introdução à ia (parte 2)

04/20/23 IA - Prof. Paulemir Campos 1

UPE – Caruaru – Sistemas de InformaçãoDisciplina: Inteligência ArtificialProf.: Paulemir G. Campos

Introdução à IA(Parte 2)


Os Fundamentos da IA(De Filosofia à

Economia)


Introdução

Neste tópico será apresentado um histórico de áreas do conhecimento humano que contribuíram com idéias, pontos de vista e técnicas para a IA.


Filosofia (de 428 a.C. até hoje)

Aristóteles (384-322 a.C.) formulou um conjunto preciso de leis que governam a parte racional da mente;

Ele desenvolveu um sistema informal de silogismos, permitindo gerar conclusões mecanicamente dadas as premissas iniciais.


Filosofia (de 428 a.C. até hoje) Em 1315, Ramon Lull apresentou a

idéia de que o raciocínio útil pode ser conduzido por um artefato mecânico.

Thomas Hobbes (1588-1679) propôs que o raciocínio assemelha-se à computação humana, isto é, que “efetuamos somas e subtrações em nossos pensamentos silenciosos”.



Anos antes, por volta de 1500, Leonardo da Vinci (1452-1519) projetou uma calculadora mecânica, mas não a construiu;

Recentemente verificou-se que esse projeto era funcional.



Em 1623, o alemão Wilhelm Schickard (1592-1635) construiu a primeira máquina de calcular;

Contudo, a Pascalina (1642) de Blaise Pascal (1623-1662) é mais famosa.



Gottfried Wilhelm Leibniz (1646-1716) construiu um dispositivo mecânico destinado a efetuar operações sobre conceitos, com escopo muito limitado.



Considerando a mente como um sistema físico, René Descartes (1596-1650) introduziu uma discussão clara da distinção entre mente e matéria;

A maior crítica a concepção puramente física da mente é a falta de espaço para o livre-arbítrio;



Neste caso, se a mente é governada inteiramente por leis físicas, então ela não tem mais livre-arbítrio do que uma pedra que “decide” cair em relação ao centro da Terra.



Porém, Descartes também era um proponente do dualismo apenas em humanos;

Descartes sustentava que havia uma parte da mente humana (ou alma, ou espírito) que transcende a natureza, isenta das leis físicas.


Filosofia (de 428 a.C. até hoje) Por outro lado, o materialismo

sustenta que a operação do cérebro de acordo com as leis da física constituem a mente;

Assim, o livre-arbítrio é simplesmente o modo como a percepção das escolhas disponíveis se mostra para o processo de escolha.



Com o empirismo, o foco passou a ser a origem do conhecimento;

Este movimento caracterizou-se por uma frase de John Locke (1632-1704):

“Não há nada na compreensão que não estivesse primeiro nos sentidos”



Em “A Treatise of Human Nature” (1739), David Hume propôs o que se conhece hoje por princípio de indução.


Filosofia (de 428 a.C. até hoje) Já o positivismo lógico surgiu de

um trabalho de Ludwig Wittgenstein (1889-1951) e Bertrand Russel (1872-1970);

Esta doutrina sustenta que todo conhecimento pode ser caracterizado por teorias lógicas conectadas.



Na teoria da confirmação de Carnap e Carl Hempel (1905-1997) tentava-se compreender como o conhecimento pode ser adquirido a partir da experiência;


Filosofia (de 428 a.C. até hoje) Inclusive, Carnap definiu no livro “The

Logical Structure of the World” (1928) um procedimento computacional explícito para extrair conhecimento de experiências elementares;

Provavelmente, a primeira teoria da mente como um processo computacional.



Outro ponto filosófico importante é a conexão entre conhecimento e ação;

Essa questão é vital para a IA, porque a inteligência exige ação, bem como raciocínio.


Filosofia (de 428 a.C. até hoje) Isto porque, pela compreensão de

como as ações são justificadas pode-se entender como construir um agente racional.

Tanto é que, Aristóteles argumentava que as ações se justificam por uma conexão lógica entre metas e conhecimento do resultado da ação.



Na obra “Ética a Nicômaco” (Livro III.3, 112b), Aristóteles desenvolveu esse tópico de forma algorítmica;

Cerca de 2.300 anos depois, o algoritmo de Aristóteles foi implementado por Newell e Simon no programa GPS.


Matemática (Cerca de 800 até hoje)

Contribuiu com a IA fornecendo a formalização matemática em três áreas fundamentais: Lógica; Computação; E, Probabilidade.



O desenvolvimento matemático da lógica formal deve-se a George Boole (1815-1864), pois, definiu os detalhes da lógica proposicional ou lógica boolena (Boole, 1847);


Matemática (Cerca de 800 até hoje) Em 1879, Gottlob Frege (1848-1925)

ampliou a lógica de Boole para incluir objetos e relações, criando a lógica de primeira ordem;

Por sua vez, Alfred Tarski (1902-1983) introduziu uma teoria de referência que mostra como relacionar os objetos de uma lógica a objetos do mundo real.


