Em que Consiste
Em que Consiste
a
a
I nteligência
I nteligência
Artificial
Artificial
Lab. de
Lab. de Conexionismo
Conexionismo
e Ciências
e
Ciências
Cognitivas
Cognitivas
- L3C
- L3C
UNI VERSI DADE FEDERAL DE SANTA
UNI VERSI DADE FEDERAL DE SANTA
Que é Inteligência Artificial?
• O sonho de fabricar artefatos com
propiedades de inteligência vem
acompanhando o ser humano há séculos.
• O mito de Frankenstein não é novo. É
Virada
Virada
do
do
fim
fim
do
do
século
século
XI X
XI X
•
•
O final do
O final do
século
século
XI X
XI X
foi
foi
marcado
marcado
por mudanças
por mudanças
radicais na
radicais na
direção da
direção da
ciência
ciência.
.
•
•
Ao lado
Ao lado
do
do
nascimento
nascimento
das
das
geometrias não
geometrias não
euclidianas
euclidianas, com
, com
Russel
Russel
nascia
Descoberta
Descoberta
do
do
Neurônio
Neurônio
•
•
Golgi descobriu método
Golgi descobriu método
de
de
colorir neurônios
colorir neurônios
e
e
poder vê
poder vê-
-
los ao microscópio
los ao microscópio
.
.
•
•
Cajal dedicou suia vida a
Cajal dedicou suia vida
a
traçar circuitos neurais
traçar circuitos neurais
;
;
•
Limites
Limites
dos
dos
Computadores
Computadores
•
•
Church com
Church com
seu
seu
Lambda
Lambda
cálculo
cálculo
e Turing com
e Turing com
sua
sua
máquina
máquina
estabelecem limites
estabelecem limites
para aquilo que pode
para aquilo que pode
ser
ser
resolvido por computadores,
resolvido por computadores
,
introduzindo
introduzindo
o
o
conceito
Primórdios
Primórdios
da
da
I A
I A
•
•
Warren
Warren
McCulloch
McCulloch
,
,
juntamente
juntamente
com o
com o
matemático Pitts
matemático Pitts,
,
propõe modelo
propõe modelo
matemático para
matemático para o
o
neurônio
Primórdios
Primórdios
da
da
I A
I A
•
•
Hebb descobre
Hebb descobre
a
a
plasticidade
plasticidade
das
das
sinapses
sinapses,
,
dando uma
dando uma
explicação para
explicação para o
o
aprendizado
aprendizado
do
do
cérebro em
Que é Inteligência Artificial?
• Na época do aparecimento dos primeiros
computadores a admiração com as inúmeras
possibilidades destas máquinas fizeram com que elas
fossem também conhecidas como cérebros
eletrônicos, por suas capacidades de resolver
problemas que até então eram reservados aos
Fim do Mito “Cérebro Eletrônico”
• No inicio dos anos 60 intensa propaganda de
fabricantes conseguiu que eles passassem a ser
considerados como incapazes de qualquer forma de
raciocínio. Esta reviravolta ajudou a mostrar que
apesar de não serem inteligentes, computadores
poderiam ser extremamente úteis em tarefas tais
como contabilidade, administração de empresas,
controle de estoque, preparação de folhas de
pagamento, etc. As pessoas passaram a ver o
Seria mesmo
Seria mesmo
o
o
fim
fim
?
?
• E computadores começaram a ser vendidos e
usados. São cada vez mais eficientes e mais
úteis, sempre guardando sua burrice como
grande qualidade. Mas durante esta época,
um grupo de pessoas, nos laboratórios,
continuaram a pesquisar o sonho
Sistemas Especialistas
Sistemas Especialistas
Foi o retumbante anúncio do projeto japonês
da quinta geração (pretendia construir uma
nova geração de computadores inteligentes)
que levou ao cidadão comum as primeiras
notícias da IA. A aplicação mais importante
na época eram os Sistemas Especialistas
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
“I
“I propose propose to to consider the question consider the question, ‘, ‘Can machines thinkCan machines think?’?’ This This should begin with definitions of the meaning of the terms
should begin with definitions of the meaning of the terms ‘
‘machine’machine’ and ‘ and ‘think’think’.”.” A.A. Turing Turing,, Computing Machinery and Computing Machinery and I ntelligence
I ntelligence, 1950, 1950
“Se queres discutir comigo, define primeiro teus termos.” “Se queres discutir comigo, define primeiro teus termos.”
