Em Que Consiste a Inteligência Artificial

Em que ConsisteEm que Consiste a aInteligência Inteligência ArtificialArtificial

Lab. deLab. de Conexionismo Conexionismo e e Ciências CiênciasCognitivas Cognitivas - L3C- L3C

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTAUNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTACATARINACATARINA

Que é Inteligência Artificial?

• O sonho de fabricar artefatos compropiedades de inteligência vemacompanhando o ser humano há séculos.

• O mito de Frankenstein não é novo. Écaracterística da época pré-histórica da IA.

ViradaVirada do do fim fim do do séculoséculo XIX XIX

•• O final do O final do século século XIX XIX foifoimarcadomarcado por mudançaspor mudançasradicais naradicais na direção dadireção daciênciaciência..

•• Ao lado Ao lado do do nascimentonascimentodas das geometrias nãogeometrias nãoeuclidianaseuclidianas, com , com RusselRusselnascianascia a a Lógica Lógica FormalFormal

Descoberta Descoberta do do NeurônioNeurônio•• Golgi descobriu métodoGolgi descobriu método de de colorir neurônios colorir neurônios ee

poder vêpoder vê--los ao microscópiolos ao microscópio..

•• Cajal dedicou suia vidaCajal dedicou suia vida a a traçar circuitos neuraistraçar circuitos neurais;;

•• Primeiros passosPrimeiros passos para compreender para compreender a a inteligênciainteligência..

LimitesLimites dos dos ComputadoresComputadores•• Church com Church com seu seu Lambda Lambda cálculo cálculo e Turing com e Turing com suasua

máquinamáquina estabelecem limitesestabelecem limites para aquilo que podepara aquilo que podeser ser resolvido por computadoresresolvido por computadores, , introduzindo introduzindo ooconceitoconceito de de computabilidade em computabilidade em 1936.1936.

PrimórdiosPrimórdios da da IAIA

•• Warren Warren McCullochMcCulloch,,juntamente juntamente com ocom omatemático Pittsmatemático Pitts,,propõe modelopropõe modelomatemático paramatemático para o oneurônioneurônio. 1943.. 1943.

PrimórdiosPrimórdios da da IAIA

•• Hebb descobreHebb descobre a aplasticidade plasticidade dasdassinapsessinapses, , dando umadando umaexplicação para explicação para ooaprendizado aprendizado dodocérebro emcérebro em 1943. 1943.

Que é Inteligência Artificial?

• Na época do aparecimento dos primeiroscomputadores a admiração com as inúmeraspossibilidades destas máquinas fizeram com que elasfossem também conhecidas como cérebroseletrônicos, por suas capacidades de resolverproblemas que até então eram reservados aoshomens. Isto criou um certo mito que fez com que,até o final dos anos 50, computadores eram olhadoscom uma certa desconfiança (e hoje?).

Fim do Mito “Cérebro Eletrônico”

• No inicio dos anos 60 intensa propaganda defabricantes conseguiu que eles passassem a serconsiderados como incapazes de qualquer forma deraciocínio . Esta reviravolta ajudou a mostrar queapesar de não serem inteligentes, computadorespoderiam ser extremamente úteis em tarefas taiscomo contabilidade, administração de empresas,controle de estoque, preparação de folhas depagamento, etc. As pessoas passaram a ver ocomputador como a máquina útil para automatizartarefas da vida de todos os dias.

Seria mesmo Seria mesmo o o fimfim??

• E computadores começaram a ser vendidos eusados. São cada vez mais eficientes e maisúteis, sempre guardando sua burrice comogrande qualidade. Mas durante esta época,um grupo de pessoas, nos laboratórios,continuaram a pesquisar o sonhoFrankensteniano de dotar os computadorescom características inteligentes.

Sistemas EspecialistasSistemas Especialistas

Foi o retumbante anúncio do projeto japonêsda quinta geração (pretendia construir umanova geração de computadores inteligentes)que levou ao cidadão comum as primeirasnotícias da IA. A aplicação mais importantena época eram os Sistemas Especialistas(abreviado SE).

