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Sistemas de Informação – UNISUL
Aran Bey Tcholakian Morales, Dr. Eng.(Apostila 2)
Paradigma Simbólico
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Podemos associar o termo IA com:
• Parte da ciência da computação que faz que os sistemas
(máquinas) exibam atributos considerados como parte da
inteligência humana: aprender, adquirir conhecimentos,
entender linguagens, raciocinar, resolver problemas, entre
outros;
Revisão da aula anterior: definição de IA
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• O objetivo central da IA, é a criação de modelos para a
inteligência e a construção de sistemas computacionais
baseados nesses modelos.
• Este objetivo é simultaneamente teórico, (a criação de teorias e
modelos para a capacidade cognitiva), e prático, a implementação de
sistemas computacionais baseados nestes modelos. Em outras palavras,
a IA tem se destacado na busca por compreender a inteligência e por
englobar diversos campos do conhecimento com o objetivo prático de
simular a inteligência.
• O caráter dual deste objetivo levou, naturalmente, a pesquisa e
desenvolvimento em IA cristalizarem-se em torno de três linhas de
pesquisa:
Revisão da aula anterior: objetivos da IA
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• IA cognitiva: desenvolvimento de modelos formais para a
inteligência humana, tema da ciência cognitiva, também
chamada de psicologia computacional;
• IA básica: exploração e experimentação de técnicas
computacionais que apresentem potencial para a simulação do
comportamento inteligente;
• IA aplicada: desenvolvimento de aplicações educacionais,
comerciais ou industriais utilizando técnicas de IA.
Revisão da aula anterior: objetivos da IA
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Baseado nos diversos campos de estudo que auxiliaram na
fundamentação dos princípios teóricos da inteligência artificial
surgiram duas abordagens:
• Abordagem Simbólica (ou cognitiva): dá ênfase aos processoscognitivos, ou seja, os métodos simbólicos em IA, procuramemular o raciocínio do ser humano na solução de problema.
• Abordagem Biológica: dá ênfase aos modelos naturais (porexemplo, o funcionamento do cérebro, dos neurônios e das suas conexões e o
processo de evolução natural), para construir técnicas que tenhampotencial de emular o comportamento inteligente.
Abordagem Simbólica
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Baseado nos diversos campos de estudo que auxiliaram na
fundamentação dos princípios teóricos da inteligência artificial
surgiram duas abordagens:
• Abordagem Simbólica (ou cognitiva): dá ênfase aos processoscognitivos, ou seja, a forma como o ser humano raciocina.
• Abordagem Biológica: dá ênfase aos modelos naturais (porexemplo, o funcionamento do cérebro, dos neurônios e das suas conexões e o
processo de evolução natural), para construir técnicas que tenhampotencial de emular o comportamento inteligente.
Abordagem Simbólica
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• A linguajem é um exemplo de sistema simbólico. As palavras são
símbolos que representam:
- objetos
- relações
- eventos
Quando as palavras são combinadas, podem descrever, explicar
situações do mundo real.
Abordagem simbólica
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• Abordagem Simbólica ou Cognitiva: dá ênfase aos processos
cognitivos, ou seja, os métodos simbólicos em IA, procuram emular o
ser humano na solução de problema.
Para isso, são baseados em técnicas de representação do
conhecimento necessário para resolver o problema e em mecanismos
capazes de inferir soluções ou novos conhecimentos através da
manipulação do conhecimento representado.
Abordagem simbólica
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A construção de sistemas de IA (na visão simbólica), está baseado no
desenvolvimento de adequadas representações do conhecimento e
estratégias de manipulação.
• Que é conhecimento ?
• Como se pode representar o conhecimento ?
• Como se poderia manipular o conhecimento ?
Conhecimento
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Definição
Conhecimento, pode ser definido como estratégias (modelos,
métodos, regras, técnicas, mecanismos) usados por uma pessoa
ou máquina para interpretar, e responder apropriadamente a
um assunto ou problema específico.
Conhecimento
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Pode-se dizer que o conhecimento é subjetivo e depende muito das
pessoas que tem vivência sobre o assunto, entendimento sobre um
domínio e tem alto grau de refinamento.
O conhecimento , envolve fatores intangíveis como, crenças pessoais,
perspectivas, insights, intuições e interpretações, é de difícil estruturação,
captura, apresentação e transferência e compartilhamento.
Por esse motivo, o conhecimento deve ser adquirido de forma
construtivista, em que o processo de descoberta é guiado por hipóteses,
num processo interativo entre o especialista e o assunto em questão.
Conhecimento
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Representação do Conhecimento
• Uma representação é alguma coisa que está no lugar de outra.
Conclusões podem ser tiradas sobre as coisas representadas,
olhando-se apenas para o modelo.
• Na IA simbólica, a representação do conhecimento é feita através de
uma coleção de símbolos e com procedimentos de
interpretação. Existem diferentes tipos de representação: Lógica;
Redes Semânticas; Frames; Regras de produção.
As primeiras modelagens da inteligência surgiram na década de 50 e
tiveram como base as regras de produção e a lógica dos predicados.
