1 Agentes Inteligentes Alex F. V. Machado. 2 Um programa de IA pode ser visto como um Agente Racional Plano da aula O que é um Agente Racional (inteligente)?

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
Inteligência Artificial
Advertisements

IA Importância da IA em jogos Aplicações.
Inteligência Artificial
Renata S.S. Guizzardi Inteligência Artificial – 2007/02
Os Sistemas Multi-agente Viviane Torres da Silva
Inteligência + Artificial
Inteligência Artificial I
Inteligência Artificial Prof.a Ryan Ribeiro de Azevedo
Agentes Inteligentes Agentes Inteligentes.
Agentes Inteligentes.
Inteligência Artificial Alex F. V. Machado. Tecnologia de Processamento da Informação que envolve processos de raciocínio, aprendizado e percepção. Winston.
Agentes Inteligentes Alex F. V. Machado.
Agentes Inteligentes Alex F. V. Machado.
Resolução de problemas
Arquitetura de Sistemas Operacionais Francis Berenger Machado
Inteligência Artificial
Inteligência Artificial
Os Sistemas Multi-agente Viviane Torres da Silva
Agentes Inteligentes. IA 13/10/102 Principais pontos abordados Modelos de: Agentes Ambientes E o relacionamento entre eles Um agente se comporta melhor.
Agentes Inteligentes Introdução.
IA em jogos modelagem de comportamento de personagens
Agentes Baseados em Conhecimento
Busca Online Alexandra Barros Geber Ramalho. Busca Offine x Busca Online Busca Offline (ou planejamento clássico) –Computa a solução (do estado inicial.
Swarm Intelligence (Inteligência Coletiva)
COORDENAÇÃO DE AGENTES
Otimização por Colônias de Formigas – ACO (Ant Colony Optimization)
Algoritmo das formigas
Inteligência Artificial Luiz Antônio Moro Palazzo Março de 2010 Luiz Antônio Moro Palazzo Março de 2010.
Arquitetura de Computadores
Sistemas Multiagentes
SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Inteligência Artificial 2011/01
INF 1771 – Inteligência Artificial
INF 1771 – Inteligência Artificial
CIn- UFPE 1 Problema: Auxílio á Compras na Web. CIn- UFPE 2 Problema: Automatização de sistemas de potência objetos: rios, barragens, turbinas, transformadores,
Maria Tereza Nagel Junho 2004 Grids de Agentes Processadores para Gerência de Redes de Computadores e Telecomunicações Orientador: Prof. Dr. Carlos Becker.
Introdução aos Sistemas Multiagentes
Monitoria de Introdução à Computação
Capítulo 2 – Russell & Norvig
Otimização por Colônia de Formigas Ant Colony Optimization
Arquitetura de Sistemas Operacionais – Machado/Maia 13/1 Arquitetura de Sistemas Operacionais Francis Berenger Machado Luiz Paulo Maia Capítulo 13 Sistemas.
Sistemas Inteligentes
INF 1771 – Inteligência Artificial
Agentes Patricia Tedesco.
Agentes Patricia Tedesco 1. 2 O que é um Agente? Qualquer entidade (humana ou artificial) que: está imersa ou situada em um ambiente (físico, virtual/simulado)
Plano de Aula Arquiteturas de Agentes Baseados Em Lógica Reativas BDI
Agentes Patricia Tedesco.
CAPÍTULO 2 - CONJUNTOS.
Memória virtual Professor Esp. Diego André Sant’Ana
Agentes Cognitivos Autônomos
Marcilio Souto DIMAp/UFRN
Marcílio C. P. de Souto DIMAp/UFRN
Disciplina: Inteligência Artificial
BOTs Multiplayer Thiago Jamir e Silva – 20/07/2007.
Agentes Inteligentes, PEAS, Ambientes e Tarefas
1 © Copyright 2014 EMC Corporation. Todos os direitos reservados. Armazenamento Definido por software Convergência. Escalabilidade.Desempenho.Elasticidade.
Experimento... Wumpus Ambientes Arquiteturas
Aula 1 – Introdução a Redes de Computadores
Agenda Agentes que Respondem por Estímulo Agentes Inteligentes.
Sistemas Inteligentes
PUCC 1 Tópicos em Sistemas Inteligentes. PUCC 2 Agenda - Aula 03 Buscas Agentes que Planejam.
Inteligência Artificial I
SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Inteligência Artificial 2010/01 UNIPAC - FACAE Faculdade de Ciências Administrativas e Exatas Araguari - MG.
1 Agentes Inteligentes Flávia Barros Patrícia Tedesco.
CIn- UFPE Agntes Autônomos e os Perfis da Graduação a/grade_curricular_reforma.html.
Sistemas Multiagentes
Desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento Conceitos Iniciais.
Sistemas Inteligentes Aula: Agentes Inteligentes Flávia Barros & Patricia Tedesco 1.
Introdução a Sistemas Multi-Agentes Viviane Torres da Silva
Inteligência Artificial
Introdução à inteligência artificial
Transcrição da apresentação:

