IA - Introdução

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Inteligência Artificial
Prof. Pedro Luiz Santos Serra
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Inteligência Artificial - Introdução
� I.A. – Objetivo:
� Capacitar o computador a executar funções 
que são desempenhadas pelo ser humano 
usando conhecimento e raciocínio.
SI
Sistema
Inteligente
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Inteligência Artificial - Introdução
� Definições:
Inteligência � latin “inter” (entre) + “legere” (escolher)
“Habilidade que permite ao ser humano escolher entre uma opção 
ou outra.”
Artificial � latin “artificiale”
“ Algo não natural”
“É um tipo de inteligência produzida pelo homem para dotar as 
máquinas de algum tipo de habilidade que simula a 
inteligência do homem.”
Anita Maria da Rocha Fernandes
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Inteligência Artificial - Introdução
� Definições:
“É um ramo da computação preocupada com a automação de 
comportamento inteligente.”
Luger e Stubblefield
“É a parte da ciência da computação voltada para o 
desenvolvimento de sistemas de computadores inteligentes, 
isto é, sistemas que exibem características, as quais, 
associam-se com a inteligência do comportamento humano, 
por exemplo: compreensão da linguagem, aprendizado, 
raciocínio, resolução de problemas, etc...”
Feigenbaun
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Inteligência Artificial - Introdução
� Definições (Abordagens):
� Processos de Pensamento e Raciocínio
� Comportamento
� Fidelidade ao desempenho humano
� Fidelidade a um conceito ideal de inteligência
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Inteligência Artificial - Introdução
� Definições (Abordagens):
“A Inteligência Computacional é o estudo do 
projeto de agentes inteligentes”
(Poole et al., 1998)
“A arte de criar máquinas que executam funções 
que exigem inteligência quando executadas por 
pessoas.”
(Kurzwell, 1990)
Sistemas que atuam racionalmenteSistemas que atuam como seres humanos
“O estudo das computações que tornam possível 
perceber, raciocinar e agir.”
(Winston, 1992)
“[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 faculdades mentais pelo uso de 
modelos computacionais.”
(Chamiak e McDermott, 1985)
“O novo e interessante esforço para fazer os 
computadores pensarem ... máquinas com 
mentes, no sentido total e literal.”
(Haugeland, 1985)
Sistemas que pensam racionalmenteSistemas que pensam como seres humanos
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Inteligência Artificial - Introdução
� 4 Abordagens:
� Seres Humanos: Hipóteses e Confirmação 
experimental;
� Racionalista: Combinação de Matemática e 
Engenharia.
� Agindo de forma humana
� Pensando de forma humana
� Pensando racionalmente
� Agindo racionalmente
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Inteligência Artificial - Introdução
� Agindo de Forma Humana
Teste de Turing (Alan Turing,1950)
• Processamento de Linguagem Natural� Comunicação
• Representação do Conhecimento� Armazenamento do que 
sabe/ouve
• Raciocínio automatizado� Responder novas perguntas e tirar novas 
conclusões;
• Aprendizado de máquina� adaptar novas circunstâncias, capacidade 
de detectar e extrapolar padrões
Para ser aprovado no teste de Turing o computador ainda deverá ter:
• Visão de computador� para perceber objetos
• Robótica� para manipular objetos e movimentar-se.
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Inteligência Artificial - Introdução
� Pensando de Forma Humana
Modelagem Cognitiva
Introspecção
Captura dos próprios 
pensamentos a medida 
que eles se desenvolvem
Experimentos
psicológicos
O campo interdisciplinar da ciência cognitiva reúne modelos 
computacionais da IA e técnicas experimentais da psicologia para tentar 
construir teorias precisas e verificáveis a respeito dos processos de 
funcionamento da mente humana
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Inteligência Artificial - Introdução
� Pensando racionalmente
Leis do Pensamento
Aristóteles (silogismo)
Premissas 
corretas
Pensamento 
correto
Conclusões 
corretas
Lógica
Conhecimento informal ���� Notação Lógica
Capacitação na solução de problemas ���� Implementação
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Inteligência Artificial - Introdução
� Agindo racionalmente
Agente
Racional
Melhor
Resultado
Melhor Resultado
Esperado
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Filosofia (428 a.C. até a atualidade)
�Regras formais podem ser usadas 
para obter conclusões válidas?
�Como a mente (o intelecto) se 
desenvolve a partir de um cérebro 
físico?
�De onde vem o conhecimento?
�Como o conhecimento conduz à
ação?
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Filosofia (428 a.C. até a atualidade)
� Aristóteles (384 – 322 a.C.)
