A outra é fenomenal, baseada em estudar e formalizar fatos de sentido comum sobre o mundo e os problemas que ele apresenta para atingir objetivos diversos.

44 Como atingir IA? n The two approaches interact to some extent, and both should eventually succeed. It is a race, but both racers seem to be walking. [John McCarthy]

45 Ramificações da IA n IA lógica n Busca n Processamento de linguagem natural n Reconhecimento de padrões n Representação do conhecimento n Inferência: a partir de alguns fatos, outros podem ser inferidos n Pensamento (reasoning) automatizado n Aprendendo de experiências n Planejar para gerar uma estratégia para atingir algum objetovo (política).

46 Ramificações da IA n Epistemologia: este é um estudo dos tipos de conhecimento necessários para revolver problemas no mundo n Ontologia: é o estudo dos tipos de coisas que existem. Em IA, os programas e sentenças tratam vários tipos de objetos e estudamos o que estas coisas são e quais as propriedades básicas n Programação Genética n Emoções??? n …

47 Pré-história da IA

48 História da IA

49 AI State of the art n Será que as tarefas seguintes, de máquinas, foram atingidos por IA? –Jogador de xadrez de classe mundial –Jogador de tenis de mesa (robô) –Carro que dirige sozinho cruzando países –Resolução de problemas matemáticos –Descoberta e prova de teorias matemáticas –Se engajar numa conversa com sentido –Entender linguagem falada –Observar e entender emoções humanas –Expressar emoções –…

50 Quais tarefas podem ser feitas hoje? n Play a decent game of table tennis n Drive along curving mountain road n Drive in the center of Cairo n Play a decent game of bridge n Discover/prove a new math theorem n Write an intentionally funny story n Give competent legal advice in a specialized area of law n Translate spoken English into spoken Swedish in real time

51 IA Fraca e IA Forte n IA Fraca (Weak AI): –Máquinas podem ser feitas para agir como elas se fossem inteligentes. n IA Forte (Strong AI): –Máquinas que agem inteligentemente tem mentes reais e conscientes.

52 O que é Inteligência? n A Sala Chinesa (Chinese Room)

53 O que é Inteligência? n A Sala Chinesa

54 O que é Inteligencia? n Trocando o cérebro

55 O quão longe estamos? n Nossos melhores sistemas possuem a inteligência de um sapo (Sapo não Fala). n Pensem em quantos sapos despendem toda a sua inteligência controlando uma planta nuclear ? É para chorar, nao para rir.