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velocidade, atrito, etc.?
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Definição geral mínimaDefinição geral mínima
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Agentes no mapa da computaçãoAgentes no mapa da computação
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Agente x ObjetoAgente x Objeto
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Sistema Multi-Agente x Sistema DistribuídoSistema Multi-Agente x Sistema Distribuído
Agente InteligenteAgente Inteligente xx Softbot “burro”Softbot “burro”Ambiente
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Agente Inteligente x Sistema de IA ClássicaAgente Inteligente x Sistema de IA Clássica
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O que é um agente? Outras propriedadesO que é um agente? Outras propriedades
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Porque usar a metáfora de agentes?Porque usar a metáfora de agentes?
3. Fornece visão unificadora das várias
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Agentes: metodologia de desenvolvimentoAgentes: metodologia de desenvolvimento
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Pergunta cautelosamente evitada até agoraPergunta cautelosamente evitada até agora 
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Experimento do Robô Multi-HumanoExperimento do Robô Multi-Humano
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  1. 1. Agentes InteligentesAgentes Inteligentes Geber Ramalho Jacques Robin CIn-UFPE
  2. 2. O que são Agentes Inteligentes?O que são Agentes Inteligentes?  Agentes de software (softbots) ou robôs físicos  Com inteligência artificial embutida  Então:  O que é inteligência artificial?  O que são agentes de software?  Resposta: guiada pelas aplicações práticas ...
  3. 3. ... deamanha...... deamanha... MM AA TT RR II XX BladeBlade RunnerRunner AA..II..
  4. 4. ... e de hoje... e de hoje  Agriculture, Natural Resource Management, and the Environment  Architecture & Design  Art  Artificial Noses  Astronomy & Space Exploration  Assistive Technologies  Banking, Finance & Investing  Bioinformatics  Business & Manufacturing  Drama, Fiction, Poetry, Storytelling & Machine Writing  Earth & Atmospheric Sciences  Engineering  Filtering  Fraud Detection & Prevention  Hazards & Disasters  Information Retrieval & Extraction  Law  Law Enforcement & Public Safety  Libraries  Marketing, Customer Relations & E-Commerce  Medicine  Military  Music  Networks - including Maintenance, Security & Intrusion Detection  Politics & Foreign Relations  Public Health & Welfare  Scientific Discovery  Social Science  Sports  Telecommunications  Transportation & Shipping  Video Games, Toys. Robotic Pets & Domínios de aplicações da IA na página da AAAI: www.aaai.org/AITopics/html/applications.html
  5. 5. Aplicações da IA:Aplicações da IA: automação de sistemas complexosautomação de sistemas complexos  Como modelar os componentes do sistema e dar-lhes autonomia?  Como assegurar uma boa comunicação e coordenação entre estes componentes?
  6. 6.  Como brecar o carro sem as rodas deslizarem em função da velocidade, atrito, etc.?  Como focar a câmera em função de luminosidade, distância, etc.?  Como ajustar a temperatura em da quantidade de roupa, fluxo de água, etc.? Aplicações da IA: sistemas de controleAplicações da IA: sistemas de controle
  7. 7. Agora é Lula !Agora é Lula ! Aplicações da IA: previsãoAplicações da IA: previsão  Como prever o valor do dólar (ou o clima) amanhã?  Que dados são relevantes? Há comportamentos recorrentes?
  8. 8. Aplicações da IA para a própria computaçãoAplicações da IA para a própria computação  Internet e Web  Redes e Sistemas Distribuídos  Banco de dados  Engenharia de software  Hardware (projeto e análise)  Robótica  Interfaces  Computação Gráfica  Jogos  Etc.  Visão moderna da IA:  Maior valor agregada quando embutida com resto da computação  MIT AI Lab & CIn-UFPE 
  9. 9. HAZBOT: ambientes com atmosfera inflamável Aplicações da IA: controle de robôsAplicações da IA: controle de robôs  Como obter navegação segura e eficiente, manipulação fina e versátil, autonomia?  E no caso de ambientes dinâmicos e imprevisíveis?
  10. 10. FIFA SoccerThe Sims Aplicações da IA: simulações e jogosAplicações da IA: simulações e jogos  Como modelar o ambiente físico e o comportamento/personalidade dos personagens?  Como permitir interação interessante com o usuário?