Matemática (Cerca de 800 até hoje) Na área de Computação, acredita-se

que o primeiro algoritmo não-trivial seja o de Euclides para calcular o maior denominador comum;

Em 1900, David Hilbert (1862-1943) apresentou uma lista com 23 problemas que ocuparia os matemáticos durante a maior parte do século XX;



O último desses 23 problemas questionava: “Existe um algoritmo para determinar

a verdade de qualquer proposição lógica envolvendo os números naturais” (famoso problema de decisão)



Na realidade, Hilbert indagava se haveria limites fundamentais para a capacidade de procedimentos efetivos de prova.



Em 1930, Kurt Gödel (1906-1978) mostrou que existe um procedimento efetivo para provar qualquer afirmação verdadeira na lógica de primeira ordem de Frege e Russel.



Contudo, essa lógica não poderia captar o princípio de indução matemática necessário para caracterizar os números naturais.


Matemática (Cerca de 800 até hoje) Um ano depois, no Teorema da

Incompleteza de Gödel mostrou-se que: Em qualquer linguagem suficientemente

expressiva para descrever as propriedades dos números naturais, existem afirmações verdadeiras que são indecidíveis, não havendo algoritmo para estabelecê-la.



Isso motivou Alan Turing (1912-1954) a tentar caracterizar exatamente que funções sobre os inteiros são calculáveis.

O problema é que a noção de uma computação ou um procedimento efetivo não pode ter uma definição formal.



A tese de Church-Turing afirma que a máquina de Turing (1936) é capaz de calcular qualquer função computável.

Outra contribuição de Turing é que ele mostrou a existência de algumas funções que nenhuma máquina de Turing poderia calcular.



Ex.: Problema de Decidibilidade. Nenhuma máquina pode determinar

se um dado programa retornará uma resposta sobre uma certa entrada ou se continuará funcionando para sempre.



Embora a indecidibilidade e a não-computabilidade sejam importantes para a compreensão da computação, a noção de intratabilidade teve um impacto muito maior.



Um problema é intratável se o tempo necessário para resolver instâncias do problema cresce exponencialmente com o tamanho das instâncias.



Na teoria da NP-Completude apresentada por Steven Cook (1971) e Richard Karp (1972) foi demonstrado a existência de grandes classes de problemas canônicos de busca combinatória e de raciocínio que são NP-Completos.


Matemática (Cerca de 800 até hoje) Em geral, qualquer classe de

problemas a qual a classe NP-Completos pode ser reduzida provavelmente é intratável.

Por outro lado, apesar da crescente velocidade dos computadores, o uso moderado de recursos é que caracterizará os Sistemas Inteligentes.



Já em Probabilidade, o italiano Gerolamo Cardano (1501-1576) concebeu a idéia de probabilidade;

Ele a descreveu em termos de resultados possíveis de jogos de azar.



A probabilidade tornou-se rapidamente uma parte valiosa de todas as ciências quantitativas, permitindo tratar de medidas incertas e teorias incompletas;

Vários pesquisadores aperfeiçoaram essa teoria e introduziram novos métodos estatísticos.



Contudo, Thomas Bayes (1702-1761) destacou-se por ter proposto uma regra para atualizar probabilidades com base em novas evidências.



Assim, a regra de Bayes e o campo resultante chamado Análise Bayesiana formam a base da maioria das abordagens modernas para raciocínio incerto em sistemas de IA.


Economia (de 1776 até hoje)

O filosófo escocês Adam Smith (1723-1790) foi o primeiro a tratar o pensamento econômico como ciência, iniciada em 1776.


Economia (de 1776 até hoje) O tratamento matemático de

“resultados preferênciais” ou utilidade foi formalizado por Léon Walras (1834-1910) e aperfeiçoado por Frank Ramsey (1931) e por John von Neumann e Oskar Morgenstern no livro “The Theory of Games and Economic Behavior” (1944).


Economia (de 1776 até hoje) A Teoria da Decisão (teoria da

probabilidade mais teoria da utilidade) fornece uma estrutura formal e completa para decisões (econômicas ou outras) tomadas sob a incerteza.


Economia (de 1776 até hoje) A Teoria da Decisão é adequada

para “grandes” economias, onde cada agente não precisa considerar as ações de outros agentes como indivíduos;

No entanto, em “pequenas” economias, as ações de um agente pode afetar significativamente a utilidade de outro (como num jogo).


Economia (de 1776 até hoje) Na Teoria dos Jogos (John von

Neumann e Morgenstern) admiti-se que, em alguns jogos, um agente racional deva agir de forma casual.



O campo da Pesquisa Operacional trata de casos em que o lucro resulta de uma seqüência de ações.


Economia (de 1776 até hoje) Outra contribuição importante foi o

trabalho de Hebert Simon (1916-2001), pesquisador pioneiro da IA, onde demonstrou que modelos baseados em satisfação (tomada de decisões “boas o suficiente”, em vez de decisão ótima) descreve melhor o comportamento humano real.



Inclusive, por este trabalho, Simon recebeu o prêmio nobel de Economia em 1978.


Referências Russel, S. e Norvig, P.

Inteligência Artificial. Tradução de: “Artificial Intelligence: A Modern Approach”, 2 ed. Editora Campus, 2004. (Capítulo 1, seção 1.2).

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