Descartes Descartes
O QUE É I NTELI GÊNCI A? O QUE É I NTELI GÊNCI A?
Binet
Binet: “Inteligência é julgar bem, compreender bem, raciocinar: “Inteligência é julgar bem, compreender bem, raciocinar
bem”. bem”.
Tearman
Tearman: “ A capacidade de conceituar e de compreender o: “ A capacidade de conceituar e de compreender o
seu significado”. seu significado”.
Helm
Helm: “A atividade inteligente consiste na compreensão do: “A atividade inteligente consiste na compreensão do
essencial de uma situação e numa resposta reflexa essencial de uma situação e numa resposta reflexa
apropriada”. apropriada”.
Piaget
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
A INTELIGÊNCIA É SÓ HUMANA? A INTELIGÊNCIA É SÓ HUMANA?
Em um primeiro momento, a inteligência era geralmente Em um primeiro momento, a inteligência era geralmente
associada a uma característica unicamente humana, de associada a uma característica unicamente humana, de
representação de conhecimentos e resolução de problemas, representação de conhecimentos e resolução de problemas,
refletindo um ponto de vista altamente
refletindo um ponto de vista altamente antropocêntricoantropocêntrico. Mas,. Mas, ainda assim, nós, humanos, não compreendemos a nós
ainda assim, nós, humanos, não compreendemos a nós
mesmos, como funciona nossa “inteligência” e nem mesmo a mesmos, como funciona nossa “inteligência” e nem mesmo a
origem de nossos pensamentos. origem de nossos pensamentos.
Hoje em dia, para muitos pesquisadores, a idéia de Hoje em dia, para muitos pesquisadores, a idéia de
inteligência passou a ser associada com a idéia de inteligência passou a ser associada com a idéia de
sobrevivência. sobrevivência.
Carne
Carne: “Talvez a característica básica de um organismo: “Talvez a característica básica de um organismo
inteligente seja sua capacidade de aprender a realizar várias inteligente seja sua capacidade de aprender a realizar várias
funções em um ambiente dinâmico, tais como sobreviver e funções em um ambiente dinâmico, tais como sobreviver e
prosperar”
prosperar” (Propriedade não só humana!)(Propriedade não só humana!).. Fogel
Fogel: “Inteligência pode ser definida como a capacidade de: “Inteligência pode ser definida como a capacidade de
um sistema de adaptar seu comportamento para atingir seus um sistema de adaptar seu comportamento para atingir seus
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
Nancy Segal
Nancy Segal - Universidade de - Universidade de Minnesota Minnesota: “Raciocínio,: “Raciocínio,
aprendizado, memória, motivação, capacidade de se adaptar e aprendizado, memória, motivação, capacidade de se adaptar e de resolver problemas são partes distintas da inteligência, mas de resolver problemas são partes distintas da inteligência, mas
que trabalham harmoniosamente para a obtenção dos que trabalham harmoniosamente para a obtenção dos
resultados”. resultados”.
O QUE É INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA)? O QUE É INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA)?
É um ramo da ciência da computação ao mesmo tempo É um ramo da ciência da computação ao mesmo tempo
recente (oficialmente nasceu em 1956) e muito antigo (lógica recente (oficialmente nasceu em 1956) e muito antigo (lógica
de Aristóteles) de Aristóteles)
Até mesmo a origem do termo é cercada de mistério
-Até mesmo a origem do termo é cercada de mistério - John John McCarthy
McCarthy, criador do termo em 1956, não tem certeza de não, criador do termo em 1956, não tem certeza de não haver ouvido o termo anteriormente.
