Histórico

1. Histórico • Precursores • Platão • Turing • Wiener - Cibernética • Década de 60 • Inteligência Artificial • Lógica Matemática • Anos 70 e 80 • Newell - Sistema de Símbolos Físicos • Nível do Conhecimento

2. Histórico • 85 - KL-One (Brachman & Schmolze) • 87 - SOAR (Laird) • 89 - • ACT* e PUPS (Anderson) • Inferência Plausível (Collins & Michalski) • 91 - • Protótipo de uma Teoria da Inteligência (Albus) • Inteligência sem representação e sem inferência (Brooks)

3. Histórico • Inteligência Computacional • Sistemas Fuzzy • Redes Neurais • Sistemas Evolutivos • Nas Ciências Humanas: • Piaget, Peirce, Morris • 95 • InteligênciaEmocional (Goleman) • 96 • Semiótica Computaciona (Gudwin) • Análise Semiótica (Meystel)

4. Semiótica e Sistemas Inteligentes • Inteligência / Sistemas Inteligentes: • termos vagos e amplos • Fenômeno da Inteligência • Estudado nas ciências exatas e nas ciências humanas • Ciências Exatas : • Inteligência Artificial • Cibernética • Inteligência Computacional • Ciências Humanas: • Semiótica • Semiologia

5. Semiótica e Sistemas Inteligentes • Semiótica: • Cognição • Comunicação • Cognição: apreensão e compreensão dos fenômenos que ocorrem no ambiente • Comunicação: estuda como os fenômenos apreendidos e compreendidos podem ser transmitidos entre os seres inteligentes

6. Semiótica e Sistemas Inteligentes • Signo (ou representâmem) - • qualquer coisa que, sob certo aspecto ou modo, representa algo para alguém (Peirce). • Semiótica estuda: • Como os signos são formados • Como representam os diferentes aspectos dos fenômenos • Como podem ser utilizados para o armazenamento e transmissão de informação.

7. Semiótica e Sistemas Inteligentes • Inteligência Artificial e Semiótica: • caminhos distintos • IA: Criar estruturas matemáticas que emulassem características particulares da inteligência -> sistemas computacionais exibindo comportamento inteligente • S: Identificar, classificar e sistematizar as diferentes características que, em conjunto, podem ser chamadas de inteligência.

8. Semiótica e Sistemas Inteligentes • Dois tipos de modelos: • IA: Modelo Formal (estrutural) • S: modelo descritivo • Modelos da IA • mais exatos • Modelos da S • mais amplos, porém intuitivos e vagos • Mapeamento entre modelos

9. Cognição e Semiótica • Fundamentos: • Mundo: povoado por objetos • Objetos: • criados ou destruídos • caracterizados por seus atributos -> modificáveis • Sistema cognitivo: • A partir da interface de entrada, consegue identificar objetos do mundo • modelo por representação interna

10. Cognição e Semiótica • Detecta • modificações nos atributos dos objetos, • criação de novos objetos e destruição de objetos • atualização do modelo • A partir dos modelos internos • planeja uma alteração nos objetos do mundo e • atua sobre o mundo, por meio da interface de saída

11. Cognição e Semiótica • Interface de Entrada (sensores) - • mapeamento parcial do ambiente • Sistema cognitivo - • objeto do ambiente • modelo de si próprio • Identificação de objetos - • a partir dos dados sensoriais • Interpretação - • reconhecimento de um objeto • evoca um modelo interno de objeto

12. Cognição e Semiótica • fonte de informação - • signo • representação interna - • interpretante • Interpretante - • pode ser um signo • cadeia de interpretantes • processo sígnico (semiosis) - • (signo, objeto, interpretante) • fenômeno cognitivo - • dinâmico (adaptação/aprendizagem)

13. Cognição e Semiótica • (signo, objeto, interpretante) x (modelo de representação, fenômeno, conhecimento) • analogia parcial • problema: • interpretante é também signo • solução: • estrutura  representa conhecimento  gera novas estruturas  conhecimento argumentativo

