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InteligênciaInteligência ArtificialArtificial Prof.: Marcelo B. de AlmeidaProf.: Marcelo B. de Almeida Capítulo 01Capítulo 01 IntroduçãoIntrodução De todas as capacidades mentais que o homem possui sem De todas as capacidades mentais que o homem possui sem dúvida alguma a mais importante delas é a inteligência.dúvida alguma a mais importante delas é a inteligência. É tão importante que chegamos a denominar a nossa espécie comoÉ tão importante que chegamos a denominar a nossa espécie como homo sapiens - Homem sábio. homo sapiens - Homem sábio. E durante milhares de anos, tentamos responder uma questão: Como o E durante milhares de anos, tentamos responder uma questão: Como o homem pode perceber, compreender, prever e manipular um mundo homem pode perceber, compreender, prever e manipular um mundo muito maior e mais complicado do que ele próprio.muito maior e mais complicado do que ele próprio. Foi tentando responder a esta e a outras questões que surgiu aFoi tentando responder a esta e a outras questões que surgiu a Inteligência ArtificialInteligência Artificial ObjetivoObjetivo A Inteligência Artificial tenta não A Inteligência Artificial tenta não apenas compreender, mas também apenas compreender, mas também construir entidades inteligentes.construir entidades inteligentes. AplicabilidadeAplicabilidade Atualmente a I.A. está presente desde áreas Atualmente a I.A. está presente desde áreas de uso geral, como aprendizado e percepção, de uso geral, como aprendizado e percepção, até tarefas específicas como jogos de xadrez, até tarefas específicas como jogos de xadrez, demonstração de teoremas matemáticos, demonstração de teoremas matemáticos, criação de poesia e diagnósticos de doenças.criação de poesia e diagnósticos de doenças. Antes de começar...Antes de começar... Antes de começarmos a falar de Inteligência Antes de começarmos a falar de Inteligência Artificial temos que trabalhar com alguns conceitos Artificial temos que trabalhar com alguns conceitos que podem facilitar o entendimento são eles:que podem facilitar o entendimento são eles: O que é Inteligência?O que é Inteligência? O que é Raciocínio?O que é Raciocínio? O que é Razão?O que é Razão? O que é O que é Inteligência?Inteligência? Capacidade de resolver situações problemáticas novas mediante Capacidade de resolver situações problemáticas novas mediante reestruturação dos dados perceptivos. (Aurélio, 1999 )reestruturação dos dados perceptivos. (Aurélio, 1999 ) De uma maneira bastante simplista ser inteligente é:De uma maneira bastante simplista ser inteligente é: Saber resolver problemas de forma racionalSaber resolver problemas de forma racional Raciocínio – Operação mental pela qual, de dois ou mais Raciocínio – Operação mental pela qual, de dois ou mais juízos, se tira outro por conclusão.juízos, se tira outro por conclusão. Ex.: Sócrates é um homem; todos os homens são mortais; Ex.: Sócrates é um homem; todos os homens são mortais; então, Sócrates é mortal. então, Sócrates é mortal. Racional – Quem Racional – Quem raciocinaraciocina ou faz uso da ou faz uso da razãorazão. . Razão – Faculdade do espírito com que o homem reflete, Razão – Faculdade do espírito com que o homem reflete, compara, conhece, julga. compara, conhece, julga. Saber resolver problemas de forma racionalSaber resolver problemas de forma racional O que é ser racional?O que é ser racional? Uma experiência simplesUma experiência simples Observe as operações abaixoObserve as operações abaixo 11 x 11 =11 x 11 = 121 121 111 x 111 =111 x 111 = 12321 12321 1111 x 1111 =1111 x 1111 = 1234321 1234321 Agora responda qual é o resultado da seguinte operação:Agora responda qual é o resultado da seguinte operação: 111111111 x 111111111 111111111 x 111111111 O resultado e 12345678987654321O resultado e 12345678987654321 Como foi que você resolveu?Como foi que você resolveu? Agora que temos um pouco de Agora que temos um pouco de conhecimento sobre o que é conhecimento sobre o que é inteligência podemos definir inteligência podemos definir Inteligência Artificial.Inteligência