Inteligência Artificial - IA
Prof. Dr. Carlos Estombelo montesco
Contato: estombelo@ufs.br
Fundamentos da Computação:
Introdução
 Será que no futuro, talvez não muito
distante, as máquinas irão dominar o
mundo?
 Será possível construir um...
Introdução
 Preocupações influenciadas
 Mídia
 Rápida disseminação da informática
 Até que ponto estão apenas
alimenta...
Introdução
 A tecnologia realmente tem fascinado
... a ponto de muitos adorarem o
trabalho com tarefas complicadas de
com...
Introdução
 Uso indiscriminado de jogos
eletrônicos não contribui.
 Por que não aproximar o
conhecimento científico do c...
Introdução
 IA
 Sistematiza e automatiza
 Tarefas intelectuais
 O que é relevante em qualquer esfera de atividade
inte...
O que é Inteligência Artificial?
 Definição desse termo é motivo de
discussão
 Vamos por partes:
 Definição de Artifici...
O que é Inteligência Artificial?
 Uma definição Esclarecedora para
“Inteligência Artificial”:
 “IA é o estudo de como fa...
O que é Inteligência Artificial?
 Uma (OUTRA) definição
Esclarecedora para “Inteligência
Artificial”:
 “todo problema pa...
Outras definições segundo
Russell e Norvig (2010)
 Definição de IA (2 dimensões)
Processos de
pensamento e raciocínio
Pro...
Introdução
 Agindo de forma humana: abordagem
do teste de Turing
 Alan Turin (1950)
 Projetado : para fornecer uma defi...
Introdução
 Agindo de forma humana: abordagem
do teste de Turing
A
O computador passará no teste se
um interrogador human...
Introdução
 Agindo de forma humana: abordagem
do teste de Turing
 O que precisa?
1. Processamento da linguagem natural (...
Introdução
 Agindo de forma humana: abordagem
do teste de Turing
 Teste de Turing Total
5. Visão de computador (para tes...
Outras definições segundo
Russell e Norvig (2010)
 Definição de IA (2 dimensões)
Sistemas que pensam como seres humanos S...
... Agentes racionais ...
 Nossa abordagem será:
 Princípios gerais de agentes racionais e
nos componentes para construí...
Agentes e Ambientes
 Aqui um agente
 Pode perceber seu ambiente (sensores)
 Pode agir sobre esse ambiente
(atuadores)
Agente
 Idéia simples
Agente
 Idéia simples
 Um agente humano
 Um agente robótico
 Um agente de software, etc.
Aplicações da IA
 As aplicações da IA vão desde jogos
até prova de teoremas.
Aplicações da IA
TAREFAS “CORRIQUEIRAS”
Percepção
•Visão
•Fala
Linguagem natural
•Entendimento
•Geração
•tradução
Raciocín...
Aplicações da IA
(Rosa, 2011)
 Fazer o computador se lembrar de
fatos complicados inter-relacionados e
obter conclusões a...
Aplicações da IA
(Rosa, 2011)
 Fazer o computador oferecer ajuda
baseada em regras complicadas para
várias situações
 SI...
Aplicações da IA
(Rosa, 2011)
