Introdução à Sistemas Inteligentes

1. Introdução à Sistemas Inteligentes Geber Ramalho CIn-UFPE

2. Pergunta • O que é Inteligência Artificial? • Qual é seu objetivo?

3. AI MATRIX Blade Runner O que a mídia diz...

4. IA é o camarão da empada (da computação) O que a gente pensa...

5. Internet Redes e Sistemas Distribuídos Banco de dados Engenharia de software Interfaces Robótica Jogos Hardware (projeto e análise) Etc. O que é IA? • A IA que estudaremos é, portanto, aquela embutida em aplicações reais do seu cotidiano... • Agricultura • Negócios e finanças • Química • Comunicações • Comércio • Computação • Educação • Eletrônica • Engenharia • Meio ambiente • Geologia • Processamento de imagem • Direito • Indústria • Matemática • Medicina • Meteorologia • Militar • Sistemas de potência • Ciência • Tecnologia espacial • Transportes, ...

6. 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

7. 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

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

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

10. Recomendação de produtos • Como fazer recomendações personalizadas de produtos? • Como modelar os perfis dos compradores?

11. Previsão • Como prever o valor do dólar (ou o clima) amanhã? • Que dados são relevantes? Há comportamentos recorrentes? Parreira de novo !!!

12. 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?

13. 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 em da quantidade de roupa, fluxo de água, etc.?

14. 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)?

15. 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.)

16. Inteligência Artificial (IA) • Área da computação que, há décadas, lida com esses problemas. • Objetivo • construir (e aprender a construir) programas que, segundo critérios definidos, exibem um comportamento inteligente na realização de uma dada tarefa. • Decomposta em várias sub-áreas • representação do conhecimento, percepção, aprendizagem, processamento de linguagem natural, planejamento,... • Interagindo com outras áreas • Computação, sociologia, estatística, economia, psicologia, lingüística, lógica, educação, ...

17. Inteligência Artificial • A computação é uma ciência do artificial com processo de desenvolvimento empírico • Ciências naturais x Ciências do artificial • Aspecto mais marcante na IA... • Como definir a IA: tarefas ou métodos? • Tarefas são melhor realizadas por seres humanos que por máquinas...

18. Autonomia (raciocínio com conhecimento) • Adaptabilidade e aprendizagem • Comunicação, coordenação,... Como a IA resolve estes problemas... • É preciso desenvolver software com novas “capacidades”... • Estas capacidades se agrupam na noção de “Agente Inteligente”

19. O que é um agente? • Agente é qualquer entidade que: • percebe seu ambiente através de sensores (ex. câmeras, microfone, teclado, finger, ...) • age sobre ele através de atuadores (ex. vídeo, auto-falante, impressora, braços, ftp, ...) • Mapeamento: seqüência perceptiva => ação Agente sensores a m b i e n t e modelo do ambiente Raciocinador atuadores

20. Agente Racional • Agente Racional: fazer a melhor coisa possível • segue oprincípio da racionalidade: dada uma seqüência perceptiva, o agente escolhe, segundo seus conhecimentos, as ações que satisfazem melhor seu objetivo. • É uma metáfora de modelagem • assim como objetos, funções e procedimentos • Racionalidade ¹ Onisciência, limitações de: • Sensores • atuadores • raciocinador (conhecimento, tempo, etc.) • Agir para obter mais dados perceptivos é racional

21. Porque usar a Metáfora de Agentes? • Livro-texto de IA mais didático e mais moderno • Fornece visão unificadora das várias sub-áreas da IA • Fornece metodologias de desenvolvimento de sistemas inteligentes • Ajuda a embutir/integrar a IA em sistemas computacionais tradicionais • Permite tratar melhor a interação com ambiente • Permite tratamento natural da IA distribuída

22. (1) Livro texto • Stuart J. Russell and Peter Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd Ed)(AIMA) • http://aima.cs.berkeley.edu

23. (1) Evolução da IA Pensando “A automação de atividades que nós associamos com o pensamento humano (e.g., tomada de decisão, solução de problemas, aprendizagem, etc.)” (50-60) – Simon&Newell “O estudo das faculdades mentais através do uso de modelos computacionais” (60-70) - McCarthy Idealmente (racionalmente) Humanamente “O ramo da Ciência da Computação que estuda a automação de comportamento inteligente” (1995) – Russel&Norvig “A arte de criar máquinas que realizam funções que requerem inteligência quando realizadas por pessoas” (50-70) - Turing Agindo

24. (2) visão unificadora da IA • Exemplo: RoboCup • planejamento, visão, raciocínio, coordenação,controle, comunicação, aprendizagem,...

25. (3) Metodologias 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

26. Agente de policia Raciocínio Agente • Conhecimento: • - leis • - comportamento dos indivíduos, ... • Objetivo: • - fazer com que as leis sejam respeitadas • Ações: • - multar • - apitar • - parar, ... Percepção Execução Ambiente

27. (4) Embutir IA • Agente = Objeto com autonomia e/ou adaptabilidade • Agent-Oriented Programming • Autonomia • De decisão: comportamento pró-ativo (sem evocação) • ex. gerenciamento de disco • De decisão: negociação (não reage à evocação) • do it for free x do it for money (ex. robocup) • De raciocínio: programação declarativa • O que em vez de como: abstração (ex. robocup) • Existem API’s de IA • raciocínio, aprendizagem, comunicação,...

28. (5) Interação com o Ambiente • Robocup: novo teste de Turing para a IA depois do xadrez? 1997: 2 x 1 2050?: 2 x 1

29. (6) Sistemas Multi-agentes • Assim como a computação, existe a IA distribuída • o que interessa é o comportamento emergente da interação • Exemplo: patrulha multi-agente

30. Companhias Microsoft IBM Netscape Apple AltaVista Sun Sony Amazon.Com LucasArts Oracle Motorola Fujitsu Toshiba Nvidia Kinetix JVC Novell Lotus Symantec Sharp Casio Panasonic Mitsubishi Hitachi 3COM ... http://www.gwu.edu/~aisoc/company.html IA nas Empresas Hoje

31. E amanhã???? • Com a computação ubíqua/pervarsiva • Serviços sensíveis ao contexto e ao local • Serviços personalizados • Interfaces amigáveis (tradutores, linguagem natural,...) • Mineração de dados • ...

32. Bibliografia • Capítulo 1 e começo do capítulo 2 do AIMA • Artigos de fundadores • A. Turing. Computing Machinery and Intellgence. Mind, 59, pp. 433-60, 1950 • A. Newell and H. Simon. Computer science as empirical inquiry: Symbols and search. Communications of the ACM, 19(3):113--126, Mar. 1976 • John McCarthy. What is Artificial Intelligence? http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/whatisai.html • Textos informais • Geber Ramalho. Eita! Deep Blue ganhou, e agora? Jornal do Comércio, 26/05/1997. Recife. http://www.di.ufpe.br/~glr/Publications/deepblue.htm • Geber Ramalho. Inteligência Artificial: ficção ou camarão? Jornal O Povo, 10/09/2001, Fortaleza. http://www.di.ufpe.br/~glr/Publications/ficcao-camarao.html