Origens da I nteligência
Origens da I nteligência
Artificial
Artificial
•
•
O que é I nteligência Artificial?
O que é I nteligência Artificial?
•
• “É a propriedade de um artefato de poder resolver“É a propriedade de um artefato de poder resolver problemas que se fossem resolvidos por um seu vivo problemas que se fossem resolvidos por um seu vivo
ele seria considerado inteligente.” (Barreto) ele seria considerado inteligente.” (Barreto) •
• Assim como existe medidas de inteligência paraAssim como existe medidas de inteligência para
humanos é possível ter medidas de inteligência para humanos é possível ter medidas de inteligência para
O que é I nteligência Artificial?
O que é I nteligência Artificial?
•
• Elaine RichElaine Rich: “I A é o estudo de como fazer os computadores: “I A é o estudo de como fazer os computadores
realizarem coisas que, hoje em dia são feitas melhores pelas realizarem coisas que, hoje em dia são feitas melhores pelas
pessoas”. pessoas”. •
• WinstonWinston: I A é o estudo das idéias que permitem aos: I A é o estudo das idéias que permitem aos
computadores serem inteligentes”. computadores serem inteligentes”. •
• CharniakCharniak and and McDermott McDermott: I A é o estudo das faculdades: I A é o estudo das faculdades
mentais através da utilização de modelos computacionais”. mentais através da utilização de modelos computacionais”. •
• BellmanBellman: “I A é o estudo e simulação de atividades que: “I A é o estudo e simulação de atividades que
normalmente assumimos que requerem inteligência”. normalmente assumimos que requerem inteligência”. •
• Russell andRussell and Norvig Norvig: “I A é o estudo e implementação de: “I A é o estudo e implementação de
agentes racionais”. agentes racionais”.
(um agente racional é algo que procura atingir seus objetivos (um agente racional é algo que procura atingir seus objetivos
O que é I nteligência Artificial?
O que é I nteligência Artificial?
•
•
O objetivo central da I A é
O objetivo central da I A é
simultaneamente teórico - a criação de
simultaneamente teórico - a criação de
teorias e modelos para a capacidade
teorias e modelos para a capacidade
cognitiva - e prático - a implementação de
cognitiva - e prático - a implementação de
sistemas computacionais baseados nestes
sistemas computacionais baseados nestes
modelos.
As duas abordagens da I A
As duas abordagens da I A
•
•
I A Simbólica
I A Simbólica
–
–
Um sistema simbólico é capaz de manifestar
Um sistema simbólico é capaz de manifestar
um comportamento inteligente.
um comportamento inteligente.
–
–
O comportamento inteligente global é
O comportamento inteligente global é
Princípios da I A Simbólica
Princípios da I A Simbólica
•
• A estratégia fundamental que sustentou boa parte doA estratégia fundamental que sustentou boa parte do sucesso inicial da I A Simbólica, se deve à proposta
sucesso inicial da I A Simbólica, se deve à proposta
conhecida como “
conhecida como “Physical Symbol Systems HypothesisPhysical Symbol Systems Hypothesis”, de”, de New ell
New ell e e Simon Simon..
