Inteligência Artificial Universidade Católica de Pelotas Centro Politécnico Bacharelado em Ciência da Computação Inteligência Artificial Este slide deverá ficar aberto até iniciar a apresentação. Ao final de cada slide haverá sempre um fechamento feito pelo Instrutor. Luiz Antônio Moro Palazzo março de 2010

Introdução e Conceitos Básicos 1 Este slide deverá ficar aberto até iniciar a apresentação. Ao final de cada slide haverá sempre um fechamento feito pelo Instrutor. Módulo Um

Roteiro e Objetivos

Roteiro Objetivos do Módulo O que é Inteligência Artificial? Fundamentos Origem e Evolução Tecnologias O Estado da Arte

Objetivos Situar a IA como ciência Estudar suas diferentes abordagens Relatar o desenvolvimento da IA ao longo do tempo Estabelecer o estado da arte na pesquisa e tecnologias da IA

O que é IA ?

Noção 1 Rich & Knight (1994) “IA é a área da Ciência da Computação orientada ao entendimento, construção e validação de sistemas inteligentes, isto é, que exibem, de alguma forma, características associadas ao que chamamos inteligência”. Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Noção 2 Russell & Norvig (1995) Sistemas que pensam como humanos Sistemas que agem como humanos Sistemas que pensam racionalmente Sistemas que agem racionalmente Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Sistemas de IA IA Humano Racional 1 3 Pensar 2 4 Agir

Pensar como Humano A abordagem da Modelagem Cognitiva Como os seres humanos pensam? A Ciência Cognitiva é hoje uma área paralela, que inspira a IA e é inspirada por ela. Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Agir como Humano A abordagem do Teste de Turing Antecipou todas as grandes questões da IA: Processamento da Linguagem Natural Representação de Conhecimento Automação do Raciocínio Aprendizado de Máquina Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

O Teste de Turing Computing Machinery and Intelligence (1950): “Podem as máquinas pensar?” O Jogo da Imitação. Não é reprodutível ou construtível e é de difícil análise matemática. ?

Pensar Racionalmente A abordagem das Leis do Pensamento. Origem: os silogismos de Aristóteles. Tradição Logicista: “A lógica pode solucionar qualquer problema solúvel”. Conexão direta da matemática e da filosofia com a IA moderna. Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Agir Racionalmente A abordagem do Agente Racional Comportamento racional: fazer a coisa certa. Abrange todas as abordagens anteriores É a abordagem proposta por Russell e Norvig (2003). Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Fundamentos, Origem e Evolução da IA

Áreas relacionadas com a IA Computação Filosofia Psicologia Sociologia Comunicação Educação Biologia Engenharia ... ? psicologia ? IA lógica Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”. ? redes ?

Pré-história da IA Filosofia (428 a.C.) Matemática (800) Economia (1776) Neurociência (1861) Psicologia (1879) Engenharia da Computação (1940) Cibernética e a Teoria do Controle (1948) Lingüística (1957) Complexidade, Caos e Auto-organização (1980) Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Marcos no Desenvolvimento da IA Quando O quê Quem 1943 Neurônio artificial McCulloch & Pitts 1950 Teste de Turing Alan Turing 1955 The Dartmouth Meeting McCarthy, Minsky ... 1965 Algoritmo de dedução Robinson 1988 Redes neurais competitivas Holland 1995 Agentes inteligentes Diversos 2000 Computação quântica Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Sistemas Inteligentes

Engenharia de Sistemas Inteligentes Aprendizado Representação Interfaces Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”. Raciocínio

Classificação dos Sistemas Inteligentes Sistemas Simbólicos O conhecimento é representado por sistemas de símbolos e separado da máquina de inferência Sistemas Sub-simbólicos Representam o conhecimento na própria estrutura, integrado ao mecanismo de raciocínio Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Sistemas Simbólicos Prova de Teoremas Sistemas Especialistas Programação em Lógica Redes Semânticas Sistemas de Frames Sistemas de Agentes Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Sistemas Sub-simbólicos Redes Neurais Algoritmos Genéticos Autômatos Celulares Sistemas Complexos Adaptativos Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Tecnologias da IA

Sistemas Simbólicos

Sistemas Especialistas Geralmente baseados em regras, Possuem conhecimento intensivo do domínio da aplicação, Construídos por especialistas humanos, Podem empregar aprendizado automático, Têm dificuldade em lidar com conhecimento de senso comum, Orientados à reutilização do conhecimento. Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Arquitetura de um SE consulta resposta Usuário Interface ( shell ) ask tell Máquina Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”. de Inferência deliever request Base de Conhecimento

Aplicações de SE Diagnóstico, Suporte on-line, Controle de processos, Controladores de vôo, Identificação de padrões difusos, Medicina Digital, Aconselhamento jurídico...

