Inteligência Artificial

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1 Inteligência Artificial Licenciatura em Computação Prof. Adriano Avelar Site:

2 Agentes Inteligentes Um agente é algo capaz de perceber seu ambiente por meio de sensores e de agir sobre esse ambiente por meio de atuadores. Agente? sensores atuadores percepções ações Ambiente

3 Agentes Inteligentes Matematicamente falando, podemos dizer que o comportamento de um Agente é descrito por uma função que mapeia uma dada percepção a uma determinada ação.

4 Exemplos Agente humano Sensores: Olhos, ouvidos e outros órgãos. Atuadores: Mãos, pernas, boca e outras partes do corpo. Agente robótico Sensores: câmeras e outros sensores. Atuadores: vários motores. Agente de software Sensores: entrada do teclado, conteúdo de arquivos e pacotes vindos da rede. Atuadores: tela, disco rígido, envio de pacotes pela rede.

5 Agentes Inteligentes Agentes são diferente de meros programas, pois operam sob controle autônomo, percebem seu ambiente, adaptam-se a mudanças e são capazes de assumir metas.

6 Mapeando Percepções em Ações O comportamento de um agente é dado abstratamente pela função do agente: f = P A onde é a P é uma sequência de percepções e A é uma ação. Sequência de percepções: histórico completo de tudo que o agente percebeu.

7 Exemplo: O Mundo do Aspirador de Pó Percepções: Local e conteúdo. Exemplo: [A, sujo] Ações: Esquerda, Direita, Aspirar, NoOp

8 Exemplo: O Mundo do Aspirador de Pó Sequência de Percepções [A, Limpo] [A, Sujo] [B, Limpo] [B, Sujo] [A, Limpo], [A, Limpo] [A, Limpo], [A, Sujo]... [A, Limpo], [A, Limpo], [A, Limpo] [A, Limpo], [A, Limpo], [A, Sujo] Ação Direita Aspirar Esquerda Aspirar Direita Aspirar Direita Aspirar... Comportamento do Agente: Se o quadrado atual estiver sujo, então aspirar, caso contrário mover para o outro lado.

9 Medindo o Desempenho do Agente O agente deve sempre executar a ação correta baseado no que ele percebe para ter sucesso. O conceito de sucesso do agente depende uma medida de desempenho objetiva. Exemplos: quantidade de sujeira aspirada, gasto de energia, gasto de tempo, quantidade de barulho gerado, etc. A medida de desempenho deve refletir o resultado realmente desejado.

10 Medindo o Desempenho do Agente As sequências de ações de um agente faz com que o estado do ambiente mude. Se a sequência é algo desejável, então a performance do agente está correta. Estado cheio Estado sujo

11 Agentes Racionais Agente racional: Para cada sequência de percepções possíveis deve-se selecionar uma ação que espera-se que venha a maximizar sua medida de desempenho, dada a evidência fornecida pela sequência de percepções e por qualquer conhecimento interno do agente. Qual seria a medida de desempenho ideal para o agente aspirador de pó racional?

12 Agentes Racionais Os agentes podem (e devem!) executar ações para coleta de informações. Um tipo importante de coleta de informação é a exploração de um ambiente desconhecido. Os agentes também podem (e devem!) aprender, ou seja, modificar seu comportamento dependendo do que ele percebe ao longo do tempo. Nesse caso o agente é chamado de autônomo. Um agente que aprende pode ter sucesso em uma ampla variedade de ambientes.

13 Modelagem de um Agente O processo de modelagem de um agente envolve a definição de: Performance = Medida de Desempenho Environment = Ambiente Actuators = Atuadores Sensors = Sensores

14 Exemplo - Motorista de Táxi Automatizado Medida de desempenho: viagem segura, rápida, sem violações às leis de trânsito, confortável para os passageiros, maximizando os lucros. Ambiente: ruas, estradas, outros veículos, pedestres, clientes. Atuadores: direção, acelerador, freio, embreagem, marcha, seta, buzina. Sensores: câmera, sonar, velocímetro, GPS, acelerômetro, sensores do motor, teclado ou microfone.

15 Exemplo - Sistema de Diagnóstico Médico Medida de desempenho: paciente saudável, minimizar custos, processos judiciais. Ambiente: paciente, hospital, equipe. Atuadores: exibir perguntas na tela, testes, diagnósticos, tratamentos. Sensores: entrada pelo teclado para sintomas, descobertas, respostas do paciente.

16 Exemplo - Robô de seleção de peças Medida de desempenho: porcentagem de peças em bandejas corretas. Ambiente: correia transportadora com peças; bandejas. Atuadores: braço e mão articulados. Sensores: câmera, sensores angulares articulados.

17 Exercício Modele os seguintes agentes: Um drone entregador de encomendas. Um peixe robô Uma aranha robô na floresta Assistente pessoal Inteligente Jogador de xadrez

18 Propriedades do Ambientes Completamente observável: Os sensores do agente dão acesso ao estado completo do ambiente em cada instante. Todos os aspectos relevantes do ambiente são acessíveis. Parcialmente observável: Os sensores do agente NÃO dão acesso ao estado completo do ambiente em cada instante. Nem todos os aspectos relevantes do ambiente são acessíveis.