 Fazer o computador olhar através de
câmeras e ver o que estiver lá
 VISÃO ARTIFICIAL
 Fa...
Como fazer tudo isso ?
(Rosa, 2011)
 É Mágica?
Como fazer tudo isso ?
(Rosa, 2011)
 IA trabalha com várias ferramentas
 Desde lógica de predicados (lógica
clássica) .....
Agente de resolução de
problemas Abstração:
remover
detalhes
irrelevantes
Agente de resolução de
problemas
 Exemplos
 Quebra-cabeça de 8 peças
 Estados: diferentes configurações com o espaço va...
Agente de resolução de
problemas
 Exemplos
 Oito rainhas
 Estados: qualquer disposição de 0 a 8 rainhas no tabuleiro
 ...
Estratégias de busca
 Busca em profundidade
Estratégias de busca
 Busca em profundidade
Algoritmos Genéticos
 Estados sucessores são gerados pela
combinação de dois estados pais.
 Inicia com uma população (k ...
Algoritmos Genéticos
 .
34
Observação
 Em muitos problemas de IA você vai
observar que sempre se BUSCA por
uma solução ótima ...
 Ou pelo menos o m...
IA uma abordagem de
Aprendizado de Máquina
 Exemplo:
 Em um supermercado ... Como descobrir
qual cliente deve receber ma...
IA uma abordagem de
Aprendizado de Máquina
 Definição de Aprendizado de Máquina
 “Capacidade de melhorar o desempenho
na...
IA uma abordagem de
Aprendizado de Máquina
 Aplicações de Aprendizado de Máquina (Faceli,
2011)
 Reconhecimento de palav...
IA uma abordagem de
Aprendizado de Máquina
 Devemos considerar
 ...
 Modelos Descritivos
 Mineração de Padrões Freqüen...
Redes Neurais
 O termo “Redes Neurais”
• Redes Neurais Artificiais
 Ênfase nas aplicações: inteligência artificial, enge...
Elementos de Neurobiologia Necessários para a
construção de um Modelo de Neurônio de uma
Rede Neural Artificial
Esquema de...
As Redes Neurais Artificiais
 Uma classe importante de redes neurais é a das que têm arquitetura “em
camadas”. Elas podem...
Espaço de Soluções
• Uma função como E, que tem que ser
minimizada (ou maximizada) para a obtenção
de uma solução ótima, c...
Não esquecer
 IA não é Mágica
 IA trabalha com as seguintes
Ferramentas (ou Fundamentos)
 Matemática
 Lógica
 Álgebra...
Bibliografia
Bibliografia
 RUSSELL, Stuart J; NORVIG, P. Artificial intelligence: a
modern approach. New Jersey, Estados Unidos: Prent...
Vídeo
 Pessoal aqui um link muito interessante, é
comentado nesse vídeo sobre Batman !
 Vocês tem como selecionar a lege...
Inteligência Artificial - IA
Prof. Dr. Carlos Estombelo montesco
Contato: estombelo@ufs.br
Fundamentos da Computação:
Fundamentos da Inteligencia Artificial :: Prof Dr. Carlos Estombelo
Fundamentos da Inteligencia Artificial :: Prof Dr. Carlos Estombelo
Fundamentos da Inteligencia Artificial :: Prof Dr. Carlos Estombelo
Próximos SlideShares
Carregando em…5
×

