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, 2009]:
–
–
–
–
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
•
O Teste de Turing requer que o computador tenha as
seguintes capacidades:
–
–
–
–
Processamento de linguagem natural: ser capaz de se comunicar
usando linguagem natural;
Representação de conhecimento: ser capaz de armazenar
conhecimento;
Raciocínio automatizado: usar o conhecimento armazenado para
chegar a novas concussões;
Aprendizado de máquina: adaptar-se a novas situações e reconhecer
padrões.
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
Abordagens para Inteligência Artificial
•
Abordagem Simbólica:
–
–
–
Representa o conhecimento por sentenças declarativas.
Deduz consequências por métodos de raciocínio lógico.
Exemplo:
•
∀x∀y irmão(x, y) ⇒ parente(x, y)
•
∀x∀y∀z 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...
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.
2001 – Atualmente – Disponibilidade de grandes bases
–
Aprendizado de maquina;
–
Big data;
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
Avanços Recentes
•
Google Driverless Car
–
O carro é equipado com um radar a
laser que permite ao veículo gerar
um mapa 3D detalhado do ambiente.
–
O mapa 3D é combinado com
informações de mapas de alta
resolução e dados de outros sensores
para produzir diferentes modelos
matemáticos que permitem que o
carro possa agir de forma autônoma.
Avanços Recentes
Avanços Recentes
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.
3
2
2
2
2
2
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1
1
1
000
800
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400
Deep Blue
Human World Champion
Deep Thought
Ratings
200
1
966 1971 1976 1981 1986 1991 1997
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
…
Competições
•
•
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, 3nd Edition, Prentice-Hall,
2009.
•
Capítulo 1: Introduction