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INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

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Page 1: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL

INTRODUÇÃOProf. Ricardo Santos

Page 2: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

Fidelidade ao desempenho humano Ideal de inteligência

Sistemas que pensam como seres hamanos

Sistemas que pensam racionalmente

Pensamento

e

Raciocínio

“O novo e interessante esforço para fazer os computadores pesarem... Máquinas com mentes, no sentido total e literal.” (Haugeland, 1985)

“O estudo das faculdades mentais pelo uso de modelos computacionais.” (Charniak e McDermott, 1985)

“[Automatização de] atividades que associamos ao pensamento humano, atividades como a tomada de decisões, a resolução de problemas, o aprendizado,...” (Bellman, 1978)

“O estudo das computações que tornam possível perceber, raciocinar e agir. (Winston, 1992)

Sistemas que atuam como seres humanos

Sistemas que atuam racionalmente

Comportamento

“A arte de criar máquinas que executam funções que exigem inteligência quando executadas por pessoas” (Kurzweil, 1990)

“A Inteligência Artificial é o estudo do projeto de agentes inteligentes” (Poole et al., 1998)

O QUE É I.A.?

Page 3: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

Aborda áreas como:● Jogos● Demonstração de teoremas matemáticos● Diagnóstico de doenças● Pesquisa Operacional (otimização)● Etc.

Útil em todas as áreas de conhecimento: matemática, sociologia, psicologia, genética, neurofisiologia, linguística, filosofia, etc.

O QUE É I.A.?

Page 4: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

Vários eventos da história contribuíram para o desenvolvimentos da IA, começando pelos SILOGISMOS criados por Aristóteles: ● Todo homem é mortal● Sócrates é homem● Então Sócrates é mortal.

Início ao campo de estudo chamado LÓGICA Já no século XIX Babbage e Byron trabalharam em máquinas mecânicas programáveis para cálculo de valores de funções polinomiais e George Boole formalizou as leis da lógica.

HISTÓRICO

Page 5: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

MÁQUINA DE TURING● Foi idealizada por Alan Turing em 1936 onde, o

mesmo afirma ser possível solucionar qualquer problema matemático, definindo as regras do problema.

● Com a Máquina de Turing foi criada a formalização matemática que era preciso para estimular a criação dos computadores.

HISTÓRICO

Page 6: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

Por volta de 1965 foram lançados alguns programas que podiam resolver qualquer problema solucionável descrito em notação lógica.

O trabalho de estudo da IA começou mesmo após a 2ª Guerra Mundial, em 1956, através da institucionalização de um grupo de estudo, contendo diversos pesquisadores renomados.

Surgiu com o objetivo de desenvolver softwares que realizariam tarefas que, até o momento, eram melhor realizadas pelos seres humanos ou não possuíam solução algorítmica viável pela computação convencional.

HISTÓRICO

Page 7: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

O TESTE DE TURING, proposto por Alan Turing (1950),sugere um teste baseado na impossibilidade de distinguir o computador de seres humanos.

Para tanto, um interrogador humano redigiria perguntas e analisaria as respostas recebidas e, ainda assim, ficaria sem saber se o resultado retornado foi processado por um computador ou um ser humano.

HISTÓRICO

Page 8: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

De acordo com o teste, o interrogador não poderá saber se está lidando com uma máquina ou ser humano. Por isso,para um computador ser aprovado pelo TESTE DE TURING TOTAL, a máquina precisará ter:● VISÃO DE COMPUTADOR: para perceber objetos.● ROBÓTICA: para manipular objetos e movimentar-

se.

HISTÓRICO

Page 9: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

HISTÓRICO

Page 10: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

Para isso ocorrer, o computador precisaria ter as seguintes capacidades:● Processamento de linguagem natural: para

permitir que ele se comunique com sucesso em um idioma natural.

● Representação de conhecimento: para armazenar o que sabe ou ouve.

● Raciocínio automatizado: para usar as informações armazenadas com finalidade de responder a perguntas e tirar novas conclusões.

● Aprendizado de máquina: para se adaptar a novas circunstâncias e para detectar e extrapolar padrões.

HISTÓRICO

Page 11: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

Baseado lógica proposicional proposta por Russel, no conhecimento filosófico e funcional dos neurônios no cérebro humano, McCulloch e Pits (1943) desenvolveram um modelo do cérebro RNA (Redes Neurais Artificiais).

Mais tarde, em 1949, Donald Hebb melhorou a teoria de McCulloch e Pits, provando que a alteração dos pesos sinápticos inerentes nas ligações entre os neurônios, poderiam acrescentar poder de aprendizagem à rede neural.

HISTÓRICO

Page 12: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

HISTÓRICO

Page 13: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

Uma das primeiras contribuições da IA para os jogos foi percebida por volta de 1952, quando Arthur Samuel escreveu um software que jogava damas.

Em 1956, mais uma vez, John McCarthy contribuiu para a IA lançando uma linguagem chamada Lisp, muito utilizada pelos próprios pesquisadores para desenvolver novas soluções na área e é a 2ª linguagem de alto nível mais velha, perdendo para o Fortran por 1 ano.

HISTÓRICO

Page 14: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

O período compreendido entre 1952 e 1969 foi caracterizado por um entusiasmos generalizado, sendo criado grandes expectativas.

