Inteligência Artificial. Outras abordagens à conceituação de IA

Transcrição

1 Inteligência Artificial Outras abordagens à conceituação de IA

2 Retomada da aula passada O histórico do computador está entrelaçado ao histórico da IA Diversos acontecimentos contribuíam para o atual estado da arte da IA A abordagem adotada pelo pesquisador de IA contribui para a definição de IA que assume... Exemplo das 4 abordagens de Russell e Norvig.

3 Prof. Baranauskas, da USP Pessoas diferentes veem a IA de uma maneira diferente Duas importantes questões são: ƒ Você está interessado em pensamento ou comportamento? ƒ Você deseja modelar seres humanos ou trabalhar a partir de um padrão ideal?

4 John Searle O filósofo John Searle propôs a teoria dos Atos de Fala. Estudou aspectos da função da intencionalidade pré linguística e o papel constitutivo da linguagem na construção da sociedade e das instituições sociais. A linguagem não é apenas um conjunto de símbolos formais, mas uma série de mecanismos pelos quais, nós ativamente lidamos com a realidade

5 John Searle As formas mais complexas de organização não são possíveis sem a linguagem, que é o que nos diferencia dos outros animais. Ele distingue duas posturas em relação à IA: Inteligência Artificial forte e Inteligência Artificial Fraca

6 Inteligência Artificial Fraca A hipótese da IA fraca afirma que sistemas de inteligência artificial podem agir de forma inteligente, ou agir como se fossem inteligentes ou como se tivessem mentes. Estes sistemas, apesar de agirem de forma inteligente, não seriam entidades genuinamente inteligentes, mas, no máximo simulações de comportamentos inteligentes.

7 IA Fraca Por exemplo, em um sistema especialista o motor de inferência (combina fatos e regras) é responsável por fazer o encadeamento das regras e tomar as decisões. Neste caso, não existe um real raciocínio da máquina, pois ela necessita que especialistas humanos forneçam o conhecimento para que o software consiga executar e tomar suas decisões

8 Inteligência Artificial Forte A hipótese da Inteligência Artificial forte afirma que sistemas de inteligência artificial podem realmente pensar e ter uma mente genuína. Neste caso, estes sistemas não seriam apenas simulações de inteligência, mas entidades realmente inteligentes.

9 IA Forte Exemplo: se uma máquina for submetida ao processo de escrever uma poesia, ela teria que ter consciência do que escreveu e não somente organizar as palavras para formar frases. Em outras palavras, o software saberia o porquê de ter manipulado certos símbolos e talvez até teria que ter pensado ou manifestado emoções!

10 IA Fraca e IA Forte As duas visões convivem na área da IA. Uma parcela dos pesquisadores da área adota a hipótese da IA fraca. Mas há pesquisas que assumem a hipótese da IA forte, e dedicam-se a discutir a viabilidade de uma inteligência artificial geral, perseguindo o objetivo de entidades artificiais que pensam genuinamente, elaborando e propondo teorias de como poderiam ser realizadas concretamente.

11 Questão O que é pensar ou agir genuinamente? Simular é fazer?

12 John Searle e Simulação Ninguém supõe que uma simulação em computador de uma tempestade nos deixará molhados... Então, por que alguém em seu juízo perfeito iria supor que uma simulação em computador de processos mentais realmente teria processos mentais? (John Searle, 1980)

13 Sobre Simulação Uma simulação feita por Hollywood de uma tempestade usando irrigadores e ventiladores deixa os atores molhados. A simulação de uma adição em computador é uma adição. A simulação em computador de um jogo de xadrez é um jogo de xadrez. Os processos mentais são como tempestades ou como a adição ou jogos de xadrez? Tudo depende de nossa teoria sobre estados e processos mentais

14 Searle: Manipulação Simbólica É a mente de um cérebro como um programa de computador? Não. Um programa simplesmente manipula símbolos, enquanto que um cérebro atribui significado a eles. (Searle).

15 Manipulação de Símbolos Baseado nos diversos campos de estudo que ajudaram na fundamentação dos princípios teóricos da inteligência artificial surgiram duas abordagens: a cognitiva e a conexionista.

16 IA Conexionista Nessa abordagem, também denominada de biológica, dá ênfase no modelo de funcionamento do cérebro, dos neurônios e das conexões neurais. Os pioneiros dessa corrente foram McCulloch Pitts, Hebb, Rosenblatt e Widrow. A abordagem conexista sofreu grande impacto quando Minsky e Papert publicaram em 1969, o livro "Perceptrons", no qual afirmaram que os modelos das redes neurais não tinham sustentação matemática suficiente que lhes fosse possível atribuir confiabilidade.

