Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e Automação DAS 6607

Transcrição

1 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 1/49 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e Automação DAS 6607 Guilherme Bittencourt Departamento de Automação e Sistemas Universidade Federal de Santa Catarina Florianópolis - SC - Brazil Internet: gb gb@das.ufsc.br

2 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 2/49 Sumário Introdução Epistemologia Fundamentos

3 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 3/49 Introdução O que é ciência? Modelo F = m.a Predição

4 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 4/49 Introdução Objetos de Estudo e Modelos: Física/Química/Engenharia f F Mundo

5 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 5/49 Introdução Objetos de Estudo e Modelos: Psicologia

6 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 6/49 Introdução Objetos de Estudo e Modelos: Inteligência Artificial Mundo

7 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 7/49 Introdução Objetos de Estudo e Modelos: Inteligência Artificial Distribuída Mundo

8 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 8/49 Introdução Objetos de Estudo e Modelos: Modelos Distribuídos de Inteligência Mundo

9 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 9/49 Introdução O que é Inteligência Artificial? Conjunto de técnicas para resolver problemas complexos. Problemas sem solução Complexidade Problemas com solução Algorítmica

10 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 10/49 Introdução Conjunto de técnicas para resolver problemas complexos, isto é, problemas que, apesar de não ter solução algorítmica, são solucionados por seres humanos. Problemas sem solução Complexidade Problemas com solução Prática Problemas com solução Algorítmica

11 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 11/49 Introdução Objetivo central da IA: Criação de teorias e modelos para a capacidade cognitiva. Implementação de sistemas computacionais baseados nestes modelos. Modelos cognitivos Ferramentas Aplicações Mundo

12 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 12/49 Introdução Tipos de atividades desenvolvidas em IA: Desenvolvimento de modelos cognitivos. Implementação de aplicações. Contrução de ferramentas para exploração e experimentação de técnicas computacionais que permitam que os modelos desenvolvidos sejam utilizados em aplicações.

13 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 13/49 Epistemologia Livros introdutórios: Jostein Gaarder, Mundo de Sofia: Romance da História da Filosofia, Companhia Das Letras, Luc Ferry, Aprender a Viver, Editora Objetiva, K.R. Popper and J.C. Eccles. O eu e seu cérebro. Papirus, Campinas - SP, Editora Universidade de Brasília, Brasília - DF, 1991.

14 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 14/49 Epistemologia Epistemologia ou teoria do conhecimento (do grego [episteme], ciência, conhecimento; [logos], discurso) é um ramo da filosofia que trata dos problemas filosóficos relacionados à crença e ao conhecimento. A epistemologia estuda a origem, a estrutura, os métodos e a validade do conhecimento. Ela se relaciona ainda com a metafísica, a lógica e o empirismo, uma vez que avalia a consistência lógica da teoria e sua coesão fatual, sendo assim a principal dentre as vertentes da filosofia (é considerada a "corregedoria"da ciência).

15 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 15/49 Epistemologia Sua problematização compreende a questão da possibilidade do conhecimento: Será que o ser humano conseguirá algum dia atingir realmente o conhecimento total e genuíno, fazendo-nos oscilar entre uma resposta dogmática ou empirista? Quais os limites do conhecimento: Haverá realmente a distinção entre o mundo cognoscível e o mundo incognoscível? Qual origem do conhecimento? Por quais faculdades atingimos o conhecimento? Haverá conhecimento certo e seguro em alguma concepção a priori?

16 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 16/49 Epistemologia O conhecimento é um atributo da mente. O conhecimento se refere à realidade. Qual a natureza da mente e da realidade? A alma material Participation Mystique Homero, Shakespeare: sombra, fantasma, vapor, sopro. Heráclito: processos, fogo. A alma abstrata Pitágoras: alma como um número. Platão: formas, idéias. Ética: a mente como piloto do corpo. Aristóteles: enteléquias. Inspiração biológica.

17 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 17/49 Epistemologia O essencialismo Conjectura Percepção intuitiva da essência. Descartes: intuições e percepções representam seguros critérios de verdade. extensão é a essência da materialidade. a mente é inextensa e sua essência é pensante.

