oÀ ¨µZ ]óí2 å å Au0f½âW©M N ßJ÷ 8Ï ¢´ ½ ¸ ~2Ìjóê8Rà Y ...renatomaia.net/arquivos/Facit/IC/3_Introducao_IC-IA.pdf · – Sensação, percepção, representação,

Inteligência Computacional

INTRODUÇÃO À INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL (ARTIFICIAL)

Renato Dourado MaiaFaculdade de Ciência e Tecnologia de Montes Claros

Fundação Educacional Montes Claros

24/08/15 Inteligência Computacional – Renato Dourado Maia 2/54

• O que é Inteligência Computacional?• O que é Inteligência Artificial?• O que é um Sistema Inteligente?• Aliás, o que é inteligência?

Lembrando da Primeira Aula...


• Definição de Inteligência segundo o Dicionário Auré-lio:– Capacidade de aprender, apreender e interpretar.

• O que, então, define uma pessoa ou sistema inteli-gente?

• Qual é o aspecto fundamental da inteligência huma-na?



• Alguém inteligente:– Aprende por experiência e utiliza conhecimento adquirido

por experiência.– Soluciona problemas mesmo se as informações disponí-

veis forem incompletas e/ou imprecisas.– Reage rapidamente perante uma nova situação.– Determina aquilo que é importante em cada contexto.– Raciocina, pensa e compreende imagens visuais.– Processa e manipula símbolos.– É criativo, imaginativo e utiliza heurísticas.




Os computadores podem ser

inteligentes?


• O aspecto fundamental da inteligência humana é o aprendizado.– O ser humano é pré-programado para o aprendizado.

• Portanto, pode-se considerar que o aprendizado é a essência da inteligência.

• Assim, pode-se concluir que para uma máquina apre-sentar um comportamento inteligente ela deve ser capaz de aprender.




“Os computadores são incrivelmente rápidos, precisose burros. Os homens são incrivelmente lentos,

imprecisos e brilhantes. Juntos, seu poder ultrapassa os limites da imaginação.”

Albert Einstein

“Se o homem pode, por que não a máquina?”

Alan Turing


Pergunta Inicial

O que é Inteligência

Artificial (IA)?


• A seguir, estão apresentadas três caracterizações in-tuitivas e simples:– “IA é o estudo de como fazer os computadores realizarem

funções que, no momento, são feitas melhor por seres hu-manos”.

– “IA é o estudo das ideias que permitem habilitar os com-putadores a fazer coisas que tornam os seres humanos inteligentes”.

– “IA é o campo de conhecimentos onde se estudam siste-mas capazes de reproduzir atividades mentais do ser hu-mano”.

O que é Inteligência Artificial (IA)?


• As três caracterizações apresentadas têm um ponto comum: – Mencionam os seres humanos!

• Fica, então, o questionamento: – O que torna os seres humanos inteligentes?



• Livros especializados em psicologia humana mencio-nam que os seres humanos apresentam as seguintes capacidades psíquicas:– Sensação, percepção, representação, conceituação, juízo,

raciocínio, memória, atenção, consciência, orientação, afe-tividade, volição, linguagem.



• Sensação: – É o fenômeno elementar resultante de estímulos físicos

ou químicos. – Seria, no contexto da automação, a função realizada por

um sensor, como um termômetro ou um barômetro.



• Percepção: – É a tomada de conhecimento de um objeto exterior con-

siderado real e segue à sensação. – Em um sistema de controle, poderia corresponder ao pro-

cesso de chegada do sinal do sensor a um controlador.



• Representação: – É a assimilação das características dos objetos percebi-

dos.– Agora, o sinal percebido é devidamente convertido em u-

ma forma adequada para ser tratado pelo controlador.



• Conceituação: – É a construção simbólica que busca captar a essência dos

objetos representados. – Uma vez que o sinal enviado pelo sensor foi devidamente

representado em um formato adequado para ser tratado pelo controlador, pode-se caracterizar a sua natureza.

✔ Exemplo: ➢ A temperatura está elevada.



• Juízo: – É o estabelecimento de relações entre os fatos e os obje-

tos da Natureza. – A partir do conceito de temperatura elevada, pode-se es-

tabelecer, por exemplo, o juízo de que o aquecedor está ligado.