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos Básicos“I“I propose propose to to consider the question consider the question, ‘, ‘Can machines thinkCan machines think?’?’ This Thisshould begin with definitions of the meaning of the termsshould begin with definitions of the meaning of the terms‘‘machine’machine’ and ‘ and ‘think’think’.”.” A.A. Turing Turing,, Computing Machinery Computing Machinery and andIntelligenceIntelligence, 1950, 1950

“Se queres discutir comigo, define primeiro teus termos.”“Se queres discutir comigo, define primeiro teus termos.”DescartesDescartes

O QUE É INTELIGÊNCIA?O QUE É INTELIGÊNCIA?BinetBinet: “Inteligência é julgar bem, compreender bem, raciocinar: “Inteligência é julgar bem, compreender bem, raciocinarbem”.bem”.TearmanTearman: “ A capacidade de conceituar e de compreender o: “ A capacidade de conceituar e de compreender oseu significado”.seu significado”.HelmHelm: “A atividade inteligente consiste na compreensão do: “A atividade inteligente consiste na compreensão doessencial de uma situação e numa resposta reflexaessencial de uma situação e numa resposta reflexaapropriada”.apropriada”.PiagetPiaget: “Adaptação ao ambiente físico e social”.: “Adaptação ao ambiente físico e social”.

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosA INTELIGÊNCIA É SÓ HUMANA?A INTELIGÊNCIA É SÓ HUMANA?Em um primeiro momento, a inteligência era geralmenteEm um primeiro momento, a inteligência era geralmenteassociada a uma característica unicamente humana, deassociada a uma característica unicamente humana, derepresentação de conhecimentos e resolução de problemas,representação de conhecimentos e resolução de problemas,refletindo um ponto de vista altamente refletindo um ponto de vista altamente antropocêntricoantropocêntrico. Mas,. Mas,ainda assim, nós, humanos, não compreendemos a nósainda assim, nós, humanos, não compreendemos a nósmesmos, como funciona nossa “inteligência” e nem mesmo amesmos, como funciona nossa “inteligência” e nem mesmo aorigem de nossos pensamentos.origem de nossos pensamentos.Hoje em dia, para muitos pesquisadores, a idéia deHoje em dia, para muitos pesquisadores, a idéia deinteligência passou a ser associada com a idéia deinteligência passou a ser associada com a idéia desobrevivência.sobrevivência.CarneCarne: “Talvez a característica básica de um organismo: “Talvez a característica básica de um organismointeligente seja sua capacidade de aprender a realizar váriasinteligente seja sua capacidade de aprender a realizar váriasfunções em um ambiente dinâmico, tais como sobreviver efunções em um ambiente dinâmico, tais como sobreviver eprosperar” prosperar” (Propriedade não só humana!)(Propriedade não só humana!)..FogelFogel: “Inteligência pode ser definida como a capacidade de: “Inteligência pode ser definida como a capacidade deum sistema de adaptar seu comportamento para atingir seusum sistema de adaptar seu comportamento para atingir seusobjetivos em uma variedade de ambientes”.objetivos em uma variedade de ambientes”.

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosNancy SegalNancy Segal - Universidade de - Universidade de Minnesota Minnesota: “Raciocínio,: “Raciocínio,aprendizado, memória, motivação, capacidade de se adaptar eaprendizado, memória, motivação, capacidade de se adaptar ede resolver problemas são partes distintas da inteligência, masde resolver problemas são partes distintas da inteligência, masque trabalham harmoniosamente para a obtenção dosque trabalham harmoniosamente para a obtenção dosresultados”.resultados”.

O QUE É INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA)?O QUE É INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA)?É um ramo da ciência da computação ao mesmo tempoÉ um ramo da ciência da computação ao mesmo temporecente (oficialmente nasceu em 1956) e muito antigo (lógicarecente (oficialmente nasceu em 1956) e muito antigo (lógicade Aristóteles)de Aristóteles)Até mesmo a origem do termo é cercada de mistério -Até mesmo a origem do termo é cercada de mistério - John JohnMcCarthyMcCarthy, criador do termo em 1956, não tem certeza de não, criador do termo em 1956, não tem certeza de nãohaver ouvido o termo anteriormente.haver ouvido o termo anteriormente.

