Introdução a IA (introducao_a_inteligencia_artificial_aula_1.ppt)

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Introdução a Inteligência Artificial
Jeneffer Cristine Ferreira Lázaro
Email: jenefferferreira@gmail.com
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Roteiro
Plano de aula – Anexo no Clube
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Normas da Faculdade Joaquim Nabuco
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INFORMAÇÕES IMPORTANTES:
1ª) A avaliação somente poderá ser entregue depois de decorrido 20 minutos de seu início. A entrada após esse tempo só será permitida se nenhum aluno tiver saído da sala.
2ª) Não é permitido o uso de telefones celulares nem de equipamentos eletrônicos. O uso de calculadoras individuais deverá ser previamente autorizado pelo professor titular da disciplina,
3ª) Utilize caneta esferográfica azul ou preta. Provas entregues escritas a lápis NÃO serão corrigidas.
4ª) Será atribuída nota zero ao aluno que devolver sua prova em branco, independentemente de ter assinado ou não a Ata de Prova.
5ª) Ao aluno flagrado em “FILA” ou que facilite outro a “FILAR” será atribuído nota zero e, mediante representação do professor, responderá a Procedimento Administrativo Disciplinar, com base no Código de Ética.
6ª) A revisão da prova será realizadas APENAS na próxima aula. O aluno faltoso à revisão em sala poderá requerer a segunda revisão de prova, em até 72h após o dia de entrega e revisão, mediante pagamento de taxa na secretaria.  Não há entrega e revisão de prova da 2ª CHAMADA e FINAL.
7ª) Não é permitida consulta de qualquer natureza, EXCETO quando autorizada pelo professor titular da disciplina.
8ª) Não será permitido o empréstimo de qualquer material entre os alunos, mesmo daqueles que já tenham terminado as provas.
9ª) Não será aceito resposta em papel não autorizado pela Instituição de Ensino.
10ª) Não é permitido o uso de corretivo. Escreva com letra legível. No caso de erro, risque, com um traço simples, a palavra, a frase, o trecho ou o sinal gráfico e escreva o respectivo substitutivo. Lembre-se: parênteses não podem ser usados para tal finalidade.
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Referências
RUSSEL, Stuart, NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Editora Campus. Ano 2003.
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Referências
BRAGA, Antonio de Pádua. REDES NEURAIS ARTIFICIAIS:TEORIA E APLICAÇÕES 2ed. LTC 2007.
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Referências
NASCIMENTO JÚNIOR, Cairo Lúcio EDGARD BLÜCHER. YONEYAMA, Takashi. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM CONTROLE E AUTOMAÇÃO 2004 
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Referências
HAYKIN, Simon. REDES NEURAIS: PRINCIPIOS E PRÁTICA 2ed. BOOKMAN 2007
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Referências
RICH, Elaine; KNIGHT, Kevin: Inteligência Artificial. Makron Books. 2ª. Edição. São Paulo, 1994. 722p. 
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Referências
Fernandes, Anita Maria da Rocha. Inteligência Artificial - Noções Gerais. Editora Visual Books. Ano 2003.
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Introdução
O avanço da ciência em certas áreas provoca reações que têm origem no medo da inversão da ordem natural das coisas.
Um exemplo: avanços genéticos com diversas aplicações benéficas.
No entanto, fazem outros tantos reagirem indignados, prevendo o incorreto uso deste conhecimento.
Contudo, com tantas críticas alheias, seu avanço se deu justamente pela capacidade do homem de ignorar as críticas e OUSAR. 
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Introdução
Simons (1998) afirmou que com a Inteligência Artificial não foi diferente em relação as críticas.
Algumas pessoas tinham expectativas positivas e outras não acreditavam que fosse possível criar máquina com inteligência. 
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Introdução
Boose (1994) afirmou que a Inteligência Artificial é um campo de estudo multidisciplinar e interdisciplinar, que se apoia no conhecimento e evolução de outras áreas do conhecimento.
Boose (1994), busca entender a mente humana e imitar seu comportamento e levanta algumas questões:
Como ocorre o pensar?
Como o homem extrai o conhecimento do mundo?
