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AGENTES INTELIGENTES O que são Agentes Inteligentes? Agentes de software (softbots) ou robôs físicos Com inteligência artificial embutida Então: O que.

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2 AGENTES INTELIGENTES O que são Agentes Inteligentes? Agentes de software (softbots) ou robôs físicos Com inteligência artificial embutida Então: O que é inteligência artificial? O que são agentes de software? Resposta: guiada pelas aplicações práticas...

3 ... de amanha... MATRIX BladeRunner Blade Runner A.I.A.I.A.I.A.I.

4 ... e de hoje Agriculture, Natural Resource Management, and the Environment 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 Drama, Fiction, Poetry, Storytelling & Machine Writing Earth & Atmospheric Sciences Engineering Filtering Fraud Detection & Prevention Hazards & Disasters Information Retrieval & Extraction Knowledge Management Law Law Enforcement & Public Safety Libraries Marketing, Customer Relations & E- Commerce Marketing, Customer Relations & E- Commerce Medicine Military Music Networks - including Maintenance, Security & Intrusion Detection Networks Politics & Foreign Relations Public Health & Welfare Scientific Discovery Social Science Sports Telecommunications Transportation & Shipping Video Games, Toys. Robotic Pets & Entertainment Video Games, Toys. Robotic Pets & Entertainment Domínios de aplicações da IA na página da AAAI:

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

6 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 em da quantidade de roupa, fluxo de água, etc.? Aplicações da IA: sistemas de controle

7 Agora é Lula ! Aplicações da IA: previsão Como prever o valor do dólar (ou o clima) amanhã? Que dados são relevantes? Há comportamentos recorrentes?

8 Aplicações da IA para a própria 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 agregada quando embutida com resto da computação MIT AI Lab & CIn-UFPE MIT AI Lab

9 HAZBOT: 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?

10 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?

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

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

13 Aplicações da IA: 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?

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

15 Computadores fazem arte artistas fazem dinheiro? 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: Grandes empresas desenvolvendo e utilizando IA: IBM, HP, Sun, Microsoft, Unisys, Google, Amazon.com,... Grandes empresas utilizando IA: Wal-Mart, Abbot Labs, US Bancorp, LucasArts,... Órgãos governamentais utilizando IA: US National Security Agency Detran do Pernambuco... não usa não

16 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

17 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

18 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

19 Inteligência Artificial x Inteligência Computacional tarefas: Desenvolver sistemas que realiza tarefas: Pela qual não existe algoritmo conhecido ou prático No entanto efetuada com desempenho por humanos qualquer técnica: Usando qualquer técnica: Simbólica Lógica, Regras, Objetos Numérica Híbrida simbólica-numérica Desenvolver sistemas que realiza tarefas: Pela qual não existe algoritmo conhecido ou prático No entanto efetuada com desempenho por humanos apenas técnicas numéricas Usando apenas técnicas numéricas de IA: Redes neurais Redes Bayesianas Probabilidades e estatística Sistemas nebulosos Algoritmos genéticos Formigas Híbrida numérica-numérica

20 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

21 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.Própriocepções 3.Percepções comunicativas 1.Ações de alterações ambientais 2.Ações perceptivas 3.Ações comunicativas

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

23 Agente x Objeto Intencionalidade: objetivos próprios Encapsula objetivos próprios (mesmo que implicitamente) além de dados e métodos Autonomia de decisão Autonomia 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

24 Agente Inteligente x Softbot burro Ambiente Sensores Atuadores Objetivos Interpretação das percepções: I = f(P) Escolha das ações: A = g(I,O) Processamento Convencional IA

25 Agente Inteligente x Sistema de IA Clássica Ambiente Sensores Atuadores Objetivos Interpretação das percepções Escolha das ações IA Agente Situado Raciocínio Dados de Entrada Dados de Saída ObjetivosSistemaInteligente Não Situado IA

26 O que é um agente? Outras propriedades freqüentemente associadas Autonomia de raciocínio: Autonomia de raciocínio: Requer IA, máquina de inferência e base de conhecimento Chave para: sistemas especialistas embutidos, controle, robótica, jogos, agentes na internet... Adaptabilidade: Adaptabilidade: Requer IA, aprendizagem de máquina Chave para: agentes na internet, interfaces amigáveis... Sociabilidade: Sociabilidade: Requer IA + técnicas avançadas de sistemas distribuídos: Protocolos padrões de comunicação, cooperação, negociação Raciocínio autônomo sobre crenças e confiabilidade Arquiteturas de interação social entre agentes Chave para: simulação multi-agente, comercio eletrônico,...

