Inteligência Artificial

1. Prof. Aurora T. R. Pozo Departamento de Informática Universidade Federal do Paraná www.inf.ufpr.br/aurora aurora@inf.ufpr.br Inteligência Artificial

2. Objetivos Entender a definição da Inteligência Artificial (IA) Discutir as diferentes áreas envolvidas com o comportamento inteligente Examinar os diferentes caminhos da IA Ver alguns exemplos de sistemas que utilizam IA Traçar brevemente a história da IA Introdução

3. Definição da IA O que é inteligência Artificial? O que diferencia inteligência artificial de inteligência natural?

4. Inteligência

5. O que é Inteligência Artificial? “Uma área de pesquisa que investiga formas de habilitar o computador a realizar tarefas nas quais, até o momento, o ser humano tem um melhor desempenho”. Elaine Rich

6. Definições • Conjunto de técnicas para a construção de máquinas “inteligentes”, capazes de resolver problemas que requerem inteligência humana. (Nilsson) • Ramo da Ciência da Computação dedicado à automação de comportamento inteligente. (Luger e Stubble) • Tecnologia de processamento de informação que envolve raciocínio, aprendizado e percepção. (Winston)

7. Inteligência

8. Inteligência

9. Inteligência

10. O que é IA • Inteligência Artificial se preocupa com o projeto da inteligência no dispositivo artificial. • Mas o que é Inteligência? • Comporta-se como um ser humano inteligente • Comporta-se da melhor maneira possível • Pensando • Pensando inteligentemente, raciocínio correto, a fim de chegar a solução • Agindo • Automação do comportamento

11. Sistemas que pensam como os humanos Sistemas que pensam racionalmente Sistemas que agem como os humanos Sistemas que agem racionalmente Categorias

12. Categorias • Agindo como humanos • “A arte de criar máquinas que realizam funções que requerem inteligência quando realizadas por pessoas” (Turing) • Pensando como os humanos • “A automação de atividades que associamos com o pensamento humano (e.g., tomada de decisão, solução de problemas, aprendizagem, etc.)” (Simon&Newell) • Pensando racionalmente • “O estudo das faculdades mentais através do uso de modelos computacionais” (McCarthy) • Agindo racionalmente • “O ramo da Ciência da Computação que estuda a automação de comportamento inteligente”

13. Teste de Turing • Faz qualquer tipo de pergunta • Processam as questões e retornam as respostas • Recebe as resposta na tela Ambos afirmam ser humanos. O interrogador deve distinguir o computador do ser humano.

14. Teste de Turing

15. Resultado do teste de Turing • Se o interrogador não for capaz de distinguir a máquina do ser humano • Então o sistema de computador pode ser inteligente

16. Problemas Típicos da IA • Agentes inteligentes precisam ser capazes de fazer ambas as tarefas “mundanas” e “especialistas” • Tarefas mundanas – tarefas feitas diariamente • Reconhecimento de pessoas, objetos. • Comunicação através da linguagem natural • Andar em volta de obstáculos na rua • Tarefas especialistas - • Diagnósticos médicos, diagnóstico do sistema eletrônico no carro • Resolver problemas matemáticos

17. Problemas Típicos da IA • O que é fácil ou difícil? • Tem sido mais fácil mecanizar muitas tarefas de alto nível que pode ser associado com inteligência das pessoas • Integração simbólica • Provação de teoremas • Jogos de xadrez • Diagnósticos médicos

18. Problemas Típicos da IA • O que é fácil ou difícil? • Tem sido muito difícil mecanizar tarefas que muitos animais podem fazer • Andar sem correr para pegar suas presas, evitar predadores • Interpretar informação sensorial complexa • Modelar o estado interno de outros animais, ou de seu comportamento

19. O que se associa a Inteligência? • Habilidade de interagir com o mundo real • Perceber, entender e atuar • Reconhecimento de fala, entender e sintetizar • Interpretação de imagens • Habilidade de tomar ações e que tenham o efeito esperado • Raciocínio e Planejamento • Modelar o mundo externo, para resolver novos problemas, planejar e tomar decisões. • Habilidade de tratar com problemas não esperados e incertezas • Aprendizado e Adaptação • Estamos continuamente aprendendo e adaptando nosso modelo

20. Introdução • Definição da IA • Exemplos de sistemas • Abordagens para IA • Uma Breve História

21. Aplicações • Visão computacional • Reconhecimento de imagem • Robótica • Processamento de linguagem • Processamento de fala

22. Exemplos de Sistemas IA Impacto prático da IA • Os componentes da IA são incorporados em inúmeros dispositivos. • Sistemas da IA são usados para: • Detectar fraude em cartão de crédito • Configurações de Produtos • Auxiliar planejamentos complexos • Aconselhamento médicos • Sistemas tutores Inteligentes proporcionam aos alunos atenção personalizada.

23. Autonomous Land Vehicle In a Neural Network (ALVINN) • Desenvolvido por Dean Pomerleau – 1989 • Sistema que dirigiu um carro da costa leste a costa oeste dos Estados Unidos controlado por um computador

24. Autonomous Land Vehicle In a Neural Network (ALVINN) • Câmera posicionada na frente para • captar as imagens da estrada.