Artificial. O começoO começo Definição de I.A.Definição de I.A. O conceito de I.A. varia em torno de duasO conceito de I.A. varia em torno de duas perspectivas:perspectivas: - Quanto aos processos de pensamento humano- Quanto aos processos de pensamento humano - Quanto ao comportamento- Quanto ao comportamento Sistemas que pensam como seres humanos Sistemas que pensam racionalmente “o novo e interessante esforço para fazer os computadores pensarem… máquinas com mentes, no sentido literal.” (Haugeland, 1985) “O estudo das faculdades mentais pelo uso de modelos computacionais.” (Charniak e McDermott, 1985) “[Automatização de] atividades que associamos ao pensamento humano, atividades como a tomada de decisões, a resolução de problemas, o aprendizado…” (Bellman, 1978) “O estudo das computações que tornam possível perceber, raciocinar e agir.” (Winston, 1992) Sistemas que atuam como seres humanos Sistemas que atuam racionalmente “A arte de criar máquinas que executam funções que exigem inteligência quando executadas por pessoas” (Kurzweil, 1990) “A inteligência Computacional é o estudo do projeto de agentes inteligentes.” (Poole et al., 1998) DD ee ss ee mm pp ee nn hh o o hh uu mm aa nn oo RR aa cc ii oo nn aa ll ii dd aa dd ee Processos de pensamento e raciocínioProcessos de pensamento e raciocínio ComportamentoComportamento As abordagensAs abordagens - Agindo de forma humana: a abordagem do teste de Turing- Agindo de forma humana: a abordagem do teste de Turing - Pensando de forma humana: a estratégia de modelagem cognitiva- Pensando de forma humana: a estratégia de modelagem cognitiva - Pensando racionalmente: a abordagem das “Leis do pensamento”- Pensando racionalmente: a abordagem das “Leis do pensamento” - Agindo racionalmente: a abordagem de agente racional- Agindo racionalmente: a abordagem de agente racional Baseado na tabela anterior temos quatro abordagens:Baseado na tabela anterior temos quatro abordagens: Examinando as quatro Examinando as quatro abordagensabordagens 1 - Agindo de forma humana: a abordagem do teste de Turing1 - Agindo de forma humana: a abordagem do teste de Turing O teste de Turing consiste em um interrogador humano, depois de O teste de Turing consiste em um interrogador humano, depois de propor algumas perguntas por escrito, não descobrir se as propor algumas perguntas por escrito, não descobrir se as respostas escritas vem de uma pessoa ou não. Para este teste o respostas escritas vem de uma pessoa ou não. Para este teste o computador precisaria ter as seguintes características:computador precisaria ter as seguintes características: Processamento de linguagem naturalProcessamento de linguagem natural para permitir que ele para permitir que ele se comunique com sucesso em um idioma natural.se comunique com sucesso em um idioma natural. Representação de conhecimentoRepresentação de conhecimento para armazenar o que sabe ou ouve. para armazenar o que sabe ou ouve. Raciocínio automatizadoRaciocínio automatizado para usar as informações para usar as informações armazenadas com finalidade de responder perguntas e tirar armazenadas com finalidade de responder perguntas e tirar novas conclusões.novas conclusões.Aprendizado de máquina para se adaptar a novas circunstâncias e Aprendizado de máquina para se adaptar a novas circunstâncias e para detectar e extrapolar padrões.para detectar e extrapolar padrões. Examinando as quatro Examinando as quatro abordagensabordagens Teste Total de TuringTeste Total de Turing O Teste Total de Turing além das características anterior inclui também:O Teste Total de Turing além das características anterior inclui também: Visão computacionalVisão computacional para perceber objetos paraperceber objetos RobóticaRobótica para manipular objetos e movimentar-se para manipular objetos e movimentar-se Apesar de permanecer relevante durante 50 anos, os pesquisadores têm Apesar de permanecer relevante durante 50 anos, os pesquisadores têm dedicado pouco esforço à aprovação no teste total de Turing, dedicado pouco esforço à aprovação no teste total de Turing, acreditando que é mais importante estudar os