Como a memória, os sentidos e a linguagem ajudam no desenvolvimento da inteligência?
Como surgem as ideias?
Como a mente processa informações e tira conclusões decidindo por uma coisa ao invés de outra?
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Introdução
O objetivo de IA é o estudo e a modelagem da inteligência humana. 
A inteligência humana está aliada à sua capacidade de interagir com o meio através de habilidades cognitivas (sentidos) e conotativas (ação), ou seja, se movimentar, reconhecer sons (fala) e imagens, se expressar, etc.
Exemplo:
no campo da robótica, no sentido de implementar essas habilidades nas máquinas inteligentes, de modo a propiciar uma maior interação com o meio e desenvolver padrões de inteligência envolvidos na aquisição do conhecimento, reconhecimento, aprendizado, etc.
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O que é Inteligência?
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Inteligência vem do latim:
 inter (entre) legere (escolher). 
Inteligência significa aquilo que permite ao ser humano escolher entre uma coisa e outra.
Inteligência é a habilidade de realizar de formar eficiente uma determinada tarefa. 
A palavra Artificial vem do latim artificiale, significa algo não natural, isto é, algo não produzido pelo homem.
Portanto, Inteligência Artificial é o tipo de inteligência produzida pelo homem para dotar as máquinas de algum tipo de habilidade que simula a inteligência do homem.
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Luger e Stubblefield, relata que IA é o ramo da computação preocupada com a automação de comportamento inteligente.
Winston define IA como o estudo da computação que torna possível perceber, raciocinar e agir, permitindo aos computadores serem inteligentes. 
Feigenbaum, define IA como 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 no comportamento humano 
por exemplo: compreensão da linguagem, aprendizado, raciocínio,resolução de problemas, etc.
Elaine Rich, define que IA é uma área de pesquisa que investiga formas de habilitar o computador a realizar tarefas nas quais, até o momento, o ser humano tem um melhor desempenho.
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Um pouquinho de história
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A Gestação da IA (1943-1956)
O primeiro trabalho de IA foi um modelo de neurônio artificial (McCulloch&Pitts-43)
Precursor das tradições lógica e conexionista da IA
Começo dos anos 50: Shannon & Turing escreveram programas de xadrez para máquinas von Neumann
Ao mesmo tempo, Minsky e Edmonds construíram o primeiro computador baseado em redes neurais (51)
Ironicamente, mais tarde Minsky provou teoremas que levaram a descrença de redes neurais durante os anos 70's
Workshop em Dartmouth em 56: pesquisadores de Princeton, IBM , MIT e CMU se reuniram a convite de John McCarthy (LISP)
Os 20 anos seguintes foram dominados por pesquisadores participantes do Workshop e seus estudantes 
Foi neste Workshop que o nome Inteligência Artificial surgiu para denominar o novo campo de estudo (cunhado por McCarthy)
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IA - Introdução
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O que é linearmente separável?
É aquele conjunto de dados que pode ser separado por um plano (ou hiperplano)
Linearmente Separável
Não Linearmente Separável 
(problema do XOR)
IA - Introdução
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Newell e Simon desenvolveram o “General Problem Solver” (GPS)
Projetado para imitar protocolos humanos de resolução de problemas
GPS foi o primeiro programa a incorporar a abordagem “Pensar como humanos”
A combinação de IA e Ciência Cognitiva continua até hoje
Samuel (1952) escreveu uma série de programas para jogar damas e provou o contrário do que era senso comum na época:
“a ideia de que computadores podiam fazer somente o que era dito para eles”
Seus programas aprendiam rapidamente a jogar melhor que seu criador
Entusiasmos dos Primeiros Anos (1952-1969)
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Robson (1963) descobriu o método da resolução: 
Algoritmo completo de provas de teoremas para a Lógica de 1a Ordem
PROLOG estava a caminho
Trabalhos de redes neurais começaram a florescer
Entusiasmos dos Primeiros Anos (1952-1969)
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A barreira que muitos projetos de IA encontraram foi que 
Métodos que eram suficientes para demonstrações de um ou dois exemplos simples quase sempre fracassavam quando testadoscom uma elenco maior de problemas ou com problemas mais difíceis 
O primeiro tipo de dificuldade
Os primeiros programas continham pouco ou nenhum conhecimento do assunto que tratavam 
