Agentes Inteligentes Geber Ramalho Jacques Robin CIn-UFPE

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...

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

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

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?

 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

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

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

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?

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?

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

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

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?

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)?

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 

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

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

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

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

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

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

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

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

Sistema Multi-Agente x Sistema Distribuído

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

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

O que é um agente? Outras propriedades freqüentemente associadas  Autonomia de raciocínio:  Requer IA, máquina de inferência e base de conhecimento  Chave para: sistemas especialistas embutidos, controle, robótica, jogos, agentes na internet...  Adaptabilidade:  Requer IA, aprendizagem de máquina  Chave para: agentes na internet, interfaces amigáveis...  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,...

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

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

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

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

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

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

Robô Multi-Humano: regras do jogo  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  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  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?  Braços e olhos saem da sala...  Cérebro recebe a tarefa

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 ...

Bibliografia  Capítulo 1 e começo do capítulo 2 do AIMA  Capítulos 1 e 2 do Wooldrigde 