Fundamentos da Inteligencia Artificial :: Prof Dr. Carlos Estombelo

1.818 visualizações

Publicada em

Fundamentos da Inteligencia Artificial :: Prof Dr. Carlos Estombelo

Publicada em: Educação
0 comentários
0 gostaram
Estatísticas
Notas
  • Seja o primeiro a comentar

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

Sem downloads
Visualizações
Visualizações totais
1.818
No SlideShare
0
A partir de incorporações
0
Número de incorporações
738
Ações
Compartilhamentos
0
Downloads
43
Comentários
0
Gostaram
0
Incorporações 0
Nenhuma incorporação

Nenhuma nota no slide

Fundamentos da Inteligencia Artificial :: Prof Dr. Carlos Estombelo

  1. 1. Inteligência Artificial - IA Prof. Dr. Carlos Estombelo montesco Contato: estombelo@ufs.br Fundamentos da Computação:
  2. 2. Introdução  Será que no futuro, talvez não muito distante, as máquinas irão dominar o mundo?  Será possível construir um cérebro eletrônico que realize todas as tarefas intelectuais humanas?
  3. 3. Introdução  Preocupações influenciadas  Mídia  Rápida disseminação da informática  Até que ponto estão apenas alimentando apenas fantasias da ficção científica?
  4. 4. Introdução  A tecnologia realmente tem fascinado ... a ponto de muitos adorarem o trabalho com tarefas complicadas de computação ...  e paradoxalmente deixarem de lado a Matemática, Estatística, Álgebra e outros Fundamentos, ...  Sem se aperceberem da estreita união que há entre estas áreas com IA.
  5. 5. Introdução  Uso indiscriminado de jogos eletrônicos não contribui.  Por que não aproximar o conhecimento científico do cotidiano?  Projetar e Desenvolver com suas próprias mãos!  Descobrir e ter o prazer de conhecer o mundo pelos olhos da razão.!
  6. 6. Introdução  IA  Sistematiza e automatiza  Tarefas intelectuais  O que é relevante em qualquer esfera de atividade intelectual humana.  MAS o que é IA? ...  Definições de IA de acordo com 8 livros...
  7. 7. O que é Inteligência Artificial?  Definição desse termo é motivo de discussão  Vamos por partes:  Definição de Artificial ?  Definição de Inteligência ? ... Pode se tornar bem mais complicado ...
  8. 8. O que é Inteligência Artificial?  Uma definição Esclarecedora para “Inteligência Artificial”:  “IA é o estudo de como fazer os computadores realizarem tarefas as quais, até o momento, os homens fazem melhor” (Rich, 1994)”
  9. 9. O que é Inteligência Artificial?  Uma (OUTRA) definição Esclarecedora para “Inteligência Artificial”:  “todo problema para o qual nenhuma solução algorítmica é conhecida é um problema de IA (Laurière, 1990)”
  10. 10. Outras definições segundo Russell e Norvig (2010)  Definição de IA (2 dimensões) Processos de pensamento e raciocínio Processos de Comportamento (agindo, atuam) Medem sucesso em termos de desempenho humano Medem sucesso em termos de racionalidade “faz tudo certo”
  11. 11. Introdução  Agindo de forma humana: abordagem do teste de Turing  Alan Turin (1950)  Projetado : para fornecer uma definição operacional satisfatória de inteligência  “Teste baseado na impossibilidade de distinguir entre entidades inegavelmente inteligentes – os seres humanos” A
  12. 12. Introdução  Agindo de forma humana: abordagem do teste de Turing A O computador passará no teste se um interrogador humano, depois de propor algumas perguntas por escrito, não conseguir descobrir se as respostas escritas vêm de uma pessoa ou não.
  13. 13. Introdução  Agindo de forma humana: abordagem do teste de Turing  O que precisa? 1. Processamento da linguagem natural (PLN) 2. Representação de conhecimento 3. Raciocínio automatizado (novas conclusões) 4. Aprendizado de máquina  (para se adaptar a novas circunstancias e para detectar a extrapolar padrões) A Teste de Turing evita ... Interação física (ela é desnecessária para a inteligência)
  14. 14. Introdução  Agindo de forma humana: abordagem do teste de Turing  Teste de Turing Total 5. Visão de computador (para testar habilidades de percepção) 6. Robótica(para passar objetos físicos pela “tela”) A Essas 6 disciplinas compõem a maior parte de IA