Uma Dose de Realidade (1966-1974)
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O segundo tipo de dificuldade
A intratabilidade de muitos problemas que a IA estava tentando resolver
Uma terceira dificuldade veio das limitações sobre as estruturas básicas usadas para gerar comportamento inteligente
Uma Dose de Realidade (1966-1974)
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Embora a ciência da computação negligenciou o campo das redes neurais, o trabalho continuou em outros campos, particularmente na Física (82) 
Redes Neurais (1986-presente): Retorno
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Motivação
Desenvolvimento de máquinas capazes de interagir com ambientes incertos
Cérebro lida melhor com alguns problemas que o computador
Reconhecimento de padrões, otimização
Características que se desejam de sistemas computacionais:
Capaz de aprender
Capaz de generalizar
Robustez
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Problemas da IA
Dedução, solução de problemas
Representação do conhecimento
Planejamento
Aprendizagem
Processamento de Linguagem Natural
Percepção
Ação e manipulação
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Abordagens de Inteligência Artificial
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Abordagem Cognitiva ou Simbólica
Simbólica dá ênfase aos processos cognitivos, ou seja, a forma como o ser humano raciocina.
Objetivo: encontrar uma explicação para o comportamentos inteligentes baseados em aspectos psicológicos e processos algoritmos. 
Os pioneiros: Jonh McCarthy, Marvin Minsky, Newell e Simon.
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Abordagem Cognitiva ou Simbólica
As primeiras modelagens da inteligência surgiram na década de 50 e tiveram como base as regras de produção e a lógica dos predicados. 
Inicialmente, esses conhecimentos se restringiram a esquemas de raciocínios para jogos, aplicações matemáticas e simuladores.
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Abordagem conexionista
Ênfase no modelo de funcionamento do cérebro, dos neurônios e das conexões neurais. 
Os pioneiros: McCulloch, Pitts, Heldo, Rosenblatt e Widrow.
Em 1943 surgiu a representação e formalização matemática dos neurônios artificiais, que fez surgir os primeiros modelos de redes neurais artificiais.
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Abordagem conexionista
A abordagem conexionista sofreu grande impacto quando os cientistas Marvin Minsky e Papert publicaram em 1969, o livro Perceptrons, no qual criticavam e sustentavam que os modelos das redes neurais não tinham sustentação matemática suficiente que lhes fosse possível atribuir alguma confiabilidade. 
Na década de 1980 que o físico e biólogo do Johm Hopfield conseguiu recuperar a credibilidade da utilização de redes neurais. 
						
						
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Áreas de Apoio para IA
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Aplicações da Inteligência Artificial
Produção de jogos e histórias interativas
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Aplicações da Inteligência Artificial
Controle de robôs
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Aplicações da Inteligência Artificial
Busca de informação na Web
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Aplicações da Inteligência Artificial
Previsão
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Aplicações da Inteligência Artificial
Detecção de Intrusão e Filtragem de Spam
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Aplicações da Inteligência Artificial
RECONHECIMENTO DE PADRÕES 
É uma das áreas de pesquisa bem avançadas da IA. 
 A capacidade de reconhecimento de padrões permite ao programa reconhecer.
Exemplos 
dígitos manuscritos, 
faces, 
assinaturas, 
dinâmica da digitação,
visão, 
impressão digital, etc.
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Aplicações da Inteligência Artificial
SISTEMAS ESPECIALISTAS:
atividades que exigem conhecimento especializado 
São sistemas que implementam comportamentos inteligentes de especialistas humanos. 
Tarefas: 
diagnóstico, 
previsão, 
monitoramento, 
análise, 
planejamento, 
projeto, etc.
Áreas: 
medicina, finanças, engenharia, química, indústria, arquitetura, arte, computação,...
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Algumas empresas que usam IA
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empresas nacionais que usam IA
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Referências
Fernandes, Anita Maria da Rocha. Inteligência Artificial - Noções Gerais. Editora Visual Books. Ano 2003.
RUSSEL, Stuart, NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Editora Campus. Ano 2003.