19 Propriedades do Ambientes Determinístico: O próximo estado do ambiente é completamente determinado pelo estado atual e pela ação executada pelo agente. Não-Determinístico: O próximo estado do ambiente é desconhecido. Não se tem certeza do que pode acontecer com o ambiente ao executar uma ação.

20 Propriedades do Ambientes Estático: O ambiente não muda enquanto o agente pensa. Dinâmico: O ambiente pode mudar enquanto o agente pensa ou está executando uma ação.

21 Propriedades do Ambientes Discreto: Um número limitado e claramente definido de percepções, ações e estados. Contínuo: Um número possivelmente infinito de percepções, ações e estados.

22 Propriedades do Ambientes Agente Único: Um único agente operando sozinho no ambiente. Multi-Agente Vários agentes interagindo no ambiente. Multi-agente cooperativo Multi-agente competitivo

23 Exemplos Xadrez Taxista Automático Diagnostico Medico Completamente observável Sim Não Não Determinístico Sim Não Não Estático Discreto Agente único Sim Sim Não Não Não Não Não Não Sim

24 Exercício 1. Robô explorador de Marte. 2. Um drone entregador de encomendas. 3. Um míssil autônomo 4. Um peixe robô 5. Uma aranha robô na floresta 6. Assistente pessoal Inteligente 7. Jogador de xadrez Completamente observável não não não não não sim sim Determinístico Estático Discreto Agente único não não não sim não não não não não não não não não não não não não sim sim não não sim não não sim não não não

25 Tipos Básicos de Agentes Existem cinco tipos básicos de agentes: Agentes reativos simples. Agentes reativos baseados em modelos. Agentes baseados em objetivos. Agentes baseados na utilidade. Agentes com aprendizagem.

26 Agente Reativo Simples Agentes reativos selecionam ações com base somente na percepção atual. Exemplo: agente aspirador de pó Função AGENTE-ASPIRADOR-REATIVO ([posição, estado]) retorna ação Inicio se estado = sujo então retorna aspirar senão se posição = A então retorna direita senão se posição = B então retorna esquerda Fim

27 Agente Reativo Simples O funcionamento do agente reativo é baseado em regras de condição-ação: se (if) condição então (then) ação. Ex.: if carro-da-frente-está-freando then aciona-freio. São simples, porém limitados: Funcionará somente se a decisão correta puder ser tomada com base apenas na percepção atual. A tabela de regras condição-ação pode se tornar muito grande em problemas complexos. Funciona apenas em ambiente completamente observável.

28 Diagrama esquemático Regras Condição-Ação Como mundo está agora Quais ações devo tomar Ambiente

29 Função genérica function AGENTE-REATIVO-SIMPLES (percepção ) returns uma ação persistente: regras, um conjunto de regras do tipo condição-ação estado INTERPRETA-ENTRADA( percepção ) regra CHECAGEM-REGRA(estado, regras) ação regra.ação return ação

30 Exercício Identifique quais dos agentes do exercício anterior são agentes reativos. 1. Robô explorador de Marte. 2. Um drone entregador de encomendas. 3. Um míssil autônomo 4. Um peixe robô 5. Uma aranha robô na floresta 6. Assistente pessoal Inteligente 7. Jogador de xadrez

31 Exercício Crie uma função reativa do agente jogador de xadrez vermelho. Como ele reagiria à jogada D4->B3 do agente preto. A B C D

32 Agentes Reativos Baseados em Modelos Um agente reativo baseado em modelo pode lidar com ambientes parcialmente observáveis. O agente deve controlar as partes do mundo que ele não pode ver. O agente deve manter um estado interno que dependa do histórico de percepções e reflita os aspectos não observados no estado atual. Agente baseado em modelo é um agente que usa um modelo de mundo. Como o ambiente evoluí independente do agente? Como as ações do próprio agente afetam o mundo?

33 Modelo do Mundo Como o ambiente evoluí independente do agente? Um carro que vai fazer uma ultrapassagem está mais perto que a um instante atrás. Como as ações do próprio agente afetam o mundo? Ao frear um carro ou mudar de faixa. O agente afeta o mundo. tempo

34 Agentes Reativos Baseados em Modelos De uma forma mais genérica, podemos definir o comportamento de um agente reativo baseado em modelo da seguinte forma: function REFLEX-AGENT-WITH-STATE(percept) returns an action static: state, a description of the current world state rules, a set of condition-action rules action, the most recent action, initially none return action state UPDATE_INPUT(state, percept, action) rule RULE_MATCH(state, rules) action RULE_ACTION(rule)

35 Agentes Reativos Baseados em Modelos estado Como o mundo evloui Quais as consequências das minhas ações Regras Condição-Ação Como mundo está agora Quais ações devo tomar Ambiente

36 Agentes Reativos Baseados em Modelos Conhecer um modelo do mundo nem sempre é suficiente para tomar uma boa decisão. Exemplo: Um agente Motorista de Táxi chega a um cruzamento com três caminhos, qual direção tomar? Simplesmente reagir? mas existem três reações possíveis. Examinar o modelo de mundo? não ajuda a decidir qual o caminho. A decisão depende de onde o táxi está tentando chegar.