Origens da InteligênciaOrigens da InteligênciaArtificialArtificial

•• O que é Inteligência Artificial?O que é Inteligência Artificial?•• “É a propriedade de um artefato de poder resolver“É a propriedade de um artefato de poder resolver

problemas que se fossem resolvidos por um seu vivoproblemas que se fossem resolvidos por um seu vivoele seria considerado inteligente.” (Barreto)ele seria considerado inteligente.” (Barreto)

•• Assim como existe medidas de inteligência paraAssim como existe medidas de inteligência parahumanos é possível ter medidas de inteligência parahumanos é possível ter medidas de inteligência paramáquinas.máquinas.

O que é Inteligência Artificial?O que é Inteligência Artificial?

•• ElaineElaine Rich Rich: “IA é o estudo de como fazer os computadores: “IA é o estudo de como fazer os computadoresrealizarem coisas que, hoje em dia são feitas melhores pelasrealizarem coisas que, hoje em dia são feitas melhores pelaspessoas”.pessoas”.

•• WinstonWinston: IA é o estudo das idéias que permitem aos: IA é o estudo das idéias que permitem aoscomputadores serem inteligentes”.computadores serem inteligentes”.

•• CharniakCharniak and and McDermott McDermott: IA é o estudo das faculdades: IA é o estudo das faculdadesmentais através da utilização de modelos computacionais”.mentais através da utilização de modelos computacionais”.

•• BellmanBellman: “IA é o estudo e simulação de atividades que: “IA é o estudo e simulação de atividades quenormalmente assumimos que requerem inteligência”.normalmente assumimos que requerem inteligência”.

•• RussellRussell and and Norvig Norvig: “IA é o estudo e implementação de: “IA é o estudo e implementação deagentes racionais”.agentes racionais”.(um agente racional é algo que procura atingir seus objetivos(um agente racional é algo que procura atingir seus objetivosatravés de suas crenças.)através de suas crenças.)

O que é Inteligência Artificial?O que é Inteligência Artificial?

•• O objetivo central da IA éO objetivo central da IA ésimultaneamente teórico - a criação desimultaneamente teórico - a criação deteorias e modelos para a capacidadeteorias e modelos para a capacidadecognitiva - e prático - a implementação decognitiva - e prático - a implementação desistemas computacionais baseados nestessistemas computacionais baseados nestesmodelos.modelos.

As duas abordagens da IAAs duas abordagens da IA

•• IA SimbólicaIA Simbólica–– Um sistema simbólico é capaz de manifestarUm sistema simbólico é capaz de manifestar

um comportamento inteligente.um comportamento inteligente.

–– O comportamento inteligente global éO comportamento inteligente global ésimulado sem considerar os mecanismossimulado sem considerar os mecanismosresponsáveis por este comportamento.responsáveis por este comportamento.

Princípios da IA SimbólicaPrincípios da IA Simbólica•• A estratégia fundamental que sustentou boa parte doA estratégia fundamental que sustentou boa parte do

sucesso inicial da IA Simbólica, se deve à propostasucesso inicial da IA Simbólica, se deve à propostaconhecida como “conhecida como “Physical Symbol Systems HypothesisPhysical Symbol Systems Hypothesis”, de”, deNewellNewell e e Simon Simon..

•• Physical Symbol SystemsPhysical Symbol Systems - - Newell Newell & & Simon Simon(1976)(1976)

”A”A physical symbol system consists of physical symbol system consists of a a set of entities set of entities,, called symbols called symbols,, which whichareare physical patterns that can occur physical patterns that can occur as as components of another type of components of another type ofentity called an expressionentity called an expression ( (or symbol structureor symbol structure)…)…the system alsothe system alsoincludesincludes a a collection of collection of processes processes that operate on expressions that operate on expressions to to produce produceother expressionsother expressions: processes: processes of creation of creation,, modification modification,, reproduction reproduction and anddestructiondestruction. A . A physical symbol system isphysical symbol system is a a machine that produces throughmachine that produces throughtime time an evolving collection of symbol structuresan evolving collection of symbol structures..SuchSuch a a system exists insystem exists in a aworld of objects wider than just these symbolic expressions themselves world of objects wider than just these symbolic expressions themselves ““

As duas abordagens da IAAs duas abordagens da IA

•• IAIA Conexionista Conexionista–– Se for construído um modeloSe for construído um modelo

suficientemente preciso do cérebro, estesuficientemente preciso do cérebro, estemodelo apresentará um comportamentomodelo apresentará um comportamentointeligente. Se apenas uma pequena parteinteligente. Se apenas uma pequena partedo cérebro for reproduzida, a funçãodo cérebro for reproduzida, a funçãoexercida por esta parte emergirá do modelo.exercida por esta parte emergirá do modelo.

