Introdução
Prof. Frederico Brito Fernandes
asper@fredbf.com
(1) História da Inteligência Artificial
• A gestação da inteligência artificial (1943-1956)
– Warren McCulloch e Walter Pitts (1943) – modelo de neurônios
artificiais
• Cada neurônio poderia estar “ligado” ou “desligado”
• Troca para ligado ocorria como resposta aos estímulos para um
número suficiente de neurônios vizinhos
• Conhecimento básico sobre fisiologia e as funções dos neurônios no
cérebro, lógica proposicional, teoria da computação
– Marvin Minsky (tese) e Dean Edmonds construiram o primeiro
computador de redes neurais em 1951, possuía 40 neurônios
– Primeiras conferências  atribuir o nome do campo a Inteligência
Artificial
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(1) História da Inteligência Artificial
• Entusiasmo inicial (1952-1969)
– Newell e Simon - General Problem Solver (GPS)
• Programa projetado para resolver problemas como os humanos
• Sebmetas e ações - semelhantes à ordem de resolução dos
humanos
– Herbert Gelernter (1959) – Geometry Theorem Prover
• Demonstrava teoremas bastante complicados
– Arthur Samuel (1952) – série de programas para jogar
damas que podiam aprender
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(1) História da Inteligência Artificial
– McCarthy (1958) - Lisp - Um ano mais nova que
FORTRAN
• Advice Taker – 1º sistema de IA completo – princípios centrais
de RC e raciocínio
• Escassez e custo dos recursos computacionais => time sharing
– Minsky - Micromundos - Problemas em um contexto
limitado que requer inteligência para resolver
• Ex: Mundo de blocos
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(1) História da Inteligência Artificial
• Uma dose de realidade (1966-1974)
– Herbert Simon – “futuro visível” – computadores lidarão com uma
variedade de problemas correspondente à mente humana
– Dificuldade de tratar problemas complexos (exemplos testados
eram muito simples)
– Principais problemas nas abordagens adotadas:
• Os programas possuíam pouco, ou nenhum conhecimento sobre o
problema objeto
– Problema de tradução Russo <-> inglês
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(1) História da Inteligência Artificial
– Intratabilidade de alguns problemas que AI estava tentando
resolver (antes da teoria da NP-completude)
• Ilusão do poder computacional ilimitado, computadores 1.000.000 x
mais rápidos não resolvem o problema – explosão combinatória
• Problemas NP-completos existem e novas abordagens devem ser
adotadas
• Machine evolution (algoritmos genéticos de hoje)
– Limitação de estruturas "básicas" para gerar um comportamento
inteligente
• Ex: Estrutura até então utilizada para representar redes neurais
• Minsky (1969) – Os perceptrons podem aprender qualquer coisa que
eles são capazes de representar, mas eles podem representar muito
pouco.
– Cai o mito que em pouco tempo teríamos máquinas “super
inteligentes”
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(1) História da Inteligência Artificial
•
Sistemas baseados em conhecimento (1969-1979)
– Weak methods (pouco informação sobre o domínio) – necessidade maior
de computação
– Surgimento dos Sistemas Especialistas
• Conhecimento, heurísticas e regras sobre um determinada especialidade
• Separação clara entre conhecimento (regras) e componente de raciocínio
• DENDRAL – conhecimento de química reduz a quantidade de computação
• Feignbaum e outros – MYCIN – diagnostico de doenças infecciosas (450
regras)
– Problemas do mundo real – representação de conhecimento teve que
melhorar
– Frames (Minsky), abordagem mais estruturada baseada em classes e
hierarquia de objetos, analogia com taxonomia da biologia
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(1) História da Inteligência Artificial
• A IA se torna uma indústria (1980 – hoje)
– Digital Equipment Corporation – R1 (pedidos de novos
computadores
• Economia de 40 milhões de dólares
• 1988 – O grupo de IA da DEC tinha 40 sist. especialistas entregues
– Du Pont
• 100 SEs em uso e 500 em desenvolvimento
• Economia de 10 milhões de dólares
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(1) História da Inteligência Artificial
•
O retorno das redes neurais (1986-presente)
– Desenvolvimento continuou em outras áreas
– Uso/desenvolvimento de algoritmos “back-propagation”
– IA Tradicional x Redes Neurais
•
Eventos recentes (1987-1995-2000)
– Avanços e utilização de tecnologia para reconhecimento de imagem e
fala/som.
