Inteligência Artificial
Alex F. V. Machado
O que é Inteligência Artificial?
„ Tecnologia de Processamento da Informação que envolve
processos de raciocínio, aprendizado e percepção. Winston
„ Ramo da Informática que tenta simular comportamentos
humanos inteligentes. Luger e Stubble
Áreas de Apoio para IA
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
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
FIFA Soccer
Automação de sistemas complexos
• Como modelar os componentes do sistema e dar-lhes
autonomia?
• Como assegurar uma boa comunicação e coordenação
entre estes componentes?
Busca de informação na Web
• Como localizar a informação relevante?
Previsão
• Como prever o valor do dólar (ou o clima) amanhã?
• Que dados são relevantes? Há comportamentos
recorrentes?
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?
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 da água em relação da quantidade de
roupa, fluxo de água, etc.?
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.)
Pluridisciplinaridade da IA
Tarefas
Inspiração
•Filosofia
•Matemática
• Lógica
• Proba. e Estat.
• Cálculo
• Pesquisa
Operacional
• Economia
• Sociologia
• Lingüística
• Psicologia
• Biologia
• Automação e
Controle
• Computação
tradicional
Problemas
• Busca heurística
• Representação
do conhecimento
e Raciocínio
automático
• Planejamento
• Aprendizagem e
Aquisição de
Conhecimento
• Sistemas
Multi-Agente
• Reconhecimento
de Padrões
Aplicações
• Jogos
• Sistemas
Especialistas
• Percepção
Computacional
• Visão
• Processamento
de Voz
• Integração de
Sensores
• Processamento de
Linguagem Natural
• Robótica
• Navegação
• Manipulação
• Classificação
• Previsão
• Monitoramento
• Diagnóstico e
Interpretação
• Conserto
• Escalonamento
• Alocação
• Filtragem
• Descoberta
• Design
• Controle
• Simulação
Definições da IA
Máquina que realiza tarefa:
 Pela qual não existe algoritmo
Máquina que utiliza técnicas
desenvolvidas em pesquisa de
IA
conhecido ou prático
 No entanto efetuada com alto
desempenho por humanos
 Algum problema?
Problema
Algoritmo
X
Abstrações de IA
+ P(A|B)
O que é um agente?
Definição geral mínima
• Qualquer entidade (humano, animal, robô, software):
–
–
–
–
Imersa ou situada em um ambiente (físico, virtual/simulado) e que,
Percebe esse ambiente através de sensores (olhos, câmera, socket)
Age sobre esse ambiente através de atuadores (mãos, roda, socket)
Possui objetivos próprios, i.e., estados do ambientes preferidos
(explícitos ou implícitos)
– Escolha suas ações em função das suas percepções para atingir seus
objetivos
• Ciclo de processamento:
–
–
–
–
Percebe P
Interpreta suas percepções I = f(P)
Escolha suas ações A = g(I,O) para atingir objetivos O
Executa A
O que é um agente?
Agente
Sensores
Ambiente
Atuadores
Interpretação
das percepções:
I = f(P)
P
Raciocínio
A
1. Percepções ambientais
2. Percepções
comunicativas
Objetivos
Escolha
das ações:
A = g(I,O)
1.
Agentes no mapa da
computação
Inteligência
Artificial
Engenharia
de Software
Agentes
Sistemas
Distribuídos
Agente
•
Intencionalidade:
x
Objeto
•
Sem objetivo próprio
•
Sem autonomia de decisão:
– Encapsula objetivos próprios
(mesmo que implicitamente) além de
dados e métodos
•
Autonomia de decisão
– Pode iniciar ação da sua própria
iniciativa para satisfazer seus
objetivos (pro-atividade)
– Pode negar-se a um pedido de ação
da parte de outro agente
(negociação)
•
•
•
Entrada e saída mais complexa:
sensores e atuadores
Continuidade temporal: sempre
monitorando o ambiente
Granularidade maior:
– Encapsula código do tamanho de
um pacote ou componente
– Composto de vários objetos quando
implementado no paradigma OO
– Executa apenas quando invocado
por outros objetos
– Executa sempre que invocado por
outros objetos
•
•
Entrada e saída: parâmetros e
resultado de métodos
Descontinuidade temporal: ativo
apenas durante invocação dos seus
métodos