Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e Automação DAS 6607

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1 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 1/27 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. 2/27 Sumário Programas inteligentes Representação de conhecimento

3 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 3/27 Programas inteligentes Turing (Computing Machinery and Intelligence): teste de Turing, na versão original o jogo de imitação. no jogo participam três pessoas, um homem, uma mulher e um interrogador que pode ser de qualquer sexo. O interrogador fica em uma sala à parte dos outros dois. O objetivo do jogo para o interrogador é determinar qual dos outros dois é o homem e qual é a mulher. Ao interrogador é permitido fazer perguntas quaisquer aos outros dois participantes. Definição totalmente operacional de inteligência, independente do tipo de mecanismo que produz a inteligência.

4 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 4/27 Programas inteligentes Hubert L. Dreyfus (What computers can t do, 1972; What Computers Still Can t Do, A Critique of Artificial Reason, 1979): a inteligência humana é única e falar em uma inteligência artificial não passa de mistificação. we cannot now (and never will) be able to understand our own behavior in the same way as we understand objects in, for example, physics or chemistry (...)

5 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 5/27 Programas inteligentes Hubert L. Dreyfus, What Computers Still Can t Do, A Critique of Artificial Reason, O comentário na MIT Press: When it was first published in 1972, Hubert Dreyfus s manifesto on the inherent inability of disembodied machines to mimic higher mental functions caused an uproar in the artificial intelligence community. The world has changed since then. Today it is clear that "good old-fashioned AI,"based on the idea of using symbolic representations to produce general intelligence, is in decline (although several believers still pursue its pot of gold), and the focus of the Al community has shifted to more complex models of the mind. It has also become more common for AI researchers to seek out and study philosophy.

6 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 6/27 Programas inteligentes J.R. Searle (O problema da sala chinesa) suponha alguém trancado em uma sala com um manual de intruções, em sua língua de origem (que supõe-se não seja chinês), que informam como correlacionar certos símbolos em chinês de maneira a produzir novos símbolos em chinês. A pessoa ignora o significado dos símbolos e por isto não vê sentido nas regras, no entanto, para um observador externo que compreenda chinês a troca de símbolos simula uma conversa inteligente.

7 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 7/27 Programas inteligentes O problema da IA: como modelar a inteligência de maneira correta e eficiente. McCarthy e Hayes (Some philosophical problems from the standpoint of Artificial Intelligence): um programa de computador capaz de agir inteligentemente no mundo deve possuir uma representação geral do mundo em termos da qual são interpretadas suas entradas

8 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 8/27 Programas inteligentes O fato de que um programa é implementado em um computador implica certas pressuposições que tornam a maioria das questões filosóficas irrelevantes: existe o mundo físico e existem pessoas inteligentes; informações sobre o mundo podem ser obtidas pelos sentidos e representadas internamente; o senso comum e o conhecimento científico atual correspondem a uma visão do mundo aproximadamente correta;

9 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 9/27 Programas inteligentes Pressuposições que tornam a maioria das questões filosóficas irrelevantes: o conhecimento sobre o mundo não precisa, necessariamente, obedecer a nenhuma propriedade matemática global, como coerência ou completude. Sua adequação deve ser medida pela sua utilidade na solução de problemas práticos; sistema filosóficos não são suficientemente precisos para fundamentar a especificação de um programa computacional. toda possível liberdade de escolha de um programa deve, paradoxalmente, ser programada.

10 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 10/27 Programas inteligentes Tipos de adequação para uma representação de conhecimento: Metafísica: se um mundo construído de acordo com a representação não apresentar contradições com os fatos pertinentes aos aspectos da realidade que desejamos representar. Epistemológica: se a representação pode ser utilizada na prática para representar os fatos disponíveis sobre os aspectos de interesse da realidade. Heurística: se os processos de raciocínio necessários para a solução dos problemas de interesse podem ser expressos na representação.

11 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 11/27 Representação de Conhecimento Allen Newell, The Knowledge Level (1980) Comportamento de um agente: O agente possui conhecimento. Parte do conhecimento consituem objetivos. O agente é capaz de executar certas ações O agente age de acordo com o princípio da racionalidade: O agente seleciona a ação que, de acordo com seu conhecimento, leva a realização de um de seus objetivos.

12 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 12/27 Representação de Conhecimento What s in a name? that which we call a rose by any other name would smell as sweet. Romeo e Juliet, Act 2, Scene 2, William Shakespeare Linguagem natural: Rosa Lógica: r (uma constante)

13 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 13/27 Representação de Conhecimento Sistemas computacionais e formalismos matemáticos para expressar e manipular conhecimento declarativo de forma tratável e computacionalmente eficiente Um formalismo deve prover: Linguagem de representação de conhecimento Mecanismo de inferência Estratégias de controle da inferência Lógica: base matemática para todos os mecanismos de representação.

14 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 14/27 Representação de Conhecimento Lógica, semântica e significado Logic Set theory syntactic language abstract entities S True S C True

15 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 15/27 Representação de Conhecimento Teoria de modelos: estudo dos valores verdade. Teoria de provas: estudo da estrutura dedutiva da linguagem lógica. Implementável computacionalmente: adequação heurística. Resultados: Kurt Gödel e Jacques Herbrand (1930): existem sistemas lógicos de prova nos quais toda fórmula verdadeira pode ser provada, completude. Alfred Tarski (1934): maneira formal de realizar a associação entre fórmulas (e provas) e valores verdade, semântica. Alonzo Church e Alan Turing (1936): não existe um método geral capaz de decidir, em um número finito de passos, se uma fórmula é verdadeira, semidecidibilidade.