– Belief networks, "probabilidade" que permite formalismo para tratar
incertezas.
– Desenvolvimento de mecanismos lógicos para tratar incerteza.
• Ex: lógica fuzzy, lógica modal, etc.
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(2) Sistemas Inteligentes
Pensando
“A automação de atividades que nós
associamos com o pensamento
humano (e.g., tomada de decisão,
solução de problemas, aprendizagem,
etc.)” (50-60)
“O estudo das faculdades mentais
através do uso de modelos
computacionais” (60-70)
Silogismos de Aristóteles
“Sócrates é um homem; todo homem é
mortal; logo Sócrates é mortal”
Ciências Cognitivas:
como o homem pensa?
Idealmente
(racionalmente)
Humanamente
“A arte de criar máquinas que
realizam funções que requerem
inteligência quando realizadas por
pessoas” (50-70)
“O ramo da Ciência da
Computação que estuda a
automação de comportamento
inteligente”
O Teste de Turing
Agindo
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Agentes Racionais:
percebem e atuam no ambiente
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(2) Sistemas Inteligentes
• Definição:
“Um sistema é inteligente se e somente se ele produz a mesma
saída simbólica que um ser humano produziria, dada a
mesma entrada simbólica.” Turing, 1950
• É possível identificar/quantificar um Sistema
Inteligente?
– Depende de cada caso
– Porém, todo sistema, dito inteligente, é capaz de realizar
tarefas que:
IA
• são melhor realizadas por seres humanos que por máquinas,
problemas que não possuem
uma solução algorítmica
ou
Sistemas Inteligentes
problemas solúveis
por seres humanos
• não possuem solução algorítmica viável pela computação
convencional
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(2) Sistemas Inteligentes
 Se o ser humano pode,
por que não a máquina?
(tese de Turing)
• Características
– Heurísticas ao invés de algoritmos pré-determinados
– A solução tem que ser construída
• Comparação entre programação convencional (algoritmos) e
construção de sistemas inteligentes (heurísticas)
Algoritmo
Heurística
• Regra
• Premissas conhecida =>
resultados esperados
• Solução lógica, verdade, regra
matemática (resolver eq. de 2º)
• Verificável
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• Não é verificável –
matematicamente provável
• Solução obtida através de
tentativas e erros
• Regras práticas desenvolvidas
através da experiência
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(2) Sistemas Inteligentes
• Partes de um Sistema Inteligente:
Conhecimento
Aquisição
Aprendizagem
Percepção
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Representação
Lógica
Redes
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Uso
Raciocínio
Planejamento
PLN
Robótica
…
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(3) Correntes da IA
• Simbólico: metáfora lingüística
– ex. sistemas de produção, agentes,...
