INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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1 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL Adriano Coser Andréa Glock Charles Prada Vanessa Suzuki

2 Uma Odisséia no Espaço

3 1982 Blade Runner

4 2001 Inteligência Artificial

5 1998 O O Homem Bicentenário 1999 Matrix 2002 Minority Report 2004 Eu Robô

6 INTRODUÇÃO Nos denominamos Homo sapiens porque nossas capacidades mentais são muito importantes para nós. Mas será somos capazes de explicar nossa capacidade de perceber, compreender, prever e manipular um mundo tão maior e mais complexo que nós mesmos? Mais ainda, seríamos capazes de reproduzir nosso comportamento inteligente em entidades artificiais? Estas questões têm inquietado a humanidade? há muitos anos, inspirando utopias concretizadas apenas em livros e filmes.

7 Mas diz-se que sem utopia não há direção : Ainda não somos capazes de construir robôs que pensam e agem como humanos, mas criamos um campo de pesquisa fascinante: a Inteligência Artificial. Mesmo frustrando algumas expectativas dos mais românticos, os produtos da IA têm nos ajudado a resolver problemas complexos, intratáveis por métodos tradicionais.

8 O QUE É INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL? Não existe consenso único sobre a definição de IA. Melhor entendê-la sob a ótica das estratégias de pesquisa adotadas na elaboração dos sistemas, que buscam: Pensar como Humano (modelagem cognitiva) Pensar Racionalmente (lógica) Agir como Humano (Teste de Turing) Agir Racionalmente (fazer tudo certo)

9 Neste seminário faremos um vôo panorâmico sobre a IA, onde mostraremos: Sua evolução histórica e as bases fornecidas por outras ciências Alguns de seus principais produtos (métodos, técnicas) As expectativas para a IA na sociedade do conhecimento

10 CIÊNCIAS QUE CONTRIBUEM PARA IA Neurociência Linguística Filosofia Psicologia Economia IA Computação Matemática Genética Cibernética Sociologia

11 FILOSOFIA (de 428 a.c. até a atualidade) Demarcam a maioria das idéias importantes sobre a IA Conjunto de regras podem descrever a parte formal e racional da mente Conhecimento pode ser caracterizado por teorias lógicas conectadas Como pode ser adquirido por experiência Procedimento computacional para extrair conhecimento primeira teoria da mente como processo computacional

12 MATEMÁTICA (cerca de 800 até a atualidade) Ciência formal Formalização na lógica, computação e probabilidade Lógica de primeira ordem Lógica booleana + objetos e relações Sistema básico de representação do conhecimento Algoritmo Euclides maior denominador comum Intratabilidade tempo cresce exponencialmente Dividir o problema em sub-problemas tratáveis (NP Completeza) Probabilidade Lidar com medidas incertas e teorias incompletas

13 ECONOMIA (de 1776 até a atualidade) Escolhas que levem a resultados preferenciais Teoria da decisão Teoria da probabilidade + teoria da utilidade Estrutura formal e completa para decisões tomadas sob a incerteza Usada em grandes economias Teoria dos jogos Pequenas economias Leva em consideração as ações de outros agentes Modelos baseados em Satisfação Fornece descrição do comportamento humano real

14 NEUROCIÊNCIA (de 1861 até a atualidade) Como o cérebro processa as informações? Estudo do sistema nervoso Mistério do modo como o cérebro habilita o pensamento Coleção de células simples pode levar ao pensamento, à ação e à consciência Cérebro e computador possuem propriedades distintas Velocidade, capacidade de armazenamento

15 PSICOLOGIA (de 1879 até a atualidade) Como seres humanos e animais pensam e reagem? Behaviorismo forte influência na psicologia Estuda medidas objetivas dos estímulos dados a um animal e suas ações resultantes Psicologia cognitiva: Cérebro - dispositivo de processamento de informações Teoria cognitiva deve ser como um programa de computador

16 ENGENHARIA DE COMPUTADORES (de 1940 até a atualidade) IA ter sucesso: inteligência e artefato (computador) Pós-guerra: Turing queria usar computadores para pesquisas em IA (programa de xadrez) Construção de um computador eficiente Aumento em velocidade, capacidade e redução de custos Área de software forneceu sistemas operacionais, linguagens de programação e ferramentas para escrever programas.

