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Inteligncia Artificial
Prof. Dr. Srgio SilvaProf. Josiane M. Pinheiro
Baseado no Cap. 2 do livro de Stuart Russel e Peter Norving - Inteligncia Artificial, 2a ed.
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O que Inteligncia Artificial? Durante milhares de ano procuramos entender como
pensamos Como um mero punhado de matria pode perceber,
compreender, prever e manipular um mundo muito maior?
A IA tenta alm de entender, tambm construir entidades inteligentes
Subcampos rea de uso geral: aprendizado e percepo
Tarefas especficas: jogos de xadrez, demonstrao de teoremas matemticos, criao de poesia e diagnstico de doenas
Um campo universal: sistematiza e automatiza tarefas intelectuais
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Quatro pontos de vista sobre AIPensando
Agindo
Como humanos Racionalmente
A automao de atividades que ns associamos com o pensamento humano, atividades como a tomada de deciso, a resoluo de problemas, o aprendizado... [Bellman, 1978]
A arte de criar mquinas que realizam funes que requerem inteligncia quando realizadas por pessoas [Kurzwell, 1990]
O estudo das computaes que tornam possvel perceber, raciocinar e agir [Winston, 1992]
O estudo e o projeto de agentes inteligentes [Poole et al.,1998]
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Agindo como humanos Alan Turing (1950) prope o Teste de Turing
Computing Machinery and Intelligence [http://www.abelard.org/turpap/turpap.htm]
As mquinas podem se comportar inteligentemente?
Teste operacional para comportamento inteligente: O JOGO DA IMITAO
Previu que, em 2000, as mquinas teriam 30% de chance de enganar uma pessoa leiga por 5 minutos
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O Interrogador
Agindo como humanos
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Agindo como humanos Para passar no Teste de Turing necessrio:
Processamento de Linguagem Natural Representao de Conhecimento Raciocnio Automtico Aprendizagem de mquina
Teste de Turing Total
Viso Computacional Robtica
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Agindo como humanos Eliza e Jlia so softwares que tentaram passar no teste
Atualmente pesquisadores em IA tem dedicado pouco esforo para passar no teste de Turing
Acreditam que mais importante estudar os princpios bsicos da inteligncia do que reproduzir um ser inteligente
O desafio do vo artificial Teve sucesso quando os pesquisadores pararam de imitar os
pssaros e estudaram a aerodinmica
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Pensando como humanos Programas pensam como humanos => como os humanos
pensam?
Como a mente humana trabalha por dentro? Atravs de introspeco Atravs de experimentos psicolgicos
Uma teoria precisa do funcionamento da mente => possibilidade de expressar a teoria no computador
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Pensando como humanos Newell e Simon (1961) General Problem Solver (GPS)
Estavam preocupados em comparar as formas de seu raciocnio s formas do raciocnio humano para resolver os mesmos problemas
Cincia Cognitiva modelos computacionais da IA + tcnicas experimentais da psicologia Tentar construir teorias precisas e testveis a respeito dos processos de
funcionamento da mente humana
IA e cincia cognitiva ajudam uma a outra, especialmente em reas de viso computacional, linguagem natural e aprendizagem
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Pensando racionalmente Aristteles => tentou codificar o pensamento correto
(processos de raciocnio irrefutveis, incontestveis) Silogismos = concluses corretas para premissas corretas
Scrates um homem e Todo homem mortal, ento Scrates mortal
As leis do pensamento deveriam governar as operaes da mente => incio da lgica
Desenvolvimento da lgica formal (sculos 19 e 20) => fornece uma notao precisa para declarar sobre todos os tipos de coisas do mundo e as relaes entre elas
Em 1965 existiam programas que podiam resolver qualquer problema solucionvel descrito em notao lgica Se no houver uma soluo o programa pode nunca mais parar
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Pensando racionalmente A tradio logicista da IA tenta desenvolver tais programas
para criar sistemas inteligentes
Obstculos da abordagem:
Dificuldade de passar conhecimento informal para termos formais (notao lgica) principalmente quando o conhecimento impreciso
Existe uma grande diferena entre ser capaz de resolver um problema e fazer isto na prtica
Problemas pequenos podem esgotar os recursos computacionais se no tiverem alguma orientao de quais etapas de raciocnio ele deve tentar primeiro
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Agindo racionalmente: o agente racional Agente computacional X programas
Operar sob controle autnomo, perceber seu ambiente, adaptar-se s mudanas ser capaz de assumir metas
Agente racional => age para alcanar o melhor resultado (esperado)
Comportamento Racional FAZER A COISA CERTA aquilo que maximiza o objetivo, dada a informao disponvel
Fazer inferncias corretas parte de uma agente racional Agir racionalmente raciocinar logicamente sobre o objetivo que
uma dada ao ir alcanar, e ento agir
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Agindo racionalmente Inferncia correta no representa toda a racionalidade
Algo deve ser feito, mas no existe algo comprovadamente correto
Agir racionalmente s vezes no envolve inferncia. Ex: tirar a mo de algo quente
Obs.:Limitaes computacionais tornam a racionalidade perfeita inalcanvel.