  15. 15. Outras definições segundo Russell e Norvig (2010)  Definição de IA (2 dimensões) Sistemas que pensam como seres humanos Sistemas que pensam racionalmente Sistemas que atuam como seres humanos Sistemas que atuam racionalmente B C A D “O novo e interessante esforço para fazer os computadores pensarem ... Máquinas mentes, no sentido total e literal” (Haugeland, 1985) “[Automatização de] atividades que associamos ao pensamento humano, atividades como a tomada de decisões, a resolução de problemas, o aprendizado ...” (Bellman, 1978) “O estudo das faculdades mentais pelo uso de modelos computacionais” (Charniak e McDermott, 1985) “O estudo das computações que tornam possível perceber, raciocinar e agir.” (Winston, 1992) “A arte de criar máquinas que executam funções que exigem inteligência quando executadas por pessoas.” (Kurzweil, 1990) “A Inteligencia Computacional é o estudo do projeto de agentes inteligentes” (Poole et al., 1998)
  16. 16. ... Agentes racionais ...  Nossa abordagem será:  Princípios gerais de agentes racionais e nos componentes para construí-los.  O conceito de racionalidade pode ser aplicado a uma ampla variedade de agentes que operam em qualquer ambiente.
  17. 17. Agentes e Ambientes  Aqui um agente  Pode perceber seu ambiente (sensores)  Pode agir sobre esse ambiente (atuadores)
  18. 18. Agente  Idéia simples
  19. 19. Agente  Idéia simples  Um agente humano  Um agente robótico  Um agente de software, etc.
  20. 20. Aplicações da IA  As aplicações da IA vão desde jogos até prova de teoremas.
  21. 21. Aplicações da IA TAREFAS “CORRIQUEIRAS” Percepção •Visão •Fala Linguagem natural •Entendimento •Geração •tradução Raciocínio de senso somum Controle de robôs TAREFAS FORMAIS Jogos •Xadrez •Etc. Matemática •Geometria •Lógica •Cálculo integral TAREFAS ESPECIALISTAS Engenharia •Projeto •Descoberta de falhas •Planejamento de manufatura Análise científica Diagnóstico médico Análise financeira (Rosa, 2011)
  22. 22. Aplicações da IA (Rosa, 2011)  Fazer o computador se lembrar de fatos complicados inter-relacionados e obter conclusões a partir deles  INFERÊNCIA LÓGICA !  Fazer o computador planejar sequências de ações para alcançar metas  PLANEJAMENTO !
  23. 23. Aplicações da IA (Rosa, 2011)  Fazer o computador oferecer ajuda baseada em regras complicadas para várias situações  SISTEMAS ESPECIALISTAS OU SISTEMAS DE DEDUÇÃO BASEADOS EM REGRAS
  24. 24. Aplicações da IA (Rosa, 2011)  Fazer o computador olhar através de câmeras e ver o que estiver lá  VISÃO ARTIFICIAL  Fazer o computador se mover entre objetos do mundo real  ROBÓTICA
  25. 25. Como fazer tudo isso ? (Rosa, 2011)  É Mágica?
  26. 26. Como fazer tudo isso ? (Rosa, 2011)  IA trabalha com várias ferramentas  Desde lógica de predicados (lógica clássica) ...  ... até simulações das redes neurais, as redes de células nervosas do cérebro.
  27. 27. Agente de resolução de problemas Abstração: remover detalhes irrelevantes
  28. 28. Agente de resolução de problemas  Exemplos  Quebra-cabeça de 8 peças  Estados: diferentes configurações com o espaço vazio  9!/2 = 181.440 estados acessíveis  Estado inicial: qualquer estado  Função sucessor: estados válidos resultados das ações o espaço desloca para Esquerda, Direita, Acima ou Abaixo  Teste Objetivo: seqüência ordenada iniciando pelo espaço vazio  Custo de caminho: cada passo custa 1 Abstração
  29. 29. Agente de resolução de problemas  Exemplos  Oito rainhas  Estados: qualquer disposição de 0 a 8 rainhas no tabuleiro  Estado inicial: nenhuma rainha no tabuleiro  Função sucessor: colocar uma rainha em qualquer quadrado vazio  Teste Objetivo: as 8 rainhas no tabuleiro e nenhuma é atacada  Custo de caminho: sem interesse porque o estado final é o mais importante Abstração
  30. 30. Estratégias de busca  Busca em profundidade
  31. 31. Estratégias de busca  Busca em profundidade
  32. 32. Algoritmos Genéticos  Estados sucessores são gerados pela combinação de dois estados pais.  Inicia com uma população (k estados)  Cada indivíduo (ou estados) é representado como uma cadeia sobre um alfabeto finito.  . 33