14. Classificação dos Signos • Signo em relação a seu aspecto como signo: • qualissigno • sinsigno • legissigno • Signo em relação ao seu objeto • ícone • imagem • diagrama • metáfora • índice • símbolo

15. Classificação dos Signos • Signo em relação ao seu interpretante • rema (termo) • dicente (proposição) • argumento • dedução • necessária • provável • indução • abdução • analogia (indução + dedução)

16. Tipos Elementares de Conhecimento • Signo  Conhecimento • fenômenos do ambiente - • diferentes naturezas • diferentes tipos de conhecimentos • diferentes estruturas de representação • taxonomia dos tipos elementares de conhecimento

17. Tipos Elementares de Conhecimento • Conhecimento Remático • interpretação de remas, ou termos • significado das palavras • conh. remático simbólico • nome • conhecimento remático indicial • referência relativa, a partir de outro fenômeno previamente identificado • conhecimento remático icônico • modelo direto do fenômeno

18. Tipos Elementares de Conhecimento • Conh. remáticos icônicos: (específicos ou genéricos) • sensorial, • objetos • ocorrências Conhecimento sensorial: signo que adentra interface de entrada -> padrão conhecido • exemplos: • redes neurais artificiais, sistemas de controle fuzzy

19. Tipos Elementares de Conhecimento • Conhecimento sensorial específico: • padrão sensorial em uma instância particular e temporal • conhecimento sensorial genérico: • classe de conhecimentos sensoriais específicos com características comuns (semelhança)

20. Tipos Elementares de Conhecimento • conhecimento de objetos: • conhecimentos sensoriais sugerem a existência de um objeto • conh. de objetos específico: • instância particular e temporal • conh. de objetos genérico: • classe de conhecimentos de objetos específicos com características comuns. • exemplo: • canal de comunicação e o caracter “$”

21. Tipos Elementares de Conhecimento • conhecimento de ocorrências (ações): • conhecimento dos valores dos atributos dos objetos do mundo, mudança desses valores em função do tempo, geração e destruição de objetos. • ocorrências em conhecimentos sensoriais • corporificados como objetos

22. Tipos Elementares de Conhecimento • conhecimento específico: • instância particular e temporal • conhecimento genérico: • classe de ocorrências específicas • objetos (ou sensações) • específicos ou genéricos • exemplo: • trajetória de veículo autônomo • ocorrências • referenciar múltiplos objetos • exemplo: veículo transporta peça

23. Tipos Elementares de Conhecimento • Conhecimento Dicente • interpretação de proposições (termos+valor-verdade) • conhecimento do significado das frases • valor-verdade: • medida da crença que o sistema cognitivo tem de que uma proposição é verdadeira • valor entre 0 e 1.

24. Tipos Elementares de Conhecimento • proposições • proposições primitivas • conectivos lógicos • proposições primitivas: • proposições icônicas • proposições simbólicas • proposição icônica: • composição de termos formando uma sentença • cada termo : • conhecimento remático icônico

25. Tipos Elementares de Conhecimento • sentença - • uma ocorrência e um ou mais objetos ou conhecimentos sensoriais • valor verdade da sentença • crença que o sistema cognitivo tem de que o conhecimento contido na proposição icônica efetivamente representa o que ocorreu no mundo real.

26. Tipos Elementares de Conhecimento • ocorrência • verbo (ou predicado) • objetos (sensações) • relatos (ou sujeitos) • número de relatos necessário • aridade da ocorrência • proposicões simbólicas • nomes associados a outras proposições

27. Tipos Elementares de Conhecimento • valor-verdade • pode ser determinado a partir da interação com outras proposições • proposição simples • não pode ser decomposta • proposição primitiva • proposição composta • proposições primitivas ligadas por conectivos lógicos • proposição condicional • SE (proposição antecedente) • ENTÃO (proposição consequente)