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Qual o ncleo do problema?
Conhecimento
Aquisio Representao Uso
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Sub-reas de IA
Conhecimento
AquisioAprendizagem Simblica Conexionista Social e emergentePercepo Viso
RepresentaoLgicasRedes Simblica Conexionista BayseanaFrames
UsoRaciocnioPlanejamentoPLNRobtica
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Fundamentos da inteligncia artificial
IA
Filosofia Matemtica
PsicologiaComputao
Lingstica
Economia
Neurocincia
Teoria de Controle e Ciberntica
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Filosofia (428 B.C. - presente) Lgica e mtodos de raciocnio
Aristteles (384-322 a.C.) silogismos, noo de intuio
Ramon Lull (1315) artefato mecnico para raciocnio til
Thomas Hobbes (1588-1679) raciocnio semelhante computao numrica
Leonardo da Vinci (1500) projeto de uma calculadora mecnica
Wilhelm Leibniz (1623) primeira mquina de calcular conhecida
A mente como um sistema fsico
Ren Descartes (1596-1650) Dualismo mente isenta das leis da fsica (matria)
materialismo, onde todas as coisas do mundo (inclusive o crebro e a mente) opera segundo leis fsicas
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Filosofia (428 B.C. - presente) A origem do conhecimento
Francis Bacon's (1561-1626) - empirismo, conhecimento est baseado na observao e na experincia
Hume (1739) - princpio da induo - regras gerais so adquiridas pela exposio e repetidas associaes entre seus elementos
Ludwig Wittgestein (1889-1951) e Bertrand Russel (1872-1970) - positivismo lgico - observaes que correspondem ao sensores de entrada
Carnap e Carl Hempel (1905 - 1997) teoria da confirmao tentava compreender como o conhecimento pode ser adquirido a partir da experincia
Racionalidade
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Matemtica (800-presente) Representao formal e lgica clssica
George Boole (1847) - linguagem formal para fazer inferncias lgicas - lgica booleana
Gottlob Frege (1879) - formou a lgica de predicados de primeira ordem, que utilizada em boa parte dos sistemas atuais (RC)
Alfred Tarski (1902-1983) - teoria que mostra como relacionar objetos em uma lgica a objetos do mundo real
Algoritmos de prova
Kurt Gdel (1931) - teorema da incompletude, existem afirmaes verdadeiras que so indecidveis sua verdade no pode ser estabelecida por qualquer algoritmo
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Matemtica (800-presente) Indecidibilidade
Alan Turing (1936) - modelo da mquina de Turing - determinar se um problema ou no decidvel (um problema decidvel se existe um algoritmo para ele)
Intratabilidade
Cobham (1964) e Edmonds (1965) intratabilidade - o tempo de execuo dos problemas chamados intratveis crescem exponencialmente em relao ao tamanho de suas instncias
Teoria da NP-Completude
Steven Cook (1971) e Richard Karp (1972) mtodo para reconhecer um problema intratvel
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Matemtica (800-presente) Teoria da Probabilidade
Gerolamo Cardano (1501-1576) - teoria da probabilidade
Tomas Bayes (1702-1761) anlise Bayesiana - regras para quantificar probabilidades subjetivas (tratamento de incerteza)
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Economia (1776-presente) Economia:estuda como as pessoas fazem escolhas que levam
a resultados preferenciais (utilidade)
Utilidade Lon Walras (1834-1910)
Frank Ramsey (1931)
Teoria dos jogos e o comportamento econmico John Von Neumann e Oskar Morgenstern (1944)
Teoria da deciso = teoria da probabilidade + teoria da utilidade Wellman (1965)
Pesquisa operacional Richard Bellman (1957) processos de deciso de Markov
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Neurocincia (1861-presente) Como o crebro processa informaes?