•
• Physical Symbol SystemsPhysical Symbol Systems - - New ell New ell & & Simon Simon( 1976)( 1976)
”A
”A physical symbol system consists of physical symbol system consists of a a set of entities set of entities,, called symbols called symbols,, which which are
are physical patterns that can occur physical patterns that can occur as as components of another type of components of another type of entity called an expression
entity called an expression ( (or symbol structureor symbol structure)…)…the system alsothe system also includes
includes a a collection of collection of processes processes that operate on expressions that operate on expressions to to produce produce other expressions
other expressions: processes: processes of creation of creation,, modification modification,, reproduction reproduction and and destruction
destruction. A . A physical symbol system isphysical symbol system is a a machine that produces throughmachine that produces through time
As duas abordagens da I A
As duas abordagens da I A
•
•
I A Conexionista
I A
Conexionista
–
–
Se for construído um modelo
Se for construído um modelo
suficientemente preciso do cérebro, este
suficientemente preciso do cérebro, este
modelo apresentará um comportamento
modelo apresentará um comportamento
inteligente. Se apenas uma pequena parte
inteligente. Se apenas uma pequena parte
do cérebro for reproduzida, a função
do cérebro for reproduzida, a função
I A
I A
Conexionista
Conexionista
•
•
As origens das redes
As origens das redes
neurais
neurais
artificiais remontam
artificiais remontam
no desejo de construir artefatos capazes de
no desejo de construir artefatos capazes de
exibir comportamento inteligente.
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
Elaine
Elaine Rich Rich: “IA é o estudo de como fazer os computadores: “IA é o estudo de como fazer os computadores
realizarem coisas que, hoje em dia são feitas melhores pelas realizarem coisas que, hoje em dia são feitas melhores pelas
pessoas”. pessoas”.
Winston
Winston: IA é o estudo das idéias que permitem aos: IA é o estudo das idéias que permitem aos
computadores serem inteligentes”. computadores serem inteligentes”.
Charniak
Charniak and and McDermott McDermott: IA é o estudo das faculdades: IA é o estudo das faculdades
mentais através da utilização de modelos computacionais”. mentais através da utilização de modelos computacionais”.
Bellman
Bellman: “IA é o estudo e simulação de atividades que: “IA é o estudo e simulação de atividades que
normalmente assumimos que requerem inteligência”. normalmente assumimos que requerem inteligência”.
Russell
Russell and Norvig and Norvig: “IA é o estudo e implementação de: “IA é o estudo e implementação de
agentes racionais”. agentes racionais”.
(um agente racional é algo que procura atingir seus (um agente racional é algo que procura atingir seus objetivos através de suas crenças.)
objetivos através de suas crenças.)
O objetivo central da I A é simultaneamente teórico - a
O objetivo central da I A é simultaneamente teórico - a
criação de teorias e modelos para a capacidade
criação de teorias e modelos para a capacidade
cognitiva - e prático - a implementação de sistemas
cognitiva - e prático - a implementação de sistemas
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA? O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?
•
• Resolução de problemas (planejamento) Resolução de problemas (planejamento) •
• Quebra-cabeças, Jogos, Quebra-cabeças, Jogos, •
• Problemas que requerem conhecimento especialista Problemas que requerem conhecimento especialista •
• diagnóstico médico, localização de recursos diagnóstico médico, localização de recursos minerais, configuração de computadores.
minerais, configuração de computadores. •
• Raciocínio por senso-comum Raciocínio por senso-comum •
• Simulação qualitativa ou intuitiva Simulação qualitativa ou intuitiva •
• Mecanismos de Inferência Mecanismos de Inferência •
• Percepção (visão e fala) Percepção (visão e fala) •
• reconhecimento de objetos através de imagens reconhecimento de objetos através de imagens •
• reconhecimento de voz ou identificação do interlocutor reconhecimento de voz ou identificação do interlocutor •
• Processamento de linguagem natural Processamento de linguagem natural •
• o que significa um conjunto de palavras o que significa um conjunto de palavras •
• tradução de idiomas tradução de idiomas •
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA? O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?
•
• Extração de conhecimento Extração de conhecimento •
• Knowledge Data Knowledge Data Discovery Discovery (Data (Data MiningMining, Data, Data Warehouse
Warehouse)) •
• Aprendizado Aprendizado •
• Desenvolver sistemas que melhorem seu desempenho Desenvolver sistemas que melhorem seu desempenho através da experiência
através da experiência •
• Desenvolver sistemas que auxiliem no aprendizado de Desenvolver sistemas que auxiliem no aprendizado de alunos
alunos •
• Programação Programação •
• Desenvolvimento de “ Desenvolvimento de “shells” para Sistemas Especialistasshells” para Sistemas Especialistas •
• Paralelização Paralelização de linguagens de IA de linguagens de IA •
• Distribuição da resolução de problemas Distribuição da resolução de problemas •
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA? O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?