17 TEORIA DE CONTROLE E CIBERNÉTICA (de 1948 até a atualidade) Seres vivos podiam mudar o comportamento em resposta a mudança do ambiente Máquina Autocontrolada artefatos operando sob seu próprio controle relógio de água, máquina a vapor etc Cibernética Possibilidade de máquinas dotadas de inteligência Limitações da matemática da Teoria de Controle Fora do campo de ação: Linguagem, visão e planejamento

18 LINGUÍSTICA (de 1957 até a atualidade) Skinner abordagem behavorista para o aprendizado da linguagem Chomsky baseada em modelos sintáticos (estruturas) e formal para ser programada Lingüística Computacional relaciona a Lingüística Moderna com IA Representação do Conhecimento Como colocar o conhecimento em uma forma que o computador possa utilizar Vinculado à linguagem e suprido com informações de lingüística

19 HISTÓRICO Primeiros estudos surgiram na década de 40 (II Guerra Mundial) Tecnologia voltada para a análise de balística, quebra de códigos, bomba atômica. Computador não ficou restrito ao âmbito militar e científico Termo IA surgiu em 1956 com uma conferência de verão em Dartmouth College,, USA Objetivo: tornar os computadores mais úteis e compreender os princípios que tornam a inteligência possível Duas linhas principais de pesquisa: conexionista e simbólica

20 GRUPOS DE ABORDAGEM DA IA Simbólica (IA clássica ou GOFAI): metáfora lingüística ex. sistemas especialistas, agentes,... Simbólica Conexionista: : metáfora cerebral ex. redes neurais Conexionista Evolucionista: : metáfora da natureza ex. algoritmos genéticos, vida artificial Evolucionista Estatístico/Probabilístico Ex. Redes Bayesianas,, sistemas difusos

21 LINHA CONEXIONISTA Modelagem da inteligência humana através da simulação dos componentes do cérebro (neurônios e interligações) Proposta formalizada inicialmente em 1943, quando o neuropsicólogo McCulloch e o lógico Pitts propuseram um primeiro modelo matemático para um neurônio Deu origem à área de redes neuronais artificiais

22 LINHA SIMBÓLICA Segue a tradição lógica Divisão da história da IA simbólica em épocas pocas : Clássica ( ) Objetivo: simular a inteligência humana Fracasso: subestimação da complexidade computacional dos problemas Romântica ( ) Objetivo: simular a inteligência humana em situações pré-determinadas. Fracasso: subestimação da quantidade de conhecimento necessária para tratar problema banais. Moderna ( ) Objetivo: simular o comportamento de um especialista humano ao resolver problemas em um domínio específico. Fracasso: subestimação da complexidade do problema de aquisição de conhecimento.

23 ABORDAGEM SIMBÓLICA Sistemas Baseados em Conhecimento (SBC) Sistemas Especialistas (SE) Técnicas Raciocínio Baseado em Casos (RBC)

24 SISTEMAS ESPECIALISTAS (SE) Sistemas que são projetados e desenvolvidos para atender a uma aplicação determinada e limitada do conhecimento humano. Capazes de emitir uma decisão, com apoio no conhecimento justificado, a partir de uma base de informações, tal qual um especialista de determinada ciência.

25 DENDRAL (1965) MYCIN HISTÓRICO Determinar automaticamente conjunto de estruturas molecurares a partir de informações espectográficas de massa. MYCIN (1972) Diagnóstico e terapia de doenças infecciosas do sangue. PROSPECTOR (1972) Auxiliar geologistas na prospecção mineral.

26 COMPONENTES DE UM SE Conhecimento abstrato, regras do tipo: SE... (condição verdadeira) ENTÃO... (executa ação) Base de Conhecimento Verificar Fatos Buscar Novas Regras Analisar Regras Quadro Negro ou Memória de Trabalho Mecanismo de Inferência Coração do SE. Interpreta o conhecimento, seleciona e avalia regras, infere conclusões e gera novos fatos Conhecimento concreto. São os fatos antes do processo de inferência.

27 SISTEMAS ESPECIALISTAS X PROGRAMAS CONVENCIONAIS Programa Convencional Dados + Algoritmo = Programa Representação e uso de dados Algorítmico Processo interativo Manipulação de base de dados Sistema Especialista Dados + Inferência = Sistema Representação e uso de conhecimento Heurístico Processo de Inferência Manipulação de base de conhecimento

28 ETAPAS DE DESENVOLVIMENTO DO SE 1 Identificação do domínio do problema 3 Organização e representação do conhecimento 4 Implementação do SE 2 Aquisição do conhecimento 5 Testes e validação

29 EXEMPLO PRÁTICO: SECROM Desenvolvido através da ferramenta KAPPA-PC em 1997 Utiliza questionamentos sobre os fenômenos cadavéricos Permite a observação de todos os fenômenos.

