Introdução à
Sistemas Inteligentes
Geber Ramalho
CIn-UFPE
Pergunta

O que é Inteligência Artificial?

Qual é seu objetivo?
CIn-UFPE
2
O que a mídia diz...
AI
MATRIX
Blade Runner
O que a gente pensa...
IA é o camarão da empada (da computação)
O que é IA?

A IA que estudaremos é, portanto, aquela embutida em
aplicações reais do seu cotidiano...

Agricultura

Processamento de imagem

Negócios e finanças

Direito

Química

Indústria

Comunicações

Comércio

Computação

Educação

Eletrônica

Engenharia

Ciência

Meio ambiente

Tecnologia espacial

Geologia

Transportes, ...
CIn-UFPE
Internet
 Matemática
Redes e Sistemas Distribuídos
Banco de dados
 Medicina
Engenharia de software
 Meteorologia
Interfaces
Robótica
 Militar
Jogos
Hardware (projeto e análise)
 Sistemas de potência
Etc.
5
Produção de jogos e histórias interativas

Como modelar o ambiente físico e o
comportamento/personalidade dos personagens?

Como permitir uma boa interação com usuário?
The Sims
CIn-UFPE
FIFA Soccer
6
Controle de robôs

Como obter navegação segura e eficiente, estabilidade,
manipulação fina e versátil?

E no caso de ambientes dinâmicos e imprevisíveis?
HAZBOT: ambientes com
atmosfera inflamável
CIn-UFPE
7
Automação de sistemas complexos

Como modelar os componentes do sistema e dar-lhes
autonomia?

Como assegurar uma boa comunicação e coordenação
entre estes componentes?
CIn-UFPE
8
Busca de informação na Web

Como localizar a informação relevante?
CIn-UFPE
9
Recomendação de produtos

Como fazer recomendações personalizadas de
produtos?

Como modelar os perfis dos compradores?
CIn-UFPE
10
Previsão

Como prever o valor do dólar (ou o clima) amanhã?

Que dados são relevantes? Há comportamentos
recorrentes?
CIn-UFPE
Parreira de novo !!!
11
Detecção de Intrusão e Filtragem de Spam

Como saber se uma mensagem é lixo ou de fato
interessa?

Como saber se um dado comportamento de usuário é
suspeito e com lidar com isto?
CIn-UFPE
12
Sistemas de Controle

Como brecar o carro sem as rodas deslizarem em
função da velocidade, atrito, etc.?

Como focar a câmera em função de luminosidade,
distância, etc.?

Como ajustar a temperatura em da quantidade de roupa,
fluxo de água, etc.?
CIn-UFPE
13
Interface

Como dar ao usuário a ajudar de que ele precisa?

Como interagir (e quem sabe navegar na web) com
celular sem ter de digitar (hands-free)?
CIn-UFPE
14
O que estes problemas têm em comum?

Grande complexidade (número, variedade e natureza
das tarefas)

Não há “solução algorítmica”, mas existe conhecimento

Modelagem do comportamento de um ser inteligente
(conhecimento, aprendizagem, iniciativa, etc.)
CIn-UFPE
15
Inteligência Artificial (IA)

Área da computação que, há décadas, lida com esses
problemas.

Objetivo
• construir (e aprender a construir) programas que, segundo
critérios definidos, exibem um comportamento inteligente na
realização de uma dada tarefa.

Decomposta em várias sub-áreas
• representação do conhecimento, percepção, aprendizagem,
processamento de linguagem natural, planejamento,...

Interagindo com outras áreas
• Computação, sociologia, estatística, economia, psicologia,
lingüística, lógica, educação, ...
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16
Inteligência Artificial

A computação é uma ciência do artificial com
processo de desenvolvimento empírico
• Ciências naturais x Ciências do artificial
• Aspecto mais marcante na IA...

Como definir a IA: tarefas ou métodos?
• Tarefas são melhor realizadas por seres humanos que
por máquinas...
CIn-UFPE
17
Como a IA resolve estes problemas...

É preciso desenvolver software com novas
“capacidades”...
 Autonomia (raciocínio com conhecimento)
 Adaptabilidade e aprendizagem
 Comunicação, coordenação,...

Estas capacidades se agrupam na noção de “Agente
Inteligente”
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18
O que é um agente?