• Raciocínio: – É a concatenação disciplinada dos juízos, gerando novos

juízos. – A partir do juízo de que “o aquecedor está ligado” e de

que “um aquecedor ligado consome energia”, pode-se, por raciocínio, concluir que se “está consumindo energia”.



• Memória: – É o armazenamento das informações para utilização pos-

terior. – O armazenamento do fato de que se consumiu energia

ontem pode colaborar para explicar a razão de a bateria estar descarregada hoje.



• Atenção: – É a concentração da atividade psíquica sobre um dado es-

tímulo que a solicita. – Em uma imagem, por exemplo, podem estar o objeto que

um robô deve seguir, bem como detalhes do cenário. ✔ O robô deve dar atenção ao objeto-alvo, e não a nuvens, galhos

balançando com o vento, reflexos na janela, etc.



• Consciência: – É um complexo de fenômenos psíquicos que permite co-

nhecer a si próprio e ao Mundo que o cerca.

• Orientação: – É a consciência de sua situação no tempo e no espaço.



• Afetividade: – É a manifestação de sentimentos e emoções que corres-

pondem a uma valorização qualitativa de determinados estados do indivíduo.

• Volição: – É o elemento psíquico que leva um indivíduo a iniciar e re-

alizar atividades voluntárias.



• Linguagem: – É o mecanismo de comunicação por meio da expressão

simbólica. – A linguagem utilizada na programação de um computador

é precisa e livre de contexto, enquanto a utilizada pelos humanos é mais flexível e ambígua:

✔ Quando se diz que “pão com manteiga é melhor do que nada” e que “nada é melhor do que férias”, não se está argumentando que “pão com manteiga é melhor do que férias”.

✔ Isso evidencia que a tarefa de desenvolver um sistema que per-mita a comunicação homem-máquina é bastante complexa.



• A Inteligência Artificial (IA), Inteligência de Máquina ou Inteligência Computacional (IC) busca dotar equi-pamentos/artefatos/sistemas construídos pelo ser humano de algumas das capacidades psíquicas ante-riormente citadas.


O desafio é imenso, não é?

“Para mim, o essencial da investigação em IA reside na tentativa de compreender a própria natureza da inteligência natural.”

Seymor Papert


Sistemas que pensam como seres humanos

Sistemas que pensam racionalmente

Sistemas que atuam como seres humanos

Sistemas que atuam racionalmente

Comportamento

Processos de Pensamento ede Raciocínio

Desempenho Humano Racionalidade

Organização das Definições de IA


• Agindo como humanos:– A abordagem do Teste de Turing.

• Pensando como humanos:– A abordagem da modelagem cognitiva.

• Pensando racionalmente:– A abordagem das “leis do pensamento”

• Agindo racionalmente:– A abordagem de agentes racionais.

Respondendo: Organização das Definições


Agindo como Humanos: O Teste de Turing

Interface

Interrogador

Humano

SistemaComputacional


• Interfaceamento Homem-Máquina.• Fusão de Dados.• Agrupamento, Classificação e Reconhecimento de Padrões.• Raciocínio sob Incerteza.• Tomada de Decisão.• Sistemas Especialistas.• Sistemas Adaptativos.• Descoberta de Conhecimentos.• Etc, etc, etc...

Algumas Áreas de Aplicação

Controle e Automação?


• Simbólico: – Metáfora linguística/lógica.– Utiliza formalismos do tipo lógico para simular o compor-

tamento inteligente expresso por meio da linguagem.– Representante Principal:

✔ Sistemas Especialistas.

Paradigmas


• Conexionista:– Metáfora cerebral.– Modelagem da inteligência humana por meio da simula-

ção dos componentes do cérebro, isto é, de seus neurô-nios e de suas interligações (conexões).

– Representante Principal: ✔ Redes Neurais Artificiais.

Paradigmas


• Probabilista:– Inspirado na Estatística e na Probabilidade.– Modelagem do raciocínio por meio das leis das probabili-

dades e da estatística.– Representante Principal:

✔ Redes Bayesianas.