Lógica
� Blaise Pascal (1623 – 1662)
máquina de calcular
� René Descartes (1596 – 1650)
dualismo x materialismo
� Francis Bacon (1561 – 1626)
empirismo
� David Hume (1711 - 1776)
princípio da indução
� Rudolf Carnap (1891 – 1970) � Círculo de Viena
doutrina do positivismo lógico
sentenças de observação
Teoria da confirmação (Carnap e Carl Hempel)
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Filosofia (428 a.C. até a atualidade)
� “Não deliberamos sobre os fins, mas sobre os meios. Um médico não 
delibera sobre se deve ou não curar, nem um orador sobre se deve ou 
não persuadir. ...Eles dão a finalidade por estabelecida e procuram 
saber a maneira de alcançá-la: se lhes parece poder ser alcançada por 
vários meios, procuram saber o mais fácil e o mais eficaz; e se há
apenas um meio para alcançá-la, procuram saber como será alcançada 
por esse meio, e por que outro meio alcançar esse primeiro, até chegar 
ao primeiro princípio, que é o último na ordem de descoberta. ...E o que 
vem em último lugar na ordem da análise parece ser o primeiro na 
ordem da execução. E, se chegarmos a uma impossibilidade: 
abandonamos a busca: por exemplo,se precisarmos de dinheiro e não 
for possível conseguí-lo; porém, se algo parecer possível, tentaremos 
realizá-lo.”
Ética a Nicômaco (Livro III, 3 1112b) – Aristóteles
� O algorítmo de Aristóteles foi implementado 2300 anos mais 
tarde por Newel e Simon em seu programa GPS. Agora 
poderíamos denominá-lo um sistema de planejamento e 
regressão
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Matemática (800 até a atualidade)
�Quais são as regras formais para 
obter conclusões válidas?
�O que pode ser computado?
�Como raciocinamos com 
informações incertas?
Lógica Computação Probabilidade
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Matemática (800 até a atualidade)
� George Boole (1815 – 1864)
Lógica Proposicional ou Lógica Booleana (1847)
� Gotllob Frege (1848 – 1925)
Lógica de Primeira Ordem ���� representação de conhecimento
� Frege e Russell
Teorema da incompleteza (1931) ���� Trata da indecibilidade e da não-
computabilidade para a compreensão da computação.
� Cobham e Edmonds
Intratabilidade (1964 – 1965) ���� Deve-se um problema global de geração de 
comportamento inteligente em subproblemas tratáveis, em vez de 
intratáveis (complexidade exponencial)
� Cook e Karp
NP – completeza ���� Qualquer classe de problemas que pode ser reduzida a 
classe NP-completos é provávelmente intratáveis.
� Thomas Bayes (1702 – 1761)
Análise Bayesiana ���� base da maioria das abordagens modernas para 
raciocínio incerto em sistemas de IA.
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Economia (1776 até a atualidade)
�Como devemos tomar decisões para 
maximizaro lucro?
�Como devemos fazer isso quando 
outros não podem nos acompanhar?
�Como devemos fazer isso quando o 
lucro pode estar distante?
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Economia (1776 até a atualidade)
� Léon Walras (1834 – 1910)
teoria de utilidade ���� tratamento matemático de “resultados 
preferenciais”
� Frank Ransey
teoria da decisão ���� trata-se de um aperfeicoamento da teoria de 
utilidade. Fornece uma estrutura formal e completa para decisões
tomadas sob a incerteza.
� Von Neumann e Morgenstern (1944) e Luce e Raiffa (1957) 
teoria dos jogos: as ações de um indivíduo (jogador) podem afetar de 
forma significativa a utilidade de outro (positiva ou negativamente). 
Incluiu o surpreendente resultado de que, em alguns jogos, um agente 
racional deve agir de forma casual para os adversários.
� Richard Bellman (1957)
pesquisa operacional ���� emergiu na segunda guerra mundial. Trata da 
tomada de decisões recionais com resultados a longo prazo e 
dependentes de diversas ações executadas sequencialmente. Este 
campo foi formalizado segundo uma classe de problemas de decisão
sequencial chamados processos de decisão de Markov.
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Neurociência (1861 até a atualidade)
� Como o cérebro processa informações?
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Neurociência (1861 até a atualidade)
� Hans Berger – Invenção do eletroencéfalogramo (1929)
Medição da atividade cerebral
� Ogawa et al. (1990)
Desenvolvimento do processamento de imagens por 
ressonância magnética (fMRI – functional Magnetic Resonance
Imaging) permitem medições que correspondem em aspectos 
interessantes a processos cognitivos contínuos. Tais 
medições são ampliadas por avanços na gravação das 
atividades dos neurônios.
“Uma coleção de células simples pode levar ao pensamento, à ação 
e à consciência ou, em outras palavras, que cérebros geram 
mentes.”
Searle, 1992
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Psicologia (1879 até a atualidade)
� Como os seres humanos e os animais 
pensam e agem?
� John Watson (1878 – 1958)
Behavorismo���� movimento que rejeitava qualquer 
teoria que envolvesse processos mentais com base 
no fato de que a introspecção não poderia fornecer 
evidência confiável.
� William James (1842 – 1910)
Psicologia cognitiva ���� a percepção envolvia uma 
forma de inferência lógica inconsciente.
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Psicologia (1879 até a atualidade)
� Frederic Bartlett (1886 – 1969)
Modelagem cognitiva 
� Kenneth Craik (1943)
Especificou e estabeleceu os três passos fundamentais de 
um agente baseado no conhecimento:
(1) O estímulo deve ser traduzido em uma representação 
interna;
(2) a representação é manipulada por processos cognitivos 
para derivar novas representações internas e
(3) estas representações são de novo traduzidas em ações.