25. Autonomous Land Vehicle In a Neural Network (ALVINN) • Esta imagem é usada na rede Neural. • Tendo 30/32 pixels • Pixels são alimentados por 4 unidades secretas • A Saída informa ao processador o lado que o volante deve virar e decidir a velocidade.

26. Deep Blue • Desenvolvido pela IBM – 1997 • Tirou o reinado do campeão de xadrez • Gary Kasparov quando perdeu para Deep Blue

27. Máquina de Tradução • Militares dos EUA estão utilizando um simples dispositivo de tradução, uma maneira de comunicação com os prisioneiros do Iraque e para tarefas de manutenção da paz. • Universidade de Carnegie Mellon, está trabalhando com um sistema chamado speechlator, maneira de comunicação entre médico e paciente.

28. Produção de jogos e histórias interativas • Como modelar o ambiente físico e o comportamento/personalidade dos personagens? • Como permitir uma boa interação com usuário? The Sims FIFA Soccer

29. Interface • 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)? • Bluetooth • Blue-me FIAT

30. Controle de robôs • Como obter navegação segura e eficiente, estabilidade, manipulação fina e versátil? • E no caso de ambientes dinâmicos e imprevisíveis? HAZBOT: ambientes com atmosfera inflamável

31. Agentes Autônomos • Na exploração espacial, sondas espaciais monitoram autonomamente seu ambiente, decidem e agem para atingir seu objetivos. • Site - http://marsrover.nasa.gov/home/index.html

32. Mars Rover • Spirit Rover • Explorou montanhas marcianas, para encontrar rochas curiosamente erodidas. • Opportunity Rover • Explora camadas de rocha expostas dentro de uma cratera chamada “Endeavour”

33. ← Opportunity Vista da cratera “Endeavour” → Estuda esta cratera desde que chegou la em 2011

34. Agentes de Internet • O grande crescimento da internet tem levado a um crescente interesse em agentes de internet. • Monitora tarefas dos usuários • Automatiza a busca e recuperação de informações

35. Busca de informação na Web • Como localizar a informação relevante?

36. Detecção de Intrusão e 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?

37. Automação de sistemas complexos • Como modelar os componentes do sistema e dar-lhes autonomia? • Como assegurar uma boa comunicação e coordenação entre estes componentes?

38. Sistemas de Controle • 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 a quantidade de roupa, fluxo de água, etc.?

39. Previsão • Como prever o valor do dólar (ou o clima) amanhã? • Que dados são relevantes? Há comportamentos recorrentes?

40. O que estes problemas têm em comum? • Grande complexidade (número, variedade e natureza das tarefas) • Não há “solução algorítmica”, mas existe conhecimento • Modelagem do comportamento de um ser inteligente (conhecimento, aprendizagem, iniciativa, etc.)

41. Introdução • Definição da IA • Exemplos de sistemas • Abordagens para IA • Uma Breve História

42. Áreas de Apoio para IA

43. Sub-Áreas da IA Computação Evolucionária Redes Neurais Lógica Fuzzy Raciocínio Baseado em Regras Raciocínio Baseado em Casos Robótica Inteligência De Enxames Agentes Inteligentes Linguagem Natural

44. Abordagens de IA • Abordagem Simbólica • Problemas bem definidos, quando sabe-se como ele seria resolvido, isto é, conhece-se o modo de achar uma solução. • Abordagem cética: tudo é consequência direta do programado.

45. Abordagens de IA • Conexionista • A inspiração biológica predomina. • A ferramenta básica é o complexo formado por circuitos que se assemelham a rede de neurônios cerebrais, responsáveis pelo pensamento. • Problemas mal definidos, onde falta conhecimento explícito de como realizar uma tarefa.

46. Abordagens de IA • Evolucionária • Baseada na evolução biológica. • Problemas de otimização onde não se conhece muitas vezes as próprias variáveis de entrada. • Híbrida • União de mais de uma abordagem

47. Algoritmos Gerais Busca Planejamento Satisfação de constrição Aplicações Jogos IA e edução Agentes distribuídos Teoria de decisão Raciocínio com dados simbólicos Topicos IA • Áreas centrais • Conhecimento • Representação • Raciocínio • Aprendizagem de máquina • Percepção • Visão • Linguagem natural • Robótica • Incerteza • Abordagens probabilísticas

48. O que os sistemas podem fazer? • Visão computacional: • Reconhecimento de face • Robótica: • Automóvel autônomo • Processamento de linguagem natural: • Máquina simples de tradução • Sistemas especialistas: • Diagnóstico médico

49. O que os sistemas podem fazer? • Linguagem falada: • 1000 palavras por discurso contínuo • Planejamento e programação: • Experimentos telescópio Hubble • Aprendizagem: • Categorização de texto • Jogos: • Xadrez, Damas e etc.

50. Introdução • Definição da IA • Exemplos de sistemas • Abordagens para IA • Uma Breve História