30 SECROM

31 SECROM Representação do conhecimento é híbrida Frames FRAME : Respostas_N2 SLOTS: Conteúdo_Estomacal: texto, contendo características particulares deste fenômeno Conteúdo_Vesical: texto, contendo características particulares deste fenômeno Cristais_Sangue_Putrefeito: texto, contendo características particulares deste fenômeno Pressão_Intra_Ocular: numérico, valor máx. 0,700 e mín. 0,025 MÉTODOS : Mostrar Limpar Regras /************************************* **** RULE: R1 *************************************/ MakeRule( R1, [], resp:livores_de_hipostase #= "Corpo sem Livores", SetValue( horas_resp:livores_de_hipostase, 1h ) );

32 SECROM Mecanismo de inferência: Encadeamento de regras para frente (Forward Chain) Regras do tipo condição-ação Possúi 283 regras Existe atribuição de pesos para determinadas regras

33 RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS (RBC) Sistemas de RBC simulam o ato humano de relembrar um episódio prévio para resolver um determinado problema em função da identificação de afinidades entre os mesmos. O raciocínio humano reproduzido no RBC é a analogia. problemas similares têm soluções similares; os tipos de problemas se repetem.

34 CICLO DO RBC RECUPERAR REUTILIZAR RETER REVISAR

35 EXEMPLO PRÁTICO: Alpha Themis Sistema para recuperação de conhecimento contido em sûmulas dos tribunais nacionais Desenvolvido pela WBSA e pesquisadores do IJURIS sistema interpreta o contexto do texto descrito pelo operador jurídico e procura pelas súmulas mais semelhantes a ele. O resultado da busca traz as súmulas ordenadas de acordo com o grau de semelhança com o texto descrito na consulta Engloba mineração de texto também

36 Alpha Themis

37 ABORDAGEM CONEXIONISTA Redes Neurais Artificiais (Neurônios) Em 1911, estudo pioneiro de Ramón e Cájal, introduzindo a idéia de neurônios como constituintes estruturais da mente; Alguns valores: 10 bilhões de neurônios no cortex humano; 60 trilhões de sinapses ou conexões.

38 REDE NEURAL ARTIFICIAL (RNA) Pode-se dizer que rede neural é: Processador distribuído; Massivamente em paralelo; Propensão natural para armazenar conhecimento experimentais; Disponível para uso. Aspectos similares à mente humana: Conhecimento é adquirido através do processo de aprendizagem; Pesos da conexões entre neurônios (sinapses), são usados para armazenar conhecimento.

39 Conceito REDE NEURAL São técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático insipirado na estrutura neural de organismos inteligentes e que adquirem conhecimento através da experiência. Objetivo Aprender padrões diretamente dos dados através de um processo de repetidas apresentações dos dados experiência; Procurar por relacionamentos, constrói modelos automaticamente e os corrige, assim diminui o seu erro.

40 Características REDE NEURAL Modelos adaptativos treináveis (aprendizagem); Podem representar domínios complexos (não lineares); São capazes de generalização diante da informação incompleta; Robustos; Capacidade de fazer o armazenamento associativo; Processam informações Espaço/temporais; Possuem grande paralelismo, o que lhe conferem rapidez de processamento; Abstração.

41 HISTÓRICO McCulloch e Pitts (1943), Hebb (1949), e Rosemblatt (1958). Publicações que introduziram o primeiro modelo de RNA; Anos 60 e 70, importantes trabalhos sobre modelos de RNA, memória, controle e auto-organização como: Amari,, Anderson, Cooper, Cowan,, Fukushima, Grossberg, Kohonen, von der Malsburg, Werbos e Widrow; Reinício da RNA com a publicação dos trabalhos de Hopfield (1982);

42 HISTÓRICO Grosseberg apresentou um trabalho em Aprendizado Competitivo; Em 1986, Rumelhart, Hinton e Wiliams introduziram o método BACKPROPAGATION; Em 1988, Broomhead e Lowe descreveram um procedimento usando funções de Base Radial;

43 MODELO DE NEURÔNIO ARTIFICIAL - Camada de Entrada; - Camada Escondida (Intermediária); - Camada Saída.

44 PROCESSO DE APRENDIZAGEM Habilidade de aprender com seu ambiente e melhorar o desempenho; Isto é feito através de um processo interativo de ajustes de pesos (treinamento); O aprendizado ocorre quando a RNA atinge uma solução generalizada para uma classe de problemas.

