Prof. Frederico Brito [email protected]
IntroduçãoIntroduçãoIntroduçãoIntrodução
Professor: Frederico Brito FernandesProfessor: Frederico Brito Fernandes 2/24Disciplina: Inteligência ArtificialDisciplina: Inteligência Artificial
(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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• 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
(1) História da Inteligência Artificial
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– 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
(1) História da Inteligência Artificial
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• 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
(1) História da Inteligência Artificial
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– 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”
(1) História da Inteligência Artificial
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• 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
(1) História da Inteligência Artificial
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• 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
(1) História da Inteligência Artificial
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• 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.
(1) História da Inteligência Artificial
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Pensando
Agindo
Humanamente Idealmente(racionalmente)
“A automação de atividades que nós associamos com o pensamento humano (e.g., tomada de decisão, solução de problemas, aprendizagem, etc.)” (50-60)
Ciências Cognitivas: como o homem pensa?
“A arte de criar máquinas que realizam funções que requerem
inteligência quando realizadas por pessoas” (50-70)
O Teste de Turing
“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”
“O ramo da Ciência da Computação que estuda a
automação de comportamento inteligente”
Agentes Racionais: percebem e atuam no ambiente
(2) Sistemas Inteligentes
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• 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:
• são melhor realizadas por seres humanos que por máquinas,
ou• não possuem solução algorítmica viável pela computação convencional
problemas que não possuemuma solução algorítmica
problemas solúveispor seres humanosSistemas InteligentesSistemas Inteligentes
IAIA
(2) Sistemas Inteligentes
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• 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)
Se o ser humano pode, por que não a máquina? (tese de Turing)
Algoritmo Heurística• Regra
• Premissas conhecida => resultados esperados
• Solução lógica, verdade, regra matemática (resolver eq. de 2º)
• Verificável
• Não é verificável – matematicamente provável
• Solução obtida através de tentativas e erros
• Regras práticas desenvolvidas através da experiência
(2) Sistemas Inteligentes
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Conhecimento
AquisiçãoAprendizagemPercepção
RepresentaçãoLógicaRedes
UsoRaciocínioPlanejamentoPLNRobótica…
(2) Sistemas Inteligentes
• Partes de um Sistema Inteligente:
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• 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
(3) Correntes da IA
Professor: Frederico Brito FernandesProfessor: Frederico Brito Fernandes 15/24Disciplina: Inteligência ArtificialDisciplina: Inteligência Artificial
Sistemas baseados emRedes Neurais
Redes Bayesianas
Algoritmosgenéticos
Sistemas Especialistas
Sistemas Nebulosos
(fuzzy)
Sistemas deAprendizagem
simbólica indutiva
Sistemas de PLN
conhecimento em intenção (regras)
conhecimento em extensão (exemplos)
simbóliconuméricoSistemasbaseadoem casos
Robôs
(3) Correntes da IA
Sistemas baseados emSatisfação de Restrições
Professor: Frederico Brito FernandesProfessor: Frederico Brito Fernandes 16/24Disciplina: Inteligência ArtificialDisciplina: Inteligência Artificial
• 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
(3) Correntes da IA: Paradigma Simbólico
Professor: Frederico Brito FernandesProfessor: Frederico Brito Fernandes 17/24Disciplina: Inteligência ArtificialDisciplina: Inteligência Artificial
• 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
(3) Correntes da IA: Paradigma Simbólico
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• Raciocínio:– processo de construção de novas sentenças a partir de outras
sentenças.
• Deve-se assegurar que o raciocínio é plausível (sound)
fatos fatos
sentenças sentenças
Mundo
Representação
segue-se
implica
sem
ântic
a
sem
ântic
a
(3) Correntes da IA: Paradigma Simbólico
Professor: Frederico Brito FernandesProfessor: Frederico Brito Fernandes 19/24Disciplina: Inteligência ArtificialDisciplina: Inteligência Artificial
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)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 eN) Míssil(M1) conjunção de KO) Arma(M1) - Modus Ponens a partir de D e NP) Hostil(Cuba) - Modus Ponens a partir de C e HQ) Vende(West,Cuba,M1) - Modus Ponens a partir de L, M e NR) Criminoso(West) - Modus Ponens a partir de A, J, O, F, P e Q
(3) Correntes da IA: Paradigma Simbólico
WEST é criminoso?WEST é criminoso?
Professor: Frederico Brito FernandesProfessor: Frederico Brito Fernandes 20/24Disciplina: Inteligência ArtificialDisciplina: Inteligência Artificial
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
(3) Correntes da IA: Paradigma Conexionista
Professor: Frederico Brito FernandesProfessor: Frederico Brito Fernandes 21/24Disciplina: Inteligência ArtificialDisciplina: Inteligência Artificial
wji
w1i
wni
s(i)
e(i) e(i) w ji sj
s(i) f (e(i))
s1
sj
sn
camadade entrada camada
de saídacamada
escondida
(3) Correntes da IA: Paradigma Conexionista
Professor: Frederico Brito FernandesProfessor: Frederico Brito Fernandes 22/24Disciplina: Inteligência ArtificialDisciplina: Inteligência Artificial
• 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
(3) Correntes da IA: Paradigma Evolutivo
Professor: Frederico Brito FernandesProfessor: Frederico Brito Fernandes 23/24Disciplina: Inteligência ArtificialDisciplina: Inteligência Artificial
• 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]
(3) Correntes da IA: Paradigma Evolutivo
Professor: Frederico Brito FernandesProfessor: Frederico Brito Fernandes 24/24Disciplina: Inteligência ArtificialDisciplina: Inteligência Artificial
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