princípios básicos da acreditando que é mais importante estudar os princípios básicos da inteligência do que reproduzir em exemplar. inteligência do que reproduzir em exemplar. O desafio do “vôo artificial” teve sucesso quando os pesquisadores O desafio do “vôo artificial” teve sucesso quando os pesquisadores pararam de imitar os pássaros e estudaram a aerodinâmica. Os pararam de imitar os pássaros e estudaram a aerodinâmica. Os textos de engenharia aeronautica não definem como objetivo de textos de engenharia aeronautica não definem como objetivo de seu campo criar “máquinas que voem exatamente como pombos a seu campo criar “máquinas que voem exatamente como pombos a ponto de poderem enganar até mesmo outros pombos”.ponto de poderem enganar até mesmo outros pombos”. Examinando as quatro Examinando as quatro abordagensabordagens 2 - Pensando de forma humana: a estratégia de modelagem cognitiva2 - Pensando de forma humana: a estratégia de modelagem cognitiva Se pretendemos dizer que um dado programa pensa como um ser Se pretendemos dizer que um dado programa pensa como um ser humano, temos de ter alguma forma de determinar como os seres humano, temos de ter alguma forma de determinar como os seres humanos pensam. humanos pensam. A ciência cognitiva reúne modelos computacionais da I.A. e técnicas A ciência cognitiva reúne modelos computacionais da I.A. e técnicas experimentais da psicologia para tentar construir teorias precisas e experimentais da psicologia para tentar construir teorias precisas e verificáveis a respeito dos processos de funcionamento da mente verificáveis a respeito dos processos de funcionamento da mente humana.humana. A ciência cognitiva de verdade se baseia necessariamente na A ciência cognitiva de verdade se baseia necessariamente na investigação experimental de seres humanos ou animais.investigação experimental de seres humanos ou animais. Examinando as quatro Examinando as quatro abordagensabordagens 3 - Pensando racionalmente: a abordagem das “Leis do pensamento”3 - Pensando racionalmente: a abordagem das “Leis do pensamento” O filósofo grego Aristóteles foi um dos primeiros a tentar a O filósofo grego Aristóteles foi um dos primeiros a tentar a codificar o “pensamento correto”, baseado em seus silogismo codificar o “pensamento correto”, baseado em seus silogismo Aristóteles afirmava que: argumentos corretos sempre Aristóteles afirmava que: argumentos corretos sempre surgiam de premissas corretas. Ex.:surgiam de premissas corretas. Ex.: Sócrates é um homem; todos os homens são mortais; então, Sócrates é um homem; todos os homens são mortais; então, Sócrates é mortal.Sócrates é mortal. Segundo Aristóteles essas leis do pensamento deveriam governar a Segundo Aristóteles essas leis do pensamento deveriam governar a operação da mente; seu estudo deu início ao campo da Lógica.operação da mente; seu estudo deu início ao campo da Lógica. Obstáculos encontrados:Obstáculos encontrados: Nem todo conhecimento informal pode ser expresso em termos Nem todo conhecimento informal pode ser expresso em termos formais exigidos pela notação lógica.formais exigidos pela notação lógica. Diferença entre ser capaz de resolver um problema em princípio e Diferença entre ser capaz de resolver um problema em princípio e resolvê-lo na prática.resolvê-lo na prática. Examinando as quatro Examinando as quatro abordagensabordagens 4 - Agindo racionalmente: a abordagem de agente racional4 - Agindo racionalmente: a abordagem de agente racional Um agente é algo que age.Um agente é algo que age. Um agente computacional difere de programas comuns nos Um agente computacional difere de programas comuns nos seguintes aspectos:seguintes aspectos: - Ser autônomo;- Ser autônomo; - Perceber seu ambiente;- Perceber seu ambiente; - Persistir por um determinado período de tempo;- Persistir por um determinado período de tempo; - Adaptar-se a mudanças;- Adaptar-se a mudanças; - Ser capaz de assumir metas de outros.