• Conexionista: metáfora cerebral
– ex. redes neurais
• Evolucionista: metáfora da natureza
– ex. algoritmos genéticos, vida artificial,
• Estatístico/Probabilístico
– Ex. Redes Bayesianas, sistemas difusos
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(3) Correntes da IA
conhecimento em intenção (regras)
Sistemas de PLN
Sistemas
Nebulosos
(fuzzy)
numérico
Sistemas
Redes
Especialistas
Bayesianas
Sistemas baseados em
Satisfação de Restrições
simbólico
Robôs
Sistemas
baseado
em casos
Algoritmos
genéticos
Sistemas baseados em
Redes Neurais
Sistemas de
Aprendizagem
simbólica indutiva
conhecimento em extensão (exemplos)
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(3) Correntes da IA: Paradigma Simbólico
• 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 utlizando uma linguagem formal de representação
– Implementar um mecanismo de inferência para utilizar esse
conhecimento
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(3) Correntes da IA: Paradigma Simbólico
• Programa em IA = Agente racional
– entidade de software que age em um ambiente segundo
um princípio de racionalidade
• Precisa ter conhecimento sobre:
–
–
–
–
–
–
quais são suas propriedades relevantes do mundo
como o mundo evolui
como identificar os estados desejáveis do mundo
quais as conseqüências de suas ações no mundo
como medir o sucesso de suas ações
como avaliar seus próprios conhecimentos
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(3) Correntes da IA: Paradigma Simbólico
• Raciocínio:
– processo de construção de novas sentenças a partir de
outras sentenças.
• Deve-se assegurar que o raciocínio é plausível
(sound)
segue-se
fatos
fatos
Mundo
Representação
sentenças
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implica
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sentenças
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(3) Correntes da IA: Paradigma Simbólico
A) " x,y,z Americano(x) Arma(y) Nação(z) Hostil(z) Vende(x,z,y)
 Criminoso(x)
B) " x Guerra(x,USA) Hostil(x)
C) " x InimigoPolítico(x,USA) Hostil(x)
WEST é criminoso?
D) " x Míssil(x) Arma(x)
E) " x Bomba(x) Arma(x)
F) Nação(Cuba)
G) Nação(USA)
H) InimigoPolítico(Cuba,USA)
I) InimigoPolítico(Irã,USA)
J) Americano(West)
K) $ x Possui(Cuba,x) Míssil(x)
L) " x Possui(Cuba,x) Míssil(x)  Vende(West, Cuba,x)
M) Possui(Cuba,M1)
- Eliminação: quantificador existencial e
N) Míssil(M1)
conjunção de K
O) Arma(M1)
- Modus Ponens a partir de D e N
P) Hostil(Cuba)
- Modus Ponens a partir de C e H
Q) Vende(West,Cuba,M1)
- Modus Ponens a partir de L, M e N
R) Criminoso(West)
- Modus Ponens a partir de A, J, O, F, P e Q
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(3) Correntes da IA: Paradigma Conexionista
Redes Neurais
• Definição “Romântica”:
Técnica inspirada no funcionamento do cérebro, onde neurônios
artificiais, conectados em rede, são capazes de aprender e de
generalizar.
• Definição “Matemática”:
Técnica de aproximação de funções por regressão não linear.
• É uma outra abordagem:
– linguagem -> redes de elementos simples
– raciocínio -> aprender diretamente a função entrada-saída
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(3) Correntes da IA: Paradigma Conexionista
s1
w1i
sj
wji
sn



s(i)
s(i)  f (e(i))
wni
camada
de entrada
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e(i)  w ji  sj
e(i)
camada
escondida
camada
de saída
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(3) Correntes da IA: Paradigma Evolutivo
• 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
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(3) Correntes da IA: Paradigma Evolutivo
• Definição:
– Método probabilista de busca para resolução de problemas
(otimização) “inspirado” na teoria da evolução
• Idéia:
– indivíduo = solução
– faz evoluir um conjunto de indivíduos mais adaptados por
cruzamento através de sucessivas gerações
– fitness function f(i): R ->[0,1]
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IA no Brasil
• Fracamente representada nas graduações em computação
– no máximo, 1 disciplina obrigatória
– no melhor dos casos, depois do sexto período
– Ementa restrita e desatualizada
• Economicamente ainda incipiente
– por falta de demanda ou de profissionais bem formados?
• Visão “distorcida e incompleta” do que é IA
• No exterior é o contrário
– MIT, Stanford, Carnegie Mellon, Berkeley, Imperial College,
Cambridge
– Mercado fatura alto
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Aula 3 - Frederico Brito Fernandes