IAIA Conexionista Conexionista•• As origens das redesAs origens das redes neurais neurais artificiais remontam artificiais remontam

no desejo de construir artefatos capazes deno desejo de construir artefatos capazes deexibir comportamento inteligente.exibir comportamento inteligente.

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosElaineElaine Rich Rich: “IA é o estudo de como fazer os computadores: “IA é o estudo de como fazer os computadoresrealizarem coisas que, hoje em dia são feitas melhores pelasrealizarem coisas que, hoje em dia são feitas melhores pelaspessoas”.pessoas”.WinstonWinston: IA é o estudo das idéias que permitem aos: IA é o estudo das idéias que permitem aoscomputadores serem inteligentes”.computadores serem inteligentes”.CharniakCharniak and and McDermott McDermott: IA é o estudo das faculdades: IA é o estudo das faculdadesmentais através da utilização de modelos computacionais”.mentais através da utilização de modelos computacionais”.BellmanBellman: “IA é o estudo e simulação de atividades que: “IA é o estudo e simulação de atividades quenormalmente assumimos que requerem inteligência”.normalmente assumimos que requerem inteligência”.RussellRussell and and Norvig Norvig: “IA é o estudo e implementação de: “IA é o estudo e implementação deagentes racionais”.agentes racionais”.

(um agente racional é algo que procura atingir seus(um agente racional é algo que procura atingir seusobjetivos através de suas crenças.)objetivos através de suas crenças.)O objetivo central da IA é simultaneamente teórico - aO objetivo central da IA é simultaneamente teórico - acriação de teorias e modelos para a capacidadecriação de teorias e modelos para a capacidadecognitiva - e prático - a implementação de sistemascognitiva - e prático - a implementação de sistemascomputacionais baseados nestes modelos.computacionais baseados nestes modelos.

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosO QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?•• Resolução de problemas (planejamento) Resolução de problemas (planejamento)

•• Quebra-cabeças, Jogos, Quebra-cabeças, Jogos,•• Problemas que requerem conhecimento especialista Problemas que requerem conhecimento especialista

•• diagnóstico médico, localização de recursos diagnóstico médico, localização de recursosminerais, configuração de computadores.minerais, configuração de computadores.

•• Raciocínio por senso-comum Raciocínio por senso-comum•• Simulação qualitativa ou intuitiva Simulação qualitativa ou intuitiva•• Mecanismos de Inferência Mecanismos de Inferência

•• Percepção (visão e fala) Percepção (visão e fala)•• reconhecimento de objetos através de imagens reconhecimento de objetos através de imagens•• reconhecimento de voz ou identificação do interlocutor reconhecimento de voz ou identificação do interlocutor

•• Processamento de linguagem natural Processamento de linguagem natural•• o que significa um conjunto de palavras o que significa um conjunto de palavras•• tradução de idiomas tradução de idiomas•• acesso a dados em base de dados acesso a dados em base de dados

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosO QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?•• Extração de conhecimento Extração de conhecimento

•• Knowledge Knowledge Data Data Discovery Discovery (Data (Data MiningMining, Data, DataWarehouseWarehouse))

•• Aprendizado Aprendizado•• Desenvolver sistemas que melhorem seu desempenho Desenvolver sistemas que melhorem seu desempenhoatravés da experiênciaatravés da experiência•• Desenvolver sistemas que auxiliem no aprendizado de Desenvolver sistemas que auxiliem no aprendizado dealunosalunos

•• Programação Programação•• Desenvolvimento de “ Desenvolvimento de “shellsshells” para Sistemas Especialistas” para Sistemas Especialistas•• Paralelização Paralelização de linguagens de IA de linguagens de IA•• Distribuição da resolução de problemas Distribuição da resolução de problemas•• Sistemas Sistemas Multi Multi-Agentes-Agentes