28. Tipos Elementares de Conhecimento • conhecimento dicente utilizando proposições simbólicas • muito utilizado na lógica clássica • dispensa detalhes semânticos dos conhecimentos remáticos contidos nas proposições icônicas • conhecimento dicente utilizando proposições icônicas • resolve o problema conhecido na IA como symbol grounding • mais complexa

29. Tipos Elementares de Conhecimento • Conhecimento Argumentativo • argumento • analíticos • sintéticos • agente de transformação de conhecimento • transforma um conjunto de conhecimentos (premissa) em um novo conhecimento (conclusão) • transformação • função argumentativa • caracteriza o tipo de argumento

30. Tipos Elementares de Conhecimento • argumentos analíticos: • conhecimento nas conclusões já se encontra implícito nas premissas • argumento dedutivo • conclusões nunca entram em contradição com o conhecimento das premissas • argumentos sintéticos: • sintetizam um conhecimento novo, baseado no conhecimento existente nas premissas.

31. Tipos Elementares de Conhecimento • argumento sintético • pode haver contradição nas conclusões • utilizado por seres humanos • aprendizagem e refinamento de conhecimento pre-existente • Podem ser de duas naturezas • indutivo • abdutivo

32. Tipos Elementares de Conhecimento • argumento indutivo • construtivo • conhecimento nas premissas é utilizado como base para a geração do conhecimento nas conclusões, por meio de pequenas modificações. • exemplo: • conclusão a respeito da cor dos feijões em um saco baseada em uma amostra.

33. Tipos Elementares de Conhecimento • argumento abdutivo • destrutivo • conhecimento nas premissas é utilizado para refutar possíveis conhecimentos candidatos (gerados por qualquer método que seja) e selecionar dentre estes, os melhores candidatos. • exemplo: • descoberta da equação que rege o movimento dos planetas, por Kepler.

34. Tipos Elementares de Conhecimento • argumentos indutivos e abdutivos • podem atuar cooperativamente • conhecimentos nas premissas e conclusões • podem ser de quaisquer tipo. • argumentos dedutivos, indutivos e abdutivos • utilizados implicitamente em todos os sistemas que envolvem aprendizado.

35. Conhecimento Aplicado • Classificação ortogonal • Finalidade do conhecimento em um sistema cognitivo • Conceitos introduzidos por Charles Morris • estudo dos interpretantes • Tipos de Interpretantes • designativo • apraisivo • prescritivo

36. Conhecimento Aplicado • Conhecimento Designativo • conhecimento utilizado para modelar o mundo real • conhecimento descritivo • originado por percepção sensorial + memória • pode utilizar qualquer tipo elementar de conhecimento • tipo de conhecimento mais usualmente utilizado

37. Conhecimento Aplicado • Conhecimento Apraisivo • utilizado como uma avaliação, um juízo, um julgamento, uma apreciação, diante de um propósito • Sistemas naturais • propósitos gerais • reprodução, • sobrevivência do indivíduo, • sobrevivência da espécie, • aumento de conhecimento sobre o mundo

38. Conhecimento Aplicado • Múltiplas formas: • desejo, repulsa, medo, cobiça, ódio, amor, prazer, dor, conforto, desconforto, etc. • inteligência emocional • sensação, objeto ou ocorrência • boa ou ruim para o propósito relacionado • sistemas artificiais • propósitos podem ser quaisquer

39. Conhecimento Aplicado • característica inata • capaz de aprendizagem • balizada pelo conhecimento inato • associado a sensações • avaliação não vinculada a nenhum objeto (intuição) • relacionado a algum objeto • objeto é fonte de prazer ou desprazer • relacionado a ocorrência • determinada ação evoca o conhecimento apraisivo

40. Conhecimento Aplicado • Múltiplos propósitos • conhecimento apraisivo ambíguo • conhecimento apraisivo global • ponderação • Conjunto de conhecimentos apraisivos • sistema de valores • fundamental para que o sistema cognitivo atinja seus propósitos.

