Aula 01

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Aula 1- Introdução e Conceitos de Inteligência Artificial
Tema da Apresentação
INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Conteúdo programático desta aula
Comparar criticamente algumas definições;
Histórico, objetivos e obstáculos da pesquisa em IA;
Informação, conhecimento e inteligência;
Classificação das técnicas de IA;
Paradigmas estudados na disciplina;
Sistemas de produção;
Grafos de estados; e,
Operações, estados e objetivos das buscas em grafos.
Tema da Apresentação
INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
O que é Inteligência Artificial?
“O excitante novo esforço para fazer o computador pensar ... máquinas com mentes, no sentido literal e pleno” (Haugeland)
“O estudo de faculdades mentais através do uso de modelos computacionais” (Charniak and McDermott)
“A automação de atividades que associamos ao pensamento humano, atividades tais como tomadas de decisão, resolução de problemas, aprendizado ... ” (Bellman)
Tema da Apresentação
INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
O que é Inteligência Artificial?
“O estudo das computações que tornam possível perceber, raciocinar e agir” (Winston)
“A arte de criar máquinas que executem funções que exijam inteligência quando executadas por pessoas” (Kurzweil)
“O estudo de como fazer computadores realizarem coisas nas quais, no momento, as pessoas são melhores” (Rich and Knight)
Tema da Apresentação
INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
1935
1946
1943
Evolução Histórica da Inteligência Artificial
1833
1889
Babbage
Proc. Mec.
Hollerith
Calc. Mec.
Konrad Suze
Calc. eletrôn.
McCullock-Pitts
Mod. Neurônio
Von Newman
Comp. Moderno
60-70´s
2k´s
80-90´s
1956
1958
J. McCarthy
Intel. Artificial
Allen Newell
Sist. Espec.
Fuzzy, 
Alg. Genétic.
Sistemas
 Híbridos
Redes Neurais,
Bio-inspirados
Tema da Apresentação
INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
O que é Inteligência?
Jogar xadrez?
Entender linguagem humana?
Decidir diante da incerteza?
Resolver problemas combinatórios complexos?
Reconhecer um objeto pela imagem?
Prever um acontecimento?
Falar? Cantar? Compor?
Tema da Apresentação
INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Inteligência x Conhecimento
O conhecimento: 
• É que possibilita possibilita a inteligência 
É volumoso
É difícil de caracterizar
Está em constante mudança
É organizado ( dos dados)
É individual (interpretação)
Tema da Apresentação
INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Problemas ao lidar com o conhecimento
Como representar o conhecimento? 
• Como determinar se o conhecimento é suficiente?
• Como realizar inferências automaticamente? 
• Como tratar situações onde o conhecimento é incompleto, incorreto, impreciso ou conflitante?
• Como agregar conhecimento ao longo do tempo?
Tema da Apresentação
INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Estrutura Organizacional dos modelos de IA
Modelos Simbolistas 
• Grafos de Estados
• Sistemas Especialistas 
• Lógica Nebulosa
• Modelos Não Simbolistas
Sistemas Evolucionários
Redes Neurais
Tema da Apresentação
INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Modelos simbolistas
•Lidam com conhecimento explícito e representado simbolicamente
•Examinam o seu raciocínio
•Podem justificar conclusões
•Atuam mesmo com conhecimento incompleto ou impreciso
•Aplicações: jogos, telemarketing, concessão de crédito, gestão de carteira, tutoria, seleção, orçamento, planejamento estratégico, alocação de recursos, diagnósticos, psico-testes.
Tema da Apresentação
INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Modelos não simbolistas
• Lidam com conhecimento não simbolicamente representado 
• Bio-inspirados (cérebro, comportamento animal, genética)
• Processam a informação de forma paralela e distribuída 
• Aprendem com treinamento
• Generalizam conhecimento aprendido
• Em modelos conexionistasnão justificam decisões
• Aplicações: aplicações gerais de classificação, agrupamento, previsão e otimização.
