Inteligência Artificial - Aula03

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PARADIGMAS IA 
Inteligência Artificial 
Cristina Valadares - UNIFOR/MG 
Paradigmas IA 
 Simbólico: metáfora lingüística/lógica 
 Sistemas de produção 
 Conexionista: metáfora cérebro 
 Redes neurais 
 Evolucionista: metáfora teoria da evolução 
natural 
 Algoritmos genéticos 
 Probabilista: probabilidade 
 IA Distribuída: metáfora social 
 Sistemas multiagentes 
 
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Paradigmas IA 
 Diferenças básica 
 Representar o conhecimento; 
 Raciocinar com esse conhecimento; 
 Adquirir esse conhecimento. 
 
 Outras... 
 Aprendizado x Manual; 
 Numérico x Simbólico. 
 
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Simbólica 
 Classificando... 
 Identificar o conhecimento do domínio (modelo do 
problema); 
 Representá-lo utilizando uma linguagem formal de 
representação; 
 Implementar um mecanismo de inferência para utilizar 
esse conhecimento. 
 
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Simbólica – Conhecimento 
 Representação e Utilização: 
 Raciocínio: 
 Manipulação de símbolos representando as entidades, relações, 
eventos de domínio de aplicação; 
 processo de construção de novas sentenças a partir de outras 
sentenças; 
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 fatos fatos 
 
 
 
 
 
 
sentenças sentenças 
Mundo 
Representação 
segue-se 
implica 
Simbólica – Caso Cap. West 
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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 e
N) Míssil(M1) conjunção de K
O) Arma(M1) - Modus Ponens a partir de D e N
P) Hostil(Cuba) - Modus Ponens a partir de C e H
Q) Vende(West,Cuba,M1) - Modus Ponens a partir de L, M e N
R) Criminoso(West) - Modus Ponens a partir de A, J, O, F, P e Q
Simbólica 
 Princípios básicos: 
 Inspirada na lógica, semiologia, linguística e psicologia cognitiva 
(funcionalista); 
 Representação do conhecimento; 
 Raciocínio; 
 Aquisição do conhecimento. 
 
 Vantagem: versatilidade 
 
 Inadequada para... 
 Raciocínio de baixo nível para percepção ou reflexos; 
 Visão computacional, processamento da fala; 
 Controle dos motores dos atuadores do robôs; 
 Raciocínio com conhecimento incerto ou muito ruidoso. 
 
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Conexionista 
 Principal: Redes Neurais 
 Técnica inspirada no funcionamento do cérebro, em 
que neurônios artificiais, conectados em rede, são 
capazes de aprender e de generalizar. 
 Definição “Matemática”: 
 Técnica de aproximação de funções por regressão não linear. 
 
 Linguagem -> redes de elementos simples 
 Raciocínio -> aprender diretamente a função entrada-
saída 
 
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Conexionista 
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

wji 
w1i 
wni 

s(i) 
e(i) 
e(i)  w ji  sj
s(i)  f (e(i))
s1 
sj 
sn 
camada 
de entrada camada 
de saída camada 
escondida 
Conexionista 
 Princípios básicos: 
 Inspirada na neurofisiologia ; 
 Muito utilizado em ambientes industriais e como técnica de 
aprendizagem; 
 Representação do conhecimento: conjunto de atributo-valor; 
 Raciocínio: indutivo ou analógico durante treinamento, dedutivo ou 
analógico durante utilização; 
 Aquisição do conhecimento: aprendizagem; 
 Aplicações: 
 Raciocínio de baixo nível para percepção ou reflexos. 
 Não se aplica: 
 Domínios relacionais requerem representação da 1a ordem; 
 Aplicações que requerem explicação das decisões (Ex.: cirurgia, 
investimento de grande porte); 
 Tarefas não-analíticas: planejamento e concepção. 
 
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Evolucionista 
 Natureza 
 Seres mais adaptados ao ambientes sobrevivem e suas 
características genéticas são herdadas; 
 Estrutura: 
 Indivíduo = Solução (factível); 
 Faz evoluir um conjunto de indivíduos mais adaptados por 
cruzamento e mutação através de sucessivas gerações; 
 Fitness function f(i) (função de aptidão); 
 
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Evolucionista 
 Indivíduo 
 Vetor de elementos representados em 
determinado alfabeto que pode ser uma 
solução ; 
 Função de aptidão 
 Verificação se a solução (indivíduo) é apto 
para passar pra próxima geração; 
 Mutação e Cruzamento 
 Porcentagem de troca ou alteração do 
indivíduo (solução) 
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Evolucionista 
 Princípios básicos: 
 Método probabilístico de busca para resolução de problemas 
(otimização) ; 
 Inspirada na teoria da evolução, paleontologia,...; 
 Representação do conhecimento: conjunto de atributo-valores; 
 Raciocínio: indutivo durante treinamento, dedutivo durante 
utilização; 
 Aquisição do conhecimento: aprendizagem (manual p/ iniciar). 
 Adequada para 
 Otimização. 
 Pouco adequada para 
 Domínios relacionais requerem representação da 1a ordem. 
 
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