prof. dr. helder anibal hermini. introduÇÃo o antigo sonho da humanidade em criar outros seres,...

Prof. Dr. Helder Anibal Hermini

INTRODUÇÃO

“O antigo sonho da humanidade em criar outros seres, pela perspectiva das novas

ciências”.O HOMEM sempre teve um impulso para criar

outros seres. Embora ele tenha sempre tido à sua disposição um meio simples (o sexo), parece que na verdade ele nunca esteve satisfeito. Podemos traçar a historia desse impulso através das épocas, concentrando-nos, claro, nas ultimas décadas, onde o surgimento de uma nova área de pesquisa. - A Vida Artificial - trouxe-nos resultados muito interessantes e avanços em diversas outras áreas do conhecimento.

HISTÓRIA DA I.A.

As mais antigas referências à criação de outros seres pelo homem fundem-se com a mitologia e o misticismo. Segundo um mito grego, Pygmalião teria criado a estátua de uma mulher, e pedido à deusa Afrodite para que desse vida a ela. Seu pedido foi atendido, e a estátua, agora uma mulher de verdade, batizada de Galatea, casou-se com seu "criador".

HISTÓRIA DA I.A.

A lenda judaica do Gollem é parecida, na qual um rabino, através de operações mágicas, deu vida a uma estátua de barro, que mais tarde rebelou-se contra o criador e tornou-se uma máquina de destruição (alguém aqui lembrou-se de "Frankstein"? Isso mesmo, a semelhança não é mera coincidência) .

HISTÓRIA DA I.A.

Na obscura Idade Média, por uma época formou-se a crença de que poderia-se criar pequenos seres denominados homúnculos, através da arte hermética da alquimia. PARACELSO, um médico praticante da alquimia, diz ter conseguido criar vários homúnculos, num processo que entre outras coisas envolvia um ovo de galinha, embrulhado num pergaminho umedecido por uma virgem, que deveria ser mantido durante 40 dias à temperatura de um estômago de cavalo.

HISTÓRIA DA I.A.

Na Idade Moderna, com o surgimento da arte da relojoaria e da mecânica de precisão, surgiram vários dispositivos chamados de autômatos, como as figuras mecânicas que se moviam sozinhas para soar as badaladas dos relógios da grandes catedrais, e alguns prodígios como o desenhista de Henri-Louiz Droz (que na época foi até acusado de feitiçaria, tal era a perfeição dos movimentos de seu autômato) e o espetacular Pato do mecânico francês Vaucanson, que reproduzia fielmente quase todos os movimentos de um pato de verdade.

HISTÓRIA DA I.A.

Com o surgimento dos computadores no século XX, esse antigo sonho humano de criar seres à sua imagem pôde alçar vôos mais ousados, iniciando-se as especulações sobre se alguma máquina poderia um dia reproduzir as capacidades do cérebro humano. ALAN TURING foi um dos pioneiros na criação da Inteligência Artificial, e na época imaginava-se que o cérebro trabalhava basicamente com a manipulação de símbolos abstratos representando os objetos do mundo real, e que poderia-se recriar todo o raciocínio humano apenas com o processamento lógico desses símbolos.

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• Turing definiu um comportamento inteligente como sendo a habilidade de um sistema alcançar um desempenho ao nível de um ser humano em todas as tarefas cognitivas, de forma a conseguir enganar uma pessoa que o estivesse a interrogar.

O TESTE DE TURINGO TESTE DE TURING

HISTÓRIA DA I.A.

O teste consistia em submeter um operador, fechado em uma sala, a descobrir se quem respondia suas perguntas, introduzidas através do teclado, era um outro homem ou uma máquina. O computador passaria o teste se a pessoa não conseguisse identificar se estava a falar com um computador ou não.

O TESTE DE TURINGO TESTE DE TURING

HISTÓRIA DA I.A.

Principalmente nos anos 50 e 60, era comum a idéia de que num futuro próximo (por volta do ano 2000) existiriam robôs com formas antropomórficas, capazes de servirem como empregados para os serviço pesados, rotineiros ou aborrecidos, como limpar a casa. O desenho dos Jetsons, e os livros de ficção científica de Isaac Asimov fornecem bons exemplos.

HISTÓRIA DA I.A.

Com a evolução das idéias, cientistas e pensadores foram se convencendo de que iniciar a produção de outro ser segundo a forma humana não era uma boa idéia, bem como também o raciocínio estritamente lógico e simbólico era insuficiente para lidar com os problemas da vida cotidiana. Criaram-se programas que jogavam Xadrez, uma faculdade intelectual de alto nível, ou que resolviam Teoremas matemáticos, outra habilidade considerada bastante "inteligente", e que só não alcançaram prestígio maior devido a um pequeno problema: eram específicos demais. Eram capazes de resolver somente a tarefa para o qual haviam sido criados, não exibindo capacidade de adaptação ou inovação de soluções para os problemas.

HISTÓRIA DA I.A.