- Ser capaz de assumir metas de outros. Um agente computacional age para alcançar o melhor resultado ou Um agente computacional age para alcançar o melhor resultado ou o melhor resultado esperado.o melhor resultado esperado. Examinando as quatro Examinando as quatro abordagensabordagens Pensar de forma racional é diferente de agir de forma racional.Pensar de forma racional é diferente de agir de forma racional. Chegar a conclusões corretas é parte daquilo que caracteriza um Chegar a conclusões corretas é parte daquilo que caracteriza um agente racional. Por exemplo:agente racional. Por exemplo: Afastar-se de uma situação perigosa não necessita de um pensamento Afastar-se de uma situação perigosa não necessita de um pensamento lógico mais elaborado no entanto, é uma forma de agir racionalmente.lógico mais elaborado no entanto, é uma forma de agir racionalmente. Conclusões:Conclusões: Todas as habilidades necessárias à realização do teste de Turing Todas as habilidades necessárias à realização do teste de Turing existem para permitir ações racionais.existem para permitir ações racionais. Vantagens desta abordagem:Vantagens desta abordagem: - Ela é mais geral do que a lei do pensamento;- Ela é mais geral do que a lei do pensamento; - Ela é mais acessível ao desenvolvimento do que as estratégias - Ela é mais acessível ao desenvolvimento do que as estratégias baseadas no comportamento humano.baseadas no comportamento humano. Os fundamentos da I.AOs fundamentos da I.A As disciplinas que contribuíram com idéias, pontos de vista e As disciplinas que contribuíram com idéias, pontos de vista e técnicas para I.A. foram:técnicas para I.A. foram: Filosofia:Filosofia: Regras formais podem ser usadas para obter conclusões válidas?Regras formais podem ser usadas para obter conclusões válidas? Como a mente ( o intelecto) se desenvolve a partir de um cérebro físico?Como a mente ( o intelecto) se desenvolve a partir de um cérebro físico? De onde vem o conhecimento?De onde vem o conhecimento? Como o conhecimento conduz à ação?Como o conhecimento conduz à ação? Matemática:Matemática: Quais são as regras formais para obter conclusões válidas?Quais são as regras formais para obter conclusões válidas? O que pode ser computado?O que pode ser computado? Como raciocinamos com informações incertas?Como raciocinamos com informações incertas? Economia:Economia: Como devemos tomar decisões para maximizar o lucro?Como devemos tomar decisões para maximizar o lucro? Como devemos fazer isso quando outros não podem nos acompanhar?Como devemos fazer isso quando outros não podem nos acompanhar? Como devemos fazer isso quando o lucro pode estar distante no futuro?Como devemos fazer isso quando o lucro pode estar distante no futuro? Os fundamentos da I.AOs fundamentos da I.A Neurociência:Neurociência: Como o cérebro processa informações?Como o cérebro processa informações? Psicologia:Psicologia: Como os humanos e os animais pensam e agem?Como os humanos e os animais pensam e agem? Engenharia de computadores:Engenharia de computadores: Como podemos construir um computador eficiente?Como podemos construir um computador eficiente? Teoria de controle e cibernética:Teoria de controle e cibernética: Como os artefatos podem operar sob seu próprio controle?Como os artefatos podem operar sob seu próprio controle? Lingüística: Lingüística: Como a linguagem se relaciona ao pensamento?Como a linguagem se relaciona ao pensamento? História da I.A.História daI.A. O primeiro trabalho conhecido como I.A. foi realizado por O primeiro trabalho conhecido como I.A. foi realizado por McCulloch e Pitts (1943)McCulloch e Pitts (1943) Esses dois pesquisadores propuseram um modelo de neurônios Esses dois pesquisadores propuseram um modelo de neurônios artificiais, no qual cada neurônio se caracteriza por estar “ligado” ou artificiais, no qual cada neurônio se caracteriza por estar “ligado” ou “desligado” “desligado” Inteligência Artificial Prof.: Marcelo B. de Almeida Capítulo 02Capítulo 02 Agentes Agentes inteligentesinteligentesUm agente é tudo que pode ser considerado capaz de perceber seu Um agente é tudo que pode ser considerado capaz de perceber seu ambiente por meio de sensores e de agir sobre esse ambiente por ambiente por meio de sensores e de agir sobre esse ambiente