O documento discute agentes inteligentes e suas aplicações. Em três frases: 1) Agentes inteligentes podem ser softwares ou robôs físicos com inteligência artificial embutida. 2) Eles são aplicados em diversos domínios como agricultura, saúde, finanças, entretenimento e mais. 3) Agentes inteligentes permitem a automação e controle de sistemas complexos, previsão de eventos e recomendação personalizada.

1. Agentes InteligentesAgentes Inteligentes
Geber Ramalho
Jacques Robin
CIn-UFPE

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. ... deamanha...... deamanha...
MM
AA
TT
RR
II
XX
BladeBlade RunnerRunner
AA..II..

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. 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.  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. 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. 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. 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. 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. Aplicações da IA: recomendação de produtosAplicações da IA: recomendação de produtos
 Como fazer recomendações personalizadas de produtos?
 Como modelar os perfis dos compradores?

12. Aplicações da IA: busca de informação na webAplicações da IA: busca de informação na web
 Como localizar a informação relevante?

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. Agentes no mapa da computaçãoAgentes no mapa da computação
Inteligência
Artificial
Engenharia
de Software
Sistemas
Distribuídos
Agentes

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. Sistema Multi-Agente x Sistema DistribuídoSistema Multi-Agente x Sistema Distribuído

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. BibliografiaBibliografia
 Capítulo 1 e começo do capítulo 2 do AIMA
 Capítulos 1 e 2 do Wooldrigde
 www.aaai.org/AITopics/