Rodney Brooks (M.I.T.) criou um tipo de arquitetura de controle robótico chamado de Arquitetura de Assunção, na qual o comportamento de uma criatura cibernética é originado de camadas de controle, cada camada responsável pelo processamento de um tipo de informação oriunda dos sensores, e na qual entradas e saídas de uma camada podem ser inibidas por aquelas da camada "inferior", ou aquela que processa os dados de mais baixo nível (como controle dos motores, p. ex.) A fim de por em prática esse raciocínio, partiu então de um pressuposto bastante racional:

"Tomemos os insetos como modelo. Embora tendo um sistema nervoso muito simples, os insetos povoam cada canto do nosso planeta, exibindo uma capacidade de adaptação impressionante. Resistiram até mesmo à grande extinção em massa há 65 milhões de anos que extinguiu os dinossauros. Moldemos robôs na forma de insetos, não de humanos".

HISTÓRIA DA I.A.

Depois de alguns robôs construídos segundo a arquitetura de assunção, mas que se locomoviam sobre rodas, surgiu Gêngis, o primeiro robô móvel autônomo, com 6 pernas. Medindo cerca de 30cm de comprimento, seu sistema de controle era distribuído, pois em cada perna havia um processador que coordenava o seu movimento em função do estado das outras pernas. Com sensores infravermelho no lugar de olhos, ele seguia um ser humano, ajustando sua velocidade à velocidade da pessoa seguida.

HISTÓRIA DA I.A.

Empolgados com o sucesso de Gêngis, a equipe do Laboratório de Robótica Móvel do MIT continuou as pesquisas e criou Átila (figura ao lado), irmão mais novo de Gêngis, e mais moderno. Átila possuía mais de 120 sensores, distribuídos por todo o corpo, capazes de transformar em pulsos elétricos informações como inclinação, temperatura, o estado do solo em que cada pata se apoiava, se era macio, qual era sua cor...enfim, capazes de captar ricamente informações do ambiente ao redor.

A EVOLUÇÃO DA I.A.

A GESTAÇÃO (1943 - 1956 )

• 1943 : Primeiro trabalho - Modelo artificial de neurônios (Warren McCulloch e Walter Pitts)

• 1949 : Algoritmo para modificar os pesos das ligações entre os neurônios (Donald Hebb)

• Início dos anos 50 : Programas de xadrez para computador (Claude Shannon 1950 e Alan Turing 1953)

• 1951: Primeira rede neuronal em computador (Marvin Minsky e Dean Edmonds)


• 1956 : Conferência Dartmouth (10 participantes)Logic Theorist (LT) - programa que era capaz de

provar teoremas. (Allen Newell e Herbert Simon).

• 1952 - 1969 : Período de muito entusiasmo e grandes expectativas (muitos avanços com sucesso)

General Problem Solver (GSP). Imitava o homem na forma como resolvia os problemas. Dentro das classes de puzzles limitados que resolvia, chegou-se à conclusão que a forma em como dividia um objetivo em subobjetivos e possíveis ações era similar à forma em como o homem o fazia (Newell e Simon).


• 1952 - 1969 : Período de muito entusiasmo

IBM produz alguns dos primeiros programas de AI, entre os quais, em 1959 o Geometry Theorem Prover.

Arthur Samuel desenvolveu um programa capaz de jogar damas ao nível de um jogador de torneio. O programa jogava melhor do que o seu autor.



• 1958 : John McCarthy no Lab Memo No.1 do MIT define a linguagem de programação Lisp (List Processing) que se transformou na linguagem dominante da IA. O Lisp é a segunda linguagem de programação mais antiga ainda em uso. A linguagem Fortran é um ano mais antiga.



• Em 1958 McCarty publicou um artigo intitulado “Programs with common sense”, onde descrevia um programa hipotético designado por “Advice taker” (tomada de decisão), o qual pode ser visto como o primeiro sistema completo da IA. Este artigo não perdeu a sua relevância ao fim de mais de 40 anos.


• 1966 - 1974 : Uma dose de realidade

• Década de 70 : Sistemas com uma base de conhecimento (knowledge base systems)

• Ao contrário dos métodos fracos (usam pouca informação acerca do domínio do problema e mecanismos gerais de procura) os sistemas que dispõem de uma base de conhecimento podem resolver problemas mais complexos.

• DENDRAL - Análise de compostos orgânicos para determinar a sua estrutura molecular.


•Década de 70 : Sistemas com uma base de conhecimento (knowledge base systems)

– MYCIN – Sistema pericial (expert system) capaz de diagnosticar infeções no sangue (dispunha de mais de 450 regras). Este sistema tinha um desempenho tão bom como o de alguns médicos especialistas e melhor do que o de médicos ainda com pouca experiência.

– 1972 : LINGUAGEM PROLOG (programação em lógica).


• Década de 80 : IA transforma-se numa industria

• 1982 : Surge o primeiro sistema pericial a ser comercializado, o R1. O programa ajudava a configurar encomendas de computadores. Em 1986 estimou-se que a Digital tinha poupado cerca de 40 milhões de dólares graças ao R1.