  33. 33. Algoritmos Genéticos  . 34
  34. 34. Observação  Em muitos problemas de IA você vai observar que sempre se BUSCA por uma solução ótima ...  Ou pelo menos o mais próximo possível.
  35. 35. IA uma abordagem de Aprendizado de Máquina  Exemplo:  Em um supermercado ... Como descobrir qual cliente deve receber material de propaganda ?  Se você tem o cadastro dos clientes você pode realizar um processo de indução de uma hipótese (ou aproximação de função)  a partir da experiência passada  Isto pode ser chamado de Aprendizado de Máquina (Faceli, 2011)
  36. 36. IA uma abordagem de Aprendizado de Máquina  Definição de Aprendizado de Máquina  “Capacidade de melhorar o desempenho na realização de alguma tarefa por meio da experiência” (Mitchell, 1997)
  37. 37. IA uma abordagem de Aprendizado de Máquina  Aplicações de Aprendizado de Máquina (Faceli, 2011)  Reconhecimento de palavras faladas  Predição de taxas de cura de pacientes com diferentes doenças  Detecção de uso fraudulento de cartões de crédito  Condução de automóveis de forma autônoma em rodovias  Ferramentas que jogam xadrez semelhante aos campeões  Diagnóstico de câncer por meio da análise de dados de expressão gênica.
  38. 38. IA uma abordagem de Aprendizado de Máquina  Devemos considerar  ...  Modelos Descritivos  Mineração de Padrões Freqüentes  Análise de agrupamentos
  39. 39. Redes Neurais  O termo “Redes Neurais” • Redes Neurais Artificiais  Ênfase nas aplicações: inteligência artificial, engenharia, processamento de dados e imagens, medicina, finanças, etc;  Objetivo: Resolver problemas de reconhecimento e classificação de padrões, controle adaptativo e previsão de series temporais;  Principais ferramentas: modelos de unidades inspiradas nos neurônios biológicos com alto grau de interconexão e processamento paralelo, tendo os pesos das conexões modificados por algoritmos de aprendizado supervisionado ou não supervisionado (backpropagation, aprendizado hebbiano etc), implementados via pacotes comerciais ou outros programas ; técnicas estatísticas de processamento e tratamento de dados.
  40. 40. Elementos de Neurobiologia Necessários para a construção de um Modelo de Neurônio de uma Rede Neural Artificial Esquema de uma Célula Piramidal. Um Neurônio Típico
  41. 41. As Redes Neurais Artificiais  Uma classe importante de redes neurais é a das que têm arquitetura “em camadas”. Elas podem ser do tipo feedforward ou do tipo recorrente.
  42. 42. Espaço de Soluções • Uma função como E, que tem que ser minimizada (ou maximizada) para a obtenção de uma solução ótima, costuma ser chamada de função “custo”. • .
  43. 43. Não esquecer  IA não é Mágica  IA trabalha com as seguintes Ferramentas (ou Fundamentos)  Matemática  Lógica  Álgebra Matricial  Estatística ...
  44. 44. Bibliografia
  45. 45. Bibliografia  RUSSELL, Stuart J; NORVIG, P. Artificial intelligence: a modern approach. New Jersey, Estados Unidos: Prentice Hall, 1995. 932 p. (Prentice Hall series in artificial intelligence) ISBN 0131038052 Número de Chamada (UFS): 004.8 R959a  LUGER, George F. Artificial intelligence: structures and strategies for complex problem solving. 6th ed. Harlow: Addison Wesley Longman, 2009. 754 p. ISBN 9780321545893 Número de Chamada (UFS) : 004.8 L951a 6th ed.  KATTI FACELI;ANA CAROLINA LORENA;JOAO GAMA;ANDRE C. P. L. F. DE CARVALHO. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL - UMA ABORDAGEM DE APRENDIZADO DE MÁQUINA – 2011 -  Rosa, J. L. G. . Fundamentos da Inteligência Artificial. 1. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2011. v. 1. 228 p
  46. 46. Vídeo  Pessoal aqui um link muito interessante, é comentado nesse vídeo sobre Batman !  Vocês tem como selecionar a legenda em português.  http://www.ted.com/talks/dennis_hong_my_seven_species_of_robot.html
  47. 47. Inteligência Artificial - IA Prof. Dr. Carlos Estombelo montesco Contato: estombelo@ufs.br Fundamentos da Computação:

×