por intermédio de atuadores.intermédio de atuadores. Um agente humano tem olhos, ouvidos e outros órgãos como sensores, e Um agente humano tem olhos, ouvidos e outros órgãos como sensores, e tem mãos, pernas, boca e outras partes do corpo que servem como tem mãos, pernas, boca e outras partes do corpo que servem como atuadores.atuadores. Um agente robótico poderia ter câmeras e detectores de infravermelho Um agente robótico poderia ter câmeras e detectores de infravermelho funcionando como sensores e vários motores como atuadores.funcionando como sensores e vários motores como atuadores. Agentes Agentes inteligentesinteligentes ?? AgenteAgente SensoresSensores AtuadoresAtuadores Am b ien te Am b ien te percepçõespercepções AçõesAções Agentes Agentes inteligentesinteligentes Percepção – Chamaremos de percepção quando um agente receber em Percepção – Chamaremos de percepção quando um agente receber em qualquer momento informações do seu ambiente.qualquer momento informações do seu ambiente. Seqüência de percepções – chamaremos de seqüência de percepções Seqüência de percepções – chamaremos de seqüência de percepções uma lista completa de tudo que um agente percebeu.uma lista completa de tudo que um agente percebeu. Se pudermos descrever a escolha de ação do agente para tudo aquilo Se pudermos descrever a escolha de ação do agente para tudo aquilo que ele pode perceber, então poderemos dizer quase tudo a respeito que ele pode perceber, então poderemos dizer quase tudo a respeito desse agente.desse agente. Função de agente – é a descrição do comportamento do agente de Função de agente – é a descrição do comportamento do agente de acordo a uma dada seqüência de percepções em que resulta em ações acordo a uma dada seqüência de percepções em que resulta em ações específicas.específicas. Tabulação da função de agenteTabulação da função de agente A tabulação da função de agente é uma tabela que contém todas as A tabulação da função de agente é uma tabela que contém todas as seqüências de percepções e suas respectivas açõesseqüências de percepções e suas respectivas ações Seqüência de percepções Ação [A,Limpo] Direita [A,Sujo] Aspirar [B,Limpo] Esquerda [B,Sujo] Aspirar [A,Limpo],[A,Limpo] Direita [A,Limpo],[A,Sujo] Aspirar ... [A,Limpo],[A,Limpo], [A,Limpo] Direita [A,Limpo],[A,Limpo], [A,Sujo] Aspirar ... AA BB Função de agente x Programa de Função de agente x Programa de agenteagente Função de agente é uma descrição matemática abstrata Função de agente é uma descrição matemática abstrata Programa de agente é a implementação da função de agente.Programa de agente é a implementação da função de agente. Bom comportamentoBom comportamento Agente Racional – é aquele que faz uma ação certa de acordo com uma Agente Racional – é aquele que faz uma ação certa de acordo com uma dada percepção.dada percepção. Uma ação certa é aquela que fará o agente obter maior sucesso. Então, Uma ação certa é aquela que fará o agente obter maior sucesso. Então, neste caso precisaremos de algum método para medir este sucesso.neste caso precisaremos de algum método para medir este sucesso. Este método fornecerá uma descrição completa da tarefaEste método fornecerá uma descrição completa da tarefa que o agente deve realizarque o agente deve realizar Medidas de desempenho Medidas de desempenho Chamaremos de medida de desempenho o critério para se medir o Chamaremos de medida de desempenho o critério para se medir o sucesso do comportamento do agente.sucesso do comportamento do agente. Ao ser inserido em um ambiente, um agente gera uma seqüência de Ao ser inserido em um ambiente, um agente gera uma seqüência de ações de acordo com as percepções que recebe. Estas ações fazem o ações de acordo com as percepções que recebe. Estas ações fazem o ambiente mudar de estado. Se estas mudanças são desejáveis, isto quer ambiente mudar de estado. Se estas mudanças são desejáveis, isto quer dizer que o agente funcionou bem. dizer que o agente funcionou bem. Bom comportamentoBom comportamento Não existe uma medida fixa apropriada para todos os agentes.Não existe uma medida fixa apropriada para