Inteligência Artificial (Lista 1) Prof. Alex F. V. Machado

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1 Ministério da Educação Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Sudeste de Minas Gerais - Campus Rio Pomba Bacharelado em Ciência da Computação 1) Considere os termos abaixo e complete. Inteligência Artificial (Lista 1) Prof. Alex F. V. Machado Agente Inteligente, Heurísticas, Lógica Fuzzy, Sistemas Emergentes, Aprendizado de Máquina, Algoritmos Bio-inspirados, Redes Neurais, Inteligência Artificial, Algoritmo de Força Bruta. a) é uma extensão da lógica booleana que admite valores lógicos intermediários entre o FALSO (0) e o VERDADEIRO (1); por exemplo o valor médio 'TALVEZ' (0,5). Este tipo de lógica engloba de certa forma conceitos estatísticos principalmente na área de Inferência. Suas implementações permitem que estados indeterminados possam ser tratados por dispositivos de controle. Desse modo, é possível avaliar conceitos não-quantificáveis. Casos práticos: avaliar a temperatura (quente, morno, médio, etc...), o sentimento de felicidade(radiante, feliz, apático, triste...), a veracidade de um argumento (corretíssimo, correcto, contra-argumentativo, incoerente, falso, totalmente errôneo, etc..). b) Um sistema poderá ser classificado como se for capaz de perceber seu ambiente por meio de sensores e de agir sobre esse ambiente por intermédio de atuadores agregando as características como autonomia, habilidade social, reatividade e pró-atividade. c) trata de métodos ou algoritmos exploratórios para solução de problemas. As soluções são buscadas por aproximações sucessivas, avaliando-se os progressos alcançados, até que o problema seja resolvido. Trata-se de métodos em que, embora a exploração seja feita de forma algorítmica, o progresso é obtido pela avaliação puramente empírica (sem comprovação científica) do resultado. Estas técnicas não asseguram as melhores soluções, mas somente soluções válidas, aproximadas; e freqüentemente não é possível justificar em termos estritamente lógico a validade do resultado. d) é uma técnica simples que busca resolver novos problemas adaptando soluções utilizadas para resolver problemas anteriores. Suas características principais são: A extração do conhecimento a partir de casos ou experiências com que o próprio sistema se depara. A identificação das características mais significantes das situações apresentadas a fim de devolver uma melhor solução (resposta). O armazenamento da situação e sua respectiva solução. e) expressam propriedades de sistemas auto-organizados, adaptativos e autônomos. São capazes de resolver problemas computacionais por meio da modelagem do processo de evolução natural que dirige o desenvolvimento da vida. f) é o processo de formação de modelos complexos a partir de regras simples. Apesar disto, este sistema pode aparecer quando uma quantia de entidades (agentes) simples operam em um ambiente, formando comportamentos complexos no coletivo. Ele é caracterizado por ser inesperado e imprevisível por através de uma descrição simples.

2 2) Sobre a Inteligência Artificial (IA) podemos: Definir como: Uma área de pesquisa da ciência da computação dedicada a buscar métodos ou dispositivos computacionais que possuam ou simulem a capacidade humana de resolver problemas, pensar ou, de forma ampla, ser inteligente. Que resolve problemas do âmbito de: Busca heurística Representação do Conhecimento e Raciocínio automático Planejamento Aprendizagem e Aquisição de Conhecimento Sistemas Multi-Agente Reconhecimento de Padrões Usando das ferramentas de: Classificação Previsão Monitoramento Diagnóstico e Interpretação Conserto Escalonamento Alocação Filtragem Descoberta Design (no sentido de projeto) Controle Simulação Com base nas definições acima, descreva um algoritmo inteligente para aumentar o lucro, otimizar o processo, apoiar a tomada de decisão e/ou melhorar a performance para os sistemas pré-existentes abaixo: a) Diário escolar eletrônico b) Caixa eletrônico de uma padaria c) Jogo Pac-Man

3 3) Para cada agente abaixo defina o que se pede: a) Sensores: Atuadores: Tipo de Ambiente: Arquitetura de Agente: b) Sensores: Atuadores: Tipo de Ambiente: Arquitetura de Agente: c) Sensores: Atuadores: Tipo de Ambiente: Arquitetura de Agente: 4) Para cada agente anterior crie seu algoritmo/pseudo-código.