41. Conhecimento Aplicado • Conhecimento Prescritivo • conhecimento para atuar sobre o mundo real • traçar planos de ação e atuar efetivamente, por meio dos atuadores do sistema. • Relação com outros conhecimentos • julgados por conhecimentos apraisivos • determinados por conhecimentos designativos

42. Conhecimento Aplicado • regulam o próprio estado do sistema cognitivo • aprendizagem e adaptação • Comando • decomposto em subcomandos, progressivamente • Comando de alto nível • diversos comandos a nível de atuadores • execução • tempo de latência • problemas de sincronismo

43. Conhecimento Aplicado • exemplo: • comando enviado para atuação e em seguida, enquanto está sendo processado vem um segundo comando • estratégias: • abortar o primeiro comando • comandos em fila • prioridades nos comandos e filas • comandos em paralelo

44. Conhecimento Aplicado • atuadores • sem comandos • comportamento padrão • diferentes estratégias: • manter valor anterior • valor padrão • trajetória periódica • valores aleatórios • modificações aleatórias • programável • previsão do comportamento futuro do sistema

45. Teoria dos Objetos • Modelo formal • conceito de objetos • Veículo de formalização • diferentes tipos de conhecimento • Teoria Geral dos Objetos • sistemas orientados a objetos • Objeto: • intimamente relacionado ao pensamento humano • mente humana • preparada para identificar, representar e utilizar objetos

46. Teoria dos Objetos • Uso de objetos pela mente humana • aplicações orientadas a objetos • sistemas orientados a objetos • linguagens orientadas a objetos • Objetivo • modelar idéia de objetos em estruturas de programação • Conceitos • mais próximos do modo como a mente humana os usa. • Maior facilidade na elaboração de programas

47. Teoria dos Objetos • Apesar de largamente utilizados • inexistência de um modelo formal adequado • Propostas • Wang, 1989 • carece de um embasamento simples, claro e consistente • Wolczko, 1988 • especificação de uma semântica uniforme para linguagens de programação - meta-linguagem • Gudwin, 1996 • modelo formal baseado na teoria de conjuntos

48. Definições Preliminares • Função • f: A  B • f  A  B • Ênupla • q = (q1 , q2 , ... , qn ) • produto cartesiano = conjunto de ênuplas • ênupla não é um conjunto • componente da ênupla : qi • Ênuplas Complexas • q = (q1 , (q21 , q22 , q23 ), q3 , q4 ) • q2 = (q21 , q22 , q23 ) • q = (q1 , q2 , q3 , q4 )

49. Definições Preliminares • Ênupla Unária • (q) = q • Aridade de uma ênupla • diz respeito à ênupla principal e não a ênuplas internas • q = (q1 , q2 , ... , qn ) • Ar(q) = n • Exemplos • q = (a,b,c), Ar(q) = 3 • q = (a,(b,c),d), Ar(q) = 3 • q = ((a,b,c),(d,(e,f),g)), Ar(q) = 2

50. Definições Preliminares • Índice de Referência • utilizado para a localização de uma componente em uma ênupla • Exemplos • s = (a,b,c), S = SA SB SC i=1  si = a, Si = SA i=2  si = b, Si = SB i=3  si = c, Si = SC • c = (a,(b,d)), C = CA (CB CC ) i=1ci = a, Ci = CA i=2ci =(b,d), Ci = CB CC i=(2,1) ci =b, Ci = CB i=(2,2) ci = d, Ci = CC • c = (a,(b,(s,d,(e,f),g),h) ), C = CA(CB (CC CD (CE CF )  CG ) CH ) i=(2,1)ci = b, Ci = CB i=(2,2,3)  ci = (e,f) , Ci = CE CF i=(2,2,3,2)  ci = f, Ci = CF i=(2,3)  ci = h , Ci = CH i=2 ci = (b,(s,d,(e,f),g),h) , Ci = CB (CC CD (CE CF )  CG )  CH