>
> I ntelligent I nformation Systems I ntelligent I nformation Systems >
> I ntelligent I ntelligent Software Software Engineering Engineering >
> I ntelligent Agents I ntelligent Agents >
> I ntelligent Networks I ntelligent Networks >
> I ntelligent Databases I ntelligent Databases >
> Brain Models Brain Models >
> Evolutionary Algorithms Evolutionary Algorithms > Data
> Data mining mining >
> Machine Learning Machine Learning >
> Reasoning Strategies Reasoning Strategies >
> Automated Problem Solving Automated Problem Solving >
> Distributed AI Distributed AI Algorithms Algorithms and Techniques and Techniques >
> Distributed AI Distributed AI Systems Systems and Architectures and Architectures >
> Expert Systems Expert Systems >
> Fuzzy Logic Fuzzy Logic >
> Genetic Algorithms Genetic Algorithms >
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA? O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?
>
> Knowledge Acquisition Knowledge Acquisition >
> Knowledge Discovery Knowledge Discovery >
> Knowledge Representation Knowledge Representation >
> Knowledge Knowledge--I ntensive Problem Solving TechniquesI ntensive Problem Solving Techniques >
> Languages and Languages and Programming Techniques Programming Techniques for AI for AI > Software
> Software Tools for AI Tools for AI > Natural
> Natural Language Processing Language Processing >
> Neural Networks Neural Networks and and Applications Applications >
> Multisource I nformation Fusion Multisource I nformation Fusion:: Theory Theory and and Applications Applications >
> Multisource- Multisource-MultisensorMultisensor Data Fusion Data Fusion >
> Learning Learning and and Adaptive Sensor Adaptive Sensor Fusion Fusion >
> Multisensor Multisensor Data Fusion Using Neural Data Fusion Using Neural and and Fuzzy Techniques Fuzzy Techniques >
> I ntegration of I ntegration of AI AI with other Technologies with other Technologies >
> Evaluation of Evaluation of AI AI Tools Tools > Social
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA? O QUE FAZ UM PESQUISADOR EM IA?
>
> Applications - Applications - Computer Vision Computer Vision >
> Applications - Applications - Signal Processing Signal Processing >
> Applications - Applications - Military Military >
> Applications - Applications - Surveillance Surveillance >
> Applications - Applications - Robotics Robotics >
> Applications - Medicine Applications - Medicine >
> Applications - Applications - Pattern Recognition Pattern Recognition >
> Applications Applications - Face - Face Recognition Recognition >
> Applications - Applications - Finger Print Recognition Finger Print Recognition >
> Applications - Applications - Finance Finance and Marketing and Marketing >
> Applications - Applications - Stock Market Stock Market >
> Applications - Applications - Education Education >
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
HISTÓRIA HISTÓRIA
• Formalmente a área foi criada em 1956 quando oFormalmente a área foi criada em 1956 quando o nome foi cunhado (
nome foi cunhado (Darthmouth CollegeDarthmouth College).). •
• Entretanto, por 2000 anos filósofos estudaram como o Entretanto, por 2000 anos filósofos estudaram como o ver, apreender, recordar e raciocinar pode ser realizado? ver, apreender, recordar e raciocinar pode ser realizado?
•
• O desejo de criar artefatos capazes de reproduzir um O desejo de criar artefatos capazes de reproduzir um comportamento inteligente encontra suas origens em comportamento inteligente encontra suas origens em
tempos remotos. tempos remotos.