Os pioneiros dessa corrente foram Jonh McCarthy, Marvin Minsky,
Newell e Simon.
Conhecimento
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Manipulação do Conhecimento
Alguns paradigmas tradicionais para a resolução de problemas em IA.
• Programação Heurística: baseada no modelo de comportamento
humano e seu estilo para resolver problemas.
• Evolução Artificial: modelo baseado no processo genético da
evolução natural, proposto por Charles Darwin.
• Redes Neurais Artificiais: é uma representação abstraída do
modelo neural do cérebro humano.
Cada paradigma compreende uma coleção de métodos, configurações
e técnicas desenvolvidas para manipular o conhecimento.
Conhecimento
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Exercício 1 - Folha 1
Dois jogadores escolhem alternativamente números do 1 até o 9.
Um número escolhido pôr um dos jogadores, não pode ser escolhido
pelo outro jogador.
O jogador que tenha 3 números com soma 15 ganha o jogo.
Representar o problema e encontrar uma estratégia para jogar.
Conhecimento
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Resolução de Problemas
A maioria dos problemas interessantes do ponto de vista da IA, não
dispõe de soluções algorítmicas, ou quando tem solução, são
complexas de serem implementadas (exemplo: jogos).
As características deste tipo de problemas são:
a. São resolvidos pôr seres humanos.
b. A complexidade é variável ( simples como o jogo da velha, e
complexo como xadrez).
c. São problemas de conhecimento total, tudo o que é necessário saber
para solucioná-los é conhecido.
d. A solução é uma seqüência de situações.
Métodos de Busca em Espaços de Estados
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Resolução de Problemas
• Frente a falta de solução algorítmica viável, um método de solução
possível é a busca.
• Definição busca: uma sequência de movimentos que levam de um
estado inicial a um estado final.
• A definição do problema como uma busca no espaço de estados
forma a base de muitos métodos usados na solução de problemas em
IA, ( isto é chamado de Resolução de Problemas através da
Busca).
Métodos de Busca em Espaços de Estados
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Resolução de Problemas
Para descrever uma solução de um problema através da busca no
espaço de estados, é necessário considerar os seguintes elementos:
a. Espaço de estados
O espaço de estados (estados do sistema) de um problema, são
representações que contem o conjunto configurações possíveis do
problema, isto é, toda a informação que descreve a situação atual do
sistema.
Métodos de Busca em Espaços de Estados
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Resolução de Problemas
b. Definir um ou mais estados iniciais e um ou mais estados finais.
c. Descrever um conjunto de regras (operadores), que permitirá
passar de um estado a outro estado, e que a solução caminhe de um
estado inicial até algum estado final.
d. Uma estratégia ou mecanismo de controle do processo de busca
que determinará qual operador aplicar em um determinado estado e
uma função custo ou avaliação da solução final, que permitira
avaliar a estratégia ou mecanismo escolhido para controle da busca.
Métodos de Busca em Espaços de Estados
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Sistemas simbólicos inteligentesExercício 2 - Folha 1
O problema das Torres de Hanói consiste em mover os 3 discos da primeira torre para a
ultima torra, tal que em cada movimento pode-se mover somente um disco e um disco de
tamanho maior nunca pode ficar acima de um disco de tamanho menor.
a. Definir os estados iniciais, finais.
b. Determinar o tamanho do espaço de estados com 3 discos. Qual é o tamanho de
espaços com 4 discos? Dica: calcular o tamanho de espaço com 1 disco e com 2 discos,
para depois calcular para 3 e 4 discos.
c. Qual é o menor número de movimentos para encontrar a solução? Calcular para 3
discos e para 4 discos.
d. Encontrar uma representação adequada (para 3 discos) que permita “visualizar” as
soluções possíveis (estratégia para jogar).
e. Diz a lenda, que quando Deus fez o mundo, deu aos monges de um monastério a tarefa
de resolver o problema das torres com 64 discos, e quando os monges movam os 64
discos da primeira para a terceira torre, o mundo vai acabar. Quantos anos estão faltando
para o mundo acabar (considere que em 1 segundo é possível fazer 1 movimento de disco
e que os monges realizam o menor número de movimentos possíveis)?
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• Os primeiros sistemas de IA foram os sistemas para resolver
problemas. A programação deste tipo de sistema requer uma
especificação precisa do problema em termos de estados e
operações sobre os estados.
• O conjunto de passos a serem realizados do estado inicial ao final,
representa a solução do problema.
• A solução de um problema é dada ao atingir-se o estado final
especificado a partir da aplicação de um conjunto de operações
sobre o estado inicial.
Sistemas simbólicos inteligentes
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Sistemas simbólicos inteligentesExercício 3 - Folha 1
Seja o problema conhecido como o “mundo dos blocos”, onde os
operadores possíveis são:
a. colocar um bloco sobre a mesa ou
b. colocar um bloco encima de outro bloco.
Os blocos que podem ser “movidos” não podem ter outro bloco encima
deles.
Determinar o tamanho do espaço de estados para 3 blocos e encontrar
uma representação adequada que permita “visualizar” as soluções possíveis.
Qual é o tamanho de espaço de estados para 4 blocos?