INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
NOS NEGÓCIOS
para a tomada de decisão
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Objetivos do Capítulo
• Identificar como as redes neurais, lógica difusa,
algoritmos genéticos, agentes inteligentes,
realidade virtual, linguagens naturais, interfaces
multi-sensoriais e robótica podem ser utilizados
nos negócios.
• Dar exemplos das diversas maneiras pelas
quais os sistemas especialistas podem ser
utilizados nas situações de tomada de decisões.
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Atributos do Comportamento Inteligente
• Pensar e raciocinar
• Utilizar a razão para solucionar problemas
• Aprender e compreender a partir da
experiência
• Adquirir e aplicar conhecimentos
• Demonstrar criatividade e imaginação
• Lidar com situações complexas ou
desconcertantes
• Reagir pronta e eficazmente a situações novas
• Reconhecer a importância relativa de
elementos de uma situação
• Manipular informações ambíguas, incompletas
ou errôneas
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Inteligência artificial
• É uma ciência e tecnologia baseada em
disciplinas como informática, biologia,
psicologia, lingüística, matemática e
engenharia.
• Objetivo: desenvolver computadores que
consigam pensar, bem como ver, ouvir,
andar, falar e sentir.
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Aplicações da Inteligência Artificial
Inteligência
Artificial
Aplicações
da Ciência
Cognitiva
•Sistemas Especialistas
•Lógica difusa
•Algoritmos Genéticos
•Redes Neurais
•Agentes Inteligentes
Aplicações
da Robótica
•Percepção Visual
•Locomoção
•Condução
•Tatilidade
Aplicações
de Interfaces
Naturais
•Linguagens Naturais
•Reconhecimento de
Discurso
•Interfaces
Multissensoriais
•Realidade Virtual
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Áreas de Aplicação da IA nas Empresas
Redes Neurais
Sistemas de Lógica Difusa
Algoritmos Genéticos
Realidade Virtual
Áreas de
Aplicação
da IA nas
Empresas
Agentes Inteligentes
Sistemas Especialistas
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1. CIÊNCIA COGNITIVA
• Área da IA baseada em pesquisas em biologia,
neurologia, psicologia, matemática e muitas
disciplinas afins.
• Se concentra em pesquisar como o cérebro
humano funciona e como os seres humanos
pensam e aprendem.
• Os resultados dessas pesquisas são a base
para o desenvolvimento de uma diversidade de
aplicações de inteligência artificial
computadorizadas.
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1. CIÊNCIA COGNITIVA
• Sistemas de Aprendizagem Adaptativa – modifica
comportamento com base em informações adquiridas
enquanto opera.
• Lógica Difusa –podem processar dados incompletos ou
parcialmente corretos. Podem resolver problemas não
estruturados e com respostas aproximadas.
• Rede Neural – o software pode aprender processando
exemplos de problemas e soluções. Reconhece padrões e
se programam para resolver problemas por si mesmo.
• Algoritmo Genético – o software utiliza a randomização
darwiniana e funções matemáticas para simular processos
evolutivos para gerar soluções melhores para problemas.
• Agentes Inteligentes – usam SE e outras tecnologias de
IA para atuarem como substitutos de software para uma
diversidade de aplicações dos usuários finais.
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Lógica Difusa
• O conjunto de números pares e o conjunto de números
ímpares são conjuntos precisos.
• O conjunto de homens e o conjunto de mulheres são
precisos.
• Mas o que dizer da série de pessoas altas? Onde você
traçaria o limite? Ninguém chamaria um homem com
1,50m de "alto" mas qualquer um chamaria uma mulher de
1,80m de "alta".
• Um homem de 1,70m de altura estaria na série de homens
altos, ou não? Um asiático iria concordar, nesse ponto,
com um europeu, ou um italiano com um sueco? Altura é
algo subjetivo e contínuo, então é impossível fixar um
determinado padrão de altura.
• Se 1,80m é alto, 1,79m o que é? Uma vez que começamos
a pensar sobre essas questões, sobre questões de
gradação, nosso pensamento começa a ficar difuso.