18 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 18/49 Epistemologia Discurso do método, René Descartes: INEXISTE NO MUNDO coisa mais bem distribuída que o bom senso, visto que cada indivíduo acredita ser tão bem provido dele que mesmo os mais difíceis de satisfazer em qualquer outro aspecto não costumam desejar possuí-lo mais do que já possuem. E é improvável que todos se enganem a esse respeito; mas isso é antes uma prova de que o poder de julgar de forma correta e discernir entre o verdadeiro e o falso, que é justamente o que é denominado bom senso ou razão, é igual em todos os homens; e, assim sendo, de que a diversidade de nossas opiniões não se origina do fato de serem alguns mais racionais que outros, mas apenas de dirigirmos nossos pensamentos por caminhos diferentes e não considerarmos as mesmas coisas. Pois é insuficiente ter o espírito bom, o mais importante é aplicá-lo bem. As maiores almas são capazes dos maiores vícios, como também das maiores virtudes, e os que só andam muito devagar podem avançar bem mais, se continuarem sempre pelo caminho reto, do que aqueles que correm e dele se afastam.

19 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 19/49 Epistemologia Inconsistência da teoria de Descartes: corpos extensos os espíritos animais receberem impulso de um inextenso a alma. Soluções: Ocasionalistas: paralelismo mediado por Deus (intervensão direta). Baruch Spinoza: Deus é a única substância, o pensamento e a extensão são apenas dois dos infinitos atributos de Deus. Gottfried Wilhelm von Leibniz: Deus, ao criar o mundo, pré-estabeleceu a harmonia (Mônadas). David Hume (monismo neutro): paralelismo epistemológico, não existe corpo ou mente, o que existe é um ordenamento físico e um ordenamento mental das mesmas coisas neutras, chamadas dados.

20 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 20/49 Epistemologia Fim do essencialismo: Isaac Newton: teoria baseada na atração gravitacional, e não em impulso ou repulsão. James Clerck Maxwell: As ondas eletromagnéticas não têm extensão. Albert Einstein: o tempo e o espaço não correspondem à intuição. Mecânica Quântica: princípio da incerteza de Heisenberg, a matéria só pode ser concebida em termos de ondas de probabilidade.

21 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 21/49 Epistemologia Fim do essencialismo: Nous devons [...] envisager l état présent de l univers comme l effet de son état antérieur et comme la cause de celui qui va suivre. Une intelligence qui pour un instant donné connaîtrait toutes les forces dont la nature est animée et la situation respective des êtres qui la composent, si d ailleurs elle était assez vaste pour soumettre ces données à l analyse, embrasserait dans la même formule les mouvements des plus grands corps de l univers et ceux du plus léger atome: rien ne serait incertain pour elle, et l avenir, comme le passé, serait présent à ses yeux. Pierre Simon Laplace (1825)

22 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 22/49 Epistemologia Karl Popper ( ): Assumir tacitamente a existência de estados físicos e estados mentais e sua interação e tentar ampliar o entendimento a respeito de como é possível a interação entre entidades tão distintas. mundos 1: o mundo físico, o universo das entidades físicas. mundo 2: o mundo dos estados mentais, estados de consciência e inconsciência. mundo 3: o mundo do conteúdo do pensamento e dos produtos da mente humana.

23 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 23/49 Epistemologia Karl Popper ( ): Problema corpo-mente, dois subproblemas: A interação entre o mundo externo (via sentidos) e os estados mentais. A interação entre estados mentais e os elementos do mundo 3. Utilizar o conhecimento sobre a interação entre o mundo 2 e mundo 3 para entender melhor a interação entre mundo 1 e mundo 2.