16 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 16/27 Representação de Conhecimento Lógica, semântica e significado Logic syntactic language Set theory abstract entities S Model theory True Proof Theory S C True

17 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 17/27 Semântica de Tarski Linguagem natural: Lógica: Cochabamba é uma Cidade. Coisas Cidade(cochabamba) Cidades

18 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 18/27 Exemplo Bolívia - América do Sul

19 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 19/27 Exemplo Representação lógica: Regiao(planicie) Regiao(vales) Regiao(altiplano) Cidade(Cobija) Cidade(Trinidad) Cidade(La_Paz) Cidade(Oruro) Cidade(Santa_Cruz) Cidade(Sucre) Cidade(Potosi) Cidade(Tarija) Cidade(Cochabamba) Clima(planicie,tropical) Clima(vales,temperado) Clima(altiplano,frio) Altitude(Cobija,240) Altitude(Trinidad,250) Altitude(La_Paz,3200) Altitude(Oruro,4000) Altitude(Santa_Cruz,200) Altitude(Sucre,2800) Altitude(Potosi,3000) Altitude(Tarija,2500) Altitude(Cochabamba,2700) Local(Cobija,planicie) Local(Trinidad,planicie) Local(La_Paz,altiplano) Local(Oruro,altiplano) Local(Santa_Cruz,planicie) Local(Sucre,vales) Local(Potosi,altiplano) Local(Tarija,vales) Local(Cochabamba,vales) Voltagem(Cobija,220) Voltagem(Trinidad,220) Voltagem(La_Paz,110) Voltagem(Oruro,220) Voltagem(Santa_Cruz,220) Voltagem(Sucre,220) Voltagem(Potosi,220) Voltagem(Tarija,220) Voltagem(Cochabamba,220)

20 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 20/27 Redes Semânticas Propostas por Quillian (1968) como modelo da memória associativa humana. Nodos (objetos, conceitos): conectados por arcos (relações binárias). Arcos: is-a, is-part: permitem herança de propriedades: A é-um B: A é um elemento de um conjunto ou classe B. A é-parte B: A é uma das partes disjuntas das quais B é formado. Demais arcos (traços): específicos do domínio, representam propriedades de conceitos. Aplicações: processamento de linguagem natural

21 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 21/27 Redes Semânticas Exemplo Cidade Regiao is a Altitude 2700 is a Local Cochabamba Voltagem Vales Clima 220 temperado

22 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 22/27 Redes semânticas Algoritmos de herança: redes semânticas na forma de árvores: simples e eficientes. redes semânticas com heranças múltiplas e/ou arcos que definam exceções: complexo e com política de herança pouco intuitiva. O problema da cor de Clyde : é-um é-um é-um Clyde Elefante Real Elefante Cinza não-é-um Estratégia cética: propriedades ligadas a conceitos mais específicos devem ter prioridade. Inferência por correspondência: comparação de um fragmento de rede em relação a uma rede dada.

23 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 23/27 Frames Marvin Minsky (A framework to represent knowledge, 1975): Quadros (do inglês, frames ) ou roteiros (do inglês, scripts ). Componentes de um quadro: atributos (do inglês, slot ): nomes de propriedades com valores hierarquia de especialização, rede de arcos é-um ligando quadros que permite herança. facetas, propriedades dos atributos que definem o tipo de valores e às restrições de número associados ao atributo.

24 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 24/27 Frames Características: herança de propriedades (domínios que apresentem uma taxonomia natural de conceitos). raciocínio guiado por expectativas: atributos com valores típicos, ou a priori, os valores de exceção (do inglês, default values ). ligação procedimental: um atributo pode ser associado a um procedimento que deve ser executado quando certas condições forem satisfeitas, saci (do inglês, demon ). Tipos: if-modify, ao ser alterado o valor do atributo. if-necessary, ao ser consultado o valor do atributo. if-delete, ao ser eliminado o atributo.

25 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 25/27 Frames Exemplo Regiao Voltagem: 220 is a is a Planicie Clima: tropical Vales Clima: temperado Altiplano Clima: frio is part is part Cobicha Altitude: 240 Trinidad Altitude: 250 is part Tarija Altitude: 2500 is part Sucre Altitude: 2800 La Paz Altitude: 3200 Voltagem:110 Oruro Altitude: 4000 Santa Cruz Altitude: 200 Cochabamba Altitude: 2700 Potosi Altitude: 3000

26 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 26/27 Lógica de descrição Descendente das linguagens terminológicas (KL-ONE) e das redes semânticas. Baseada em conceitos (classes) e papéis conceitos (classes): conjuntos de objetos papéis: relações binárias entre objetos Construtores permitem a definição de conceitos e papéis complexos a partir de primitivos Fragmento decidível da lógica de primeira ordem Relacionada com a Lógica Modal Propriedades principais: Semântica bem definida Inferência decidível e (as vezes) tratável

27 Inteligência Artificial Aplicada a Sistemas de Controle e AutomaçãoDAS 6607 p. 27/27 Lógica de descrição Knowledge Base Tbox (schema) (def man (and human male)) (def happy-father (and man (exist has-child female)...) Sistema de Inferência Abox (data) (is-a John happy-father) (has-child John Mary) Interface