Inteligência Artificial

Apresentação em tema: "Inteligência Artificial"— Transcrição da apresentação:

1 Inteligência Artificial
Unidade - 1

2 Conteúdo Inteligência Computacional, Introdução I.A,
Inspiração Biológicas, Cibernética.

3 Inteligência Computacional
“Técnicas e sistemas computacionais que imitam aspectos humanos, tais como: percepção, raciocínio, aprendizado, evolução e adaptação”.

4 Introdução Termo cunhado em um workshop no Dartmouth College no verão de 1956 por John McCarthy para o estudo da inteligência.

5 História Década 40: Cibernética (Norbert Wiener);
Década 50: Estratégias de Busca (Shannon, Turing) 1956: Dartmouth Projeto de Inteligência Artificial; Década 60:Lisp, Robótica, Visão, Sistemas Especialistas, Evolução, Fuzzy; Década 70: Representação do Conhecimento.

6 História Década 80: Aprendizagem, Rede Neurais, Indústria da IA;
Década 90: Inteligência Computacional, Agentes, Semiótica, Computação com Emoção.

7 História Ciclos de altos e baixos, principalmente devido a promessas não cumpridas em função dos resultados obtidos. Fracassos levaram a uma visão mais realista e madura, permitindo um ressurgimento a partir década 80.

8 Objetivo I.A Desenvolver sistemas para realizar tarefas que, no momento são melhor realizadas por seres humanos que por máquinas, ou não possuem solução algorítmica viável pela computação convencional. problemas que não possuem uma solução algorítmica IA problemas solúveis por seres humanos

9 I.A é Sistemas que pensam como humanos;
Sistemas que atuam como humanos; Sistemas que pensam racionalmente; Sistemas que atuam racionalmente;

10 Sistemas que pensam como os humanos
“A automação de atividades que associamos com o pensamento humano, atividades como tomada de decisão, resolução de problemas, aprendizado...”(Bellman, 1978).

11 Sistemas que atuam como humanos
“O estudo de como fazer os computadores fazer coisas nas quais, no momento, as pessoas são melhores” (Rich e Knight, 1991)

12 Sistemas que atuam racionalmente
“Um campo de estudo que tenta explicar e emular comportamento inteligente em termos de processo computacionais” (Schalkoff, 1990).

13 Paradigmas de raciocínio
Simbólico: metáfora lingüística ex. sistemas de produção, agentes,... Conexionista: metáfora cerebral ex. redes neurais Evolucionista: metáfora da natureza ex. algoritmos genéticos, vida artificial, Estatístico/Probabilístico Ex. sistemas difusos.

14 Estrutura Robótica Sistemas Especialistas Programação Automática
Visão/ Reconhecimento de Imagens Sistemas Especialistas IA Processamento de Linguagem Natural Programação Automática Estratégia de Busca Repres. de Conhecimento Lógica Computação Simbólica Aprendizagem Robótica Solução de Problemas Sistemas de Sensoriamento

15 Interação com outras disciplinas
Matemática Sociologia Filosofia IA Lingüística Psicologia Neuro-fisiologia Computação Genética

16 Aplicações Matemática: demonstração de teoremas, resolução simbólica de equações, geometria, etc. Pesquisa operacional: otimização e busca heurística em geral, Jogos: xadrez, damas, etc. Processamento de linguagem natural: tradução automática, verificadores ortográficos e sintáticos, interfaces para BDs, etc.

17 Aplicações Sistemas tutores: modelagem do aluno,
escolha de estratégias pedagógicas, etc. Percepção: visão, tato, audição, olfato, paladar... Robótica (software e hardware): manipulação, navegação, monitoramento, etc.

18 Aplicações Energia; Finanças; Telecomunicações; Medicina;
Meio-Ambiente; Indústria; Comércio; etc.

19 Aplicações (exemplo) Souza Cruz
Fluxo de Caixa Inteligente (Algoritmos Genéticos). Eletrobrás Previsão do Consumo Mensal de Energia (Redes Neurais). Embratel Classificação de Clientes,(Redes Neurais, Algoritmos Genéticos).

20 Aplicações (exemplo) PUC-Rio Cia Vale do Rio Doce Petrobras / Cenpes
Alocação de Salas de Aula (Algoritmos Genéticos). Cia Vale do Rio Doce Planejamento de Embarque de Minério (Algoritmos Genéticos) Petrobras / Cenpes Análise Econômica sob Incerteza (Algoritmos Genéticos). Inferência de propriedades dos derivados de Petróleo(Redes Neurais)

21 Cibernética - História
De uma maneira geral reconhece-se que o aparecimento científico data de 1948, quando o matemático americano Norbert Wiener publicou o seu trabalho «Cibernética ou regulação e Comunicação no animal e na máquina».

22 Cibernética A Inteligência Artificial teoriza e a cibernética encontra formas de materializar e de aplicar esses modelos teóricos.

23 Cibernética Objetivo aperfeiçoar a percepção visual e o controle motor dos robôs e de encontrar linguagens de programação que permitam uma melhor comunicação homem-máquina, máquina-máquina e máquina-homem.

24 Inspiração Biológicas
Rede Neurais(Neurociência Computacional); Modelos de unidades inspiradas nos neurônios biológicos com alto grau de interconexão e processamento paralelo; Resolver problemas de reconhecimento e classificação de padrões. nADER

25 Inspiração Biológicas
Algoritmos Genéticos Os algoritmos genéticos aplicam a mecânica da genética e seleção natural à pesquisa usada para encontrar os melhores conjuntos de parâmetros que descrevem uma função de previsão.

26 Problemas genéricos da IA
Representação de conhecimento (RC) Aquisição de conhecimento e Aprendizagem (ACA) Busca heurística e resolução de problemas (BH) Tratamento de incerteza (TI) Reconhecimento de padrões (RP)

27 Computação Convencional X Computação em IA
informar ao computador como resolver um problema, baseada em algoritmos. Computação em IA é dado ao computador conhecimento sobre um determinado domínio + capacidade de inferência, o programa determina o procedimento específico para atingir a solução.

28 IA no Brasil Fracamente representada nas graduações em computação
no máximo, 1 disciplina obrigatória, no melhor dos casos, depois do sexto período, Ementa restrita e desatualizada. Economicamente ainda incipiente por falta de demanda ou de profissionais bem formados. Visão “destorcida e incompleta” do que é IA No exterior é o contrário, mercado fatura alto.