INF 1771 Inteligência Artificial  
Aula 01 - Introdução  
Edirlei Soares de Lima  
<elima@inf.puc-rio.br>  
O que é Inteligência Artificial?  
O que é Inteligência Artificial?  
Área de pesquisa que tem como objetivo  
buscar métodos ou dispositivos  
computacionais que possuam ou aumentem  
a capacidade racional do ser humano de  
resolver problemas, “pensar” ou, de forma  
geral, “ser inteligente”.  
O conceito de Inteligência Artificial é algo  
bem amplo e que recebe tantas definições  
quanto os diversos significados da palavra  
inteligência.  
O que é Inteligência Artificial?  
[Winston, 1984]:  
"Inteligência artificial é o estudo das ideias que permitem aos computadores  
serem inteligentes"  
[Schalkoff, 1990]:  
É o campo de estudo que tenta explicar e simular o comportamento  
inteligente em termos de processos computacionais”  
[Kurzweil, 1990]  
A arte de criar máquinas que executam funções que requerem inteligência  
quando executadas por pessoas”  
O que é Inteligência Artificial?  
Inteligência” + “Artificial”  
Artificial”  
Algo criado, algo que não é natural...  
Inteligência”  
Se comportar como um humano?  
Se comportar da melhor maneira possível?  
Pensar?  
Agir?  
O que é Inteligência Artificial?  
[Russell & Norvig, 2003]:  
Sistemas que pensam como humanos  
Ciência Cognitiva  
Sistemas que agem como humanos  
Teste de Turing  
Sistemas que pensam racionalmente  
Lógica  
Sistemas que agem racionalmente  
Agentes racionais Agem sempre racionalmente para alcançar as suas metas  
Sistemas que Agem como Humanos  
Teste de Turing  
Teste de Turing - EWeizembaum, 1966)  
Homens são todos iguais.  
Em que sentido ?  
Eles estão sempre encrencando conosco sobre uma  
coisa ou outra.  
Você pode pensar em um exemplo específico ?  
Seu namorado fez você vir aqui?  
Bom, … meu namorado me fez vir aqui.  
Sim, ele diz que eu estou deprimida todo o tempo.  
É verdade. Eu estou infeliz.  
Eu sinto muito que você esteja deprimida.  
Você acha que vir aqui ajudará você a não ser infeliz ?  
O que significaria para você se conseguisse alguma  
ajuda?  
Eu preciso de ajuda.  
Talvez eu aprendesse a lidar com minha mãe.  
Fale mais sobre sua mãe.  
Teste de Turing - ELIZA (Weizembaum, 1966)  
Conhecimento Superficial - Exemplo de regra usado em ELIZA:  
SE paciente diz “Eu gosto X”, ENTÃO responda “Por quê você gosta X?”  
Dialogo 1  
O que está aborrecendo você?  
Algo me aborrece.  
Onde está o seu namorado?  
Meu namorado.  
Há quanto tempo seu namorado está viajando?  
Meu namorado está viajando.  
Dialogo 2  
O que está aborrecendo você ?  
Onde está a sua cabeça ?  
Algo me aborrece.  
Minha cabeça.  
Há quanto tempo a sua cabeça está sobre os seus  
ombros?  
Ora, … minha cabeça está sobre os meus ombros.  
Há simplesmente uma correspondência de palavras-chave  
superficiais, sem entendimento do que elas significam.  
Sistemas que Pensam como Humanos  
Modelagem Cognitiva  
Modelos computacionais de inteligência artificial e técnicas  
experimentais da psicologia para tentar construir teorias precisas e  
verificáveis a respeito dos processos de funcionamento da mente  
humana.  
Aprendizado por observação: investigação experimental de seres  
humanos ou animais.  
Sistemas que Pensam Racionalmente  
A abordagem baseada nas “leis do pensamento”.  
Aristóteles foi um dos primeiros a tentar codificar o “pensamento  
correto”, isto é, processos de raciocínio irrefutáveis.  