Redes Semânticas Indexam as declarações pelas entidades que descrevem, Facilitam a descrição de propriedades de relações, Originaram os conceitos da programação orientada a objetos, Facilitam a visualização direta dos conceitos e dos relacionamentos entre eles. Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Uma Rede Semântica pessoa motor instância_de roda tem_idade 28 Maria parte_de parte_de tem_dono carroceria estacionado instância_de parte_de Av. 5 carro1 automóvel Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”. tem_cor é_um tem_km zero branco veículo

Aplicações de Redes Semânticas Modelagem de conhecimento, Mapas Conceituais, Processamento da linguagem natural, Raciocínio por abstração, Programação orientada a objetos, Ontologias. Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Agentes Inteligentes Jennings (1995) “Um agente inteligente é uma peça de software que executa uma determinada tarefa empregando informação extraída de seu ambiente para agir de forma adequada no sentido de completar sua tarefa de modo bem sucedido. O agente deve ser capaz de adaptar-se dinamicamente às modificações ocorridas no ambiente”. Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Propriedades dos Agentes Inteligentes Autonomia Habilidade Social Reatividade Iniciativa Continuidade temporal Orientação a objetivos Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Aplicações de Agentes Inteligentes Correio eletrônico, Acesso e gerenciamento móveis, Gerenciamento de sistemas e redes, Acesso e gerenciamento da informação, Gerenciamento administrativo, Comércio eletrônico, Interfaces inteligentes, ... Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Um Agente de Informações Modelos de Usuários e Grupos DBMS Spider WAIS Agente de Informações URL Search Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”. Cache Local WEB Google Altavista WebCrawler

Sistemas Sub-simbólicos

Redes Neurais Paralelismo massivo, Adaptabilidade, Tolerância a falhas, Computação e representação distribuídas, Capacidade de aprender, Capacidade de generalizar, Processamento de informação contextual, Baixo consumo de energia. Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Von Neumann x Redes Neurais Processador Complexo Alta velocidade Simples Baixa velocidade Memória Separada do processador Integrada ao processador Computação Centralizada Sequencial Distribuida Paralela Robustez Pouca Robustas Especialidades Operações numéricas e simbólicas Percepção / Otimização Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

O Modelo McCulloch-Pitts x 1 w 1  x 2 h ... w 2 y Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”. u w x n n

Arquiteturas de Redes Neurais Redes de Alimentação Redes Recorrentes para Frente Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”. Perceptron Perceptron Redes Redes Mapas de Redes de Modelos de uma só de camadas funcionais Competitivas Kohonen Hopfield ART camada múltiplas base radial

Algoritmos Genéticos Uma população de indivíduos evolui ao longo de uma seqüência de gerações buscando atingir um ponto ótimo coletivo, Com base em uma função de adequação, os indivíduos mais qualificados são selecionados para reprodução, Dois operadores de recombinação genética são empregados no processo: cruzamento e mutação. Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

O Algoritmo Genético Canônico

Aplicação de AG

Auto-organização Um sistema auto-organizável modifica sua estrutura em função de sua experiência e seu relacionamento com o meio-ambiente, Modelos conexionistas em geral possuem a propriedade da auto-organização, A auto organização ocorre em função da dinâmica do sistema, rumo a uma configuração otimizada para o fim proposto. Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

De onde vem a ordem? Mapa das flutuações de densidade no universo primitivo, trezentos mil anos após o Big Bang, antes da formação das estrelas e galáxias. Fonte: NASA/COBE Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

Auto-organização em Redes Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia. A dica para mudar de slide é “a seguir então...”.

O Estado da Arte

Marque o que pode ser feito hoje: Dirigir numa estrada em curva na serra Dirigir no centro do Cairo Comprar o rancho semanal na Web Descobrir e provar um novo teorema Traduzir inglês-português em tempo real Comandar uma cirurgia complexa ... ou todas as alternativas acima?

Em conclusão A Inteligência Artificial subdividiu-se em várias disciplinas, cada uma das quais constitui hoje um novo campo em si própria. Tecnologias de IA tendem cada vez mais a ser incorporadas a sistemas convencionais, tais como SI, SGBD, ferramentas CASE, etc. Com o amadurecimento tecnológico das diversas áreas, novas aplicações se tornam viáveis e passam a ser consideradas. Abrir o slide. Após 5 segundos o instrutor entra em PIP. Ao final do slide abrir para o Instrutor em tela cheia.

Inteligência Artificial Universidade Católica de Pelotas Centro Politécnico Bacharelado em Ciência da Computação Inteligência Artificial Luiz Antônio Moro Palazzo março de 2010