Prof. Dr. Cairo L. Nascimento Jr. 7a SEAU, UNIVAP, 19/Outubro/2005 Demonstração de Técnicas de Inteligência Artificial Prof. Dr. Cairo L. Nascimento Jr. Divisão de Engenharia Eletrônica Instituto Tecnológico de Aeronáutica E-mail: cairo@ita.br Home Page: http://www.ele.ita.br/~cairo/
Demonstração de Técnicas de IA Motivação Por que desejamos máquinas inteligentes? Sobrevivência x Comforto, Necessidades físicas (esforço físico e mental), Necessidades emocionais (filmes Blade Runner e IA, Sony AIBO e QRIO, chatterbot ALICE http://www.alicebot.org/).
Demonstração de Técnicas de IA Entertainment Robot AIBO (http://www.aibo.com)
Demonstração de Técnicas de IA http://www.sony.net/ProductsServices/Robots/
Demonstração de Técnicas de IA Definição de Inteligência Inteligência das máquinas atuais. Estudo da Inteligência. Tipos e Medição de Inteligência: Humana, Animal, das Máquinas, Extra-terrestre (SETI@home).
Demonstração de Técnicas de IA Definição de Inteligência Comportamento Inteligente: Importante para Competição (Seleção Natural), Adaptação (mudanças no meio-ambiente), Reconhecimento de Padrões (visão, fala, diagnóstico de falhas/doenças, aplicações financeiras, detecção de fraudes), Planejamento (Modelos, Otimização) e Auxílio a Tomada de Decisões, Cooperação e Comunicação com outros indivíduos.
Demonstração de Técnicas de IA DARPA Grand Challenge 2005: Percurso: 211 Km, Prêmio: US$ 2M, 9/Out/2005
Demonstração de Técnicas de IA Exemplos de desenvolvimento de Equipamento Inteligente no ITA:
Demonstração de Técnicas de IA Exemplos de desenvolvimento de Equipamento Inteligente no ITA: Barco Autonômo
Demonstração de Técnicas de IA Exemplos de desenvolvimento de Equipamento Inteligente no ITA: Romeo I e Romeo II: http://www.ele.ita.br/romeo/
Demonstração de Técnicas de IA Exemplos de desenvolvimento de Equipamento Inteligente no ITA Romeo 3, http://www.ele.ita.br/romeo/
Demonstração de Técnicas de IA Algoritmo A-estrela
Demonstração de Técnicas de IA Algoritmo Minimax
Demonstração de Técnicas de IA Diferentes formas de representação. Exs.: Modelo paramétrico (função de transferência para sistemas LIT), Modelo baseado em regras (fuzzy expert systems), Modelo neural, fuzzy-neural. Aquisição de modelos dinâmicos a partir de dados reais. Diferentes níveis de supervisão: Muito forte, forte, fraca, muito fraca.
Demonstração de Técnicas de IA Supervisão Muito Forte: o supervisor insere os parâmetros (ou as regras) no modelo. Supervisão Forte: o supervisor fornece exemplos de entrada-saída (pares x,y). Supervisão Fraca: o supervisor classifica apenas os casos típicos. Supervisão Muito Fraca: o supervisor classifica como SUCESSO ou FALHA um conjunto de ações sucessivas.
Demonstração de Técnicas de IA Supervisão Muito Forte: Controlador Fuzzy
Demonstração de Técnicas de IA Controlador Fuzzy
Demonstração de Técnicas de IA Controlador Fuzzy
Demonstração de Técnicas de IA Supervisão Forte: Aprendizado usando pares [X,Yreal]
Demonstração de Técnicas de IA Supervisão Forte: Redes Neurais tipo feedforward Algoritmo Back-Propagation
Demonstração de Técnicas de IA Reconhecimento de Caracteres 0-9,A-F com ruído
Demonstração de Técnicas de IA Reconhecimento de Caracteres: Antes do treinamento
Demonstração de Técnicas de IA Reconhecimento de Caracteres: Após o treinamento
Demonstração de Técnicas de IA Reconhecimento de Caracteres: Teste estatístico
Demonstração de Técnicas de IA Supervisão Fraca: Redes de Kohonen
Demonstração de Técnicas de IA Reconhecimento de Caracteres: Mapa de Agrupamento após o treinamento
Demonstração de Técnicas de IA Reconhecimento de Caracteres: Teste estatístico
Demonstração de Técnicas de IA Supervisão Muito Fraca: Aprendizado por Reforço Algoritmo Bootstrap Learning “Learn by doing it”. Supervisor apenas classifica o resultado de uma série de ações em 2 categorias: SUCESSO, FRACASSO. A cada estado (x), existem N ações (u) possíveis. Para cada par (x,u) define-se P = probabilidade de sucesso. Em geral P(x,u) não é conhecido e deve ser estimado.
Demonstração de Técnicas de IA Supervisão Muito Fraca: Aprendizado por Reforço Algoritmo Bootstrap Learning Um conjunto de ações é escolhido usando o valor estimado de P. O resultado destas ações é avaliado pelo supervisor e usado para atualizar a estimativa de P(x,u).
Demonstração de Técnicas de IA Problema do Labirinto: Após o treinamento
Demonstração de Técnicas de IA Conclusões Aplicações extremamente práticas. Alguns exs.: classificação de empresas de telecomunicações, classificação de sinais eletrocardiográficos, temporarização de semafóros de tráfego urbano, otimização de sequências de montagens, previsão de preços de produtos. Grandes benefícios para a indústria nacional.
Demonstração de Técnicas de IA Conclusões Estamos aumentando o nível de inteligência das nossas máquinas (lentamente ou rapidamente?). Área altamente multi-disciplinar e desafiadora. Muitas oportunidades para pesquisa teórica e aplicada.
Demonstração de Técnicas de IA Mais alguns links interessantes: DARPA Grand Challenge http://www.grandchallenge.org/ http://www.darpa.mil/grandchallenge/ Kohonen Networks: http://www.cs.bham.ac.uk/resources/courses/SEM2A2/Web/Kohonen.htm RL: Learning a motion to move to the front http://www.fe.dis.titech.ac.jp/~gen/robot/robodemo.html Mais demos: http://www.cs.utexas.edu/users/kstanley/demos.html
Demonstração de Técnicas de IA Para mais detalhes: Livro “Inteligência Artificial em Controle e Automação”, 2000 (re-impressões em 2002 e 2004) Autores: Cairo L. Nascimento Jr. e Takashi Yoneyama (ITA) Ed. Edgard Blücher e FAPESP http://www.ele.ita.br/ia_contaut/
Demonstração de Técnicas de IA Muito obrigado pela sua atenção!! Cairo (cairo@ita.br)