2020324_182840_Aula01

Prévia do material em texto

Prof. Gerson Groth
Inteligência
Artificial
Aula 01 – Introdução à Inteligência Artificial
http://www.free-powerpoint-templates-design.com/
Objetivos
desta
aula
Ensinar os princípios
básicos da IA
Empolgar vocês sobre
a disciplina
Entender as ferramentas básicas da 
disciplina
O que veremos na aula?
Inteligência01
História da IA02
O que é?03
Aplicações e Tendências04
O que é Inteligência???
Um computador capaz de ganhar
do melhor jogador de xadrez do 
mundo é inteligente?
Um robô capaz de andar de
bicicleta ou jogar pingue-pongue
é inteligente?
https://robosavvy.com/forum/viewtopic.php?p=32542
https://robosavvy.com/forum/viewtopic.php?p=32542
O que é IA?
Podemos considerar inteligência como a habilidade de atingir 
objetivos em nosso mundo.
A inteligência envolve inúmeros mecanismos e processos
Alguns (poucos) já conseguimos modelar em IA, os outros…
O que é IA?
O que é IA?
Permitir com o que um computador 
realize tarefas (coisas em geral) que, 
quando realizadas por um ser 
humano, são consideradas 
inteligentes. (McCarty)
Multidisciplinar
IA é uma disciplina que abrange diferentes área de 
conhecimento
O estudo da inteligência começou muito antes da invenção do 
computador
Multidisciplinar
Filosofia
Sócrates, Platão, Aristóteles: mente racional (400 AC)
Empiricismo: fonte do conhecimento (observação dos fatos e 
generalização de regras)
Positivismo lógico: conhecimento pode ser expresso em 
teorias lógicas
Lógica Matemática
Aristóteles ( 350 AC) – raciocínio dedutivo
Boole(1840) - formalização de operações lógicas
Frege (1880) - lógica de primeira ordem, termo e predicado, 
quantificação
Tarski(1940) - relação dos objetos da lógica com objetos do 
mundo (modelo)
Hilbert (1900) - formalização da matemática
Lógica Matemática
Godel(1930) - incompletude da aritmética
Turing e Church(1940) computabilidade
Computabilidade x tratabilidade (complexidade)
Bayes(1760) – probabilidade
Psicologia
1850 – primeiro laboratório de psicologia experimental para 
estudo da visão humana.
Comportamentismo(1900)
Observação da ação (reação) dos sujeitos
Psicologia cognitiva (1900): metáfora computacional do 
cérebro
Psicologia
Crenças, objetivos, raciocínio: elementos para uma teoria do 
comportamento humano
Características de um agente baseado em conhecimento
o estímulo deve ser traduzido para uma representação interna
a representação é manipulada por processos cognitivos para 
derivar novas representações internas
estas representações são re-traduzidas em ação
Computação afetiva
Reconhecer e simular emoções
Sociologia
Interações sociais
Papéis sociais
Poderes
Atribuição de culpa e crédito
Linguística
Chomsky (1957): estruturas sintáticas
Linguagem: estrutura das sentenças + conhecimento do 
mundo
Filosofia da linguagem – representação do conhecimento
Campo híbrido: processamento de linguagem natural ou 
linguística computacional
História
da
IA
História da IA
Inteligência –Estudada a mais de 2000 anos por 
filósofos:
Raciocínio, memória, aprendizado, visão, etc...
Inteligência Artificial –Surgiu na década de 50
Estuda a inteligência de maneira teórica e 
experimental
História da IA
Primeiro Trabalho (1943)
McCulloch and Pitts: Implementaram operadores lógicos 
através de uma rede neural.
Primeiro Evento (1956)
Newell and Simon –LogicTheorist (resolvedor de teoremas)
Primeiro Evento (1956)
História da IA
Perceptron - Frank Rosenblatt (1957)
Linguagem LISP –McCarthy (1958)
GPS (General Problem Solver) –1960 Newell and Simon
Micro-mundos–Minsky(1963) (problemas de domínios 
limitados)
O mundo dos blocos (1968)
Linguagem Prolog - Edinburgh/Marseilles1970
Primeiros programas de tradução automática (1960–70)
História da IA
Inverno da Inteligência Artificial (entre 70 e 80)
Sistemas especialistas
70-80 Alguns sistemas famosos são
SHRLDU (interface em linguagem natural aplicado ao mundo 
de blocos)
MYCIN (diagnostico médico)
LUNAR: interface para geólogos interrogarem sobre as 
amostras de rochas trazidas pela Appolo na missão lunar – o primeiro 
usado por pessoas que não os projetistas do sistema.