Porém, os recursos de hardware disponíveis na época não permitiam grandes implementações e eram restritas a poucos centros.

HISTÓRICO

Page 15: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

A partir de 1980 a IA se torna uma indústria. Em 1986 as Redes Neurais retornam com força.

Em 1987 a IA se concretiza como uma ciência

A tecnologia da mineração de dados gerou uma nova e vigorosa indústria.

HISTÓRICO

Page 16: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

Planejamento autônomo e escalonamento:● O programa Remote Agente, da NASA, se tornou o

primeiro programa de planejamento autônomo de bordo a controlar o escalonamento de operações de uma nave espacial.

Jogos:● O Deep Blue, da IBM, se tornou o primeiro

programa de computador a derrotar o campeão mundial em uma partida de xadrez, ao vencer Gary Kasparov por um placar de 3,5 a 2,5.

ESTADO DA ARTE

Page 17: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

Controle Autônomo:● O sistema de visão de computador ALVINN foi

treinado para dirigir um automóvel, mantendo-o na pista. Ao longo de 4600km em seu teste, o sistema foi capaz de manter o veículo 98% do tempo na trajetória correta.

Diagnósticos:● Programas de diagnósticos médicos baseados na

análise probabilística foram capazes de executar tarefas no nível de um médico especialista em diversas áreas da medicina

ESTADO DA ARTE

Page 18: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

Planejamento Logístico:● Durante a Guerra do Golfo os EUA desenvolveram

a ferramenta DART para realizar planejamento logístico automatizado e a programação e execução do transporte.

Robótica:● Auxílios em cirurgias. O HipNav é um sistema que

emprega técnicas de visão computacional para cirar um modelo tridimensional da anatomia interna de um paciente, e depois utiliza controle robótico para orientar a inserção de uma prótese de substituição de quadril.

ESTADO DA ARTE

Page 19: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

Reconhecimento de Linguagem e Resolução de Problemas:● O PROVERB é um programa de computador que

resolve palavras-cruzadas, fazendo uso das restrições inerentes ao preenchimento e um grande dicionário de dados on-line.

ESTADO DA ARTE

Page 20: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

● Simbólica: metáfora linguística (ex: sistemas de produção, agentes, PROLOG,...)

● Conexionista: metáfora cerebral (ex: redes neurais)

● Evolucionista: metáfora da natureza (ex: algoritmos genéticos, sistemas imunológicos, etc.)

● Estatístico/Probabilístico (ex: redes bayesianas, sistemas Fuzzy)

ABORDAGENS

Page 21: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

West é criminoso ou não? ● “A lei americana diz que é proibido vender armas a

uma nação hostil. Cuba possui alguns mísseis, e todos eles foram vendidos pelo Capitão West, que é americano”

Como resolver automaticamente este problema de classificação?

Segundo a IA (simbólica), é preciso:● Identificar o conhecimento do domínio (modelo

do problema)● Representá-lo utilizando uma linguagem formal

de representação● Implementar um mecanismo de inferência para

utilizar esse conhecimento

ABORDAGEM SIMBÓLICA

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Definição “Romântica”:Técnica inspirada no funcionamento do cérebro, onde,

por exemplo, neurônios artificiais, conectados em rede, são capazes de aprender e tomar decisões.

Definição “Matemática”: Técnica de aproximação de funções por regressão não

linear.

Outra abordagem: ● linguagem -> redes de elementos simples● raciocínio -> aprender diretamente a função

entrada-saída

ABORDAGEM CONEXONISTA

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EVOLUÇÃO ● Diversidade é gerada por cruzamento e mutações● Os seres mais adaptados ao seus ambientes

sobrevivem (seleção natural)● As características genéticas de tais seres são

herdadas pelas próximas gerações

ABORDAGEM EVOLUTIVAAlgoritmos Genéticos

Page 24: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

“A principal vantagem de raciocínio probabilístico sobre raciocínio lógico é fato de que agentes podem tomar decisões racionais mesmo quando não existe informação suficiente para se provar que uma ação funcionará”[Russel]

„ Alguns fatores podem condicionar a falta de informação em uma base de conhecimento:● Ignorância Teórica● Impossibilidade

ABORDAGEM ESTATÍSTICO /

PROBABILÍSTICO

Page 25: INTELIGÊNGIA COMPUTACIONAL INTRODUÇÃO Prof. Ricardo Santos

A IA moderna trabalha muito no desafio de melhorar o processo de reconhecimento de padrões, o que significa classificar “alguma coisa” de acordo com uma padrão aprendido.

O processo de classificação pode ser realizado em textos, banco de dados, imagens, sons ou outra fonte de informação qualquer.

A classificação pode ser supervisionada ou não-supervisionada.

SÓ PRA TERMINAR...

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SUPERVISIONADA:● Depende da existência de amostras que

representem de forma consistente o universo de classes do problema para que o algoritmo possa ser treinado a classificar novos elementos.

NÃO-SUPERVISIONADA:● Não depende da existência prévia de um conjunto

de treinamento. Os dados são classificados segundo regras de similaridade, ou proximidade. A quantidade ideal de classes deverá ser avaliada com cautela, caso esse valor não seja previamente conhecido.

SÓ PRA TERMINAR...