Sócrates é um homem.  
Todos os homens são mortais.  
Logo, Sócrates é mortal.  
Seu estudo deu início ao campo chamado Lógica.  
Sistemas que Agem Racionalmente  
A abordagem baseada em agentes racionais  
Agente = Percepção + Ação  
“Um agente racional é aquele que age para alcançar o melhor resultado ou, quando  
há incerteza, o melhor resultado esperado”.  
Agentes são diferente de meros programas, pois operam sob controle  
autônomo, percebem seu ambiente, adaptam-se a mudanças e são  
capazes de assumir metas.  
O que é Inteligência Artificial?  
Pensamento/Raciocínio  
Sistemas que  
pensam como  
humanos  
Sistemas que  
pensam  
racionalmente  
Desempenho  
Similar a  
Humanos  
Desempenho  
Ideal  
Sistemas que  
agem como  
humanos  
Sistemas que  
agem  
racionalmente  
Comportamento  
História da Inteligência Artificial  
Inicio dos anos 40 - Segunda Guerra Mundial.  
Criação dos primeiros computadores.  
Simulação de guerra.  
1943 - McCulloch e Pitts realizam os primeiros estudos para criar um  
modelo de neurônio artificial capaz de resolver qualquer função  
computável.  
1956 - Criado oficialmente o termo Inteligência Artificial em um congresso  
no Dartmouth College.  
1956 - 1966 - Época de sonhos.  
General Problem Solver (GPS).  
Lisp.  
...  
História da Inteligência Artificial  
1966 - 1974 - Uma dose de realidade.  
Livro de Minsky e Papert (1969) critica perceptrons e paralisa investimentos em redes  
neurais por quase 20 anos (tema volta em 1986).  
Problema da complexidade computacional do algoritmos.  
1969 - 1979 - Sistemas baseados em Conhecimento  
Grande evolução da Inteligência Artificial Simbólica.  
Desenvolvimento de sistemas especialistas.  
Prolog.  
1980 - 1988 - Inteligência Artificial na Indústria  
Sistema especialistas.  
Ressurgem as redes neurais.  
Lógica Fuzzy.  
História da Inteligência Artificial  
Inicio dos anos 90:  
Sistemas Especialistas com alto custo de manutenção. Erro foi não ver que o objetivo  
deve ser Auxiliar, ao invés de Automatizar.  
Grandes avanços em todas as áreas da inteligência artificial,com manifestações  
significativas na aprendizagem de máquina, planejamento multi-agente, raciocínio com  
incerteza, mineração de dados, entre outros tópicos.  
1997 - Deep Blue (IBM) derrota o campeão mundial de xadrez (Garry  
Kasparov).  
Algoritmos de busca, computadores de alta velocidade e hardware desenvolvido  
especificamente para xadrez.  
História da Inteligência Artificial  
2011 Watson (IBM) derrota os dois maiores jogadores de Jeopardy (Brad  
Rutter e Ken Jennings).  
Baseado em tecnicas avançadas de Processamento de Linguagem Natural, Recuperação  
de Informação, Representação de Conhecimento, Raciocínio e Aprendizado de Máquina.  
Processamento paralelo massivo.  
90 clusters com um total de 2880 servidores com processadores de 3.5 GHz (8 núcleos e 4 threads por núcleo).  
16 Terabytes de memória RAM.  
Documentário:  
Parte 1: http://www.youtube.com/watch?v=5Gpaf6NaUEw  
Parte 2: http://www.youtube.com/watch?v=6ay17a7mEIk  
Parte 3: http://www.youtube.com/watch?v=gphA9u5nm5U  
Abordagens para Inteligência Artificial  
Abordagem Simbólica:  
Representa o conhecimento por sentenças declarativas.  
Deduz consequências por métodos de raciocínio lógico.  