24 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 24/49 Epistemologia Autopoiesis: O ser humano existe em dois domínios que não se intersectam: o domínio da corporalidade e o domínio de nossas interações e relações enquanto seres humanos (Humberto Maturana). organização: define o sistema enquanto unidade composta, determinando a classe de sistemas à qual o sistema pertence, suas propriedades e o domínio no qual ele pode interagir. estrutura: determina o espaço no qual o sistema existe como unidade composta, e que pode ser perturbado através de interações de seus componentes, mas não determina suas propriedades enquanto unidade. Sistema determinado estruturalmente: pode mudar de estado, caso mude a sua estrutura mantendo a organização, ou desintegrar-se, quando a mudaça de estrutura leva a uma mudança de organização.

25 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 25/49 Epistemologia Autopoiesis: A linguagem se deve à existência de um domínio consensual, criando através do acoplamento estrutural de diversos organismos, cada um fazendo papel de meio ambiente para o outro. Este acoplamento estrutural é formado por coordenações de coordenações de ações e é construído através das interações do organismo com o meio e com outros organismos. A idéia de realidade objetiva não não faz sentido, pois toda descrição é sujeito-dependente e só tem significado quando é realizada em um domínio consensual.

26 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 26/49 Epistemologia C.S. Peirce semiótica: A teoria de Peirce tem profundas raízes matemáticas e pode ser vista como uma teoria geral da evolução dos sistemas cognitivos.

27 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 27/49 Epistemologia C.S. Peirce semiótica: Um signo S representa um objeto O para outro signo, o interpretante I. A relação triádica r(s, O, I) não é redutível: o signo peirceano é vago e geral em extensão e compreensão lógicas. Semiosis: atualização da série I, I 1, I 2,...,I n, onde, I: hábito ou lei mental, que pode determinar um interpretante I 1, etc. O resultado da semiosis é a diminuição da vagueza e o aumento da generalidade dos signos envolvidos, uma ação (as vezes) ou mudança de hábitos (sempre).

28 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 28/49 Epistemologia Ludwig Wittgenstein Tractatus Logico-Philosophicus:

29 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 29/49 Epistemologia Ludwig Wittgenstein Tractatus Logico-Philosophicus: (...) The whole sense of the book might be summed up the following words: what can be said at all can be said clearly, and what we cannot talk about we must pass over in silence. Thus the aim of the book is to draw a limit to thought, or rather not to thought, but to the expression of thoughts: for in order to be able to draw a limit to thought, we should have to find both sides of the limit thinkable (i.e. we should have to be able to think what cannot be thought). It will therefore only be in language that the limit can be drawn, and what lies on the other side of the limit will simply be nonsense. (...)

30 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 30/49 Epistemologia Ludwig Wittgenstein Tractatus Logico-Philosophicus (1922): 1 The world is everything that is the case. 1.1 The world is the totality of facts, not of things. 1.2 The world divides into facts. 2 What is the case, the fact, is the existence of atomic facts. 3 The logical picture of the facts is the thought. 3.4 The proposition determines a place in logical space: the existence of this logical place is guaranteed by the existence of the constituent parts alone, by the existence of the significant proposition The propositional sign and the logical co-ordinates: that is the logical place.

31 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 31/49 Epistemologia Ludwig Wittgenstein Tractatus Logico-Philosophicus: 4 The thought is the significant proposition The proposition shows its sense. The proposition shows how things stand, if it is true. And it says, that they do so stand. 4.1 A proposition presents the existence and non-existence of atomic facts. 4.2 The sense of a proposition is its agreement and disagreement with the possibilities of the existence and non-existence of the atomic facts The proposition shows what it says, the tautology and the contradiction that they say nothing. The tautology has no truth-conditions, for it is unconditionally true; and the contradiction is on no condition true. Tautology and contradiction are without sense. (Like the point from which two arrows go out in opposite directions.) (I know, e.g. nothing about the weather, when I know that it rains or does not rain.)

32 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 32/49 Epistemologia Ludwig Wittgenstein Tractatus Logico-Philosophicus: 5 Propositions are truth-functions of elementary propositions. (An elementary proposition is a truth-function of itself.) 6 The general form of truth-function is: [p, ξ, N(ξ)]. This is the general form of proposition. 7 Whereof one cannot speak, thereof one must be silent.