todos os agentes. Esta medida deve ser imposta pelo projetistaEsta medida deve ser imposta pelo projetista No exemplo do aspirador de pó poderíamos medir o desempenho pela No exemplo do aspirador de pó poderíamos medir o desempenho pela quantidade de sujeira coletada durante um período de tempo.quantidade de sujeira coletada durante um período de tempo. As conseqüências deste método seria:As conseqüências deste método seria: Depois da sala limpa o agente despejaria tudo no chão e Depois da sala limpa o agente despejaria tudo no chão e tornaria a limpar novamentetornaria a limpar novamente O mais apropriado seria recompensar o agente por deixar o chão O mais apropriado seria recompensar o agente por deixar o chão limpo. Ex.: Ele poderia ser recompensado por cada quadrado limpo limpo. Ex.: Ele poderia ser recompensado por cada quadrado limpo em cada período de tempo.em cada período de tempo. Bom comportamentoBom comportamento Como regra geral é melhor projetar medidas de desempenho de Como regra geral é melhor projetar medidas de desempenho de acordo com o resultado realmente desejado no ambiente.acordo com o resultado realmente desejado no ambiente. Racionalidade Racionalidade Racionalidade é – Dada uma seqüência perceptiva, o agente escolhe, Racionalidade é – Dada uma seqüência perceptiva, o agente escolhe, segundo seus conhecimentos, as ações que satisfazem melhor seu segundo seus conhecimentos, as ações que satisfazem melhor seu objetivo.objetivo. Onisciência, aprendizado e autonomiaOnisciência, aprendizado e autonomia Onisciência seria ter conhecimento de absolutamente tudo o que acontece Onisciência seria ter conhecimento de absolutamente tudo o que acontece em voltaem volta Ex.: os dois amigos..porta do avião.Ex.: os dois amigos..porta do avião. Racionalidade não é o mesmo que perfeição. A racionalidade maximiza Racionalidade não é o mesmo que perfeição. A racionalidade maximiza o desempenho esperado, enquanto a perfeição maximiza o o desempenho esperado, enquanto a perfeição maximiza o desempenho real.desempenho real. Bom comportamentoBom comportamento Aprendizado – A configuração inicial do agente poderia refletir algum conhecimentoAprendizado – A configuração inicial do agente poderia refletir algum conhecimento anterior do ambiente, mas à medida que o agente ganha experiência, isso pode ser anterior do ambiente, mas à medida que o agente ganha experiência, isso pode ser modificado e ampliado. modificado e ampliado. Ex.: Caso do besouro... rola fezes!!! tirou o esterco e ele não percebe Ex.: Caso do besouro... rola fezes!!! tirou o esterco e ele não percebe Autonomia – Quando um agente se baseia em suas próprias percepções.Autonomia – Quando um agente se baseia em suas próprias percepções. A natureza dos ambientesA natureza dos ambientes A natureza dos A natureza dos ambientesambientes Ambiente de tarefas são essencialmente os problemas para os quais osAmbiente de tarefas são essencialmente os problemas para os quais os agentes são as soluções.agentes são as soluções. Especificando o ambiente de tarefasEspecificando o ambiente de tarefas Nas discursões anteriores, especificamos a medida de desempenho, o Nas discursões anteriores, especificamos a medida de desempenho, o ambiente, atuadores e sensores do agente. Ao agrupamento de todos ambiente, atuadores e sensores do agente. Ao agrupamento de todos esses itens daremos o nome de ambiente de tarefas.esses itens daremos o nome de ambiente de tarefas. Ao projetar um agente, a primeira etapa deve ser especificar o ambiente Ao projetar um agente, a primeira etapa deve ser especificar o ambiente de tarefa de forma tão completa possível.de tarefa de forma tão completa possível. A natureza dos ambientesA natureza dos ambientes Por exemplo:Por exemplo: um motorista de táxi automatizado.um motorista de táxi automatizado. 1ª etapa: Definir a medida de desempenho (o critério utilizado para medir o 1ª etapa: Definir a medida de desempenho (o critério utilizado para medir o sucesso do agente)sucesso do agente) Chegar ao destino correto?Chegar ao destino correto? Minimizar o consumo de combustível e desgaste?Minimizar o consumo de combustível e desgaste? Minimizar o tempo e/ou custo de viagem?Minimizar o tempo e/ou custo de viagem? Maximizar a segurança e o conforto dos passageiros e maximizar os Maximizar a segurança e o conforto dos passageiros e maximizar os lucros?lucros? 