Sistemas Cognitivos

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Sistemas Cognitivos

  1. 1. Sistemas Cognitivos Principais conceitos e classificação Disciplina: IA368P – Tópicos em Engenharia de Computação Seminários sobre Marcos da História da Computação Faculdade de Eng. Elétrica e de Computação - UNICAMP Igor José Ferreira de Freitas igorddf@gmail.com
  2. 2. Sumário •Introdução - Sistemas cognitivos •Principais conceitos e classificação •Exemplos e Aplicações
  3. 3. Introdução – Sistemas Cognitivos •Origem: Cibernética 1943-1953 oCriar uma ciência da mente, baseado na lógica oProver significado aos símbolos:  Predição  Evolução  Objetivos
  4. 4. Introdução – Sistemas Cognitivos •Principais vertentes: •Cognitivist (Cognitivismo) oBaseado em símbolos e processamento de sistemas representacionais •Emergent (Evolutivos) oAgentes autônomos operam de modo eficaz e viável em um ambiente. oCapacidade de trabalhar com o futuro (predição)
  5. 5. Principais conceitos e classificação •Computabilidade: oCognitivist:  regras de manipulação de símbolos oEmergent:  Explora  Auto-organização  Auto-produção  Auto-manutenção  Auto-desenvolvimento  Interação entre componentes em uma rede distribuida
  6. 6. Principais conceitos e classificação •Framework de Representação: oCognitivist:  Padrões simbólicos referentes ao mundo externo  Geralmente definidos pelo criador oEmergent:  Sistemas de estados globais  Dinamismo de agentes na rede distribuída
  7. 7. Principais conceitos e classificação •Base Semântica : oCognitivist:  Baseado na percepção simbólica através do próprio agente cognitivo  Associação de Símbolos oEmergent:  Antecipação autônoma preservativa  Habilidades adaptativas de construção
  8. 8. Principais conceitos e classificação •Restrições Temporais: oCognitivist:  não necessariamente se relaciona com os eventos do mundo externo. oEmergent:  se relaciona e opera de forma síncrona como mundo externo e em tempo real
  9. 9. Principais conceitos e classificação •Comunicação Epistemológica entre Agentes oCognitivist:  Epistemologia totalmente compartilhada  Cada agente que compoe o ambiente possui sua estrutura e semântica oEmergent:  Avaliação subjetiva oriunda do ambiente  Análise histórica compartilhada entre agentes “geneticamente” compatíveis
  10. 10. Principais conceitos e classificação •Acoplamento: oCognitivist:  Não precisa necessariamente ser acoplado no “corpo” a que pertence.  Independe de sua plataforma operacional oEmergent:  Intrinsicamente acoplado a sua plataforma operacional (corpo)  Suas interações atuam ativamente no processo cognitivo
  11. 11. Principais conceitos e classificação •Percepção: oCognitivist:  Provê uma interface entre o mundo externo para representação de símbolos.  Abstrai fielmente representações espaços-temporais entre o mundo externo e dados oriundos de sensores. oEmergent:  É a mudança do estado do sistema em resposta a perturbações causadas pelo ambiente com o objetivo de manter uma estabilidade
  12. 12. Principais conceitos e classificação •Ação oCognitivist:  Consequências causais do processamento simbólico de representações internas. oEmergent:  Pertubações no ambiente produzidas pelo sistema cognitivo
  13. 13. Principais conceitos e classificação •Predição: oCognitivist:  Planejamento utilizando alguma forma procedural ou probabilística com algum algoritmo a priori. oEmergent:  Requer do sistema uma experiência de certo número de estados para formar uma base de ações através de auto- construção da percepção.
  14. 14. Principais conceitos e classificação •Adaptação: oCognitivist:  Implica na aquisição de novo conhecimento oEmergent:  Implica em alteração ou reorganização estrutural para criar um novo conjunto de estados.
  15. 15. Principais conceitos e classificação •Motivação: oA motivação se confronta com a percepção (através da atenção), ação (através de seleção de ações), e adaptação (através de fatos que causam mudanças):  Cognitivist: resolver um impasse  Emergent: aumentar o espaço de interação
  16. 16. Principais conceitos e classificação •Autônomo: oCognitivist:  Não implica neste paradigma oEmergent:  Crucial neste paradigma  Uma vez que cognição é o processo onde um determinado sistema autônomo se torna viável e eficaz em um dado ambiente.
  17. 17. Exemplos de Cognitivist Systems Sistema de Visão Cognitiva •H.-H. Nagel, “Steps toward a cognitive vision system,” AI Mag., vol. 25, no. 2, pp. 31–50, 2004. oDesenvolvimento de um interpretador de videos de tráfego de objetos oGeração de descrição do comportamento do tráfego em uma linguagem natural oParte de representação de sinais para presentação simbólica oVárias camadas de processamento
  18. 18. Exemplos de Cognitivist Systems Framework probabilístico •HBuxton et al. Desenvolveu um sistema de visão cognitivo para interpretar atividades de operadores humanos. •Utilizou-se DDNs (dynamic decision networks), •Extensão de redes 'Bayesian' •Reconhecimento de gestos e descrição de atividades •Mesmo empregando aprendizado no reconhecimento de gestos, este sistema probabilistico requer que o desenvolvedor dê significado aos símbolos processados
  19. 19. Exemplos de Emergent Systems Sistemas associativos de aprendizado •Exemplos na robótica onde aplica-se redes neurais para coordenação de olho artificial •M. Jones and D. Vernon, “Using neural networks to learn hand-eyeco- ordination,” Neural Computing and Applications, vol. 2, no. 1, pp. 2– 12, 1994. •B. W. Mel, “MURPHY: A robot that learns by doing,” in Neural Infor- mation Processing Systems. New York: Amer. Inst. Physics, 1988, pp. 544–553.
  20. 20. Exemplos de Emergent Systems Enactive Systems (Sistemas auto-reguláveis) •Considerado aplicação avançada de Emergent Systems •Contradiz com Cognitivist Systems oNão querer representação prévia de um dado objeto oConstrói a cognição somente do que é importante oCognição determinada pelo ambiente e pela interação do agente oSem necessidade de representação simbólica oNenhum símbolo é pré-determinado
  21. 21. Bibliografia [1] Vernon, D.; Metta, G.; Sandini, G.; Etisalat Univ. Coll., Sharjah, A Survey of Artificial Cognitive Systems: Implications for the Autonomous Development of Mental Capabilities in Computational Agents. IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, VOL. 11, NO. 2, APRIL 2007

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