9/16/2014IA - Prof. Paulemir Campos1 UPE – Caruaru – Sistemas de Informação Disciplina: Inteligência Artificial Prof.: Paulemir G. Campos Introdução à

04/11/23 IA - Prof. Paulemir Campos 1

UPE – Caruaru – Sistemas de InformaçãoDisciplina: Inteligência ArtificialProf.: Paulemir G. Campos

Introdução à IA(Parte 1)


O Que é IA?


Definições Em relação a processos de

pensamento e raciocínio (1/4):

“O novo e interessante esforço para fazer os computadores pensarem... ‘máquinas com mentes’, no sentido total e literal.”

(Haugland, 1985)




“Automatização de atividades que associamos ao pensamento humano, atividades como a tomada de decisões, a resolução de problemas, o aprendizado...”

(Bellman, 1978)




“O estudo das faculdades mentais pelo uso de modelos computacionais.”

(Charniak e McDermott, 1985)




“O estudo das computações que tornam possível perceber, raciocinar e agir.”

(Winston, 1992)


Definições Em relação ao comportamento

(1/2):

“A arte de criar máquinas que executam funções que exigem inteligência quando executadas por pessoas.”

(Kurzweil, 1990)


Definições Em relação ao comportamento

(2/2):

“A Inteligência Computacional é o estudo do projeto de agentes inteligentes.”

(Poole et al., 1999)


Abordagens de Estudo da IA Abordagem centrada nos seres

humanos:

É caracterizada por ser uma ciência empírica, envolvendo hipóteses e confirmação experimental.


Abordagens de Estudo da IA Abordagem focada na

racionalidade:

Engloba uma combinação de matemática e engenharia.


Abordagens de Estudo da IA Destas abordagens há quatro

estratégias, que historicamente têm sido seguidas, para o estudo da IA: A abordagem do teste de Turing; A estratégia de modelagem cognitiva; A abordagem das “leis do

pensamento”; A abordagem de agente racional.


Agindo de Forma Humana:Abordagem do Teste de Turing

O teste de Turing (Alan Turing, 1950) foi projetado para fornecer uma definição operacional satisfatória de inteligência.

Este teste é baseado na impossibilidade de distinguir entre seres humanos.



O teste de Turing consiste em permitir que um humano interrogue um computador por cinco minutos on-line;

O computador passará no teste se em 30% desse tempo conseguir enganar um ser humano.



Contudo, programar um computador para passar nesse teste exige muito trabalho.

O computador precisa ter as seguintes capacidades: Processamento de linguagem

natural: para permitir que se comunique com sucesso em idioma natural;


Agindo de Forma Humana:Abordagem do Teste de Turing O computador precisa ter as

seguintes capacidades (Continuação):

Representação de conhecimento: para armazenar o que sabe ou ouve;

Raciocínio automatizado: para usar as informações armazenadas para responder perguntas e tirar novas conclusões;



O computador precisa ter as seguintes capacidades (Continuação):

Aprendizado de máquina: para se adaptar a novas circunstâncias e para detectar e extrapolar padrões.



O teste de Turing evitou deliberadamente a interação física direta entre interrogador e o computador;

Isto porque a simulação física de uma pessoa é desnecessária para a inteligência.



Contudo, no chamado teste de Turing total inclui um sinal de vídeo;

Assim, o interrogador pode: testar as habilidades de percepção; repassar objetos físicos “pela tela”.



Note que no teste de Turing total o computador também precisará das seguintes habilidades: Visão de computador: para

perceber objetos; Robótica: para manipular objetos e

movimentar-se.



Essas seis habilidades, que são grandes áreas de pesquisa, compõem a maior parte da IA;

Logo, Turing merece crédito por projetar um teste ainda relevante quase 60 anos depois.



Porém, os pesquisadores de IA têm dedicado pouco esforço à aprovação no teste de Turing;

Pois, acreditam que é mais importante estudar os princípios básicos da inteligência do que reproduzir um exemplar.



Por exemplo, no caso do desafio do “vôo artificial” obteve-se sucesso quando passou-se a estudar a aerodinâmica, ao invés de imitar os pássaros.


Pensando de Forma Humana:Estratégia de Modelagem Cognitiva

Almejando que um programa de computador pense como um ser humano, necessita-se determinar como os seres humanos pensam.