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INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Modelos de IA estudados na disciplina
• Buscas em grafos de estados;
Sistemas de regras (Sistemas Especialistas);
Sistemas Nebulosos (Lógica Fuzzy)
Modelos evolucionários (Algoritmos Genéticos)
Modelos Conexionistas (Redes Nerais)
Tema da Apresentação
INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Buscas em grafos de estados
• Modelam os sistemas de produção
Modelam os problemas como sucessões de estados possíveis
Estabelecem estratégias de busca por soluções 
Justificam decisões
Aplicações em problemas gerais de roteamento, sequenciamento de ações, estratégia de negócios, robótica e jogos de uma forma geral
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INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Sistemas Especialistas
• Expressam o conhecimento em regras de produção
Modelam o conhecimento de um ou mais especialistas
Justificam soluções
Podem agregar conhecimento
Atuam mesmo com conhecimento incompleto ou conflitante
Aplicações em sistemas específicos de engenharia, finanças, vendas, tutoria e treinamento, manutenção, telemarketing, sistemas da área médica e planejamento estratégico.
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INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Sistemas Nebulosos
• Modelam os modos imprecisos do raciocínio aproximado
• Trabalham com proposições imprecisas em linguagem natural
Realizam inferências com operadores e modelos lógicos
Aplicações em controle de aeronaves, operações do metrô, transmissão automática de veículos, controle de elevadores, análise fnanceira, ajuste da imagem em câmeras de vídeo, estabilizador de imagens de filmadoras, controle de máquinas de lavar e sistemas de ar condicionado.
Tema da Apresentação
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Algoritmos Genéticos
• São algoritmos de otimização global
Inspirados nos mecanismos da genética
• Empregam uma estratégia de busca paralela e estruturada
Criam soluções que têm tendência à melhoria constante
• Algumas aplicações: problemas gerais de otimização incluindo roteamento, controle de sistemas dinâmicos, parametrização e topologia de outros modelos de IA
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Redes Neurais
• Lidam com conhecimento não simbolicamente representado 
• São inspirados no comportamento do cérebro
• Processam a informação de forma paralela e distribuída 
• Aprendem com treinamento e generalizam conhecimento
• Não justificam decisões
• Aplicações em reconhecimento de som e imagem, classificação de padrões, previsão de índices financeiros e agrupamento de dados.
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Sistemas de Produção
•Lidam com problemas que devem possuir:
Situações que representam os estados do problema
Operações conhecidas que causam mudanças de estados
Um estado inicial e estado(s) final(is) desejado(s)
Ex: jogos de tabuleiro, problemas gerais de roteamento
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Representação dos Sistemas de Produção
•representados com grafos onde:
Estados são vértices (A,B,C)
Operações são arestas (x,y)
Estados inicial (A) e final (C) são marcados
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Exemplo de problema
Dois jarros opacos têm capacidade para 4 litros (jarro A) e 3 litros (jarro B). Queremos colocar exatamente dois litros no jarro A. Para tanto, podemos: 
encher totalmente um dos jarros;
esvaziar totalmente um deles; ou,
passar o líquido de um para outro.
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Modelando o problema dos jarros
Representação dos estados:
Par (x,y) indica conteúdos atuais
Operações possíveis:
R1 – encher o jarro A
R2 – encher o jarro B
R3 – esvaziar o jarro A
R4 – esvaziar o jarro B
R5 – passar do jarro A para o jarro B (até completar) 
R6 – passar do jarro B para o jarro A (até completar)
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INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Uma possível árvore de busca para o problema dos jarros
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INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Estratégia de busca
Uma estratégia é uma forma sistemática de gerar novos estados, em busca da solução. Devemos:
Obter uma sequência de operações que levem a um estado final; 
Evitar a repetição de estados em um ramo da árvore (círculos);
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INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Estratégia de busca
Algoritmo geral de uma estratégia:
Estado atual ← estado inicial
Enquanto não for atingido um estado final:
Selecione um operador R aplicável ao estado atual
Novo estado ← R (estado atual)
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Uma das soluções possíveis para o problema dos jarros:
(0,0) (4,0) (1,3) (1,0) (0,1) (4,1) (2,3) 
Será esta a única solução?
Havendo outras, será esta a melhor solução?
Como podem ser obtidas esta ou outras soluções?
Como podemos avaliar a qualidade de uma solução?
Forneça outra solução para o problema.
Pesquise na Internet outros problemas semelhantes.
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INTRODUÇÃO E CONCEITOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – AULA1
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Na próxima aula estudaremos:
Tipos mais comuns de estratégias
Vantagens e desvantagens dessas estratégias
Como considerar custos distintos nas operações
Estratégias heurísticas 
Tema da Apresentação
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