•
• Autômatos (relógios, jogador de xadrez, Autômatos (relógios, jogador de xadrez, Frankenstein
Frankenstein)) •
• Analytical Engine Analytical Engine,, Babbage Babbage, 1842 - “Ela seria capaz, 1842 - “Ela seria capaz de compor peças musicais de qualquer grau de
de compor peças musicais de qualquer grau de complexidade e extensão” (comentário de
complexidade e extensão” (comentário de Lady Lady Lovelace
Lovelace)) •
• Autômata Autômata para jogar a final de um jogo de xadrez de para jogar a final de um jogo de xadrez de rei contra rei e torre (Torres Y
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
HISTÓRIA HISTÓRIA
•
• Precursores da IA Precursores da IA •
• George Boole George Boole, inventou a álgebra , inventou a álgebra booleanabooleana. Suas. Suas idéias se incorporam como base da matemática e da idéias se incorporam como base da matemática e da
filosofia. filosofia.
•
• Lewis Carrol Lewis Carrol, (“Alice no país das maravilhas”), (“Alice no país das maravilhas”) mostrou de maneira bem humorada como a lógica mostrou de maneira bem humorada como a lógica
pode encerrar raciocínios pouco usuais. pode encerrar raciocínios pouco usuais.
•
• Alan Alan Turing Turing, propôs um teste para decidir se um, propôs um teste para decidir se um computador exibe inteligência.
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
HI STÓRI A
HI STÓRI A
•
• Acredita-se que a IA nasceu como disciplina em uma Acredita-se que a IA nasceu como disciplina em uma conferência chamada "
conferência chamada "The Dartmouth Summer researchThe Dartmouth Summer research Project on
Project on Artificial Artificial Intelligence Intelligence", organizada entre outros por,", organizada entre outros por, John McCarthy
John McCarthy,, Marvin Minsky Marvin Minsky, Alan, Alan Newell Newell e e Herb Simon Herb Simon.. •
• Nesta conferência, um sistema conhecido como LOGIC Nesta conferência, um sistema conhecido como LOGIC THEORIST foi demonstrado por
THEORIST foi demonstrado por Newell Newell e e Simon Simon. LOGIC. LOGIC THEORIST era um sistema capaz de descobrir provas de THEORIST era um sistema capaz de descobrir provas de
teoremas expressos de maneira simbólica. A importância deste teoremas expressos de maneira simbólica. A importância deste
sistema, nas palavras de
sistema, nas palavras de Feigenbaum Feigenbaum e e Feldman Feldman (1963: p. (1963: p. 108) LOGIC THEORIST era: "…
108) LOGIC THEORIST era: "…the first foray bythe first foray by artificial artificial intelligence into high
intelligence into high--order intellectualorder intellectual processes." processes." •
• Este sucesso inicial foi rapidamente seguido por vários Este sucesso inicial foi rapidamente seguido por vários
outros sistemas que poderiam aparentemente realizar tarefas outros sistemas que poderiam aparentemente realizar tarefas
inteligentes. Por exemplo, o "DENDRAL" era capaz de inteligentes. Por exemplo, o "DENDRAL" era capaz de
automatizar aspectos do raciocínio científico na área da automatizar aspectos do raciocínio científico na área da
química orgânica; o "MYCIN", era capaz de interativamente química orgânica; o "MYCIN", era capaz de interativamente
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
HI STÓRI A
HI STÓRI A
•
• Os anos que se seguiram ao encontro de Os anos que se seguiram ao encontro de Darthmouth Darthmouth foram foram de grande otimismo. Acreditava-se que em poucos anos:
de grande otimismo. Acreditava-se que em poucos anos: •
• a tradução automática entre duas linguagens diferentes a tradução automática entre duas linguagens diferentes poderia ser obtida pela construção de um programa que poderia ser obtida pela construção de um programa que
usasse duas gramáticas e um dicionário, usasse duas gramáticas e um dicionário,
•
• seria possível construir um programa para resolver um seria possível construir um programa para resolver um problema genérico.
problema genérico. •
• Um programa venceria o campeonato mundial de Um programa venceria o campeonato mundial de xadrez,
xadrez,
•
• Problema da dimensão Problema da dimensão •
• Se um problema é resolvido com certa quantidade de Se um problema é resolvido com certa quantidade de recursos se restrito a um mundo pequeno, quando este recursos se restrito a um mundo pequeno, quando este
mundo aumenta, a quantidade de recursos aumenta muito mundo aumenta, a quantidade de recursos aumenta muito
mais rapidamente que o mundo considerado. mais rapidamente que o mundo considerado.