4 5) Crie um algoritmo/pseudo-código para um tutor inteligente de uma matéria de uma determinada disciplina lecionada on-line. Utilize a arquitetura de agente inteligente com aprendizado. 6) Considere a seguinte matriz de distância entre as cidades: Crie um algoritmo/pseudo-código para achar o caminho com a menor distância entre as cidades supondo que um viajante deseje visitar cada cidade uma vez e retornar a cidade inicial no final (você pode estipular a cidade inicial). Utilize o conceito de Colônia de Formigas (o qual é composto de agentes inteligentes colaborativos, portanto, é um sistema multi-agente). 7) Poscomp 2007 Exame de Seleção para Pós-Graduação em Ciência da Computação

5 8) Dentre as várias subdivisões da IA encontramos o Sistema Baseado em Regras (RBR). Ele faz a representação do conhecimento para a resolução do problema através de regras se..então (regras de produção). Exemplo: se o motor não roda, e as luzes não acendem então o problema está nos cabos da bateria Com base nos princípios de um RBR podemos criar um Sistema Especialista. Em síntese, são programas constituídos por uma série de regras (as vezes também heurísticas) que analisam informações (normalmente fornecidas pelo usuário do sistema) sobre uma classe específica de problema (ou domínio de problema). Tipicamente, os problemas que podem ser solucionados por um sistema especialista são do tipo que seria atendido por um especialista humano. Crie um pseudo-código baseado em RBR para os seguintes sistemas abaixo: a) Um robô autônomo em um lixão público que deve se desviar das pedras e obstáculos para coletar latinhas e levar para o compressor. b) Descreva o algoritmo de Visão Computacional do robô anterior. Ele deve distinguir latinha de qualquer outro objeto.

6 9) Considere os seguintes códigos quebradores de senha (esta somente de caracteres maiúsculos alfabéticos): função QUEBRAR_SENHA_1(){ função QUEBRAR_SENHA_2(){ for(letra1=a;letra1<=z;letra1=próxima_letra){ for(letra2=a;letra2<=z;letra2=próxima_letra){ for(letra3=a;letra3<=z;letra3=próxima_letra){ for(letra4=a;letra4<=z;letra4=próxima_letra){ for(letra5=a;letra5<=z;letra5=próxima_letra){... for(letran=a;letran<=z;letran=próxima_letra){ palavra=letra1+letra2+letra3+letra4+letra5+...+letran; if(testar_senha(palavra)){ return palavra;... while(true){ letra1a=aleatorio_letra_alfabeto(); letra1b=aleatorio_consoante(); letra1=aleatorio(letra1a,letra1b); letra2a=aleatorio_letra_alfabeto(); letra2b=aleatorio_vogal(); letra2=aleatorio(letra2a,letra2b); letra3a=aleatorio_letra_alfabeto(); letra3b=aleatorio_consoante(); letra3=aleatorio(letra3a,letra3b); letra4a=aleatorio_letra_alfabeto(); letra4b=aleatorio_vogal(); letra4=aleatorio(letra4a,letra4b); letra5a=aleatorio_letra_alfabeto(); letra5b=aleatorio_consoante(); letra5=aleatorio(letra5a,letra5b);... letrana=aleatorio_letra_alfabeto(); letranb=aleatorio_vogal(); letran=aleatorio(letrana,letranb); palavra=letra1+letra2+letra3+letra4+letra5+...+letran; if(testar_senha(palavra)){ return palavra; Ao testá-los em determinada máquina obteve-se as seguintes estatísticas: Algoritmo Convergência Tempo médio de convergência QUEBRAR_SENHA_1 100% 70.5 minutos QUEBRAR_SENHA_2 90% 20 milissegundos Associe (1) para QUEBRAR_SENHA_1, (2) para QUEBRAR_SENHA_2 e (0) para nenhum dos dois. ( ) Complexidade Logarítmica ( ) Complexidade Linear ( ) Complexidade tendendo a Exponencial ( ) Complexidade Indeterminada ( ) Algoritmo Bio-Inspirado ( ) Algoritmo Emergente ( ) Busca em Profundidade ( ) Algoritmo Determinístico ( ) Algorimtos Não-Determinístico ( ) Heurística ( ) Algoritmo Emergente ( ) Sistema baseado em conhecimento empírico

7 10) O grafo abaixo, mostra a ligação entre 5 cidades e as respectivas distâncias em quilômetros. Tem-se um problema onde é necessário passar por todas as cidades, apenas uma vez. O objetivo é encontrar uma rota de menor custo. a. Proponha uma função de aptidão, para avaliar a qualidade de um cromossomo. b. Faça a codificação de dois cromossomos, avaliando a função custo de cada um deles, c. Realize o cruzamento entre os cromossomas, utilize a taxa de 50%. d. Aplique a mutação, utilize a taxa de 20%. e. Aplique a função aptidão nos descendentes gerados verificando ao final se a solução encontrada é melhor ou não. f. Como seria a resolução através da heurística GRASP? 11) Considere o seguinte problema com a modelagem abaixo: Atividade: Definir as taxas e rastrear o algoritmo para 4 gerações, depois retornar a melhor solução.