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosO QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?>> Intelligent Information Systems Intelligent Information Systems>> Intelligent Intelligent Software Software Engineering Engineering>> Intelligent Agents Intelligent Agents>> Intelligent Networks Intelligent Networks>> Intelligent Databases Intelligent Databases>> Brain Models Brain Models>> Evolutionary Algorithms Evolutionary Algorithms> Data> Data mining mining>> Machine Learning Machine Learning>> Reasoning Strategies Reasoning Strategies>> Automated Problem Solving Automated Problem Solving>> Distributed Distributed AI AI Algorithms Algorithms and and Techniques Techniques>> Distributed Distributed AI AI Systems Systems and and Architectures Architectures>> Expert Systems Expert Systems>> Fuzzy Logic Fuzzy Logic>> Genetic Algorithms Genetic Algorithms>> Heuristic Searching Heuristic Searching

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosO QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?>> Knowledge Acquisition Knowledge Acquisition>> Knowledge Discovery Knowledge Discovery>> Knowledge Representation Knowledge Representation>> Knowledge Knowledge--Intensive Problem Solving TechniquesIntensive Problem Solving Techniques>> Languages Languages and and Programming Techniques Programming Techniques for AI for AI> Software> Software Tools Tools for AI for AI> Natural> Natural Language Processing Language Processing>> Neural Networks Neural Networks and and Applications Applications>> Multisource Information Fusion Multisource Information Fusion:: Theory Theory and and Applications Applications>> Multisource Multisource--MultisensorMultisensor Data Data Fusion Fusion>> Learning Learning and and Adaptive Adaptive Sensor Sensor Fusion Fusion>> Multisensor Multisensor Data Data Fusion Using Neural Fusion Using Neural and and Fuzzy Techniques Fuzzy Techniques>> Integration of Integration of AI AI with other Technologies with other Technologies>> Evaluation of Evaluation of AI AI Tools Tools> Social> Social Impact of Impact of AI AI

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosO QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?>> Applications Applications - - Computer Vision Computer Vision>> Applications Applications - - Signal Processing Signal Processing>> Applications Applications - - Military Military>> Applications Applications - - Surveillance Surveillance>> Applications Applications - - Robotics Robotics>> Applications Applications - Medicine - Medicine>> Applications Applications - - Pattern Recognition Pattern Recognition>> Applications Applications - Face - Face Recognition Recognition>> Applications Applications - - Finger Print Recognition Finger Print Recognition>> Applications Applications - - Finance Finance and Marketing and Marketing>> Applications Applications - - Stock Market Stock Market>> Applications Applications - - Education Education>> Emerging Applications Emerging Applications

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosHISTÓRIAHISTÓRIA

• Formalmente a área foi criada em 1956 quando oFormalmente a área foi criada em 1956 quando onome foi cunhado (nome foi cunhado (Darthmouth CollegeDarthmouth College).).•• Entretanto, por 2000 anos filósofos estudaram como o Entretanto, por 2000 anos filósofos estudaram como over, apreender, recordar e raciocinar pode ser realizado?ver, apreender, recordar e raciocinar pode ser realizado?•• O desejo de criar artefatos capazes de reproduzir um O desejo de criar artefatos capazes de reproduzir umcomportamento inteligente encontra suas origens emcomportamento inteligente encontra suas origens emtempos remotos.tempos remotos.

•• Autômatos (relógios, jogador de xadrez, Autômatos (relógios, jogador de xadrez,FrankensteinFrankenstein))•• Analytical Engine Analytical Engine,, Babbage Babbage, 1842 - “Ela seria capaz, 1842 - “Ela seria capazde compor peças musicais de qualquer grau dede compor peças musicais de qualquer grau decomplexidade e extensão” (comentário decomplexidade e extensão” (comentário de Lady LadyLovelaceLovelace))•• Autômata Autômata para jogar a final de um jogo de xadrez de para jogar a final de um jogo de xadrez derei contra rei e torre (Torres Y rei contra rei e torre (Torres Y QuevedoQuevedo, 1911)., 1911).

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosHISTÓRIAHISTÓRIA

•• Precursores da IA Precursores da IA•• George Boole George Boole, inventou a álgebra , inventou a álgebra booleanabooleana. Suas. Suasidéias se incorporam como base da matemática e daidéias se incorporam como base da matemática e dafilosofia.filosofia.•• Lewis Carrol Lewis Carrol, (“Alice no país das maravilhas”), (“Alice no país das maravilhas”)mostrou de maneira bem humorada como a lógicamostrou de maneira bem humorada como a lógicapode encerrar raciocínios pouco usuais.pode encerrar raciocínios pouco usuais.•• Alan Alan Turing Turing, propôs um teste para decidir se um, propôs um teste para decidir se umcomputador exibe inteligência.computador exibe inteligência.

