O que é Inteligência Artificial???

Transcrição

1 O que é Inteligência Artificial??? Aula #2.1 EBS 564 IA Prof. Luiz Fernando S. Coletta Campus de Tupã

2 Por milhares de anos temos tentado entender como pensamos 2

3 Por milhares de anos temos tentado entender como pensamos Inteligência Artificial (IA) 3

4 Por milhares de anos temos tentado entender como pensamos Inteligência Artificial (IA) Busca não apenas entender, mas também construir entidades inteligentes; 4

5 Por milhares de anos temos tentado entender como pensamos Inteligência Artificial (IA) Busca não apenas entender, mas também construir entidades inteligentes; Automatiza tarefas intelectuais (feitas por humanos); 5

6 Por milhares de anos temos tentado entender como pensamos Inteligência Artificial (IA) Busca não apenas entender, mas também construir entidades inteligentes; Automatiza tarefas intelectuais (feitas por humanos); Campo multidisciplinar: além de computação, filosofia, psicologia, neurociência, linguística, matemática, estatística, engenharia, etc. 6

7 Por milhares de anos temos tentado entender como pensamos Inteligência Artificial (IA) Busca não apenas entender, mas também construir entidades inteligentes; Automatiza tarefas intelectuais (feitas por humanos); Campo multidisciplinar: além de computação, filosofia, psicologia, neurociência, linguística, matemática, estatística, engenharia, etc. The automation of activities that we associate with human thinking, activities such as decision-making, problem solving, learning... (Bellman, 1978) 7

8 Surgimento do termo Inteligência Artificial Em Agosto de 1955, John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (IBM) e Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories) propuseram um Workshop para o estudo da IA; 8

9 Surgimento do termo Inteligência Artificial Em Agosto de 1955, John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (IBM) e Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories) propuseram um Workshop para o estudo da IA; Em 1956, o Workshop ocorreu no Dartmouth College em Hanover, New Hampshire. 9

10 Surgimento do termo Inteligência Artificial Em Agosto de 1955, John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (IBM) e Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories) propuseram um Workshop para o estudo da IA; Em 1956, o Workshop ocorreu no Dartmouth College em Hanover, New Hampshire. Trenchard More, John McCarthy, Marvin Minsky, Oliver Selfridge e Ray Solomonoff, presentes no Workshop de 1956 em comemoração aos 50 anos do evento. 10

11 Discussões no Workshop: 1. Computadores automáticos: Programação de calculadoras; 2. Computadores programados para usar uma linguagem: Capacidade de manipular palavras para chegar num raciocínio lógico; 3. Redes de neurônios: Formação de conceitos a partir da organização de neurônios hipotéticos; 4. Tamanho de um cálculo: Dado um problema bem definido como explorar as possíveis respostas de forma eficiente; 5. Autoaperfeiçoamento: Uma máquina inteligente provavelmente executará atividades com autoaperfeiçoamento; 6. Abstrações: Métodos de máquinas para formar abstrações a partir de dados; 7. Aleatoriedade e criatividade: A introdução de alguma aleatoriedade pode representar o pensamento criativo durante o raciocínio lógico. 11

12 Discussões no Workshop: 1. Computadores automáticos: Programação de calculadoras; 2. Computadores programados para usar uma linguagem: Capacidade de manipular palavras para chegar num raciocínio lógico; 3. Redes de neurônios: Formação de conceitos a partir da organização de neurônios hipotéticos; 4. Tamanho de um cálculo: Dado um problema bem definido como explorar as possíveis respostas de forma eficiente; 5. Autoaperfeiçoamento: Uma máquina inteligente provavelmente executará atividades com autoaperfeiçoamento; 6. Abstrações: Métodos de máquinas para formar abstrações a partir de dados; 7. Aleatoriedade e criatividade: A introdução de alguma aleatoriedade pode representar o pensamento criativo durante o raciocínio lógico. 12

