Inteligência + Artificial O que é IA ? Inteligência + Artificial O que é inteligência? Qual a natureza do artificial? Inteligência = aprender + armazenar + utilizar (pratica o que sabe). Absorve conhecimento através de regras e produz baseado no que aprendeu. IA = um sistema inteligente que tem representação simbólica, guarda regras. CI = uma sinapse não tem semântica. A Racionalidade pesquisa aspectos de mais alta ordem. Cibernética = percepção +aprendizado + reutilizaçao Entropia = Grau de desordem no sistema para guiar o que estamos fazendo. Inércia = repouso e movimento. Indução (verifica)= consiste numa aproximação à verdade com vista a fixar as nossas crenças [beliefs] para pesquisa adicional. Se um enunciado vale pra k=n então ele vale para k n+1 Abdução (cria) = o objetivo é explorar os dados, descobrir um padrão, e sugerir uma hipótese plausível, usando categorias adequadas. Dedução (explica) = consiste na construção de uma hipótese lógica e testável com base em outras premissas plausíveis.

Filosofia e IA Propõe questionamentos importantes: Como uma conclusão pode ser válida? Qual a natureza do conhecimento? Qual a relação conhecimento e ação? Causalidade ou coincidência?

Grandes debates filosóficos IA Fraca x IA Forte (consciência) IA fraca: Existe desde o primeiro computador, porque pretende facilitar o trabalho do homem, não se preocupa com questões emocionais, psicologicas. Rebate dizendo que a execução de algoritmo não significa que houve entendimento por parte do computador. IA Forte: Ações inteligentes e existe uma consciência dela, não existe um script como na IA fraca, a consciência pode produzir algo melhor, porem consciência não se constrói se adquire (merge), não existe ainda nenhuma aplicação de IA forte dizem que a atividade mental de um cérebro humano não passa de uma seqüência de operações complexas. Quando esta complexidade puder ser reproduzida o computador poderá pensar de forma idêntica ao cérebro e qualidades mentais como pensamento, sentimento, consciência surgiram naturalmente. Computador executa ações e tem consciência delas, podendo melhorar a qualidade delas. Não existe exemplos práticos. Contra-exemplo: Se uma pessoa não entende chinês apenas seguindo um algoritmo, então um computador tbm não entende. Os computadores apenas interpretam símbolos de acordo com as regras definidas. Desta forma, gerencia símbolos não garante cognição, percepção, entendimento.  

Agentes Inteligentes É qualquer coisa que tenha: Exemplos: Percepção: sente, percebe, vislumbra o seu meio através de sensores. Ação: realize atos, age sobre o seu meio através de efetuadores. Exemplos: Seres humanos: Percepção: Olhos, ouvidos, olfato, etc. Ação: mãos, braços, pernas, etc. Robôs: Percepção: câmeras, sensores IR, etc. Ação: Braços mecânicos, motores, etc.

Agentes Inteligentes “ingredientes” de um Agente inteligente: Mecanismos de percepção Mecanismo de aprendizado Representação do conhecimento Função objetivo

Problemas Automatização de sistemas de potência Rios, barragens, turbinas... Onde haja perigo para a vida humana

Problemas Produção de histórias interativas Permitir interação com o usuário; Modelar comportamento e personalidade (ex: tamagotchi)

Problemas Observações Ininterruptas Ex.: Lombadas eletrônicas. Estas substituem a necessidade de um guarda (ser humano) de estar fiscalizando o trânsito.

Problemas x Soluções Problemas demandam soluções Soluções podem ser providas: Pelo programador do sistema Encontradas computacionalmente Soluções computacionais envolvem : Estruturas de dados e procedimentos

Intuições Gerais sobre o tema E se a solução de um problema for um ponto(s) num espaço ? E se a solução de um problema puder ser encontrada por um raciocínio?