Paul Broca (1861) estudos em deficincia da fala em pacientes com crebros danificados
Camillo Golgi (1873) tcnica de colorao para observar neurnios no crebro
Santiago Ramon Cajal (1852-1934) estudos pioneiros das estruturas de neurnios no crebro
Hans Berger (1929) eletroencefalgrafo medio da atividade do crebro intcto
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Psicologia (1879-presente) Fenmenos de percepo e controle
H. S. Jennings (1906) Introspeco
John Watson (1878-1958)- behaviorism (comportamentalismo) medidas obejetivas de percepo estmulo e resposta
O crebro como um dispositivo de processamento de informaes
Willian James (1842-1910) Psicologia Cognitiva
Passos entre a percepo e as aes
Kenneth Craik (1943) - especificou trs passos chaves de um agente baseado em conhecimento: (1) O estmulo transformado em uma representao interna;
(2) A representao manipulada por um processo cognitivo que deriva novas representaes internas; e
(3) Esta representao traduzida em uma ao.
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Computao (1940-presente) A inteligncia artificial necessita de duas coisas: inteligncia e um
artefato. Atualmente o computador o artefato mais adequado.
Alan Turing e sua equipe Mquina eletromecnica de Health Robison (1940) - decifrar mensagens
Alems Colussus (1943) mquina de uso geral utilizava vlvulas
Konrad Zuse (1941) - Z-3 primeiro computador programvel, pontos flutuantes e a 1 linguagem de programao de alto nvel: Plankalkl
John Atanasoff e Clifford Berry (1942) ABC Primeiro computador eletrnico
John Mauchly e John Eckert - ENIAC (2 guerra - primeiro computador digital de propsito geral) mais famoso pq seus conceitos ainda so utilizados
Evoluo do software: sistemas operacionais, linguagens de programao e ferramentas necessrias para escrever programas sofisticados
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Teoria de controle e ciberntica Projetos de sistemas que maximizem o objetivo
Ctesbio de Alexandria (+ ou - 250 a. C.) primeira mquina autocontrolada um relgio de gua com um regulador que mantinha o fluxo de guam constante
James Watt (1736 1819) regulador de mquinas a vapor
Cornelis Debbell (1572 1633) Termostato e o submarino
Norbert Wiener (1894 - 1964) Teoria de controle possibilidade de mquinas dotadas de inteligncia
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Lingstica (1957-presente) Representao de conhecimento e gramtica
B. F. Skinner (1957) - Verbal Behavior - Abordagem comportamentalista para o aprendizado da linguagem
Chomsky - exibiu como a teoria comportamentalista no est direcionada a noo de criatividade na linguagem Ela no explicava como uma criana podia compreender e formar frases que
nunca tinha ouvido antes.
IA + Lingstica = Lingstica computacional ou PLN
Compreenso da linguagem exige compreenso do assunto e do contexto (e no somente sintaxe)
Representao do Conhecimento como colocar o conhecimento em uma forma que o computador possa utilizar vinculado linguagem
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Histria da inteligncia artificial A gestao da inteligncia artificial (1943-1956)
Warren McCulloch e Walter Pitts (1943) modelo de neurnios artificiais
Cada neurnio poderia estar ligado ou desligado
Troca para ligado ocorria como resposta aos estmulos para um nmero suficiente de neurnios vizinhos
Idia de que as redes seriam capazes de aprender
Donald Hebb (1949) regra de atualizao dos pesos da rede
Marvin Minsky e Dean Edmonds (1951) SNARC o primeiro computador de redes neurais, possua 40 neurnios
Alan Turing (1950) artigo Computing Machinery and Intelligence
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Histria da inteligncia artificial O nascimento da Inteligncia Artificial (1956)
John McCarthy, Minsky, Claude Shannon e Nathaniel Rochester (1956) seminrio de dois meses, com 10 participantes
Allen Newell e Herbert Simon Logic Therorist programa de raciocnio
McCarthy sugere o nome Inteligncia Artificial
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Entusiasmo inicial, grandes espectativas (1952-1969)
A classe intelectual preferia acreditar que uma mquina nunca poder realizar X Os pesquisadores em IA respondiam naturalmente demostrando um
X aps o outro
Newell e Simon - General Problem Solver (GPS) - Programa projetado para resolver problemas como os humanos
Nathaniel Rochester e Herbert Gelernter (1959) Geometry Problem Solver podiam demonstrar teoremas complicados para alunos de matemtica