História da IA
1980 - Projeto japonês: a quinta geração de computadores (IA, 
Prolog, PLN) repercussões no financiamento global para a 
área de IA
1995 – Surgimento de Agentes Inteligentes
1997 – Deep blue vence Kasparov
algoritmos de busca
computadores de alta velocidade
hardware específico para xadrez
Exercício – Lista 01
Escolha um dos marcos históricos da IA
Apresente para os colegas o tema escolhido, dando uma 
breve explicação sobre o fato, sua importância, e mostrando 
exemplos
Apresentação (até 5 minutos) – Até 3 pessoas por grupo
Objetivos
da
IA
Objetivos da IA
O desenvolvimento de inteligência nas máquinas
Reproduzir o comportamento inteligente
Entender entidades inteligentes
Desenvolver sistemas para a realização de tarefas que ainda:
São melhores realizadas por seres humanos que por máquinas, 
ou
Não possuem solução satisfatória pela computação 
convencional.
Comportamento Inteligente em 
Ambientes Complexos
Percepção
Raciocínio
Ação e planejamento
Aprendizado
Comunicação
Sistemas Inteligentes
Um sistema inteligente deve ser capaz de:
Adaptar-se a novas situações
Raciocinar
Entender relações entre fatos
Descobrir significados
Reconhecer a verdade
Aprender com base em sua experiência.
Sub-áreas da IA e relacionadas
Planejamento
Aprendizagem
Linguagem Natural
Visão / Reconhecimento de Padrões
Robótica
Conhecimento / Senso Comum
Mineração de dados
Agentes e Sistemas Multi-agentes
O que é IA?
O que é IA?
Sistemas que Pensam 
como Seres Humanos
Sistemas que Pensam 
Racionalmente
Sistemas que Agem 
como Seres Humanos
Sistemas que Agem 
Racionalmente
O que é IA?
Sistemas que Pensam 
como Seres Humanos
Sistemas que Pensam 
Racionalmente
Sistemas que Agem 
como Seres Humanos
Sistemas que Agem 
Racionalmente
Teste de Turing
Teste de Turing
O que é IA?
Sistemas que Pensam 
como Seres Humanos
Sistemas que Pensam 
Racionalmente
Sistemas que Agem 
como Seres Humanos
Sistemas que Agem 
Racionalmente
Sistemas que Pensam como Seres Humanos
É mais importante os passos de raciocínio seguidos pelo 
programa para resolver os problemas do que simplesmente 
resolver de forma correta
Exemplos:
Radares de Trânsito
O que é IA?
Sistemas que Pensam 
como Seres Humanos
Sistemas que Pensam 
Racionalmente
Sistemas que Agem 
como Seres Humanos
Sistemas que Agem 
Racionalmente
Sistemas que Pensam Racionalmente
A partir da descrição de um problema (em notação lógica), 
encontrar uma solução para esse problema
Necessário Transformar/Traduzir conhecimento informal em 
lógica formal
Exemplo:
Análise de Crédito
Monitoramento de Transportes
O que é IA?
Sistemas que Pensam 
como Seres Humanos
Sistemas que Pensam 
Racionalmente
Sistemas que Agem 
como Seres Humanos
Sistemas que Agem 
Racionalmente
Sistemas que Agem Racionalmente
Agir racionalmente significa agir de forma a atingir um dado 
conjunto de objetivos, dado um conjunto de crenças
Um agente é uma entidade que percebe o ambiente no qual 
está inserido através de sensores e afeta essa ambiente por 
meio de atuadores.
Sistemas que Agem Racionalmente
Autonomia
Percepção do Ambiente
Persistência
Adaptação à Mudanças
Comunicação
Planejamento
Desenvolvimento de jogos
Automação de máquinas em geral
Técnicas Computacionais
Heurísticas (geralmente modeladas por funções matemáticas)
Busca (amplitude, profundidade, A*, grafos)
Raciocínio indutivo (uso de limites locais vs globais)
Veículos Autônomos -Stanley
Sensores que percebiam o 
caminho 30 metros à frente
Navegação: GPS com precisão 
(erro de 1cm).
Pilotagem: auto-aprendizagem
(treinamento para simular um 
humano)
Veículos Autônomos - Google
Navegação – Veículos não tripulados
https://www.youtube.com/watch?v=bp9KBrH8H04https://www.youtube.com/watch?v=bp9KBrH8H04
Aprendizagem (de máquina)
Ideia geral: algoritmos que melhoram de acordo com 
a experiência
Abordagem prática para problemas de difícil 
modelagem
Nós não temos um modelo matemático para andar de bicicleta, 
mas mesmo assim conseguimos pedalar e andar.