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APLICAÇÕES DA LÓGICA DIFUSA
– Usa-se sistemas difusos devido a capacidade de
processar eficientemente informações imprecisas e
qualitativas de forma geral;
– Tais aplicações representam o conhecimento e a
experiência existentes sobre uma determinado estado
do processo ou situação;
– A partir dos dados de entrada podem inferir a
evolução temporal, as variações ou mesmo gerar
sugestões sobre as próximas ações a serem tomadas.
– Exemplos: Consumo de combustível de um
automóvel; expectativa da quantidade de hospedes
em um hotel; etc.
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10
Rede Neural
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APLICAÇÕES DAS REDES NEURAIS
• As redes neurais são métodos para solucionar
problemas através da simulação do cérebro humano, ou
seja, aprendendo, errando e fazendo descobertas. São
técnicas computacionais inspiradas na estrutura neural
de organismos inteligentes e que adquirem
conhecimento através da experiência.
• Reconhece padrões e se programam para resolver
problemas por si mesmo.
• As redes neurais possuem nós ou unidades de
processamento. Cada unidade possui ligações para
outras unidades, nas quais recebem e enviam sinais.
Cada unidade pode possuir memória local. Essas
unidades são a simulação dos neurônios, recebendo e
retransmitindo informações.
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Algoritmo Genético
• São técnicas de busca baseadas nas Teorias da
Evolução, nos quais as variáveis são representadas
como genes em um cromossomo (indivíduo). Combinam
a sobrevivência dos mais aptos com a troca de
informação de uma forma estruturada, mas aleatória.
• Apresenta um grupo de soluções candidatas
(população) na região de soluções. Por seleção natural
e operadores genéticos, mutação e cruzamento, os
cromossomos com melhor aptidão são encontrados.
• A seleção natural garante que os cromossomos mais
aptos gerem descendentes nas populações futuras.
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APLICAÇÕES DO ALGORITMO GENÉTICO
• Neste problema um vendedor deve percorrer um
conjunto de “n” cidades e voltar a sua cidade de
origem, passando uma única vez em cada cidade,
de modo que a distância percorrida seja mínima.
• O número de caminhos possíveis pode ser
deduzido através de ƒ(n) como sendo uma função
que fornece o número de caminhos possíveis com
“n” cidades.
• Usando um Algoritmo Genético, procuramos
obter a solução para este problema em um espaço
de tempo plausível, onde poderemos mostrar o
real poder de busca de um AG
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Otimização no AG
• É a busca da melhor solução para um
dado problema.
– Consiste em tentar várias soluções e usar a
informação obtida para conseguir soluções
cada vez melhores.
• Exemplo de otimização:
– Telespectador através de ajuste na antena
e sintonia da televisão otimiza a imagem
buscando várias soluções até alcançar uma
boa imagem.
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Agentes Inteligentes
Interfaces
Tutoriais
Agentes de
Apresentação
Agentes
de Procura
Agentes de
Interface
com o
Usuário
Agentes
de
Gerenciamento
de
Informações
Corretores de
Informação
Agentes de
Navegação
de Rede
Agentes de
Desempenho
de Papéis
Filtros de
Informação
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AGENTES INTELIGENTES
• Os agentes inteligentes devem ser capazes de
operar em tempo real, de explorar vastas
quantidades de conhecimento, de tolerar
entradas como: erros inesperados,
desconhecidos, usar símbolos e abstrações,
comunicar através da língua natural, aprender
com o ambiente circundante a exibir
comportamentos adaptativos e orientados por
objetivos. Assim eles ligariam capacidades de
raciocínio à resolução de problemas.
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APLICAÇÕES DE AGENTES
INTELIGENTES
• No comércio eletrônico, a rapidez de atuação e
potencial de custo mais baixo da operação, desde
o início da troca de informações até o fechamento
do contrato, em poucos segundos .
• Os agentes inteligentes atuam de acordo com as
diretrizes de negócios estabelecidas pela
empresa, incorporadas ao seu código.
• Outras atividades: consultas sobre disponibilidade
de estoque de determinado produto, seus
eventuais substitutos, e muitas outras funções,
em geral executadas por programas tradicionais,
sob dependência de ações de pessoas da área
de Finanças da organização.