Paradigmas


• IA Distribuída:– Metáfora Social.– Procura se servir de um conjunto de partes, ou módulos,

para resolver de modo cooperativo um determinado pro-blema.

– Representante Principal: ✔ Sistemas Multiagentes ou Inteligência de Enxame (Coletiva).

Paradigmas


• Evolucionista:– Inspirado na Seleção Natural.– Simula a evolução natural para encontrar soluções para

problemas complexos.– Representante Principal:

✔ Algoritmos Genéticos.

Paradigmas


• As principais diferenças entre os paradigmas refe-rem-se às seguintes questões:– Como representar o conhecimento?– Como raciocinar com esse conhecimento?– Como “adquirir” esse conhecimento?

• De uma forma resumida, as técnicas podem ser alo-cadas em dois paradigmas:– Simbólico.– Não-Simbólico.

Paradigmas


• No paradigma Simbólico, o conhecimento é repre-sentado por sentenças declarativas (símbolos), sen-do as consequências deduzidas por métodos de ra-ciocínio lógico.

• Segundo a IA Simbólica, é necessário:– Identificar o conhecimento do domínio (modelo do pro-

blema).– Representá-lo utilizando uma linguagem formal de repre-

sentação.– Implementar um mecanismo de inferência para utilizá-lo.

Paradigmas


• No paradigma Não-Simbólico, o conhecimento não é representado explicitamente por meio de símbolos, e sim construído a partir de um processo de aprendi-zado, adaptação ou inferência.

• Normalmente, as técnicas que se enquadram no pa-radigma Não-Simbólico são consideradas técnicas de Inteligência Computacional, e as técnicas que se en-quadram no paradigma Simbólico são consideradas técnicas de Inteligência Artificial.

Paradigmas


• Provavelmente vocês devem estar confusos em fun-ção de existência de várias nomenclaturas:– Inteligência Artificial, Inteligência de Máquina, Inteligência

Computacional, Sistemas Inteligentes, Computação Flexí-vel (Soft Computing), Computação Natural...

• Há razões históricas que justificam a existência des-sas diferentes nomenclaturas, bem como algumas pequenas diferenças conceituais entre o que cada u-ma delas trata.

A Confusão das Nomenclaturas


O Nascimento Formal da IA

• Considera-se que a Inteligência Artificial (IA) surgiu formalmente como uma nova linha de pesquisa em meados de 1956, durante uma escola de verão no Campus da Faculdade de Dartmouth em Hanover, New Hampshire.– Nesse encontro, pesquisadores e estudantes se juntaram

para discutir a possibilidade de criar ferramentas compu-tacionais inteligentes.



• Vários dos participantes foram personagens impor-tantes para o desenvolvimento da IA:– John McCarthy, Marvin Minsky, Herbert Simon e Allen Ne-

well.

• Curiosamente, esse encontro aconteceu apenas algu-mas semanas antes do simpósio intitulado “Mecanis-mos Cerebrais do Comportamento”, que levou ao surgimento das Ciências Cognitivas.



• Após várias tentativas frustradas por parte da IA de desenvolver sistemas capazes de resolver uma gran-de quantidade de problemas, denominados Resolve-dores Universais de Problemas (General Problem Solvers – GPS), os pesquisadores começaram a per-ceber as limitações dessas abordagens e passaram a considerar ferramentas dedicadas.



• As técnicas tradicionais (clássicas) de Inteligência Ar-tificial eram simbólicas, ou seja, propunham que u-ma manipulação algorítmica de estruturas simbóli-cas é necessária e suficiente para o desenvolvimento de sistemas inteligentes.

• Essa tradição simbólica também engloba as aborda-gens baseadas em lógica, nas quais os símbolos são utilizados para representar objetos e relações entre objetos, e estruturas simbólicas são utilizadas para representar fatos conhecidos.



• Uma característica marcante da IA Clássica era a for-ma utilizada para construir o sistema inteligente.– Existia uma visão procedural sugerindo que sistemas inte-

ligentes poderiam ser projetados codificando-se conheci-mentos especialistas em algoritmos específicos.

– Esses sistemas foram denominados genericamente de Sis-temas Baseados em Conhecimento (Knowledge-Based Systems) ou Sistemas Especialistas (Expert Systems).