1 Agentes Inteligentes Alex F. V. Machado

2 Um programa de IA pode ser visto como um Agente Racional Plano da aula O que é um Agente Racional (inteligente)? Qual sua utilidade em IA? Ambientes e arquiteturas Aplicações Estado atual do conceito de agente

sensores Agente atuadores a m b i e n t e Raciocinador modelo do ambiente O que é um agente Agente é qualquer entidade que: percebe seu ambiente através de sensores (ex. câmeras, microfone, teclado, finger...) age sobre ele através de atuadores (ex. vídeo, auto-falante, impressora, braços, ftp,...) Mapeamento: seqüência de percepções => ação

Agente de Polícia de Trânsito Ambiente Agente raciocínio Conhecimento: - leis - comportamento dos indivíduos,... Objetivo: - fazer com que as leis sejam respeitadas Ações: - multar - apitar - parar,... execuçãopercepção

5 Agentes Inteligentes Arquiteturas Agente tabela Agente reativo simples Agente baseado em utilidade Agente com aprendizagem autonomia complexidade

ambiente sensores atuadores Tabela percepçõesações.. Agente Agente Tabela Limitações Mesmo Problemas simples -> tabelas muito grandes ex. xadrez 30^100 Nem sempre é possível, por ignorância ou questão de tempo, construir a tabela Não há autonomia nem flexibilidade Este agente só tem fins didáticos!!! Não vale nem a pena pensar nele Ambientes acessível, determinístico, episódico, estático, discreto e minúsculo!

Agente sensores atuadores Qual a aparência atual do mundo? Que ação devo executar agora? Regras condição-ação a m b i e n t e Agente Reativo Simples Vantagens e desvantagens Regras condição-ação: representação inteligível, modular e eficiente ex. Se velocidade > 60 então multar Não pode armazenar uma seqüência de percepções, pouca autonomia Ambientes: Reflexo imprescindível em ambientes dinâmicos Acessível, episódico, pequeno

Agente Baseado em Utilidade Ambiente: sem restrição Desvantagem: não tem adaptabilidade Ex. motorista recifence ambiente sensores atuadores Agente Qual a aparência atual do mundo? Que ação devo executar agora? Função de Utilidade qual é o impacto de minhas ações como o mundo evolui Este novo mundo é melhor? Qual será a aparência se for executada a ação A? estado: como o mundo era antes

9 Inteligência Coletiva Porque pensar a inteligência/racionalidade como propriedade de um único indivíduo? Não existe inteligência... Em um time de futebol? Em um formigueiro? Em uma empresa (ex. correios)? Na sociedade? Solução: IA Distribuída Agentes simples que juntos resolvem problemas complexos tendo ou não consciência do objetivo global Proposta por Marvin Minsky e em franca expansão... o próprio ambiente pode ser modelado como um agente

10 IA Distribuída: dois tipos de sistemas Resolução distribuída de problemas consciência do objetivo global e divisão clara de tarefas Exemplos: Robótica clássica, Busca na Web, Gerência de sistemas distribuídos,... Sistemas Multi-agentes não consciência do objetivo global e nem divisão clara de tarefas Exemplos: n-puzzle, futebol de robôs, balanceamento de carga, robótica,...

11 Exemplos de Sistemas Multi-Agentes Ant Colony (Colônia de Formigas) Termite Behaviour (Comportamento de Cupins)

12 Termite Behaviour

13 Termite Behaviour Ambiente: - Espaço em preto: área vazia - Pontos amarelos: madeira - Pontos vermelhos: cupins Objetivo: - Criar pilhas de madeira Comportamentos dos cupins: - Se não estiver carregando nada: Anda aleatoriamente até achar uma madeira e a carrega - Se estiver carregando madeira: anda aleatoriamente, no espaço vazio, deixando a madeira em um espaço vazio.

14 Termite Behaviour Aplicação: Sistemas de roteamento de redes de computadores Problemas de Clusterização / Classificação de Dados (Ex. construção de grupos homogêneos de municípios de acordo com alguma variável sócio-econômica)

15 Ant Colony

16 Ant Colony Objetivo: - Achar comida e trazer para a toca no menor caminho Comportamento das formigas: - Andam em caminhos aleatórios e deixam um rastro de feromônio (rastro) por um determinado espaço de tempo. - Tendem a andar em caminhos cujo o rastro de ferômonio seja mais forte.

17 Ant Colony Aplicação: - Sistemas de roteamento de redes de computadores -Transporte urbano e logística - Modelagem de Proteínas (Bioinformática)