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Sistemas Especialistas
• Definição
– sistemas que empregam o conhecimento
humano para resolver problemas que
requererem a presença de um especialista.
– Área de aplicação de mais sucesso da IA
• Utilidade
– servir de assistente a especialistas
– servir de repositório de conhecimento
“valioso” para a empresa
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Arquitetura de Sistemas Especialistas
Baseados em Regras
Usuário
Dados do
problema
Memória
de
trabalho
Respostas
Máquina de
Inferência
Explicação
do raciocínio
Especialista
Base de
conhecimento
Ferramentas
de aquisição
Engenheiro de
conhecimento
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Exemplo de Sistema Especialista
Se as seguintes condições são verdadeiras:
• o paciente apresenta estridor respiratório;
• há história prévia de insuficiência respiratória
congestiva
• então são prováveis os seguintes diagnósticos: – edema pulmonar, com uma probabilidade de 80%; – asma, com uma probabilidade de 50% – embolismo pulmonar com uma probabilidade de 20%
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Outro Exemplo de SE
•
•
•
•
Análise de crédito: Sim ou Não
O cliente já fez compra anterior?
Pagou dentro do prazo?
A prestação é maior do que 30% do seu
salário líquido?
• Possui passagem pelo SPC / Serasa?
• Apresentou toda documentação
necessária?
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Componentes do Sistema Especialista
O Sistema Especialista
Conselho
Especializado
Usuário
Programas
de Interface
com o
Usuário
Programa
Utilitário de
Inferência
Base de
Conhecimento
Estação de Trabalho
Desenvolvimento do Sistema Especialista
Programa de
Aquisição de
Conhecimento
Engenharia do
Conhecimento
Estação de Trabalho
Especialista e / ou
Engenheiro do
Conhecimento
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Aplicações do Sistema Especialista
Gerenciamento de Decisões
Diagnóstico de Problemas de Operação
Manutenção /Programação
Projeto /Configuração
Principais
Categorias de
Aplicação de
Sistemas
Especialistas
Monitoração /Controle de Processo
Seleção /Classificação
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2. ROBÓTICA
• Esta tecnologia produz máquinas-robôs com
faculdades físicas semelhantes às humanas,
inteligência de computador e controle por
computador.
• Aplicações:
– Percepção visual (visão)
– Faculdades táteis (tato)
– Destreza
(habilidade no manuseio e manipulação)
– Locomoção
(capacidade para se mover sobre qualquer terreno)
– Condução
(encontrar seu caminho até um ponto de destino)
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3. INTERFACE NATURAL
• Seu desenvolvimento considerado uma das principais
áreas de aplicação da IA e é essencial ao uso natural de
computadores por seres humanos.
• O desenvolvimento de linguagens naturais e
reconhecimento do discurso, por exemplo, são
importantes objetivos desta área.
• Ser capaz de conversar com computadores e robôs em
linguagens humanas de conversação e conseguir que
eles nos “compreendam” é uma meta da pesquisa da IA.
• Envolve pesquisa e desenvolvimento em lingüística,
psicologia, informática e outras disciplinas.
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3. INTERFACE NATURAL
• Linguagem Natural – uma linguagem de programação de
alto nível que é muito próxima da linguagem humana.
• Interfaces Multi-sensoriais – capacidade que os sistemas
de computadores possuem para reconhecer diversos
movimentos do corpo humano que lhes permite operar.
• Reconhecimento de voz – capacidade que um sistema de
computador possui para reconhecer modelos de voz.
• Realidade Virtual – uso de interfaces homem-computador
que permitem aos humanos experimentarem objetos,
espaços e “mundos” simulados por computador como se
estes realmente existissem.
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Resumo do Capítulo
• Os principais domínios de aplicação da
inteligência artificial (IA) incluem uma
multiplicidade de aplicações na ciência cognitiva,
robótica e interfaces naturais.
• As principais áreas de aplicação da IA
compreendem:
–
–
–
–
–
–
Redes Neurais
Lógica Difusa
Algoritmos Genéticos
Realidade Virtual
Agentes Inteligentes
Robótica
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