Agente é qualquer entidade que:
• percebe seu ambiente através de sensores (ex.
câmeras, microfone, teclado, finger, ...)
• age sobre ele através de atuadores (ex. vídeo, autofalante, impressora, braços, ftp, ...)
Mapeamento: seqüência perceptiva => ação
ambiente

sensores
Raciocinador
atuadores
Agente
modelo do
ambiente
Agente Racional

Agente Racional: fazer a melhor coisa possível
• segue o princípio da racionalidade: dada uma seqüência
perceptiva, o agente escolhe, segundo seus
conhecimentos, as ações que satisfazem melhor seu
objetivo.
• É uma metáfora de modelagem


Racionalidade Onisciência, limitações de:
•
•
•
•
CIn-UFPE
assim como objetos, funções e procedimentos
Sensores
atuadores
raciocinador (conhecimento, tempo, etc.)
Agir para obter mais dados perceptivos é racional
20
Porque usar a Metáfora de Agentes?
(1)
Livro-texto de IA mais didático e mais moderno
(2)
Fornece visão unificadora das várias sub-áreas da IA
(3)
Fornece metodologias de desenvolvimento de
sistemas inteligentes
(4)
Ajuda a embutir/integrar a IA em sistemas
computacionais tradicionais
(5)
Permite tratar melhor a interação com ambiente
(6)
Permite tratamento natural da IA distribuída
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21
(1) Livro texto

Stuart J. Russell and Peter Norvig
Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd Ed)
(AIMA)
• http://aima.cs.berkeley.edu
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22
(1) Evolução da IA
Pensando
“A automação de atividades que nós
associamos com o pensamento
humano (e.g., tomada de decisão,
solução de problemas, aprendizagem,
etc.)” (50-60) – Simon&Newell
“O estudo das faculdades mentais
através do uso de
modelos computacionais”
(60-70) - McCarthy
Idealmente
(racionalmente)
Humanamente
“A arte de criar máquinas que
realizam funções que requerem
inteligência quando realizadas por
pessoas” (50-70) - Turing
“O ramo da Ciência da
Computação que estuda a
automação de comportamento
inteligente” (1995) –
Russel&Norvig
Agindo
(2) visão unificadora da IA

Exemplo: RoboCup
• planejamento, visão, raciocínio, coordenação,
controle, comunicação, aprendizagem,...
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24
(3) Metodologias de desenvolvimento

Decompõe problema em:
• percepções, ações, objetivos, e ambiente (e outros agentes)

Decompõe tipo de conhecimento em:
•
•
•
•
•
•
•

Quais são as propriedades relevantes do mundo
Como o mundo evolui
Como identificar os estados desejáveis do mundo
Como interpretar suas percepções
Quais as conseqüências de suas ações no mundo
Como medir o sucesso de suas ações
Como avaliar seus próprios conhecimentos
Indica arquitetura e método de resolução de problema
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Agente de policia
Raciocínio
Agente
Conhecimento:
- leis
- comportamento dos
indivíduos, ...
Percepção
Ambiente
Objetivo:
- fazer com que as leis
sejam respeitadas
Execução
Ações:
- multar
- apitar
- parar, ...
(4) Embutir IA

Agente = Objeto com autonomia e/ou adaptabilidade
• Agent-Oriented Programming

Autonomia
• De decisão: comportamento pró-ativo (sem evocação)

ex. gerenciamento de disco
• De decisão: negociação (não reage à evocação)

do it for free x do it for money (ex. robocup)
• De raciocínio: programação declarativa


O que em vez de como: abstração (ex. robocup)
Existem API’s de IA
• raciocínio, aprendizagem, comunicação,...
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27
(5) Interação com o Ambiente

Robocup: novo teste de Turing para a IA depois do
xadrez?
1997:
2x1
2050?:
2x1
CIn-UFPE
28
(6) Sistemas Multi-agentes

Assim como a computação, existe a IA distribuída
• o que interessa é o comportamento emergente da interação

Exemplo: patrulha multi-agente
CIn-UFPE
29
IA nas Empresas Hoje

Companhias
• Microsoft
• IBM
• Netscape
• Apple
• AltaVista
• Sun
• Sony
• Amazon.Com
• LucasArts
• Oracle
• Motorola
• Fujitsu
• Toshiba
CIn-UFPE
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•

Nvidia
Kinetix
JVC
Novell
Lotus
Symantec
Sharp
Casio
Panasonic
Mitsubishi
Hitachi
3COM ...
http://www.gwu.edu/~aisoc/co
mpany.html
30
E amanhã????

Com a computação ubíqua/pervarsiva
•
•
•
•
•
CIn-UFPE
Serviços sensíveis ao contexto e ao local
Serviços personalizados
Interfaces amigáveis (tradutores, linguagem natural,...)
Mineração de dados
...
31
Bibliografia

Capítulo 1 e começo do capítulo 2 do AIMA

Artigos de fundadores
•
•
•

A. Turing. Computing Machinery and Intellgence. Mind, 59, pp. 433-60,
1950
A. Newell and H. Simon. Computer science as empirical inquiry: Symbols
and search. Communications of the ACM, 19(3):113--126, Mar. 1976
John McCarthy. What is Artificial Intelligence? http://wwwformal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html
Textos informais
1. Geber Ramalho. Eita! Deep Blue ganhou, e agora? Jornal do Comércio,
26/05/1997. Recife. http://www.di.ufpe.br/~glr/Publications/deepblue.htm
2. Geber Ramalho. Inteligência Artificial: ficção ou camarão? Jornal O Povo,
10/09/2001, Fortaleza. http://www.di.ufpe.br/~glr/Publications/ficcaocamarao.html
CIn-UFPE
32