13 Discussões no Workshop: 1. Computadores automáticos: Programação de calculadoras; 2. Computadores programados para usar uma linguagem: Capacidade de manipular palavras para chegar num raciocínio lógico; 3. Redes de neurônios: Formação de conceitos a partir da organização de neurônios hipotéticos; 4. Tamanho de um cálculo: Dado um problema bem definido como explorar as possíveis respostas de forma eficiente; 5. Autoaperfeiçoamento: Uma máquina inteligente provavelmente executará atividades com autoaperfeiçoamento; 6. Abstrações: Métodos de máquinas para formar abstrações a partir de dados; 7. Aleatoriedade e criatividade: A introdução de alguma aleatoriedade pode representar o pensamento criativo durante o raciocínio lógico. 13

14 Discussões no Workshop: 1. Computadores automáticos: Programação de calculadoras; 2. Computadores programados para usar uma linguagem: Capacidade de manipular palavras para chegar num raciocínio lógico; 3. Redes de neurônios: Formação de conceitos a partir da organização de neurônios hipotéticos; 4. Tamanho de um cálculo: Dado um problema bem definido como explorar as possíveis respostas de forma eficiente; 5. Autoaperfeiçoamento: Uma máquina inteligente provavelmente executará atividades com autoaperfeiçoamento; 6. Abstrações: Métodos de máquinas para formar abstrações a partir de dados; 7. Aleatoriedade e criatividade: A introdução de alguma aleatoriedade pode representar o pensamento criativo durante o raciocínio lógico. 14

15 Discussões no Workshop: 1. Computadores automáticos: Programação de calculadoras; 2. Computadores programados para usar uma linguagem: Capacidade de manipular palavras para chegar num raciocínio lógico; 3. Redes de neurônios: Formação de conceitos a partir da organização de neurônios hipotéticos; 4. Tamanho de um cálculo: Dado um problema bem definido como explorar as possíveis respostas de forma eficiente; 5. Autoaperfeiçoamento: Uma máquina inteligente provavelmente executará atividades com autoaperfeiçoamento; 6. Abstrações: Métodos de máquinas para formar abstrações a partir de dados; 7. Aleatoriedade e criatividade: A introdução de alguma aleatoriedade pode representar o pensamento criativo durante o raciocínio lógico. 15

16 Discussões no Workshop: 1. Computadores automáticos: Programação de calculadoras; 2. Computadores programados para usar uma linguagem: Capacidade de manipular palavras para chegar num raciocínio lógico; 3. Redes de neurônios: Formação de conceitos a partir da organização de neurônios hipotéticos; 4. Tamanho de um cálculo: Dado um problema bem definido como explorar as possíveis respostas de forma eficiente; 5. Autoaperfeiçoamento: Uma máquina inteligente provavelmente executará atividades com autoaperfeiçoamento; 6. Abstrações: Métodos de máquinas para formar abstrações a partir de dados; 7. Aleatoriedade e criatividade: A introdução de alguma aleatoriedade pode representar o pensamento criativo durante o raciocínio lógico. 16

17 Discussões no Workshop: 1. Computadores automáticos: Programação de calculadoras; 2. Computadores programados para usar uma linguagem: Capacidade de manipular palavras para chegar num raciocínio lógico; 3. Redes de neurônios: Formação de conceitos a partir da organização de neurônios hipotéticos; 4. Tamanho de um cálculo: Dado um problema bem definido como explorar as possíveis respostas de forma eficiente; 5. Autoaperfeiçoamento: Uma máquina inteligente provavelmente executará atividades com autoaperfeiçoamento; 6. Abstrações: Métodos de máquinas para formar abstrações a partir de dados; 7. Aleatoriedade e criatividade: A introdução de alguma aleatoriedade pode representar o pensamento criativo durante o raciocínio lógico. 17

18 Exercício 2 (para apresentar dia 12/3) Apresentação de até 10 minutos na próxima aula teórica sobre os seguintes temas*: 1. Teste de Turing; 2. Livro Perceptrons de Minsky e Papert; 3. Deep Blue x Garry Kasparov; 4. DARPA Grand Challenge em 2004; 5. IBM Watson no programa Jeopardy; 6. Jeff Dean, Andrew Ng e os gatos; 7. Google DeepMind e a leitura labial; 8. Big Data; * Deve-se entregar também os slides produzidos. 18

19 Próxima aula: Hoje a tarde Laboratório 2 Material em Prof. Luiz Fernando S. Coletta luizfsc@tupa.unesp.br Campus de Tupã