  11. 11. Aplicações da IA: recomendação de produtosAplicações da IA: recomendação de produtos  Como fazer recomendações personalizadas de produtos?  Como modelar os perfis dos compradores?
  12. 12. Aplicações da IA: busca de informação na webAplicações da IA: busca de informação na web  Como localizar a informação relevante?
  13. 13. Aplicações da IA: detecção de intrusãoAplicações da IA: detecção de intrusão e filtragem de spame filtragem de spam  Como saber se uma mensagem é lixo ou de fato interessa?  Como saber se um dado comportamento de usuário é suspeito e com lidar com isto?
  14. 14. Aplicações da IA: interfaces amigáveisAplicações da IA: interfaces amigáveis  Como dar ao usuário a ajudar de que ele precisa?  Como interagir (e quem sabe navegar na web) com celular sem ter de digitar (hands-free)?
  15. 15. Computadores fazem arte ...Computadores fazem arte ... ... artistas fazem dinheiro?... artistas fazem dinheiro?  Faturamento da indústria da IA:  2002: $11.9 bilhões  taxa de crescimento anual: 12.2%  projeção para 2007: $21.2 bilhões  fonte: www.aaai.org/AITopics/html/stats.html  Empresas especializadas em IA:  http://dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/Companies/  Grandes empresas desenvolvendo e utilizando IA:  IBM, HP, Sun, Microsoft, Unisys, Google, Amazon.com, ...  Grandes empresas utilizando IA:  www.businessweek.com/bw50/content/mar2003/a3826072.htm  Wal-Mart, Abbot Labs, US Bancorp, LucasArts, ...  Órgãos governamentais utilizando IA:  US National Security Agency  Detran do Pernambuco ... não usa não 
  16. 16. Pluridisciplinaridade da IAPluridisciplinaridade da IA • Busca heurística • Representação do conhecimento e Raciocínio automático • Planejamento • Aprendizagem e Aquisição de Conhecimento • Sistemas Multi-Agente • Reconhecimento de Padrões Problemas • Jogos • Sistemas Especialistas • Percepção Computacional • Visão • Processamento de Voz • Integração de Sensores • Processamento de Linguagem Natural • Robótica • Navegação • Manipulação Aplicações • Classificação • Previsão • Monitoramento • Diagnóstico e Interpretação • Conserto • Escalonamento • Alocação • Filtragem • Descoberta • Design • Controle • Simulação Tarefas •Filosofia •Matemática • Lógica • Proba. e Estat. • Cálculo • Pesquisa Operacional • Economia • Sociologia • Lingüística • Psicologia • Biologia • Automação e Controle • Computação tradicional Inspiração
  17. 17. Máquina que age racionalmente:age racionalmente:  Agente racional,  i.e., que escolha ações que maximizam chances do ambiente ficar em estados que satisfazem objetivos  Teoria da decisão, otimização, economia  Atos reflexos Máquina que raciocinaraciocina racionalmente:racionalmente:  Lógica, Probabilidades P(A|B) Definições da IADefinições da IA Máquina que ageage humanamentehumanamente::  Teste de Turing ?? Máquina que raciocinaraciocina humanamente:humanamente:  Modelagem cognitiva
  18. 18. Definições da IADefinições da IA Máquina que realiza tarefa:tarefa:  Pela qual não existe algoritmo conhecido ou prático  No entanto efetuada com alto desempenho por humanos Máquina que utiliza técnicastécnicas desenvolvidas em pesquisa de IA  Algum problema? Abstrações de IA + P(A|B) X AlgoritmoProblema
  19. 19. InteligênciaInteligência ArtificialArtificial x Inteligênciax Inteligência ComputacionalComputacional Desenvolver sistemas que realiza tarefas:tarefas:  Pela qual não existe algoritmo conhecido ou prático  No entanto efetuada com desempenho por humanos  Usando qualquer técnica:qualquer técnica:  Simbólica  Lógica, Regras, Objetos  Numérica  Híbrida simbólica-numérica Desenvolver sistemas que realiza tarefas:  Pela qual não existe algoritmo conhecido ou prático  No entanto efetuada com desempenho por humanos  Usando apenas técnicas numéricasapenas técnicas numéricas de IA:  Redes neurais  Redes Bayesianas  Probabilidades e estatística  Sistemas nebulosos  Algoritmos genéticos  Formigas  Híbrida numérica-numérica