2ª etapa: Definir o ambiente (quais as dificuldades existentes)2ª etapa: Definir o ambiente (quais as dificuldades existentes) O táxi deve lidar com tipos de estradas diferentes?O táxi deve lidar com tipos de estradas diferentes? A estrada contém tráfego?(animais, pedestres, buracos, policiamento)A estrada contém tráfego?(animais, pedestres, buracos, policiamento) O táxi deve interagir com passageiros potenciais e reais?O táxi deve interagir com passageiros potenciais e reais? Obs.: quanto mais restrito o ambiente, mais fácil se torna o problema de Obs.: quanto mais restrito o ambiente, mais fácil se torna o problema de projetarprojetar A natureza dos A natureza dos ambientesambientes 3ª etapa: Os atuadores (quais os sensores utilizados)3ª etapa: Os atuadores (quais os sensores utilizados) Controle do acelerador?Controle do acelerador? Controle sobre a direção e frenagem?Controle sobre a direção e frenagem? Sistema de comunicação com o passageiro?Sistema de comunicação com o passageiro? GPS para a localização?GPS para a localização? Sensores no motor? (para saber o estado mecânico do motor)Sensores no motor? (para saber o estado mecânico do motor) Sonar ou infravermelho? (para calcular distancias e detectar barreiras)Sonar ou infravermelho? (para calcular distancias e detectar barreiras) Um periférico de entrada para o passageiro possa solicitar um destino Um periférico de entrada para o passageiro possa solicitar um destino A natureza dos A natureza dos ambientesambientesDescrição do ambiente de tarefa para um táxi automatizadoDescrição do ambiente de tarefa para um táxi automatizado Tipo de Agente Medida de desempenho Ambiente Atuadores Sensores Motorista de táxi Viagem segura, rápida, dentro da lei, confortável, maximizar lucros Estradas, outros tipos de tráfego, pedestres, clientes Direção, Acelerador, freio, sinal, buzina, visor Câmeras, sonar, velocimetro, GPS, hodometro, acelelometro, sensores do motor, teclado A natureza dos ambientesA natureza dos ambientes Outros exemplos:Outros exemplos: Tipo de Agente Medida de desempenho Ambiente Atuadores Sensores Sistema de diagnóstico médico Paciente saudável, minimizar custo, processos judiciais Paciente, hospital, equipe Exibir perguntas, testes, diagnósticos, tratamento, indicações Entrada pelo teclado para sintomas, descobertas, respostas do paciente Sistema de análise de imagem de satélite Definição correta da categoria da imagem Link de transmissão de satélite em órbita Exibir a categorização da cena Arrays de pixels em cores Robô de seleção de peças Percentagem de peças em bandejas corretas Correia transportadora com peças; bandejas Braço e mão articulados Câmera, sensores angulares articulados Controlador de refinaria Maximizar pureza, rendimento, segurança Refinaria, operadores Válvulas, bombas, aquecedores, mostradores Sensores de temperatura, pressão, produtos químicos. Entrada pelo teclado Instrutor de inglês interativo Maximizar a nota do aluno em teste Conjunto de alunos, testes de agência Exibir exercícios, sugestões, correções Entrada pelo teclado A natureza dos A natureza dos ambientesambientes Propriedade de um ambientePropriedade de um ambiente Os ambientes de tarefa podem ser divididos em:Os ambientes de tarefa podem ser divididos em: Completamente observável x parcialmente observávelCompletamente observável x parcialmente observável Deterministico x EstocásticoDeterministico x Estocástico Episódico x SeqüencialEpisódico x Seqüencial Estático x DinâmicoEstático x Dinâmico Discreto x ContínuoDiscreto x Contínuo Propriedades de um Propriedades de um ambienteambiente Completamente observável x parcialmente observávelCompletamente observável x parcialmente observável O ambiente é completamente observável se os sensores do agente O ambiente é completamente observável se os sensores do agente detectam todos os aspectos