Busca (força bruta) – O quê? Tipo de busca que enumera todas as possíveis soluções e examina-as todas; Método caro (memória/processador) Risco de explosão combinatorial =“Blind Search Methods”

Busca (força bruta) – Por quê? É possível ser melhorado: Reordenando o espaço de buscas Reduzindo o espaço de buscas Incluindo conhecimento anterior Incluindo heurísticas

Busca (força bruta) – Como? Busca em largura (“Breatdh-first”) Primeiro busca soluções eqüidistantes da “raiz” Usa filas

Busca (força bruta) – Como? Busca em profundidade (“Depth - first”) Segue “trilhas” Improdutivo para caminhos longos Usa pilhas

Busca - Heurísticas Aproximação de soluções; Não segue um percurso claro mas se baseia na intuição e nas circunstâncias a fim de gerar conhecimento novo; Usa algum tipo de função para estimar o custo da busca; Assume que função é eficiente; Foca em alguns “caminhos” em detrimento de outros.

Prática Apresente a ordem de visita dos nós da árvore da Figura 1 para cada uma das estratégias abaixo (escolha nós mais à esquerda na árvore em todos os casos): Busca em profundidade Busca em largura

Agentes solucionadores de problemas O que é um problema em I.A.? Como formulá-lo? Como buscar a solução do problema? Busca cega Busca Heurística Quais são os tipos de problemas? Quais são as aplicações?

Solução de problemas: definições Um problema em IA é definido em termos de... Um espaço de estados possíveis, incluindo: Um estado inicial Um (ou mais) estado final = objetivo Exemplo: dirigir de uma cidade “A” a uma cidade “B” Espaço de estados: todas as cidades da região Um conjunto de ações (ou operadores) que permitem passar de um estado a outro

Prática No jogo da jarra d'água, temos 2 jarras, uma com capacidade para 3 litros (A) e outra com capacidade para 4 litros (B). Inicialmente, A e B estão vazias. Podemos encher cada jarra com água de uma torneira T, podemos esvaziar qualquer jarra jogando a água fora, ou passando água de uma jarra para outra. Queremos encontrar um conjunto de operações que deixe exatamente 2 litros de água na jarra B. (Uma solução complicada: encher A com água da torneira, despejar conteúdo de A em B, encher A novamente na torneira, despejar conteúdo de A em B até B encher, jogar fora água de B, despejar conteúdo de A em B.) Formular o espaço de busca deste problema: Descrevendo o estado inicial Apresentar a condição que testa se os estados são estado final Defina os operadores e apresente descrições precisas (algorítmicas) da função de cada operador. Desenhe um grafo contendo todos os nós distintos do espaço de busca até o nível três e mostre o caminho da solução.

Medida de Desempenho na busca Desempenho de um algoritmo de busca: O algoritmo encontrou alguma solução? É uma boa solução? Custo de caminho (qualidade da solução) É uma solução computacionalmente barata? Custo da busca (tempo e memória) Custo total: Custo do caminho + custo da busca Espaço de estados grande Compromisso (conflito) entre a melhor solução e a solução mais barata

Problemas de Heurísticas Figura 1 Ilustração de mínimos locais e mínimo global

Sistemas Especialistas - Definições São sistemas que empregam o conhecimento humano para resolver problemas que requererem a presença de um especialista. São sistemas inteligentes que armazenam e processam conhecimento adquirido de especialistas em uma área de conhecimento. São sistemas de apoio à decisão que reúnem conhecimentos acerca de áreas específicas e que são capazes de simular o comportamento humano diante de situações a eles apresentadas.

Manual Entrevistas (estruturadas ou não estruturadas) Tracking methods (análise de protocolos e observação) especialista Base de conhecimento Engenheiro de documentação codificação explicitação

Ferramentas interativas Engenheiro de conhecimento Semi-automáticos Ajuda ao especialista Ajuda ao engenheiro de conhecimento (editores, documentadores, etc.) especialista Ferramentas interativas de entrevista Base de conhecimento Engenheiro de conhecimento

Automático Aprendizado de máquinas Casos e exemplos Indução automática Regras

Utilidade Capacitar não-especialistas Servir de assistente a especialistas Servir de repositório de conhecimento valioso Apoio à decisão: ajuda o "tomador de decisões" a lembrar-se de tópicos ou opções; Tomada de decisão: toma a decisão no lugar de uma pessoa (uso mais comum).