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosHISTÓRIAHISTÓRIA•• Acredita-se que a IA nasceu como disciplina em uma Acredita-se que a IA nasceu como disciplina em umaconferência chamada "conferência chamada "The Dartmouth Summer researchThe Dartmouth Summer researchProject onProject on Artificial Artificial Intelligence Intelligence", organizada entre outros por,", organizada entre outros por,John McCarthyJohn McCarthy,, Marvin Minsky Marvin Minsky, Alan, Alan Newell Newell e e Herb Simon Herb Simon..•• Nesta conferência, um sistema conhecido como LOGIC Nesta conferência, um sistema conhecido como LOGICTHEORIST foi demonstrado porTHEORIST foi demonstrado por Newell Newell e e Simon Simon. LOGIC. LOGICTHEORIST era um sistema capaz de descobrir provas deTHEORIST era um sistema capaz de descobrir provas deteoremas expressos de maneira simbólica. A importância desteteoremas expressos de maneira simbólica. A importância destesistema, nas palavras desistema, nas palavras de Feigenbaum Feigenbaum e e Feldman Feldman (1963: p. (1963: p.108) LOGIC THEORIST era: "…108) LOGIC THEORIST era: "…the first foray bythe first foray by artificial artificialintelligence into highintelligence into high--order intellectualorder intellectual processes." processes."•• Este sucesso inicial foi rapidamente seguido por vários Este sucesso inicial foi rapidamente seguido por váriosoutros sistemas que poderiam aparentemente realizar tarefasoutros sistemas que poderiam aparentemente realizar tarefasinteligentes. Por exemplo, o "DENDRAL" era capaz deinteligentes. Por exemplo, o "DENDRAL" era capaz deautomatizar aspectos do raciocínio científico na área daautomatizar aspectos do raciocínio científico na área daquímica orgânica; o "MYCIN", era capaz de interativamentequímica orgânica; o "MYCIN", era capaz de interativamentediagnosticar doenças infecciosas.diagnosticar doenças infecciosas.

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosHISTÓRIAHISTÓRIA•• Os anos que se seguiram ao encontro de Os anos que se seguiram ao encontro de Darthmouth Darthmouth foram foramde grande otimismo. Acreditava-se que em poucos anos:de grande otimismo. Acreditava-se que em poucos anos:

•• a tradução automática entre duas linguagens diferentes a tradução automática entre duas linguagens diferentespoderia ser obtida pela construção de um programa quepoderia ser obtida pela construção de um programa queusasse duas gramáticas e um dicionário,usasse duas gramáticas e um dicionário,•• seria possível construir um programa para resolver um seria possível construir um programa para resolver umproblema genérico.problema genérico.•• Um programa venceria o campeonato mundial de Um programa venceria o campeonato mundial dexadrez,xadrez,

•• Problema da dimensão Problema da dimensão•• Se um problema é resolvido com certa quantidade de Se um problema é resolvido com certa quantidade derecursos se restrito a um mundo pequeno, quando esterecursos se restrito a um mundo pequeno, quando estemundo aumenta, a quantidade de recursos aumenta muitomundo aumenta, a quantidade de recursos aumenta muitomais rapidamente que o mundo considerado.mais rapidamente que o mundo considerado.

Os problemas de IA são Os problemas de IA são comumente comumente dedecomplexidade NP-completos.complexidade NP-completos.

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosA estratégia fundamental que sustentou boa parte do sucessoA estratégia fundamental que sustentou boa parte do sucessoinicial da IA Simbólica, se deve à proposta conhecida comoinicial da IA Simbólica, se deve à proposta conhecida como““Physical Symbol Systems HypothesisPhysical Symbol Systems Hypothesis”, de”, de Newell Newell e e Simon Simon..