Há duas formas para tentar entender como pensamos:

Introspecção – procura captar nossos próprios pensamentos à medida que eles se desenvolvem;

Experimentos psicológicos.



A idéia básica é:

Conseguir que os comportamentos de entrada/saída e sincronização de um programa de computador coincidam com os comportamentos humanos correspondentes.



Por exemplo, Newell e Simon desenvolveram o GPS (General Problem Solver) em 1961;

Eles estavam mais preocupados em comparar os passos das etapas de raciocínio do programa com os passos de humanos na solução dos mesmos problemas.



O campo interdisciplinar da ciência cognitiva reúne: Modelos computacionais da IA; E, técnicas experimentais da

psicologia. Com isso, pretende-se construir

teorias precisas e verificáveis a respeito dos processos de funcionamento da mente humana.



A ciência cognitiva se baseia necessariamente na investigação experimental de seres humanos ou animais.



No princípio da IA, freqüentemente havia confusão em relacionar:

O bom funcionamento de um algoritmo numa tarefa;

E, um bom modelo de desempenho humano.



Atualmente há separação destas afirmações;

Assim, tanto a IA quanto a ciência cognitiva desenvolveram-se com maior rapidez.



Adicionalmente, tanto a IA quanto a ciência cognitiva continuam a interagir construtivamente;

Assim, proporcionaram avanços, principalmente nas áreas da visão e linguagem natural.


Pensando Racionalmente:Abordagem das “leis do pensamento”

O filósofo grego Aristóteles foi um dos primeiros a tentar codificar o “pensamento correto” (processos de raciocínio irrefutáveis);



Os silogismos de Aristóteles forneceram padrões para estruturas de argumentos que sempre resultavam em conclusões corretas a partir de premissas corretas.



Exemplo:

“Sócrates é um homem” “Todos os homens são mortais” Conclusão: “Sócrates é mortal”



Para Aristóteles, essas leis do pensamento deveriam governar a operação da mente.

Esse estudo deu início ao campo chamado lógica.



No século passado, em torno de 1965, existiam programas que, em princípio, podiam resolver “qualquer” problema solucionável descrito em notação lógica.

Pela tradição logicista dentro da IA, espera-se desenvolver tais programas para criar Sistemas Inteligentes.



Contudo, esta abordagem de construir Sistemas Inteligentes a partir de “programas lógicos” enfrenta dois obstáculos.



Primeiro, não é fácil enunciar o conhecimento informal nos termos formais exigidos pela notação lógica;

E, segundo, há uma grande diferença entre ser capaz de resolver um problema “em princípio” e resolvê-lo na prática.


Agindo Racionalmente:Abordagem de Agente Racional

Um agente racional é aquele que atua para alcançar o melhor resultado ou, quando há incerteza, o melhor resultado esperado.



Uma das formas de agir racionalmente é raciocinar de modo lógico até a conclusão de que uma dada ação alcançará as metas pretendidas;

E, em seguida, agir de acordo com essa conclusão.



Contudo, a inferência correta não representa toda a racionalidade;

Isto porque com freqüência ocorrem situações em que não existe nenhuma ação comprovadamente correta a realizar, mas, mesmo assim, algo tem de ser feito.



Também existem modos de agir racionalmente que não se pode dizer que envolvem inferências. Exemplo: Afastar-se de um fogão

quente é um ato reflexo, em geral, mais bem-sucedido que uma ação mais lenta executada após cuidadosa deliberação.



Além disso, todas as habilidades necessárias à realização do teste de Turing existem para permitir ações racionais.



Por exemplo: Habilidade de representar o

conhecimento e raciocinar com ele – possibilita tomar boas decisões numa ampla variedade de situações;

Percepção visual – não apenas porque ver é interessante, mas, para ter uma idéia melhor do resultado de uma ação.



Por estas razões, o estudo da IA como um projeto de agente racional tem pelo menos duas vantagens: É mais geral que a abordagem de “leis

do pensamento”; É mais acessível ao desenvolvimento

científico do que as estratégias baseadas no comportamento ou pensamento humano.


Referências Russel, S. e Norvig, P.

Inteligência Artificial. Tradução de: “Artificial Intelligence: A Modern Approach”, 2 ed. Editora Campus, 2004. (Capítulo 1, seção 1.1).

http://www.loebner.net/Prizef/loebner-prize.html (acessada em 11/08/2009)

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