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“A Evolução Darwinista aplicada à Aprendizagem e Interação social de Programas Inteligentes”

2 Julho 2014

Notas Iniciais

A Inteligência pode ser definida como a capacidade mental que envolve a habilidade de raciocinar, planejar, resolver problemas, pensar de forma abstrata, compreender ideias complexas, aprender rápido e aprender com a experiência. (Mainstream Science on Intelligence)

A Evolução é uma forma de Inteligência

Inteligência Artificial

Quase todas as definições de Inteligência Artificial assumem a comparação com a inteligência e comportamento humano

O Homem é o ponto de referência mas assumir Inteligência apenas em comparação com o Homem é redutor

A Inteligência Artificial é o estudo de formas de provocar comportamento inteligente em máquinas ou programas

Objetivo da Investigação

Produzir um algoritmo que aprenda a interagir socialmente

Mas….

Como

Pressupostos

Todos os tipos de evolução têm mecanismos semelhantes

Todos os tipos de evolução obedecem a variáveis parametrizáveis

Todos os tipos de evolução são caoticamente inteligentes

Hipótese

A Evolução das Espécies é semelhante à Evolução da Interação Social

Abordagem

Simulação da evolução darwinista, através de software

Definição do Habitat

Definição dos regras de evolução

Definição dos Cromossomas

Definições da Simulação - Heurística

Evolução de organismo simples que se reproduz inicialmente por mitose

O tempo da simulação é cortado em fatias de tempo

Em cada fatia de tempo, é consumida 1 unidade de enrgia

Em cada fatia de tempo, cada organismo procura obter energia:

- Respirando

- Alimentando-se

Definições da Simulação - Heurística

Se não houver forma de obter energia, o organism move-se

Cada organismo morre se a sua energia chegar a 0

Cada organismo reproduz-se se tiver o máximo de energia

A evolução da-se na reprodução com mutação de cromossomas

Definições da Simulação - Cromossomas

Movimento

Energia para Movimentar

Energia no Nascimento

Energia Máxima

Tempo para a Energia diminuir

Taxa de diminuição de energia

Energia necessária para reprodução

Energia depois de reprodução

Eficiencia de Respiração

Eficiencia de alimentação

Estrutura do corpo

Fonte de respiração

Fonte de alimentação

Desperdicio da respiração

Desperdicio da alimentação

Sexo

Definições da Simulação – Pormenores relevantes

Todas as variáveis e todos os cromossomas tem uma representação binária

As mutações acontecem nos bits dos cromossomas

Cada organismo tem um número de controlo, derivado dos cromossomas

Se esse numero for superior a metade da soma de todos os cromossomas, a especie é diferente da do(s) progenitor(es)

Objetivo da Simulação

Conseguir reproduzir, de uma forma simplista mas consistente, a evolução de um ecossistema a partir de um organismo.

Próximo passo – Paralelismo com o ‘Social’

Identificar o Habitat de dispersão social e muda-lo no algoritmo (Por ex. Facebook)

Defenir a nova Heurística (regras necessárias a viver e evoluir no Habitat)

Defenir os cromossomas da nova ‘criatura’, com focus em:

- Alimentação (Por ex. Likes)

- Reprodução/Dispersão (Por ex. Shares)

- Resultados colaterais (Por ex. Novos Convites)

Abordagens do Organismo ‘Social’

Cada Organismo é substituido por outro em cada passo da reprodução, mas guarda consigo a memória evolutiva e retorna sempre à forma mais eficiente se a evolução atual não for mais eficiente que a anterior

Cada Organismo faz parte de uma sociedade coletiva com decisão central em que todos votam para uma decisão final, sendo cada individuo extinguido de acordo com a qualidade do seu voto (quanto mais longe estiver do comportamento adotado mais será a probabilidade de extinção)

Cada organismo é autónomo e expande-se individualmente sendo a cada evolução extinguido os menos eficientes

Objetivo da Evolução do Organismo ‘Social’

Comportamento inteligente na linha da simulação de evolução biológica

A fialibilidade é uma componente presente na evolução e no comportamento humano

Poder falhar é uma oportunidade de estudar um caminho errado e marcá-lo como errado

Genéricamente a evolução criar mecanismos cada vez mais eficientes para a ‘sobrevivência do organismo’

Se a Hipótese se confirmar…

Algoritmo génerico de evolução em multiplos habitats

Aplicação não só a genética, redes sociais ou jogos mas também:

Biologia

Física

Moda

Previsão de tendências

Marketing direto

Previsão financeira

Previsão geo-física

Simulções várias

Fim

Muito Obrigado!!!!!

Q&A?