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Agentes Inteligentes & Agentes Inteligentes & Inteligência Artificial SimbólicaInteligência Artificial Simbólica
Geber Ramalho (Dr. Paris 6)• glr@di.ufpe.br, www.di.ufpe.br/~glr
Flávia Barros (PhD. Essex, UK)• fab@di.ufpe.br, www.di.ufpe.br/~fab
Francisco de Carvalho (Dr. Paris XI e INRIA)•fatc@di.ufpe.br, www.di.ufpe.br/~fatc
Jacques Robin (PhD. Columbia, New York)• jr@di.ufpe.br, www.di.ufpe.br/~jr
www.di.ufpe.br/~compint/projetos-agentes.html
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Problemas recentes que a computação Problemas recentes que a computação convencional não consegue resolverconvencional não consegue resolver
Exemplos:• Recuperação e extração de informação na Web• Descoberta e integração de conhecimento em BDs• Comercio eletrônico• Jogos inteligentes• Ensino a distância
Características em comuns:• Tarefas complexas e heterogêneas• Não há “solução algorítmica”• Há soluções: especialistas humanos ou base de exemplos
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Para resolvê-los, é preciso desenvolver Para resolvê-los, é preciso desenvolver software com novas capacidades...software com novas capacidades...
Autonomia (raciocínio com conhecimento)
Adaptabilidade e aprendizagem
Comunicação, cooperação e interoperabilidade
Personalidade
Mobilidade
4Como desenvolver essas “novas” Como desenvolver essas “novas”
capacidades?capacidades?
Elas se agrupam sobre a noção de “Agente Inteligente”, que integra ...
Várias áreas da IA• representação do conhecimento, percepção,
aprendizagem, processamento de linguagem natural, planejamento,...
Outras áreas da informática • BDs, Sistemas Distribuídos, Engenharia de Software,...
Disciplinas fora da informática • sociologia, estatística, economia, psicologia, lingüística,
lógica,...
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Temas de pesquisaTemas de pesquisa
Problemas (em aplicações reais !!!)• Recuperação e extração de informação na Web • Sistemas Cooperativos na Internet e Intranets• Mineração e integração de dados• Jogos e Multimídia
Ferramentas de desenvolvimento• Motores de Inferência• Bases de Conhecimento Ontológicas e Lingüísticas
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Sistemas para Gerenciamento de Informação na Web (KMS - Knowledge Management Systems): Busca, Classificação e Extração de Informação• Flávia, Mariana (mln), Carla (ccrn)
CLASSE: qual conhecimento lingüístico realmente ajuda a localizar a informação relevante? Tesauros (ExpanSys)• Franklin Ramalho (fsr), Jacques
Busca e Gerenciamento de Informação na Busca e Gerenciamento de Informação na WebWeb
•Recuperação de Informação Inteligente
•Engenharia de Software (WISE)
•Conhecimento ontológico e lingüístico
•Sistemas distribuídos
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Agentes Especializados para KMSAgentes Especializados para KMS
Robô
Robô
WEB Mec.
Busca
Índices
Links + páginas
• Agentes cooperativos para recuperação e extração de informações em páginas semi-estruturadas
• Aplicações: • automatizar criação de páginas de links (CFP, Publicações, Hotéis, Restaurantes, etc)• automatizar preenchimento de BDs (e.g., CNCT)
• Flávia, Geber, Carla, Mariana
• IA Distribuída•Conhecimento
ontológico •Recuperação de
Informação Inteligente
•Sistemas distribuídos
•BDs
8Comércio Eletrônico mediado por Agentes: Comércio Eletrônico mediado por Agentes: O que? Onde? Quanto?O que? Onde? Quanto?
Agentes deCompras
AgenteShopping Center
Agentes deVendas
•Áreas: IA Distribuída, Aprendizagem, Teoria dos jogos, Engenharia de software (WISE), Sistemas distribuídos, BDs
• Equipe: Gustavo (gep), Geórgia, Simone, Francisco de Carvalho, Fábio, Sílvio, Chico Ramos (depto. de economia), Geber, ... ?
NegociandoAconselhando produtos
9Agentes para Administração de Agentes para Administração de Sistemas/Redes e TelecomunicaçõesSistemas/Redes e Telecomunicações
• Agentes móveis que cooperam e negociam para • monitoramento e manutenção de espaço em disco em intranets• adminstração de performace de redes• planejar sistema celulares
• Equipe: Hendrik (htm), Arnoldo (ans), Ricardo (rmas), Geber, Carlos Ferraz,...
• IA Distribuída•Otimização & teoria dos jogos•Administração de Sistemas
distribuídos•Redes de computadores
host 1
host 2
host 3
host 4
LOG
Agente móvel
CORBA
VOYAGER
10Sistemas de Estudo Cooperativo na InternetSistemas de Estudo Cooperativo na Internet Projeto FIACEProjeto FIACE
•Educação à distância• IA Distribuída•Representação de
conhecimento•Redes de computadores
• Ferramentas para criação de Ambiente Virtuais de Ensino
• Agentes que dão suporte a cooperação e aprendizagem: Expositor, Consultor (chatter), Pesquisador, Monitor e Notificador
• Flávia, Geber, André (ammn), Patrícia (pscavalcante@npd.ufpe.br)
11
Entretenimento e Multimídia: Entretenimento e Multimídia: All that Jazz !!All that Jazz !!