27 O que é um agente? Outras propriedades freqüentemente associadas Personalidade: Personalidade: Requer IA, modelagem de atitudes e emoções Chave para: entretenimento digital, realidade virtual, interfaces amigáveis... Continuidade temporal e persistência: Continuidade temporal e persistência: Requer interface com sistema operacional e banco de dados Chave para: filtragem, monitoramento, controle,... Mobilidade: Mobilidade: Requer: Interface com rede Protocolos de segurança Suporte a código móvel Chave para: agentes de exploração da internet,...

28 Porque usar a metáfora de agentes? 3.Fornece visão unificadora das várias sub-áreas da IA 4.Ajuda a embutir a IA em sistemas computacionais tradicionais 5.Permite tratar melhor a interação com ambiente 6.Permite tratamento natural da IA distribuída 1.Livro-texto de IA mais didático e mais moderno 2.Fornece metodologias de desenvolvimento de sistemas inteligentes estendendo as de engenharia de software

29 Agentes: metodologia de desenvolvimento Decompõe problema em: percepções, ações, objetivos e ambiente (e outros agentes) Decompõe tipo de conhecimento em: Quais são as propriedades relevantes do mundo? Como o mundo evolui? Como identificar os estados desejáveis do mundo? Como interpretar suas percepções? Quais as conseqüências de suas ações no mundo? Como medir o sucesso de suas ações? Como avaliar seus próprios conhecimentos? Indica arquitetura e método de resolução de problema

30 Pergunta cautelosamente evitada até agora O que é inteligência ? Quem é mais inteligente? Seu médico ou sua empregada doméstica? Seu advogado ou sua criança de 1 ano? Kasparov ou Ronaldinho? Dica: baseia sua resposta sobre os sucessos da IA nos último 40 anos 1997: 2 x ? 2 x 1

31 Novo desafio benchmark e teste de turing para IA Competição anual associada a conferencia de IA Para sistemas multi-agente situados

32 Experimento do Robô Multi-Humano Robô simulado por 4 humanos: 1 Cérebro (1 pessoa), raciocinador 2 Braços (1 por pessoa = 2 pessoas), atuadores 1 sistema de visão (1 pessoa), sensor

33 Robô Multi-Humano: regras do jogo Braços Braços não podem ver não devem ouvir o que diz o sistema de visão tem tato pouco refinado podem responder apenas sim ou não ao cérebro seguem instruções do cérebro Sistema de visão Sistema de visão não pode fornecer informação sem ter sido claramente perguntado pelo cérebro pode distinguir diferentes objetos e estimar distâncias pode mover-se de forma a dar informações visuais a partir de diferentes ângulos Cérebro Cérebro não pode ver fala com todas as partes do robô controla os braços indicando ângulos de giro deslocamento em uma direção e distância dadas força a aplicar pode fazer perguntas aos braços e sistema de visão pode pedir para o sistema de visão se deslocar para obter outros ângulos de visão pode desenhar ambiente em uma folha de papel Voluntários? Voluntários? Braços e olhos saem da sala... Cérebro recebe a tarefa

34 Robô Multi-Humano: algumas conclusões Um modelo do mundo é imprescindível e econômico (resume todo o ocorrido) dá suporte ao raciocínio Conhecimento prévio do mundo é importante Coordenar diferentes sistemas é complicado A percepção e a execução são imperfeitas Feedback visual e de força são imprescindíveis No mundo real é mais complicado tem muito conhecimento implícito A maioria dos sistemas de visão não são móveis...


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