Physical Symbol SystemsPhysical Symbol Systems - - Newell Newell & & Simon Simon(1976)(1976) A A physical symbol system consists of physical symbol system consists of a a set of entities set of entities,,called symbolscalled symbols,, which which are are physical patterns that can occur physical patterns that can occur as ascomponents of another type of entity called an expressioncomponents of another type of entity called an expression ( (ororsymbol structuresymbol structure)…)…the system also includesthe system also includes a a collection of collection ofprocessesprocesses that operate on expressions that operate on expressions to to produce other produce otherexpressionsexpressions: processes: processes of creation of creation,, modification modification,, reproduction reproductionandand destruction destruction. A . A physical symbol system isphysical symbol system is a a machine thatmachine thatproduces throughproduces through time time an evolving collection of symbol an evolving collection of symbolstructuresstructures..SuchSuch a a system exists in system exists in a a world of objects wider world of objects widerthan just these symbolic expressions themselvesthan just these symbolic expressions themselves..

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosPhysical Symbol SystemsPhysical Symbol Systems - - Newell Newell & & Simon Simon(1976)(1976)

•• The Physical Symbol System Hypothesis The Physical Symbol System Hypothesis: Um sistema: Um sistemasimbólico é capaz de manifestar um comportamentosimbólico é capaz de manifestar um comportamentointeligente.inteligente.

•• Although there has beenAlthough there has been a a great deal of controversy about exactly great deal of controversy about exactlyhow this hypothesis should be interpretedhow this hypothesis should be interpreted,, there there are are two important two importantconclusions which have been drawn from itconclusions which have been drawn from it..

•• The first conclusion is that computers The first conclusion is that computers are are physical symbol physical symbolsystemssystems,, in the relevant sense in the relevant sense, and, and thus there thus there are are grounds grounds((should the hypothesis be correctshould the hypothesis be correct) to) to believe that they should be believe that they should beableable to to exhibit intelligence exhibit intelligence..•• The second conclusion is that The second conclusion is that, as, as we humans also we humans also are areintelligentintelligent,, we too must be physical symbol systems we too must be physical symbol systems and and thus thus are areinin a a significant sense significant sense, similar to, similar to computers computers..

Histórico e Conceitos BásicosHistórico e Conceitos BásicosESTADO DA ARTEESTADO DA ARTE•• Sucesso de marketing Sucesso de marketing

•• Deep Blue Deep Blue ao ganhar do campeão mundial de xadrez ao ganhar do campeão mundial de xadrez•• Algumas aplicações em que o sucesso impressiona Algumas aplicações em que o sucesso impressiona

•• Sistemas comerciais de reconhecimento de fala Sistemas comerciais de reconhecimento de fala•• Sistemas especialistas para auxílio ao diagnóstico médico Sistemas especialistas para auxílio ao diagnóstico médicoque segundo alguns podem ser melhores que o médicoque segundo alguns podem ser melhores que o médicopara algumas especialidadespara algumas especialidades•• Operação automatizada de veículos Operação automatizada de veículos

•• Alguns problemas ainda não resolvidos Alguns problemas ainda não resolvidos•• Falar com computadores Falar com computadores•• Possibilidade de reconhecimento de vários objetos em Possibilidade de reconhecimento de vários objetos emuma grande gama de contextosuma grande gama de contextos•• Máquinas com grande capacidade de aprendizado Máquinas com grande capacidade de aprendizado•• Tradução entre linguagens com termos coloquiais, Tradução entre linguagens com termos coloquiais,figuras de linguagem, figuras de linguagem, etcetc..

A A RazãoRazão das das DificuldadesDificuldades

• Princípio da Dimensão:

• Se um problema é resolvido com certaquantidade de recursos se restrito a ummundo pequeno, quando este mundo aumentaa quantidade de recursos aumenta muito maisrapidamente que o mundo considerado.

Abordagem SimbólicaAbordagem Simbólica

•• PrincípioPrincípio do do Sistema Simbólico Sistema Simbólico::

•• UmUm sistema simbólico sistema simbólico é é capazcapaz de demanifestarmanifestar um um comportamentocomportamentointeligenteinteligente..

Abordagem ConexionistaAbordagem Conexionista

• Principio da Réplica:

• Se for construido um modelo suficientementepreciso do cérebro, este modelo apresentaráum comportamento inteligente. Se apenasuma pequena parte do cérebro forreproduzida, a função exercida por esta parteemergirá do modelo

Abordagem EvolutivaAbordagem Evolutiva

• Principio da Seleção Natural:

• Dada uma população de individuos vivendo em umdeterminado ambiente, os mais aptos às condiçõesde vida oferecidas, têm mais probabilidade de sereproduzir do que os menos aptos. Desta forma, como correr do tempo, e após gerações sucessivas, apopulação tende a ficar cada vez mais adaptada aoambiente.

