O que é IA ?
Inteligência + Artificial
• O que é inteligência?
• Qual a natureza do artificial?
Filosofia e IA
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Propõe questionamentos importantes:
Como uma conclusão pode ser válida?
Qual a natureza do conhecimento?
Qual a relação conhecimento e ação?
Causalidade ou coincidência?
Grandes debates filosóficos
IA Fraca x IA Forte (consciência)
Agentes Inteligentes
• É qualquer coisa que tenha:
– Percepção: sente, percebe, vislumbra o seu meio através de
sensores.
– Ação: realize atos, age sobre o seu meio através de efetuadores.
• Exemplos:
– Seres humanos:
• Percepção: Olhos, ouvidos, olfato, etc.
• Ação: mãos, braços, pernas, etc.
– Robôs:
• Percepção: câmeras, sensores IR, etc.
• Ação: Braços mecânicos, motores, etc.
Agentes Inteligentes
• “ingredientes” de um Agente inteligente:
– Mecanismos de percepção
– Mecanismo de aprendizado
– Representação do conhecimento
– Função objetivo
Problemas
• Automatização de sistemas de potência
– Rios, barragens, turbinas... Onde haja perigo para
a vida humana
Problemas
• Produção de histórias interativas
– Permitir interação com o usuário;
– Modelar comportamento e personalidade (ex:
tamagotchi)
Problemas
• Observações Ininterruptas
– Ex.: Lombadas eletrônicas. Estas substituem a
necessidade de um guarda (ser humano) de estar
fiscalizando o trânsito.
Problemas x Soluções
• Problemas demandam soluções
– Soluções podem ser providas:
• Pelo programador do sistema
• Encontradas computacionalmente
– Soluções computacionais envolvem :
• Estruturas de dados e procedimentos
Intuições Gerais sobre o tema
• E se a solução de um problema for um
ponto(s) num espaço ?
• E se a solução de um problema puder ser
encontrada por um raciocínio?
Busca (força bruta) – O quê?
• Tipo de busca que enumera todas as possíveis
soluções e examina-as todas;
– Método caro (memória/processador)
– Risco de explosão combinatorial
– =“Blind Search Methods”
Busca (força bruta) – Por quê?
• É possível ser melhorado:
– Reordenando o espaço de buscas
– Reduzindo o espaço de buscas
– Incluindo conhecimento anterior
– Incluindo heurísticas
Busca (força bruta) – Como?
• Busca em largura (“Breatdh-first”)
– Primeiro busca soluções eqüidistantes da “raiz”
– Usa filas
Busca (força bruta) – Como?
• Busca em profundidade (“Depth - first”)
– Segue “trilhas”
– Improdutivo para caminhos longos
– Usa pilhas
Busca - Heurísticas
• Aproximação de soluções;
• Não segue um percurso claro mas se baseia na
intuição e nas circunstâncias a fim de gerar
conhecimento novo;
• Usa algum tipo de função para estimar o custo
da busca;
• Assume que função é eficiente;
• Foca em alguns “caminhos” em detrimento de
outros.
Prática
• Apresente a ordem de visita dos nós da árvore da Figura 1
para cada uma das estratégias abaixo (escolha nós mais à
esquerda na árvore em todos os casos):
– Busca em profundidade
– Busca em largura
Agentes solucionadores de problemas
• O que é um problema em I.A.?
• Como formulá-lo?
• Como buscar a solução do problema?
– Busca cega
– Busca Heurística
• Quais são os tipos de problemas?
• Quais são as aplicações?
Solução de problemas: definições
• Um problema em IA é definido em termos
de...
– Um espaço de estados possíveis, incluindo:
• Um estado inicial
• Um (ou mais) estado final = objetivo
• Exemplo: dirigir de uma cidade “A” a uma cidade “B”
– Espaço de estados: todas as cidades da região
– Um conjunto de ações (ou operadores) que
permitem passar de um estado a outro
Prática
• No jogo da jarra d'água, temos 2 jarras, uma com capacidade para 3 litros
(A) e outra com capacidade para 4 litros (B). Inicialmente, A e B estão
vazias. Podemos encher cada jarra com água de uma torneira T, podemos
esvaziar qualquer jarra jogando a água fora, ou passando água de uma
jarra para outra. Queremos encontrar um conjunto de operações que
deixe exatamente 2 litros de água na jarra B. (Uma solução complicada:
encher A com água da torneira, despejar conteúdo de A em B, encher A
novamente na torneira, despejar conteúdo de A em B até B encher, jogar
fora água de B, despejar conteúdo de A em B.)
– Formular o espaço de busca deste problema:
• Descrevendo o estado inicial
• Apresentar a condição que testa se os estados são estado final
• Defina os operadores e apresente descrições precisas (algorítmicas) da função de cada
operador.
– Desenhe um grafo contendo todos os nós distintos do espaço de busca até o
nível três e mostre o caminho da solução.
Medida de Desempenho na busca
• Desempenho de um algoritmo de busca:
– O algoritmo encontrou alguma solução?
– É uma boa solução?
• Custo de caminho (qualidade da solução)
– É uma solução computacionalmente barata?
• Custo da busca (tempo e memória)
• Custo total:
– Custo do caminho + custo da busca
• Espaço de estados grande
– Compromisso (conflito) entre a melhor solução e a solução mais
barata
Problemas de Heurísticas
Figura 1 Ilustração de mínimos locais e mínimo global
Sistemas Especialistas - Definições

São sistemas que empregam o conhecimento humano para resolver
problemas que requererem a presença de um especialista.
• São sistemas inteligentes que armazenam e processam
conhecimento adquirido de especialistas em uma área de
conhecimento.
• São sistemas de apoio à decisão que reúnem conhecimentos
acerca de áreas específicas e que são capazes de simular o
comportamento humano diante de situações a eles
apresentadas.
Manual

Entrevistas (estruturadas ou não estruturadas)

Tracking methods (análise de protocolos e observação)
codificação
especialista
Engenheiro de
conhecimento
documentação
Base de
conhecimento
Semi-automáticos

Ajuda ao especialista

Ajuda ao engenheiro de conhecimento (editores,
documentadores, etc.)
especialista
Ferramentas interativas
de entrevista
Engenheiro de conhecimento
Base de
conhecimento
Automático

Aprendizado de máquinas
Casos e exemplos
Indução automática
Regras
Utilidade

Capacitar não-especialistas

Servir de assistente a especialistas

Servir de repositório de conhecimento valioso
• Apoio à decisão: ajuda o "tomador de decisões" a
lembrar-se de tópicos ou opções;
• Tomada de decisão: toma a decisão no lugar de
uma pessoa (uso mais comum).