Teoria da Computação
Controle de máquinas com muitos parâmetros
Helicóptero
Avião
Carros
Robôs
Técnicas Computacionais
Supervisionada
Não Supervisionada
Aprendizagem por Reforço
Reconhecimento de Padrões
Processamento de linguagem natural: 
tradução automática, verificadores 
ortográficos e sintáticos, interfaces para 
BDs, reconhecimento da fala, etc..
Reconhecimento de Padrões
Visão Computacional
Reconhecimento facial (aeroportos)
Técnicas Computacionais
Redes Neurais
Computação Gráfica
Processamento de sinais (Circuitos e Tec. Dig.)
Segmentação (classificadores)
Geometria / Matemática
Abordagens baseadas em técnicas de aprendizagem
Aplicações
Pesquisa operacional: busca e otimização, heurísticas em 
geral
Jogos: xadrez, damas, the sims, etc.
Percepção: visão, tato, audição, olfato, paladar
Robótica (software e hardware): manipulação, navegação, 
etc.
Aplicações
Sistemas tutores: Modelagem 
do aluno, escolha de 
estratégias pedagógicas, etc.
Aplicações
Sistemas especialista: atividades que exigem conhecimento 
especializado e não formalizado
Tarefa: diagnósticos, previsões, monitoramento, análise, 
planejamento, projeto, etc.
Áreas: medicina, finanças, engenharias, química, indústria, 
arquitetura, arte, computação, etc..
Computação: banco de dados dedutivos, interfaces 
adaptativas, mineração de dados, programação automática, 
etc..
Conhecimento e Senso comum
Representação de Conhecimento e Raciocínio
Visa proporcionar ao computador diferentes 
formas para representar (modelar) 
conhecimento e utilizá-lo (raciocínio) para 
resolver problemas
Um dos objetivos dessa área é representar 
nosso conhecimento de senso comum
Projetos ambiciosos que, em sua maioria, 
falharam
Conhecimento e Senso comum
Técnicas Computacionais
Fatos e descrições: Lógica, Grafos, Estrutura de 
Dados,
Paradigmas de programação
Incerteza (probabilidade e sistemas nebulosos)
Dedução, indução, analogia, criatividade
Robôs
ASIMO (Advanced Step in Innovative Mobility) 
–projeto iniciou em 1986. Ultima versão em 
dezembro de 2005
Altura: 1,30cm Peso: 54Kg
Caminha, corre a 6Km/h, conduz carrinhos, 
reconhece objetos, sons, ambientes e faces, 
desvia de obstáculos, capaz de interpretar 
posturas e gestos humanos
http://world.honda.com/ASIMO/
http://asimo.honda.com/
Robôs
AIBO (Artificial Intelligence roBOt): rola, late, 
finge de morto e joga bola. Com o tempo e 
treinamento ele refina seus movimentos e pode 
ter comportamentos únicos. Simula emoções 
como felicidade, surpresa, raiva e pode 
responder a comandos verbais.
http://www.sony-aibo.com/
Robôs
Processadores inspirados pelo 
cérebro 
“Os transistores se conectam de 
maneira parecida aos neurônios, 
isto é, formando sinapses. O 
resultado desta proposta é uma 
rede de 4.096 “núcleos neuro-
sinápticos” que, segundo a IBM, 
corresponde a 256 milhões de 
sinapses”.
Reconhecimento de Voz Google Now
Reconhecimento de Voz Siri
Reconhecimento de Voz Cortana
Reconhecimento de Voz-Tina
Outras Aplicações
Planejamento Logístico (técnicas de 
planejamento e busca)
Tradução automática
Outros Projetos
Chatterbots: http://www.alicebot.org/
https://www.humanbrainproject.eu/
Tendências
Em 50 anos vamos entender completamente o cérebro 
humano (quem somos e o que somos capazes). E assim 
será possível reproduzi-lo com perfeição em máquinas.
Cientistas dizem que seremos capazes de reproduzir, até 
mesmo os sentimentos mais obscuros... Amar.
Tendências
Não temos “poder” computacional para isso ainda...
Mas os computadores quânticos podem nos oferecer isso
Qual é o futuro da IA?
Vídeos para “reforço”
Vídeos para “reforço”
Lista 02
Pesquise alguma novidade na área de IA (que ainda não 
foi exibida em aula)
Poste no classroom como um novo comentário/tópico 
(não pode repetir postagens, ou seja, quem postar 
primeiro sobre determinado assunto, completa o exercício)
Referências
Slides adaptados dos professors Alison R. Panisson e 
Elder Rizzon Santos