Que Esperar da IAS?

• IAS deve ser usada quando o problema é bem definido,que se tenha uma boa idéia de como ele seria resolvidoe que seja explícito o modo de achar uma solução.

• Raciocínio impreciso , generalizações, raciocínio porfalta , aprendizado, devem ser convenientementeprevistos.

• Um cético poderia mesmo dizer que na IAS, não existeinteligência : tudo é consequência direta do que foiprogramado.

Que Esperar da IAC?

• Espera-se da IAC um desempenho melhorque a da IAS em problemas mal definidos,onde falta o conhecimento explícito de comorealizar uma tarefa. Além disso, são delaesperadas características encontradas nosseres vivos e dificuldades em realizar tarefasde natureza intrinsecamente algoritmicas.

Campos de Aplicação da IAC

• reconhecimento de padrões, incluindo letras,faces,assinaturas, impressões digitais , etc;

• controle de processos industriais de dinâmicacomplexa, com modelo matemático complexo;

• em robótica, no controle do movimento do robô;

• em sistemas especialistas;

• como opção às técnicas de raciocínio baseado emcasos para resolução de problemas.

IA Simbólica X IAIA Simbólica X IAConexionistaConexionista

•• Conhecimento representado por regras (ou outra estruturaConhecimento representado por regras (ou outra estruturasimilar: Lógica, Redes semânticas, Quadros (“similar: Lógica, Redes semânticas, Quadros (“framesframes”),”),Estruturas híbridas - Bittencourt, p.258) que podem serEstruturas híbridas - Bittencourt, p.258) que podem serfacilmente tratadas e analisadas.facilmente tratadas e analisadas.

•• Permite a explicação do processo que levou a umaPermite a explicação do processo que levou a umadeterminada resposta.determinada resposta.

•• Fácil inserção de novos conhecimentos obtidos a partir doFácil inserção de novos conhecimentos obtidos a partir doespecialista ou através de métodos automáticos de aquisiçãoespecialista ou através de métodos automáticos de aquisiçãode conhecimento.de conhecimento.

IA Simbólica X IAIA Simbólica X IAConexionistaConexionista

•• Necessidade de se trabalhar com conhecimentos completos eNecessidade de se trabalhar com conhecimentos completos eexatos sobre um determinado problema.exatos sobre um determinado problema.

•• Dificuldade de explicar todos os conhecimentos relativos aoDificuldade de explicar todos os conhecimentos relativos aoproblema através de regras simbólicas.problema através de regras simbólicas.

•• Dificuldade para tratar informações imprecisas ouDificuldade para tratar informações imprecisas ouaproximadas, e valores numéricos (dados quantitativos).aproximadas, e valores numéricos (dados quantitativos).

•• Exemplo: regular a temperatura da água do banho.Exemplo: regular a temperatura da água do banho.

IA Simbólica X IAIA Simbólica X IAConexionistaConexionista

•• Outro Exemplo:Outro Exemplo:

Conhecimento TeóricoConhecimento Teórico

–– AND(A,B) =AND(A,B) = if if A=0 A=0

thenthen AND=0 AND=0

else ifelse if B=0 B=0

thenthen AND=0 AND=0

elseelse AND=1 AND=1

Conhecimento EmpíricoConhecimento Empírico

A B AND0 0 00 1 01 0 01 1 1

IA Simbólica X IAIA Simbólica X IAConexionistaConexionista

A B AND0 0 00 1 01 0 01 1 1

A

B

w1

w2θ

ANDw1=1w2=1θ =2

A.w1+B.w2 ≥ θ

Que Esperar da IAE?

• Evolução biológica é um exemplo de soluçãodo problema bem definido de sobrevivênciade uma espécie em ambiente variável. Podeser encarada como um método de otimizaçãocom restrições variáveis e muitas vezesdesconhecidas.

Será útil ter máquinasSerá útil ter máquinasinteligentesinteligentes??

•• Se Se esta coisaesta coisahorrenda tivesse horrenda tivesse umumpouco pouco de de inteligênciainteligênciaseria tão bomseria tão bom……