17 IA Cognitiva Abordagem Cognitiva - Também denominada simbolista, dá ênfase aos processos cognitivos, ou seja, a forma como o ser humano raciocina. Seu principal objetivo é explicar o comportamento inteligente baseado em aspectos psicológicos e processos algorítmicos. Os pioneiros dessa corrente foram Jonh McCarthy, Marvin Minsky, Newell e Simon.

18 IA Cognitiva Nessa abordagem, as primeiras modelagens da inteligência tiveram como base as regras de produção e a lógica dos predicados. A formalização da lógica facilitou o processo de formalização e representação dos conhecimentos a serem utilizados pelos programas de computador. Inicialmente, esses conhecimentos se restringiram a esquemas de raciocínios para jogos, aplicações matemáticas e simuladores.

19 Sistema de Símbolos Físicos Um ser humano adulto, atualmente, é um ser essencialmente simbólico. A comunicação escrita e oral é uma atividade indispensável para sua adaptação ao complexo mundo atual. A noção de símbolo já existia há muitos séculos, mas foi através de Charles Sanders Peirce ( ) que passou a ter uma abordagem mais consistente.

20 Sistema de Símbolos Físicos Símbolo é toda "inscrição física" que representa alguma coisa. Um cachorro, por exemplo, pode ser representado pelo símbolo arbitrário "CACHORRO". Símbolos são arbitrários porque, ao contrário dos ícones, não guardam nenhuma espécie de similaridade com o objeto correspondente.

21 Sistema de Símbolos Físicos Características de um símbolo: a) Ele representa ou refere-se a objetos ou conceitos do mundo, sendo essa representação ou referência sujeita à interpretação de um ser humano. Ex: árvore. b) Ele é arbitrário; qualquer símbolo pode representar qualquer conceito do mundo. Ex: árvore; tree; XY;

22 Sistema de Símbolos Físicos Características de um símbolo: c) Ele é discreto no sentido de que não existe entre esse mesmo símbolo e um outro símbolo uma relação de continuidade que possa ser semanticamente explorada. Ex. árvore, abelha d) ele pode ser manipulado, no sentido de ser composto ou decomposto.

23 Sistema de Símbolos Físicos entrada saída 1,2,3,4... A,B,c,d regras X,Y,Z,w,9,3

24 Newell e Simon Concebem que o cérebro dos seres inteligentes processa símbolos, armazenando-os, modificandoos, gerando outros símbolos. Que todo conhecimento é oriundo do processamento dos símbolos. O cérebro humano e demais entidades que possuem inteligência, manipulam símbolos para gerar inteligência.

25 Sistema de Símbolos Físicos Nem todos os pesquisadores concordam com essa teoria. Um dos motivos é o fato de que um símbolo, para ter sentido adequado, deve estar inserido em um determinado contexto. O problema é o contexto!

26 Sistema de Símbolos Físicos Stevan Harnad, em 1990, discutiu a questão de que os símbolos precisam estar de alguma forma, "ligados" às representações externas. Ele assim definiu um "sistema simbólico": Conjuntos de "marcas físicas" arbitrárias (em papel, memória de computadores, etc). Essas marcas arbitrárias são manipuladas de acordo com "regras explícitas" que também são símbolos arbitrários. Essas manipulações são efetuadas puramente com base na forma do símbolo, e não em relação ao seu sentido (são sintáticas, e não semânticas).

27 Inteligência Artificial Material base: cap1 Inteligência Artificial, elaine Rich e Kevin Knight, Makron Books.

28 Hipótese Um sistema de símbolos físicos consiste em um grupo de entidades, chamadas símbolos, que são padrões físicos que podem ocorrer como componentes de um outro tipo de entidade chamada expressão (ou estrutura de símbolos). Assim, uma estrutura de símbolos é composta de um número de instâncias (ou marcas) de símbolos relacionados de alguma forma física (como, por exemplo, uma marca ao lado da outra).

29 Hipótese Em um determinado momento qualquer, o sistema conterá uma coleção destas estruturas de símbolos. Além dessas estruturas, o sistema também contém uma coleção de processos que operam nas expressões para produzir outras expressões: processos de criação, modificação, reprodução e destruição. Um sistema de símbolos físicos é uma máquina que produz ao longo do tempo uma coleção progressiva de estruturas de símbolos. Tal sistema existe em um mundo de objetos mais amplo do que apenas estas próprias estruturas simbólicas (tradução de Elaine Rich)

30 Atividade Newell e Simon afirmam que O sistema de símbolos físicos tem os meios necessários e suficientes para a ação inteligente em geral, e isso independe se se está falando de um computador ou um ser humano. Qual é sua opinião a respeito? Posicione-se sobre IA Forte e Fraca e sobre a hipótese do sistema de símbolos físicos. Poste o texto até 10/05 no moodle.