• 1986 : Retorno das redes neurais artificiais.


• 1991 : Sistemas de IA utilizados com sucesso na guerra do Golfo.

• 1991 : Um sistema pericial analisa um caso médico, chega a um diagnóstico e é capaz de explicar porque chegou a esse diagnóstico, expondo os fatores que mais o influenciaram.

• 1993 : Sistema capaz de conduzir um carro numa auto-estrada a cerca de 90 Km/h. O sistema usa câmaras de vídeo, radar e lasers, para se aperceber do que o rodeia.


• 1993 : Um sistema detecta colisões na rua, chamando automaticamente o 112.

• 1994 : Um sistema de reserva de viagens é capaz de entender frases como “quero ir de Boston para São Francisco”. O sistema percebe mal uma em cada 10 palavras, mas é capaz de recuperar, porque compreende a forma em como as frases são compostas.

• 1997 : O “Deep Blue” vence Kasparov.

• 2000 : Começam a surgir brinquedos inteligentes.

• 2001 : Computador comunica ao nível de uma criança com 15 meses.

APLICAÇÕES DA I.A.

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• MATEMÁTICA: Demonstração de teoremas, resolução simbólica de equações, geometria, etc.

• PESQUISA OPERACIONAL: Otimização e busca HEURÍSTICA em geral que constituem-se como regras baseadas na experiência e no planejamento substituindo as anteriores baseadas na procura algorítmica que chega às soluções corretas depois de ter combinado o problema com todas as soluções possíveis.


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• JOGOS: Xadrez, damas, etc.

• PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL: Tradução automática, verificadores ortográficos e sintáticos, etc.


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• SISTEMAS TUTORES: Modelagem do aluno, escolha de estratégias pedagógicas, etc.

• PERCEPÇÃO: Visão, tato, audição, olfato, paladar...

• ROBÓTICA (SOFTWARE E HARDWARE): Manipulação, navegação, monitoramento, etc.


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APLICAÇÕES DA I.A.• SISTEMAS ESPECIALISTAS: Atividades

que exigem conhecimento especializado e não formalizado

–TAREFAS: Diagnóstico, previsão, monitoramento, análise, planejamento, projeto, etc.

–ÁREAS: Medicina, finanças, engenharia, química, indústria, arquitetura, arte, computação,...

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• COMPUTAÇÃO:

– Engenharia de software

– Programação automática

– Interfaces adaptativas

– Bancos de dados dedutivos e ativos

– Mineração de dados

– Sistemas distribuídos, etc.

REDES NEURAIS e a ROBÓTICA AUTÔNOMA

C0

C1

C2 C3

C4

C5

C7 C6

M1 M2

ROBÔ MÓVEL KHEPERA - característicasControle sensorial-motor

Comportamentos reativos

- Evitar obstáculos

- Seguir muros

AMBIENTE PARA INTERFACE DE CONTROLE (SOFTWARE)


INSS - Evitar Obstáculos (Aprendizado Incremental)

90°45°

45°


INSS - Seguir um Muro (Aprendizado Incremental)

PROCESSAMENTO DE IMAGENS

Aplicações em Processamento de Imagens

•Processamento de Imagens:

* Reconhecimento e Classificação de Padrões:

- Impressões Digitais / Identificação da íris do olho

- Assinaturas e textos manuscritos

- Reconhecimento de caracteres em textos digitalizados (OCR)

- Reconhecimento de expressões faciais e gestos

- Identificação e controle de acesso com “senha visual”

- Reconhecimento de objetos em uma cena

- Reconstrução de modelos geométricos a partir de imagens digitais

- Controle de Qualidade Automático (produto bom/ruim)

Aplicações em Processamento de Imagens

* Tratamento de Imagens:

- Destacar, corrigir, apagar ou melhorar elementos de uma imagem

- Focalizar melhor uma imagem, suavizar os contrastes de uma imagem

- Transformar as cores dos elementos que compõem a imagem

- Identificar bordas e contornos, linhas horizontais, linhas verticiais, etc

(a)

(b) (c) (d)

Transformaçãode

Cores

(a) Imagem Original

(b) Imagem Tratada - Convencional

(c) Imagem Tratada Neural sem vizinhança

(d) Imagem Tratada Neural com vizinhança

Processamento de Imagens Neural

DETECÇÃO DE CONTORNOS

(a) (b) (c) Original Filtro Convencional Filtro Neural


Focalizar uma Imagem

Desfocada Focalizada Convencional Focalizada Neural

(a) (b) (c)



Ferramenta NeuronColor

Reconhecimento e Classificação de ImagensTexto Original

Texto Digitalizado

OCROpticalCharacterRecognition


INTELIGÊNCIA NATURAL I.A.

prof. dr. helder anibal hermini. introduÇÃo o antigo sonho da humanidade em criar outros seres,...

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