  20. 20. O que é um agente?O que é um agente? Definição geral mínimaDefinição geral mínima  Qualquer entidade (humano, animal, robô, software):  Imersa ou situada em um ambienteambiente (físico, virtual/simulado) e que,  Percebe esse ambiente através de sensoressensores (olhos, câmera, socket)  Age sobre esse ambiente através de atuadoresatuadores (mãos, roda, socket)  Possui objetivos própriosobjetivos próprios, i.e., estados do ambientes preferidos (explícitos ou implícitos)  Escolha suas ações em função das suas percepções para atingir seus objetivos  Ciclo de processamento:  Percebe P  Interpreta suas percepções I = f(P)  Escolha suas ações A = g(I,O) para atingir objetivos O  Executa A
  21. 21. O que é um agente?O que é um agente? Raciocínio AgenteAgente Ambiente Sensores Atuadores Objetivos Interpretação das percepções: I = f(P) Escolha das ações: A = g(I,O) A P 1. Percepções ambientais 2. Própriocepções 3. Percepções comunicativas 1. Ações de alterações ambientais 2. Ações perceptivas 3. Ações comunicativas
  22. 22. Agentes no mapa da computaçãoAgentes no mapa da computação Inteligência Artificial Engenharia de Software Sistemas Distribuídos Agentes
  23. 23. Agente x ObjetoAgente x Objeto  Intencionalidade:  Encapsula objetivos própriosobjetivos próprios (mesmo que implicitamente) além de dados e métodos  Autonomia de decisãoAutonomia de decisão  Pode iniciar ação da sua própria iniciativa para satisfazer seus objetivos (pro-atividade)  Pode negar-se a um pedido de ação da parte de outro agente (negociação)  Entrada e saída mais complexa: sensores e atuadores  Continuidade temporal: sempre monitorando o ambiente  Granularidade maior:  Encapsula código do tamanho de um pacote ou componente  Composto de vários objetos quando implementado no paradigma OO  Sem objetivo próprio  Sem autonomia de decisão:  Executa apenas quando invocado por outros objetos  Executa sempre que invocado por outros objetos  Entrada e saída: parâmetros e resultado de métodos  Descontinuidade temporal: ativo apenas durante invocação dos seus métodos
  24. 24. Sistema Multi-Agente x Sistema DistribuídoSistema Multi-Agente x Sistema Distribuído
  25. 25. Agente InteligenteAgente Inteligente xx Softbot “burro”Softbot “burro”Ambiente Sensores Atuadores Objetivos Interpretação das percepções: I = f(P) Escolha das ações: A = g(I,O) Processamento Convencional Processamento Convencional IA IA
  26. 26. Agente Inteligente x Sistema de IA ClássicaAgente Inteligente x Sistema de IA Clássica Ambiente Sensores Atuadores Objetivos Interpretação das percepções Escolha das ações IA IA Agente SituadoAgente Situado Raciocínio Dados de Entrada Dados de Saída Objetivos SistemaSistema InteligenteInteligente Não SituadoNão Situado IA
  27. 27. O que é um agente? Outras propriedadesO que é um agente? Outras propriedades freqüentemente associadasfreqüentemente associadas  Autonomia de raciocínio:Autonomia de raciocínio:  Requer IA, máquina de inferência e base de conhecimento  Chave para: sistemas especialistas embutidos, controle, robótica, jogos, agentes na internet ...  Adaptabilidade:Adaptabilidade:  Requer IA, aprendizagem de máquina  Chave para: agentes na internet, interfaces amigáveis ...  Sociabilidade:Sociabilidade:  Requer IA + técnicas avançadas de sistemas distribuídos:  Protocolos padrões de comunicação, cooperação, negociação  Raciocínio autônomo sobre crenças e confiabilidade  Arquiteturas de interação social entre agentes  Chave para: simulação multi-agente, comercio eletrônico, ...