• Computação Musical• Raciocínio baseado em
casos, redes neurais• Inteligência Artificial
Distribuída• Sistemas embarcados
para tempo real• Multimídia
• Acompanhamento musical em tempo real– Percepção, previsão de acordes, improvisação coletiva, etc.
• Paulo Abadie (pag), Henrique (hbsl), Germano (gfg), Ivan (iobl), Fábio (flus), Sérgio, Geber,... ?
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Batalha dos GuararapesBatalha dos Guararapes
Agentes, Sistemas distribuídos, Computação gráfica, ...
Entretenimento e JogosEntretenimento e Jogos
• Atores Sintéticos com personalidade, comportamento social e autonomia
• Multi-usuários distribuídos• Trilhas sonoras adaptativas & Realidade virtual• Kiko (cas), Danielle (drds), Charles (cagm), Jeferson (jlfv), Alessandro
(all), Alejandro, Carlos Ferraz, Geber, ...
Enigmas do CampusEnigmas do Campus NetMazeNetMaze
13Maracatu Maracatu Robofutebol Robofutebol
ClubeClube
para
www.robocup.org
Soccer ServerUDP/IP UDP/IP
Client 1
Client 11Client 11
Client 1
Time A Time BSoccer Monitor
RoboReporterRoboReporter
www.di.ufpe.br/~robocup
• Sistemas Multiagentes: •cooperativo e antagônico•tempo real•percepção parcial •percepções & ações ruidosas
• Programação em Lógica• Aprendizagem de Máquina• Mineração de Dados• Geração de Linguagem
Natural
&
www.robocup.ufsc.br
14
Ex, conhecimento extraído de um BD de supermercado:• No ano passado, as variações de vendas mais incomuns foram:
Soda Diet com decrescimento de 40% na região nordeste de julho a agosto Cerveja Bavaria com crescimento de 42% nacional de setembro a outubro; ...
Descoberta de Conhecimento em BD (KDD)Descoberta de Conhecimento em BD (KDD)
BD Relacion
al
Base de
Conhecimento
Data Warehous
eDimension
al
AprendizagemMineraçãode Dados
Arquivos de Log
Páginas Web
Geração de Linguagem
Natural
15What is the What is the MATRIKS?MATRIKS?
Motivação: estado da arte em ambientes de KDD• ou coleção ad-hoc de ferramentas essencialmente incompatíveis• ou sistemas integrados proprietários, fechados, monolíticos e frágeis• inutilizáveis por executivos (apenas por hackers)• descoberta de conhecimento ainda laboriosa e demorada
Metas:• processo de KDD mais automático• ambiente de KDD mais abrangente e extensível
Abordagem:• integrar data warehousing, mineração de dados, BD dedutivos e PLN• como serviços encapsulados em componentes interagindo via API
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OCID3Inductive, Deductive, Dimensional Database
of Objects and Constraints
Programação em Lógica +Java + SQL + MDX
Dedução InduçãoResolução
de Restrições
Orientaçãoa ObjetosSGBD
Conectividade com:Bibliotecas Gráficas,
Internet, etc.Parsing
& Geraçãode Frases
Linguagens de Linguagens de SuporteSuporte
ServiçoServiçoss
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Mineração de Conhecimento SimbólicoMineração de Conhecimento Simbólico
ConhecimentoSimbólico
Meta-Conhecimento
& Conhecimento
Mineraçãode Dados
ConhecimentoEspecialista
}[ ]
[ ]
1
2
1 23
4 5
1 2 3 4 5
Estruturação Hierárquica do Conhecimento
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Iniciativas em Iniciativas em Mineração de Conhecimento SimbólicoMineração de Conhecimento Simbólico
Índices de Proximidade e Mineração de Conhecimentos Classificação Hierárquica / Piramidal de Dados
Simbólicos Algoritmos de Tipo Nuvens Dinâmicas para Dados
Simbólicos FORMA Normal Simbólica Classificação Supervisionada baseada em Objetos
SimbólicosParticipantes: Renata Souza (CIN), Cezar Anselmo (DE), Sidney Carvalho (CIN)Rosanna Verde (Itália), Paula Brito (Portugal), Marc Csernel (França), YvesLechevallier (França), Francisco de A. T. de Carvalho (CIN)
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DisciplinasDisciplinas
Básicas para quem faz IA (como primeira opção)• Métodos de Computação Inteligente• Aplicações de Computação Inteligente
Básicas para quem escolheu outras áreas• Agentes Inteligentes
Eletivas 2000.1• Tópicos Avançados em Computação Inteligente III
(Mineração de Dados)
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•A diminuição de 40% das vendas de soda diet de julho a agosto na região nordeste foi realmente atípica porque:
para as outras regiões, a variação média das vendas desse produto no mesmo período foi um aumento de 9%;
para o ano todo, as vendas desse produto nessa mesma região decresceram de apenas 7%;
as vendas globais, de todos os produtos, nessa região e no mesmo periódo, decresceram de apenas 2%
Volta
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