Arthur Samuel (1952) srie de programas para jogar damas que podiam aprender
Histria da inteligncia artificial
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Histria da inteligncia artificial McCarthy (1958) - Lisp - Um ano mais nova que FORTRAN
Advice Taker 1 sistema de IA completo princpios centrais de RC e raciocnio
Escassez e custo dos recursos computacionais => time sharing
J. A. Robinson mtodo de resoluo algoritmo completo para demostrao de teoremas em lgica de primeira ordem
Minsky - Micromundos - Problemas em um contexto limitado que requer inteligncia para resolver
Ex: Mundo de blocos
Frank Rosemblatt (1962) Perceptrons e o teorema de convergncia
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Histria da inteligncia artificial Uma dose de realidade (1966-1974)
Herbert Simon futuro visvel computadores lidaro com uma variedade de problemas correspondente mente humana
previso: dentro de dez anos um computador seria campeo de xadrez e provaria um teorema matemtico significativo
Dificuldade de tratar problemas complexos (exemplos testados eram muito simples)
Principais problemas nas abordagens adotadas:
Os programas possuam pouco, ou nenhum conhecimento sobre o problema objeto
Problema de traduo Russo ingls Traduo exige conhecimento do assunto
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Histria da inteligncia artificial Intratabilidade de alguns problemas que AI estava tentando
resolver (antes da teoria da NP-completude)
Iluso do poder computacional ilimitado, computadores 1.000.000 x mais rpidos no resolvem o problema exploso combinatria
Problemas NP-completos existem e novas abordagens devem ser adotadas
Machine evolution (algoritmos genticos de hoje)
Limitaes fundamentais nas estruturas "bsicas" que estavam sendo utilizadas para gerar um comportamento inteligente
Ex: Estrutura at ento utilizada para representar redes neurais
Minsky (1969) Os perceptrons podem aprender qualquer coisa que eles so capazes de representar, mas eles podem representar muito pouco.
Cai o mito que em pouco tempo teramos mquinas super inteligentes
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Histria da inteligncia artificial Sistemas baseados em conhecimento (1969-1979)
Weak methods (pouco informao sobre o domnio) necessidade maior de computao
Surgimento dos Sistemas Especialistas Conhecimento e regras sobre um determinada especialidade
Separao entre conhecimento mecanismo de raciocnio
Buchanan e outros DENDRAL (1969) conhecimento de qumica reduz a quantidade de computao
Feigenbaum e outros MYCIN diagnstico de doenas infecciosas (450 regras)
Problemas do mundo real representao de conhecimento teve que melhorar Surgimento de novas LRCs Frames (Minsky), abordagem mais estruturada baseada em
classes e hierarquia de objetos
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Histria da inteligncia artificial A IA se torna uma indstria (1980 hoje)
Digital Equipment Corporation R1 (ajuda a configurar pedidos de novos sistemas de computadores) Economia de 40 milhes de dlares (1986)
1988 O grupo de IA da DEC tinha 40 sist. especialistas entregues Du Pont - 100 SEs em uso e 500 em desenvolvimento
Economia de 10 milhes de dlares
Projetos ambiciosos no Japo e EUA (1981) nunca atenderam suas metas
Industria da IA: 1980 alguns milhes 1988 bilhes de dlares
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Histria da inteligncia artificial O retorno das redes neurais (1986-presente)
Desenvolvimento continuou em outras reas (fsica, psicologia)
Recriao do algoritmo back-propagation (4 grupos diferentes)
IA Tradicional x Redes Neurais
Eventos recentes (1987-1995-2000)
Avanos e utilizao de tecnologia para reconhecimento de imagem e fala/som.
Belief networks, "probabilidade" que permite formalismo para tratar incertezas.
Desenvolvimento de mecanismos lgicos para tratar incerteza. Ex: lgica fuzzy, lgica modal, etc.
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O estado-da-arte O que pode ser feito (usando IA) atualmente?
Planejamento autnomo e escalonamento (NASA)
Jogos: Deep Blue da IBM derrota Garry Kasparob campeo mundial de xadrez
Controle autnomo: Sistema de viso computacional ALVINN treinado para dirigir um automvel
Diagnstico: Programas de diagnstico mdico com explicao
Planejamento logstico e programao de execuo de transporte
Robtica: Ao ponto de ajudarem em microcirurgias
Reconhecimento de linguagem e resoluo de problemas
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