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Inteligência ArtificialInteligência Artificial
Luiz Antônio Moro PalazzoLuiz Antônio Moro Palazzo
Março de 2010Março de 2010
Luiz Antônio Moro PalazzoLuiz Antônio Moro Palazzo
Março de 2010Março de 2010
Agentes InteligentesAgentes InteligentesAgentes InteligentesAgentes Inteligentes
Módulo DoisMódulo DoisMódulo DoisMódulo Dois
Agentes Inteligentes 3
Roteiro e Objetivos
Agentes Inteligentes 4
RoteiroRoteiroRoteiroRoteiro
• Agentes e AmbientesAgentes e Ambientes
• RacionalidadeRacionalidade
• Medidas de DesempenhoMedidas de Desempenho
• Atuadores e SensoresAtuadores e Sensores
• Tipos de AmbientesTipos de Ambientes
• Tipos de AgentesTipos de Agentes
• Agentes e AmbientesAgentes e Ambientes
• RacionalidadeRacionalidade
• Medidas de DesempenhoMedidas de Desempenho
• Atuadores e SensoresAtuadores e Sensores
• Tipos de AmbientesTipos de Ambientes
• Tipos de AgentesTipos de Agentes
Agentes Inteligentes 5
Objetivos do Módulo
• Levar o aluno a entender com clareza o conceito de agente inteligente, sua estrutura, ambiente e atributos essenciais;
• Introduzir as principais taxonomias empregadas na classificação dos agentes inteligentes;
• Estudar as principais ferramentas empregadas na programação de agentes inteligentes e seus ambientes, ilustrando-as com aplicações específicas.
Agentes e Ambientes
Agentes Inteligentes 7
Um Agente e seu Ambiente
Russell & Norvig (2003)
Agentes Inteligentes 8
Agentes...
• Incluem seres humanos, robôs, termostatos, etc.
• A função do agente mapeia da história de percepções a ação ( f:P*A ).
• O programa do agente é executado sobre a arquitetura física para produzir f.
Agentes Inteligentes 9
O Mundo do Aspirador de O Mundo do Aspirador de PóPó
• Percebe: Local e Estado Percebe: Local e Estado
(ex: [(ex: [A, SujoA, Sujo], [], [B,LimpoB,Limpo]).]).
• Ações: Ações: Esquerda, Direita, Esquerda, Direita,
Aspirar, FazerNada.Aspirar, FazerNada.
• Percebe: Local e Estado Percebe: Local e Estado
(ex: [(ex: [A, SujoA, Sujo], [], [B,LimpoB,Limpo]).]).
• Ações: Ações: Esquerda, Direita, Esquerda, Direita,
Aspirar, FazerNada.Aspirar, FazerNada.
Agentes Inteligentes 10
O Agente Aspirador de Pó
• Função REFLEX ([Local, Estado]) retorna Ação
– Se Estado=Sujo então retorna Aspirar– Senão, se Local=A então retorna Direita– Senão, se Local=B então retorna Esquerda
A B
Agentes Inteligentes 11
Racionalidade
Agentes Inteligentes 12
RacionalidadeRacionalidade
• Um agente Um agente racional racional escolhe a ação que escolhe a ação que maximiza o valor esperado de uma certa maximiza o valor esperado de uma certa medida de desempenho,medida de desempenho, dada uma seqüência dada uma seqüência percebidapercebida de eventos; de eventos;
• Racional NÃO É onisciente;Racional NÃO É onisciente;
• Racional NÃO É clarividente;Racional NÃO É clarividente;
• Racional NÃO É necessariamente bem-Racional NÃO É necessariamente bem-sucedido;sucedido;
• Racional É investigação, aprendizado, Racional É investigação, aprendizado, autonomia...autonomia...
Agentes Inteligentes 13
A. M. A. S. ?
Agentes Inteligentes 14
Definindo Agentes
•Ambiente?
•Medida de desempenho?
•Atuadores?
•Sensores?
A. M. A. S. ?
Agentes Inteligentes 15
Exemplo: Um Táxi Automático
• Ambiente: Ruas, estradas, tráfego, pedestres, tempo...
• Medida de Desempenho: Segurança, destino, conforto, rendimento...
• Atuadores: Direção, acelerador, freios...
• Sensores: Velocímetro, sensores do motor, GPS...
Agentes Inteligentes 16
Exercício: Um Agente de Compras na Internet
Como seriam:
• O Ambiente?
• A Medida de Desempenho?
• Os Atuadores?
• Os Sensores?
Agentes Inteligentes 17
Ambientes
Agentes Inteligentes 18
Tipos de Ambientes
NãoNãoNãoNãoNãoNãoSimSimÚnico AgenteÚnico Agente
NãoNãoSimSimSimSimSimSimDiscretoDiscreto
NãoNãoSemiSemiSemiSemiSimSimEstáticoEstático
NãoNãoNãoNãoNãoNãoNãoNãoEpisódicoEpisódico
NãoNãoParcialParcialNãoNãoSimSimDeterminísticoDeterminístico
NãoNãoNãoNãoSimSimSimSimObservávelObservável
TáxiTáxiComprasComprasGamãoGamãoPaciênciaPaciênciaAtributo Atributo
Agentes Inteligentes 19
Sobre o Ambiente...
• O tipo do ambiente determina em grande parte o projeto do agente.
• O mundo real é parcialmente observável, estocástico, seqüencial, dinâmico, contínuo e multi-agente.
Agentes Inteligentes 20
Agentes
Agentes Inteligentes 21
Tipos de Agentes
Em grau crescente de generalidade:
– Agentes Reflexivos
– Agentes Reflexivos com Estados
– Agentes Orientados a Objetivos
– Agentes Orientados a Utilidades
Todos eles podem aprender !
Agentes Inteligentes 22
Agentes ...
Sensores
Atuadores
AGENTE
Agentes Inteligentes 23
Agentes Reflexivos
Sensores
Atuadores
AGENTEComo é o mundo agora?
Que ação deve ser executada?
Regras condição-
ação
Agentes Inteligentes 24
Agentes Reflexivos com Estado
Sensores
AtuadoresAGENTE
Como é o mundo agora?
Que ação deve ser executada?
Regras condição-
ação
Estado
Como o mundo evolui?
O que minhasações fazem?
Agentes Inteligentes 25
Sensores
AGENTE
Agentes Orientados a Objetivos
Atuadores
Como é o mundo agora?
Que ação deve ser executada?
Objetivos
Estado
Como o mundo evolui?
O que minhasações fazem? Como ele será se
for executada a ação A?
Agentes Inteligentes 26
Agentes Orientados a Utilidade
Sensores
AtuadoresAGENTE
Como é o mundo agora?
Que ação deve ser executada?
Utilidade
Estado
Como o mundo evolui?
O que minhasações fazem? Como ele será se
for executada a ação A?Quanto
mais feliz serei eu?
Agentes Inteligentes 27
Agentes que Aprendem
Sensores
AtuadoresAGENTE
Crítica
Aprendizado
Gerador de Problemas
Graduação do Desempenho
Padrões de Desempenho
Agentes Inteligentes 28
Conclusão
Agentes Inteligentes 29
Agentes Inteligentes
• Constituem um paradigma especialmente adequado para a modelagem de sistemas de IA,
• A racionalidade dos agentes é seu principal atributo e corresponde ao seu componente inteligente,
• Apresentam-se em diferentes graus de complexidade e sempre são capazes de aprender.
Agentes Inteligentes 30
Agentes InteligentesAgentes InteligentesAgentes InteligentesAgentes Inteligentes
Módulo DoisMódulo DoisMódulo DoisMódulo Dois
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