✔ Exemplo: sistema para diagnóstico médico.



• Atualmente, a IA Clássica (Simbólica) envolve basica-mente os Sistemas Especialistas, diversos métodos de busca, alguns sistemas baseados em agentes e sistemas de raciocínio ou inferência baseados em ló-gica.


• Em meados dos anos 1960, novos técnicas começa-ram a ser desenvolvidas, a partir da observação de outros fenômenos inteligentes naturais além da in-teligência humana.– Quem classificaria o mecanismo utilizado pelos cupins pa-

ra a construção de seus ninhos como um comportamento inteligente?

– Vários outros exemplos existem na natureza: ✔ Evolução das espécies, construção de colmeias de abelhas, coleta

de comida por formigas, etc.

Inteligência Artificial e Inteligência Computacional


• A dificuldade encontrada pelos pesquisadores da IA Clássica em cumprir as suas promessas (robôs inteli-gentes, etc.) gerou várias discordâncias entre eles e os pesquisadores das novas técnicas, como as Redes Neurais Artificiais. – Um dos motivos principais era a disputa por financiamen-

tos.



• Houve então uma necessidade de dissociar as novas técnicas, especialmente as Redes Neurais Artificiais, das técnicas de IA Clássica.

• Nesse contexto, foi criada uma nova linha de pesqui-sa – a Inteligência Computacional.


FINALMENTE!


Inteligência Computacional

SistemasNebulosos

ComputaçãoInspirada na

Natureza

Redes NeuraisArtificiais


Computação Flexível (Soft Computing)

• Computação Flexível (Soft Computing) foi um termo introduzido por L. Zadeh para descrever uma nova metodologia de computação que permitiu a manipu-lação de variáveis linguísticas e raciocínio aproxima-do.

• Atualmente, Computação Flexível é o termo utiliza-do para descrever basicamente técnicas híbridas de Computação Inteligente, como Sistemas Neuro-Ne-bulosos, Neuro-Evolutivos, etc.


• Normalmente, as técnicas utilizadas para o desenvol-vimento de equipamentos, artefatos/sistemas inteli-gentes são normalmente concebidas a partir da ob-servação não apenas da inteligência humana, mas também de outros fenômenos inteligentes naturais.

• Portanto, essas técnicas podem ser consideradas técnicas de Computação Natural e, mais especifica-mente, técnicas de Computação Inspirada na Natu-reza.

Inteligência Artificial e Computação Natural


• Filosofia: – Regras formais podem ser utilizadas para que sejam obti-

das conclusões válidas? – Como a mente, ou o intelecto, se desenvolve a partir de

um cérebro físico?– De onde vem o conhecimento?– Como o conhecimento conduz à ação?

• Linguística: – Como a linguagem se relaciona com o pensamento?

Alguns Tópicos Correlatos Importantes


• Neurociência: – Como o cérebro processa informações?

• Teoria do Controle e Cibernética: – Como artefatos podem operar sob seu próprio controle?

• Educação: – Como “transmitir conhecimento” para uma outra entida-

de?

• Economia: – Como tomar decisões para maximizar o lucro?



• Engenharia da Computação: – Como construir computadores eficientes?

• Psicologia: – Como os seres humanos e demais animais pensam e a-

gem?

• Sociologia: – Como os seres vivos convivem e interagem?



• Matemática: – Quais são as regras formais para se obter conclusões váli-

das?– O que pode ser computado?– Como raciocinamos com informações incertas?

• Ciência da Computação: – Como desenvolver sistemas que emulem o comportamen-

to inteligente?



Reflexão Final

É mesmo possível se obter inteligência num computador, ou uma entidade inteligente requer a

riqueza das sensações e experiências que só podem ser encontradas numa existência biológica?


That's All Folks! Obrigado pela Atenção!

Documents

oÀ ¨µZ ]óí2 å å Au0f½âW©M N ßJ÷ 8Ï ¢´ ½ ¸ ~2Ìjóê8Rà Y ...renatomaia.net/arquivos/Facit/IC/3_Introducao_IC-IA.pdf · – Sensação, percepção, representação,