que são relevantes para a escolha da ação.detectam todos os aspectos que são relevantes para a escolha da ação. Ambientes completamente observáveis são convenientes porque o Ambientes completamente observáveis são convenientes porque o agente não precisa manter qualquer estado interno para controlar o agente não precisa manter qualquer estado interno para controlar o mundo. (Ex.: Jogo de xadez – vejo todas as peças do adversário) mundo. (Ex.: Jogo de xadez – vejo todas as peças do adversário) Um ambiente é parcialmente observável devido ao ruído e a sensores Um ambiente é parcialmente observável devido ao ruído e a sensores imprecisos. imprecisos. (jogo de poquer – não tenho acesso as cartas do adversário)(jogo de poquer – não tenho acesso as cartas do adversário) Ex.: Aspirador de pó com apenas um sensor de sujeira local não pode Ex.: Aspirador de pó com apenas um sensor de sujeira local não pode saber se há sujeiras em outros quadrados.saber se há sujeiras em outros quadrados. Propriedades de um Propriedades de um ambienteambiente Deterministico x Estocástico Deterministico x Estocástico Se o próximo estado do ambiente é completamente determinado pelo Se o próximo estado do ambiente é completamente determinado pelo estado atual e pela ação executada pelo agente, dizemos que o estado atual e pela ação executada pelo agente, dizemos que o ambiente é deterministico.(ex.: Jogo de xadrez – uma jogada ambiente é deterministico.(ex.: Jogo de xadrez – uma jogada determina a próxima) determina a próxima) Caso contrário ele é estocástico. (ex.: motorista de táxi... Ondas do Caso contrário ele é estocástico. (ex.: motorista de táxi... Ondas do mar, folhas que caem) mar, folhas que caem) Propriedades de um Propriedades de um ambienteambiente Episódico x Seqüencial Episódico x Seqüencial No ambiente episódico a experiência do agente é dividido em episódios. No ambiente episódico a experiência do agente é dividido em episódios. Cada episódio consiste em o agente perceber e então agir. Cada episódio Cada episódio consiste em o agente perceber e então agir. Cada episódio não depende das ações que ocorreram em episódios anteriores. (Ex.: Robô não depende das ações que ocorreram em episódios anteriores. (Ex.: Robô de seleção de peças)de seleção de peças) Caso contrário ele é seqüencial (Ex.: Jogo de xadrez) Caso contrário ele é seqüencial (Ex.: Jogo de xadrez) Propriedades de um Propriedades de um ambienteambienteEstático x Dinâmico Estáticox Dinâmico Estático – o ambiente não muda enquanto o agente escolhe a ação a Estático – o ambiente não muda enquanto o agente escolhe a ação a realizar. (ex.: jogo de xadrez sem relógio)realizar. (ex.: jogo de xadrez sem relógio) semi-estático - Se o ambiente não muda enquanto o agente semi-estático - Se o ambiente não muda enquanto o agente delibera, mas o “escore” do agente muda.(ex.: jogo de xadrez com delibera, mas o “escore” do agente muda.(ex.: jogo de xadrez com relógio) relógio) Dinâmico – quando o ambiente muda enquanto o agente escolhe a ação Dinâmico – quando o ambiente muda enquanto o agente escolhe a ação a realizar. (ex.: Motorista de táxi)a realizar. (ex.: Motorista de táxi) Propriedades de um Propriedades de um ambienteambienteDiscreto x contínuo Discreto x contínuo Discreto - quando existe um o número limitado de ações e percepções Discreto - quando existe um o número limitado de ações e percepções distintas claramente definidas. (ex.: jogo de xadrez)distintas claramente definidas. (ex.: jogo de xadrez) Contínuo – percepção e ações mudam em uma faixa contínua de Contínuo – percepção e ações mudam em uma faixa contínua de valores. (ex.: motorista de táxi)valores. (ex.: motorista de táxi) Slide 1 Slide 2 Slide 3 Slide 4 Slide 5 Slide 6 Slide 7 Slide 8 Slide 9 Slide 10 Slide 11 Slide 12 Slide 13 Slide 14 Slide 15 Slide 16 Slide 17 Slide 18 Slide 19 Slide 20 Slide 21 Slide 22 Slide 23 Slide 24 Slide 25 Slide 26 Slide 27 Slide 28 Slide 29 Slide 30 Slide 31 Slide 32 Slide 33 Slide 34 Slide 35 Slide 36 Slide 37 Slide 38 Slide 39 Slide 40 Slide 41 Slide 42 Slide 43
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