  28. 28. O que é um agente? Outras propriedadesO que é um agente? Outras propriedades freqüentemente associadasfreqüentemente associadas  Personalidade:Personalidade:  Requer IA, modelagem de atitudes e emoções  Chave para: entretenimento digital, realidade virtual, interfaces amigáveis ...  Continuidade temporal e persistência:Continuidade temporal e persistência:  Requer interface com sistema operacional e banco de dados  Chave para: filtragem, monitoramento, controle, ...  Mobilidade:Mobilidade:  Requer:  Interface com rede  Protocolos de segurança  Suporte a código móvel  Chave para: agentes de exploração da internet, ...
  29. 29. Porque usar a metáfora de agentes?Porque usar a metáfora de agentes? 3. Fornece visão unificadora das várias sub-áreas da IA 4. Ajuda a embutir a IA em sistemas computacionais tradicionais 5. Permite tratar melhor a interação com ambiente 6. Permite tratamento natural da IA distribuída 1. Livro-texto de IA mais didático e mais moderno 2. Fornece metodologias de desenvolvimento de sistemas inteligentes estendendo as de engenharia de software
  30. 30. Agentes: metodologia de desenvolvimentoAgentes: metodologia de desenvolvimento  Decompõe problema em:  percepções, ações, objetivos e ambiente (e outros agentes)  Decompõe tipo de conhecimento em:  Quais são as propriedades relevantes do mundo?  Como o mundo evolui?  Como identificar os estados desejáveis do mundo?  Como interpretar suas percepções?  Quais as conseqüências de suas ações no mundo?  Como medir o sucesso de suas ações?  Como avaliar seus próprios conhecimentos?  Indica arquitetura e método de resolução de problema
  31. 31. Pergunta cautelosamente evitada até agoraPergunta cautelosamente evitada até agora  O que é inteligência ?O que é inteligência ? Quem é mais inteligente?Quem é mais inteligente?  Seu médico ou sua empregada doméstica?  Seu advogado ou sua criança de 1 ano?  Kasparov ou Ronaldinho?  Dica: baseia sua resposta sobre os sucessos da IA nos último 40 anos 1997: 2 x 1 2050? 2 x 1
  32. 32. www.robocup.orgwww.robocup.org  Novo desafio benchmark e teste de turing para IA  Competição anual associada a conferencia de IA  Para sistemas multi-agente situados
  33. 33. Experimento do Robô Multi-HumanoExperimento do Robô Multi-Humano  Robô simulado por 4 humanos:  1 Cérebro (1 pessoa), raciocinador  2 Braços (1 por pessoa = 2 pessoas), atuadores  1 sistema de visão (1 pessoa), sensor
  34. 34. Robô Multi-Humano: regras do jogoRobô Multi-Humano: regras do jogo  BraçosBraços  não podem ver  não devem ouvir o que diz o sistema de visão  tem tato pouco refinado  podem responder apenas sim ou não ao cérebro  seguem instruções do cérebro  Sistema de visãoSistema de visão  não pode fornecer informação sem ter sido claramente perguntado pelo cérebro  pode distinguir diferentes objetos e estimar distâncias  pode mover-se de forma a dar informações visuais a partir de diferentes ângulos  CérebroCérebro  não pode ver  fala com todas as partes do robô  controla os braços indicando  ângulos de giro  deslocamento em uma direção e distância dadas  força a aplicar  pode fazer perguntas aos braços e sistema de visão  pode pedir para o sistema de visão se deslocar para obter outros ângulos de visão  pode desenhar ambiente em uma folha de papel  Voluntários?Voluntários?  Braços e olhos saem da sala...  Cérebro recebe a tarefa
  35. 35. Robô Multi-Humano: algumas conclusõesRobô Multi-Humano: algumas conclusões  Um modelo do mundo  é imprescindível e econômico (resume todo o ocorrido)  dá suporte ao raciocínio  Conhecimento prévio do mundo é importante  Coordenar diferentes sistemas é complicado  A percepção e a execução são imperfeitas  Feedback visual e de força são imprescindíveis  No mundo real é mais complicado  tem muito conhecimento implícito  A maioria dos sistemas de visão não são móveis  ...
  36. 36. BibliografiaBibliografia  Capítulo 1 e começo do capítulo 2 do AIMA  Capítulos 1 e 2 do Wooldrigde  www.aaai.org/AITopics/

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