37 Agentes Baseados em Objetivos Agentes baseados em objetivos expandem as capacidades dos agentes baseados em modelos através de um objetivo. O objetivo descreve situações desejáveis. Exemplo: estar no destino A seleção da ação baseada em objetivo pode ser: Direta: quando o resultado de uma única ação atinge o objetivo. Mais complexa: quando será necessário longas sequências de ações para atingir o objetivo.

38 Agentes Baseados em Objetivos Para encontrar sequências de ações que alcançam os objetivos são utilizados algoritmos de Busca e Planejamento. A tomada de decisão envolve a consideração do futuro, o que não acontece com o uso de regras de condição-ação. O que acontecerá se eu fizer isso ou aquilo? O quanto isso me ajudará a atingir o objetivo?

39 Agentes Baseados em Objetivos estado Como o mundo evolui Quais as consequências das minhas ações Como mundo está agora O que ele será se eu tomar a ação A Ambiente Objetivos Quais ações devo tomar

40 Agentes Baseados em Objetivos O agente que funciona orientado a objetivos é mais flexível do que um agente reativo. Entretanto, o objetivo não garante o melhor comportamento para o agente, apenas a distinção entre estados objetivos e não objetivos.

41 Agentes Baseados na Utilidade Agentes baseados na utilidade buscam definir um grau de satisfação com os estados. O quanto bom é para o agente um determinado estado. Se um estado do mundo é mais desejável que outro, então ele terá maior utilidade para o agente. Utilidade é uma função que mapeia um estado para um número real que representa o grau de satisfação com este estado.

42 Agentes Baseados na Utilidade estado Como o mundo evolui Quais as consequências das minhas ações Como mundo está agora Utilidade O que ele será se eu tomar a ação A Quão feliz eu ficarei nesse estado Ambiente Quais ações devo tomar

43 Agentes com Aprendizagem Agentes com aprendizado podem atuar em ambientes totalmente desconhecidos e se tornar mais eficientes do que o seu conhecimento inicial poderia permitir. Em agentes sem aprendizagem, tudo o que o agente sabe foi colocado nele pelo projetista.

44 Agentes com Aprendizagem Desempenho padrão Crítica Objetivos do aprendizado Elemento de aprendizado Gerador de problemas Elemento de desempenho Atuadores Ambiente

45 Exercícios 1) Tanto a medida de desempenho quanto a função de utilidade medem o quanto um agente está desempenhando bem suas atividades. Explique a diferença entre as duas medidas. 2) Pode haver mais de um programa de agente que implemente uma dada função de agente? Dê um exemplo ou mostre porque não é possível. 3) Descreva uma função de agente racional para o mundo do aspirador de pó com a medida de desempenho modificada que deduz um ponto a cada movimento. O programa de agente correspondente exige estado interno?

46 Exercícios 4) Para cada um dos agentes a seguir, desenvolva uma descrição de PEAS do ambiente de tarefas. a. Robô jogador de futebol. b. Agente de compras na Internet. c. Robô explorador de Marte. d. Assistente de matemático para demonstração de teoremas.

47 Exercícios 5) Para cada um dos agentes a seguir, caracterize o ambiente de acordo com as propriedades (Observável, Determinístico, Estático, Discreto, Agente; e seus antagônicos) e selecione um projeto de agente adequado. a. Robô jogador de futebol. b. Agente de compras na Internet. c. Robô explorador de Marte. d. Assistente de matemático para demonstração de teoremas.

48 Respostas 1) Uma medida de desempenho e utilizada por um observador externo para avaliar o sucesso de um agente. Uma função de utilidade e utilizada por um agente para avaliar estados. A função de utilidade pode não ser igual a medida de desempenho; alem disso, um agente pode não ter uma função de utilidade explicita, enquanto que sempre existe uma medida de desempenho.

49 Respostas 2) Sim. Podemos criar um novo programa de agente através da modificação de um programa de agente existente, inserindo-se comandos inúteis que não alterem a saída do programa. Estes dois programas implementam a mesma função de agente.

50 Respostas 3) O agente deve ter memória para guardar a informação de que um quadrado já foi limpo. Dessa forma ele só vai para o outro quadrado se ele ainda não verificou que o quadrado estava limpo. A memória que guarda essa informação é um estado interno.

51 Respostas 4)

52 Respostas 5)

53 Leitura Complementar Russell, S. and Norvig, P. Artificial Intelligence: a Modern Approach, 3nd Edition, Prentice-Hall, Capítulo 2: Intelligent Agents