Exemplo:  
xy irmão(x, y) parente(x, y)  
xyz pai(z, x)pai(z, y) irmão(x, y)  
pai(joão, maria).  
pai(joão, eduardo).  
Maria e Eduardo são parentes.  
É necessário:  
Identificar o conhecimento do domínio (modelo do problema).  
Representá-lo utilizando uma linguagem formal de representação.  
Implementar um mecanismo de inferência para utilizar esse conhecimento.  
Abordagens para Inteligência Artificial  
Abordagem Não-Simbólica:  
Na abordagem Não-Simbólica, o conhecimento não é representado  
explicitamente por meio de símbolos, e sim, construído a partir de um  
processo de aprendizado, adaptação ou inferência.  
Exemplos:  
Redes Neurais Artificiais, Computação Evolutiva, Sistemas Nebulosos...  
Aplicações de Inteligência Artificial  
Robótica  
Aplicações de Inteligência Artificial  
Jogos e Simulações  
Aplicações de Inteligência Artificial  
Pesquisa operacional: otimização e busca heurística em geral.  
Processamento de linguagem natural: tradução automática, verificadores  
ortográficos e sintáticos, reconhecimento da fala.  
Visão Computacional: reconhecimento de padrões, processamento de  
imagens, realidade virtual.  
Sistemas especialistas: atividades que exigem conhecimento  
especializado e não formalizado:  
Tarefas: diagnóstico, previsão, monitoramento, análise, planejamento, projeto, etc.  
O Que a Inteligência Artificial é Capaz de  
Fazer Atualmente?  
É possível que o hardware seja mais rápido que o cérebro  
humano?  
Sim...  
Criar um hardware rápido é fácil, o difícil é fazer com que  
ele se comporte como um cérebro humano.  
O Que a Inteligência Artificial é Capaz de  
Fazer Atualmente?  
Computadores podem ser melhores que humanos em um  
jogo de xadrez?  
Sim! É um problema clássico de inteligência artificial.  
Problema bem definido.  
Jogo complexo difícil para humanos jogarem bem.  
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Deep Blue  
Human World Champion  
Deep Thought  
Ratings  
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O Que a Inteligência Artificial é Capaz de  
Fazer Atualmente?  
Computadores podem reconhecer a fala?  
Computadores podem entender a fala?  
Mais ou menos...  
Sim para problemas restritos.  
Não muito bem para fala normal.  
O Que a Inteligência Artificial é Capaz de  
Fazer Atualmente?  
Computadores podem aprender e adaptar-se?  
Sim  
Aprendizado de máquina permite que computadores possam  
aprender e adaptar-se sem serem explicitamente programados.  
Não é possível é fazer magica. É necessário um processo de  
treinamento.  
O Que a Inteligência Artificial é Capaz de  
Fazer Atualmente?  
Computadores podem ver?  
Mais ou menos...  
Sim para problemas restritos.  
Não para ambientes complexos.  
O Que a Inteligência Artificial é Capaz de  
Fazer Atualmente?  
Computadores podem planejar e tomar decisões  
ótimas?  
Mais ou menos...  
Sim para problemas restritos.  
Não para ambientes complexos.  
A maioria dos problemas do mundo real são problema  
complexos.  
Competições  
Loebner Prize Teste de Turring  
DARPA Grand Challenge Carros autônomos  
Vídeo  
Competições  
International Aerial Robotics Competition Veículos Aéreos  
Autônomos  
Vídeo  
RoboCup Robôs autônomos  
Vídeo  
Competições  
Google AI Challenge  
Vídeo  
Machine Learning Challenges  
KDD Cup  
CoNLL Shared Task Linguística Computacional  
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Mario AI Championship  
Learning  
Level Generation  
Turing Test  
Vídeo  
AIIDE Starcraft Competition  
Vídeo  
Leitura Complementar  
Russell, S. and Norvig, P. Artificial Intelligence: a  
Modern Approach, 2nd Edition, Prentice-Hall,  
2003.  
Capítulo 1: Introduction