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Engenharia de computadores (1940 até a 
atualidade)
� Como podemos construir um computador 
eficiente?
� Teoria de controle e cibernética (1948 até
a atualidade)
� Como os artefatos podem operar sob seu 
próprio controle?
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Teoria de controle e cibernética (1948 até a 
atualidade)
� Norbert Wiener (1894 – 1964)
Teoria de controle: baseado no comportamento 
consciente como o resultado de um mecanismo 
regulador tentando minimizar o “erro” (diferença entre o 
estado atual e o estado do objetivo).
Teoria de controle moderno (controle ótimo):projeto de 
sistemas que maximizam uma função objetivo sobre o 
tempo. Resposta
do SistemaEntrada de 
Referência
Erro
Saída
Controlador e
Dinâmica do 
Sistema
Realimentação
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Teoria de controle e cibernética (1948 até a 
atualidade)
� IA x Teoria de Controle
Teoria de Controle: Seus fundamentos e ferramentas 
são voltados para sistemas que podem ser descritos 
por conjuntos fixos de variáveis contínuas. A análise 
exata só é viável para sistemas lineares.
Inteligência Artificial: criada para escapar das limitações 
da matemática da teoria de controle. Suas ferramentas 
de inferência lógica e computação permitiram que 
pesquisadores considerassem problemas como 
linguagem, visão e planejamento.
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Inteligência Artificial - Fundamentos
� Lingüística (1957 até a atualidade)
� Como a linguagem se relaciona ao 
pensamento?
� Lingüística computacional ou processamento 
de linguagem natural���� Exige a compreensão 
do assunto e do contexto.
� Representação do conhecimento���� Estava 
vinculado à linguagem e era suprido com 
informações da lingüística.
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Inteligência Artificial - Exemplos
� Planejamento autônomo e escalonamento
(Remote Agent) ����
Construído e basedo em três componentes :
Planner and Scheduler (PS): Produz planos flexíveis especificando 
atividades básicas que devem ser executadas para conclusão dos objetivos 
da missão.
Smart Executive (EXEC): Implementa as atividades planejadas.
Mode Identification and Recovery (MIR): Monitora os sistemas e 
subsistemas do satélite com o propósito de correção de qualquer problema 
que possa ocorrer
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Inteligência Artificial - Exemplos
� Planejamento autônomo e escalonamento 
(Remote Agent)
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Inteligência Artificial - Exemplos
� Jogos: O Deep Blue da IBM se tornou o primeiro programa de 
computador a derrotar o campeão mundial em uma partida de 
xadrez, ao vencer Garry Kasparov por um placar de 3,5 a 2,5 em 
uma partida de exibição.
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Inteligência Artificial - Exemplos
� Robótica: Hip Navigation System ou HipNav. Trata-se de um 
sistema que permite um cirurgião a determinar com precisão 
uma localização ótima específica (para o paciente) em um 
gabarito de implante.
Simulações cinemáticas
Esquerda: Geometria do Implante – Direita: Envelope de movimento
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Inteligência Artificial - Exemplos
� Controle Autônomo: O sistema de visão 
computacional ALVINN (Autonomous
Land Vehicle in a Neural Network –
Veículo Terrestre Autônomo por uma 
Rede Neural) foi treinado para dirigir 
um automóvel mantendo-o na pista. Ele 
foi implementado em uma minivan 
controlada por um computador 
NAVLAB da CMU e foi utilizado para 
percorrer os Estados Unidos. Ao longo 
de 4600 km o ALVINN manteve o 
controle da direção durante 98% do 
tempo.
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Bibliografia:
� RUSSEL, STUART J. e NORVIG, PETER. Inteligência Artificial. Editora 
Campus, Tradução da segunda edição, Editora Elsevier – 5ª Impressão, 
ISBN: 85-352-1177-2, Rio de Janeiro - RJ, 2004.
� FERNANDES, ANITA MARIA DA ROCHA. Inteligência Artificial – noções 
gerais. 2ª Impressão, VisualBooks, ISBN:85-7502-114-1, Florianópolis –
SC, 2005.
� REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA et al.. Sistemas Inteligentes –
Fundamentos e Aplicações. Editora Manole, 1ªReimpressão – 2005, 1ª
Edição – 2003, ISBN:85-204-1683-7, Baruerí – SP, 2005.
� Site: http://pt.wikipedia.org/wiki/Intelig%C3%AAncia_artificial. 
Atribuição-Compartilhamento pela mesma Licença 3.0 Unported (CC-
BY-SA);
� A.M. Di Gioia, et al..HipNav:Pre-operative Planning and Intra-operative
Navigational Guidance for Acetabular Implant Placement in Total 
HiptReplacemente Surgery. Proc. of The Computer Assisted
Orthopaedic Surgery Symposium. Bern, Switzerland, November-1995.� BALUJA, SHUMEET. Evolution of an Artificial Neural Network Based
Autonomous Land Vehicle Control.IEEE Transactions on Systems, Man
and Cybernetics, Vol. 26, No.3, June - 1996