33 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 33/49 Epistemologia António Damásio (1944-): sem emoção não há razão... O Erro de Descartes - Emoção, Razão e Cérebro Humano (1996). O Mistério da Consciência (2000). Em Busca de Espinosa: Prazer e Dor na Ciência dos Sentimentos (2004).

34 Fundamentos Suposições que orientam e dividem as opiniões sobre como a inteligência pode ser capturada por um mecanismo artificial: a simulação da inteligência requer conhecimento declarativo e algum tipo de mecanismo de raciocínio; a inteligência pode ser estudada independentemente dos detalhes de percepção e controle motor; a evolução dos estados de conhecimento de um agente pode ser descrita em forma de linguagem (lógica ou natural); a inteligência pode ser estudada independentemente dos processos de aprendizagem, desenvolvimento psicológico e mudança evolutiva; existe uma arquitetura única na qual qualquer tipo de inteligência pode ser simulada. Programas de pesquisa em IA: combinações das suposições acima ou de suas negações. Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 34/49

35 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 35/49 Fundamentos Conhecimento e conceitualização Teorias em nível de conhecimento: especificação do conhecimento necessário a uma capacidade cognitiva, por exemplo: solução de problemas, uso de linguagem, tomada de decisões, percepção, elementos de controle motor.

36 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 36/49 Fundamentos Conhecimento e conceitualização Exemplo: o projeto CYC ( Cycorp was founded in 1994 to research, develop, and commercialize Artificial Intelligence. Cycorp s vision is to create the world s first true artificial intelligence, having both common sense and the ability to reason with it. At the present time, the Cyc KB contains nearly two hundred thousand terms and several dozen hand-entered assertions about/involving each term. New assertions are continually added to the KB by human knowledge enterers.

37 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 37/49 Fundamentos Conhecimento e conceitualização A capacidade cognitiva pode ser dividida em duas partes: uma base de conhecimento declarativa e um motor de inferência, i.e., um mecanismo capaz de, a partir da descrição de uma situação e da base de conhecimento, gerar novos conhecimentos declarativos que serão, por sua vez, armazenados na base de conhecimento e, eventualmente, utilizados como instruções para ação.

38 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 38/49 Fundamentos Conhecimento e conceitualização Conceitualização: escolher uma estrutura matemática formada por objetos, funções e relações que descreva o estado das coisas no mundo. conceito: componente modular do conhecimento codificado em estruturas declarativas na memória do computador. entendimento de um conceito: de que maneira um conceito reflete a situação no mundo real? Como este conceito se relaciona com outros conceitos? Como isto influencia o comportamento do agente que possui o conceito? Mas, um programa reflexivo deve representar suas próprias representações, o que cria problemas de recursividade e auto-referência similares aos problemas encontrados no Paradoxo de Russel e no Teorema de Gödel.

39 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 39/49 Fundamentos Conhecimento e conceitualização Jerry A. Fodor: Mentalese, the language of thought. "... assume that psychological laws are typically implemented by computational processes. There must be an implementing mechanism for any law of a non-basic science, and the putative intentional generalisations of psychology are not exceptions... Computational processes are ones defined over syntactically structured objects; viewed in extension, computations are mappings from symbol to symbol; viewed in intension, they are mappings of symbols under syntactic description to symbols under syntactic description..." Since sciences all have laws governing their phenomenon, psychology and the workings of the brain are not an exception.

40 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 40/49 Fundamentos Cognitivo ou reativo Todo homem é mortal Sócrates é homem Logo, Sócrates é mortal

41 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 41/49 Fundamentos Percepção e controle motor Rodney A. Brooks (moboticistas): As capacidades dos sistemas inteligentes devem ser construídas incrementalmente. A cada passo deve resultar um sistema inteligente completo, capaz de atuar no mundo real através de percepção e ação. O mundo é um modelo melhor de si mesmo que qualquer representação.

42 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 42/49 Fundamentos Percepção e controle motor Suposições que levam a uma interpretação errônea da natureza das atividades cognitivas: a interface entre o sistema perceptivo e o mecanismo central da cognição pode ser descrita através de uma linguagem lógica; a atividade cognitiva é caracterizada pela atualização regular, através da percepção ou de inferência, de uma representação interna do estado do mundo; as seqüências de ações que permitem a um agente inteligente realizar tarefas são previamente planejadas através do exame das possibilidades e da escolha da melhor alternativa. A complexidade do mundo não permite que este tipo de mecanismo cognitivo seja executado em tempo real.

