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Inteligência Artificial Aula 1 Prof. Willian P. Amorim Estrutura do Curso • Apresentação de Técnicas e Algoritmos • Aplicações de técnicas em problemas reais • Jogos de Damas (ou Xadrez) • Filtro de spam • Reconhecimento de Caracteres • Recomendações de produtos comerciais • ... Provas • P1 = ? • P2 = ? • PS = ? • Trabalhos = ? • Média Final (MF) = (((P1+P2)/2)*0.7)+(Média Trabalhos * 0.3) Bibliografia • Artigos de maior impacto na área • Básica • RUSSEL, S. NORVIG, P. Inteligência Artificial. Editora Campus, 2004. • HAYKIN, S. Redes Neurais. Bookman, 2007. • RICH, E. Inteligência Artificial. McGraw Hill. 1988. • Complementar • WINSTON, P. H. Inteligência Artificial. LTC, 1988. • BRAGA, A. P. CARVALHO, A. C. P. de L., LUDEMIR, T. B. Redes Neurais Artificiais. LTC, 2007. • BITTENCOURT, G. Inteligência Artificial, ferramentas e teorias. Editora da UFSC. Florianópolis, SC,2006. • RESENDE, S. Sistemas Inteligentes. Edt. Manole. 2000. Ementa • Definição e objetivos da Inteligência Artificial. Agentes Inteligentes. Resolução de problemas por meio de busca. Agentes baseados em conhecimento. Planejamento. Aprendizado de máquina. • Objetivos: Esta disciplina tem por finalidade o estudo de diversas técnicas e problemas de Inteligência Artificial como ferramentas para modelar e resolver problemas práticos. Aula de Hoje • Definição de Inteligência Artificial • Aplicações Introdução • Nossa capacidade mental (inteligência) foi fato fundamental para a sobrevivência da nossa espécie. • A inteligência que nos torna seres dominantes nesse planeta. • Estudar e entender entidades inteligentes é um grande desafio. • Filosofia e psicologia procuram entender. Introdução IA está interessada em construir essas entidades inteligentes. Introdução • O que é Inteligência Artificial (IA) ? Existem diversas definições. • IA é uma área de pesquisa que procura desenvolver técnicas que possibilitam sistemas computacionais realizar atividades consideradas inteligentes. Inteligência • Inteligência é um termo utilizado para descrever as diversas características de uma mente, tais como: • raciocinar; • planejar; • imaginar; • compreender; • ... • aprender. Aprender • Aprender é uma das características mais interessantes da mente humana. • Aprender é como se fosse a chave para obtermos as outras características. • Boa parte dos esforços atuais em pesquisa em IA está justamente no aprendizado. Então IA e sinônimo de aprendizado? • Não! • Aprendizado e uma das áreas mais pesquisadas atualmente em IA mas existe uma longa lista de áreas de pesquisa dentro de IA. Conhecendo Inteligência Artificial • O que precisamos fazer para conhecermos uma pessoa? • Seu histórico. Conhecendo Inteligência Artificial • O que precisamos fazer para conhecermos uma pessoa? • Seu histórico. • Quem são os seus pais? Onde você mora? Qual e a sua realidade no dia a dia, seus problemas, vitorias e derrotas... Teste de Turing • Teste de Turing e um teste proposto por Alan Turing em uma publicação de 1950 chamada "Computing Machinery and Intelligence“ cujo objetivo era determinar se um programa de computador é ou não inteligente. • O programa é inteligente se a pessoa que participa no teste não for capaz de dizer se foi o programa ou um ser humano que respondeu as suas perguntas. Teste de Turing Invertido (CAPTCHA) • Captcha: teste de Turing automático para distinguir homem e máquina. • Teste aplicado por um computador para certificar que o usuário e humano • Criado como ferramenta anti-spam e crawlers automáticos ChatterBots Alice www.alicebot.org Um pouco da minha infância Um pouco da minha infância Introdução • O que temos atualmente • http://www.youtube.com/watch?v=oyHWkQcin7I Introdução • Utilizar modelos matemáticos para o controle destes robôs • Qual modelo? • Como ajustar os parâmetros deste modelo? Introdução • Ideia 1: Construir um modelo manualmente e fazer um ajuste na tentativa e erro. • Ideia 2: Construir um modelo automaticamente e fazer o ajuste utilizando informações do passado (exemplos de treinamento). Em outras palavras, deixar o robô aprender por si mesmo. • (Aprendizado de Maquina) Robôs com tarefas super especializadas Introdução • http://www.youtube.com/watch?v=qsRsrMQy64k • http://www.youtube.com/watch?v=ReN2l816L8k • http://www.youtube.com/watch?v=VghVtljvWew&list=PLEC80AC626 DBB2AA9 Aprendizado por Reforço • http://www.youtube.com/watch?v=CIF2SBVY-J0 Tipos de Aprendizado • Aprendizado por dedução (motores de inferência em programação lógica). • Aprendizado por instrução (definição de um conjunto de ações) • Aprendizado por analogia (raciocínio baseado em casos) • Aprendizado por reforço (premia caso esteja fazendo corretamente) • Aprendizado por indução Aprendizado por Indução • Naturalmente fazemos observações do mundo para lançar hipóteses. (Indução de hipótese) Tarefa: Como separar os robôs? Tarefa: Como separar os robôs? Aprendizado por Indução • A maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina conhecidos atualmente faz uso de aprendizado por indução. • A entrada desses algoritmos são descrições do mundo (tabelas atributo valor) e a saída e um modelo (classificador, agrupador, etc) Aprender • Tá bom.. mas o que é “aprender”? • Onde acontece o aprendizado? Aprender • Aprendizado Segundo Michalski 1986 “Aprender é construir ou modicar representações sobre o que sendo experimentado” • Experiência por estímulos (visão, audição, olfato, tato e paladar) • Sistemas especialistas e sistemas baseados em conhecimento (geração “manual” de representações do conhecimento) • Aprendizado de Máquina (geração automática de representações do conhecimento). Um simples exemplo de aprendizado (árvore de decisão) • Tabela atributo-valor Um simples exemplo de aprendizado (árvore de decisão) • Conjunto de dados palestra Um simples exemplo de aprendizado (árvore de decisão) • Árvore de Decisão induzida Google’s Car • http://www.youtube.com/watch?v=t9Fxp3HK6DI EMOTIV • http://www.youtube.com/watch?v=kQLsjbQy7NI Outras Aplicações • (ILP) Detecção de estruturas que ocasionam câncer (Stephen H. Muggleton) • (classificação,agrupamento) Genoma Humano • (agrupamento) Picasaweb • (agrupamento) Amazon (recomendação de livros) • (LSA, agrupamento) Recomendação de Filmes Considerações Finais • As técnicas de IA atuais são fundamentados em otimização, estatística, logica e algoritmos. • Cada vez mais é necessário uma base solida em matemática para compreender os trabalhos realizados na área. • Ir além de problemas de classificação e agrupamento Depois deste semestre o que seremos capazes de fazer? • Desenvolver sistemas capazes de: • Reconhecer padrões (voz, imagens, dados científicos, etc); • Simular inteligência (apresentar soluções ótimas para os mais diversos problemas); • Recomendar livros, vídeos e outros produtos comerciais; • Minerar dados; Contato • www.do.ufgd.edu.br/WillianAmorim • WillianAmorim@ufgd.edu.br • paraguassuec@gmail.com
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