45 PROCESSO DE APRENDIZAGEM Mecanismos de Treinamento Supervisionado Não-Supervisionado Mapeamento Não-linear Aproximado Generalização

46 REDE NEURAL (GERAIS) Em 1958 Rosemblatt demonstrou aplicações práticas usando Perceptron; Perceptron é o neurônio de McCulloch- Pitts. Criação do Perceptron Multi-Camadas; Para treinar um MLP, utiliza o algoritmo de Backpropagation.

47 EXEMPLO DE UTILIZAÇÃO DE RNA Utilização de Redes Neurais para a avaliação de produtividade do Solo, visando a classificação de terras para irrigação;

48 EXEMPLO DE UTILIZAÇÃO DE RNA

49 ABORDAGEM EVOLUCIONISTA ALGORITMOS GENÉTICOS (Ags) Inteligência Inspirada na Natureza

50 ALGORITMOS GENÉTICOS Algoritmos de busca probabilísticos, inspirados nas teorias evolucionistas de Darwin. Aplicáveis especialmente a problemas de natureza combinatória. Não buscam a melhor solução possível, mas sim uma solução suficientemente boa.

51 ALGORITMOS GENÉTICOS Estratégia: Codificar as possíveis soluções do problema em uma cadeia de símbolos cromossomos, genótipos ou indivíduos. Gerar sucessivas populações de indivíduos, favorecendo os mais aptos no processo de reprodução. Parar a geração quando for concebido um indivíduo suficientemente bom adotado como solução para o problema.

52

53 Cromossomo MODELAGEM DE AGs Cromossomo: codificar uma solução para o problema na forma de uma string (binária, literal ou mais complexa). Cada posição da string é um gene Maria José Fernanda Lídia Função de avaliação (fitness): ): determina o quanto um indivíduo é uma boa solução. Freqüente o uso de heurísticas. Reprodução: escolher as estratégias e operadores para gerar uma nova população a partir da atual. Reprodução Parâmetros: tamanho da população, taxa de mutação etc.

54 REPRODUÇÃO EM AGs Cruzamento (crossover( crossover) Mutação Elitismo

55 EXEMPLO DE ALGORITIMO GENÉTICO Programação de ordens de produção em chãos de fábrica Prof. Fernando Gauthier,, Dr As ordens de produção requerem máquinas específicas por determinado tempo. As ordens possuem relações hierárquicas. Um cromossomo era uma programação das ordens produção. Cada gene identificava a ordem, a máquina e o horário de início da execução. M1O210 M3O410 M2O715

56 CONVERGÊNCIA Agentes Inteligentes Sistemas Multi-Agentes Sistemas Cognitivos

57 AGENTES INTELIGENTES As técnicas desenvolvidas até aqui convergem em um ponto: a construção de agentes inteligentes. Entidades de software que realizam algum conjunto de operações em benefício do usuário ou de outro programa, utilizando certo grau de independência ou autonomia, e, ao fazê-lo, empregam algum conhecimento ou representação dos objetivos ou preferências do usuário Gilbert et al (1996) Propriedades Autonomia Mobilidade Comunicabilidade (representatividade, veracidade) Aprendizagem Reatividade Pró-atividade Sociabilidade e cooperatividade

58 FUTURO: SISTEMAS COGNITIVOS Ron Brachman e seus colegas do DARPA/IPTO (2002), apontam a construção de sistemas cognitivos como o futuro da computação. São sistemas que sabem o que estão fazendo. Entre outras características, os sistemas deverão: Raciocinar a partir de grandes quantidades de conhecimento representado apropriadamente. Aprender com suas experiências, realizando cada vez melhor suas tarefas. Saber explicar-se e receber ordens. Responder com robustez às surpresas ocorridas no seu ambiente. Auxiliar na sua própria depuração. Reconfigurar a si próprios em resposta às mudanças no ambiente. Impedir a interferência de outros programas que não sabem dizer o que estão fazendo no ambiente.

59 FUTURO: SISTEMAS COGNITIVOS

60 IA E A SOCIEDADE DA INFORMAÇÃO Aquisição de conhecimento Data mining, text mining, web mining Business Intelligence Gestão do conhecimento e a nova Engenharia do Conhecimento Web semântica CSCW Trabalho colaborativo suportado por computador

61 A Inteligência Artificial marcou gols na copa da Alemanha?

62 Equipe: Adriano Coser Andréa Glock Charles Prada Vanessa Suzuki

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