43 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 43/49 Fundamentos Percepção e controle motor Sistemas inteligentes sem representação: Hannibal Attila Seymour

44 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 44/49 Fundamentos Percepção e controle motor Arquitetura de subsunção: Arquitetura sem controle centralizado. Arquitetura "bottom-up"construída apenas com máquinas de estado finitas. Módulos devem ser agrupados em camadas de competências. Módulos nas camadas superiores podem controlar os das camadas inferiores: Supressão: entrada substituta para um módulo Inibição: desligar a saída de um módulo. Não existem representações internas do mundo. Arquitetura baseada em tarefas.

45 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 45/49 Fundamentos Percepção e controle motor Problema: a complexidade do mundo não permite que este tipo de mecanismo cognitivo seja executado em tempo real. Argumentos filosóficos contra a possibilidade de um mecanismo cognitivo totalmente abstrato: teorias axiomáticas que não levam em conta uma teoria da percepção e controle motor são excessivamente incompletas para servir de base para um modelo da cognição e conhecimento axiomático não é suficiente para capturar todo conhecimento que um agente pode ter sobre o mundo.

46 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 46/49 Fundamentos Percepção e controle motor Um planejador abstrato, incapaz de perceber o mundo ou agir sobre ele, mas informado sobre as propriedades do domínio, é capaz de fazer previsões e propor explicações? A única maneira de dar sentido à linguagem de um tal planejador seria adotar uma interpretação em teoria dos modelos do possível significado dos termos que compõem a linguagem. Mas a teoria de modelos é uma teoria que trata da validade e das conseqüências lógicas e nada tem a dizer sobre intencionalidade e significado.

47 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 47/49 Fundamentos Linguagem e cognição Enfoque lógico: raciocinar é passar de um estado cognitivo a outro. Estes estados são caracterizados por funções e relações, cujo significado foi especificado pelo projetista do sistema, e a passagem de um estado a outro é uma inferências válida na linguagem lógica. Problemas: a caracterização de um conceito através da linguagem natural pode tornar-se tão complexa a ponto de não ser mais racionalmente compreensível. os conceitos primários utilizados na caracterização não são compartilhados pelo usuário e pelo sistema. formas de processamento não seqüenciais (processamento paralelo, processamento distribuído, redes neurias) não têm uma descrição semântica em termos da teoria de modelos.

48 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 48/49 Fundamentos Aprendizado e cognição Enfoque lógico: a aprendizagem é uma função que recebe uma conceitualização e retorna uma outra mais madura e pode ser estudada separadamente da competência do sistema. Restrições: em uma rede neuronal não é possível descrever em uma linguagem lógica o estado de conhecimento do sistema e a aprendizagem inseparável da competência. as trajetórias de conhecimento, mesmo em sistemas simbólicos, são imprevisíveis. Uma reorganização da base de conhecimento pode ter um efeito não linear sobre a competência do sistema. sistemas com capacidade interna de automodificação requerem mecanismos para integrar novo conhecimento ao antigo (indexação do conhecimento).

49 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 49/49 Fundamentos Arquiteturas Não existe consenso na comunidade de IA sobre a questão de qual arquitetura é a mais indicada para a simulação da inteligência, ou se esta arquitetura é única ou não. Projeto SOAR: toda cognição pode ser simulada em um único tipo de arquitetura e a interação e composição de um pequeno conjunto de mecanismos é capaz de servir de base para a implementação de qualquer tipo de atividade cognitiva. Minsky A sociedade da mente: a inteligência é o produto de inúmeros mecanismos computacionais especializados (agentes) Brooks: arquiteturas em diversos níveis onde cada nível é capaz de agir sobre os níveis inferiores eliminando ou redirecionando entradas e saídas. A questão da arquitetura ideal é aquela que menos pode ser esclarecida