Os problemas de I A são
Os problemas de I A são
comumente de
comumente
de
complexidade NP-completos.
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
A estratégia fundamental que sustentou boa parte do sucesso A estratégia fundamental que sustentou boa parte do sucesso
inicial da IA Simbólica, se deve à proposta conhecida como inicial da IA Simbólica, se deve à proposta conhecida como
“
“Physical Symbol Systems HypothesisPhysical Symbol Systems Hypothesis”, de”, de Newell Newell e e Simon Simon..
Physical Symbol Systems
Physical Symbol Systems
-
-
Newell &
Newell
&
Simon( 1976)
Simon
( 1976)
A
A physical symbol system consists of physical symbol system consists of a a set of entities set of entities,, called symbols
called symbols,, which which are are physical patterns that can occur physical patterns that can occur as as components of another type of entity called an expression components of another type of entity called an expression ( (oror
symbol structure
symbol structure)…)…the system also includesthe system also includes a a collection of collection of processes
processes that operate on expressions that operate on expressions to to produce other produce other expressions
expressions: processes: processes of creation of creation,, modification modification,, reproduction reproduction and
and destruction destruction. A . A physical symbol system isphysical symbol system is a a machine thatmachine that produces through
produces through time time an evolving collection of symbol an evolving collection of symbol structures
structures..SuchSuch a a system exists in system exists in a a world of objects wider world of objects wider than just these symbolic expressions themselves
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
Physical Symbol Systems
Physical Symbol Systems - - Newell Newell & & Simon Simon(1976)(1976)
•
• The Physical Symbol System Hypothesis The Physical Symbol System Hypothesis: Um sistema: Um sistema simbólico é capaz de manifestar um comportamento
simbólico é capaz de manifestar um comportamento inteligente.
inteligente.
•
• Although there has beenAlthough there has been a a great deal of controversy about exactly great deal of controversy about exactly how this hypothesis should be interpreted
how this hypothesis should be interpreted,, there there are two important are two important conclusions which have been drawn from it
conclusions which have been drawn from it.. •
• The first conclusion is that computers are The first conclusion is that computers are physical symbol physical symbol systems
systems,, in the relevant sense, and in the relevant sense, and thus there are thus there are grounds grounds (
(should the hypothesis be correctshould the hypothesis be correct) to) to believe that they should be believe that they should be able
able to to exhibit intelligence. exhibit intelligence. •
• The second conclusion is that The second conclusion is that, as we humans also, as we humans also are are intelligent
intelligent,, we too must be physical symbol systems and we too must be physical symbol systems and thus are thus are in
Histórico e Conceitos Básicos
Histórico e Conceitos Básicos
ESTADO DA ARTE
ESTADO DA ARTE
•
• Sucesso de marketing Sucesso de marketing •
• Deep Blue ao ganhar do campeão mundial de xadrez Deep Blue ao ganhar do campeão mundial de xadrez •
• Algumas aplicações em que o sucesso impressiona Algumas aplicações em que o sucesso impressiona •
• Sistemas comerciais de reconhecimento de fala Sistemas comerciais de reconhecimento de fala •
• Sistemas especialistas para auxílio ao diagnóstico médico Sistemas especialistas para auxílio ao diagnóstico médico que segundo alguns podem ser melhores que o médico que segundo alguns podem ser melhores que o médico
para algumas especialidades para algumas especialidades
•
• Operação automatizada de veículos Operação automatizada de veículos •
• Alguns problemas ainda não resolvidos Alguns problemas ainda não resolvidos •
• Falar com computadores Falar com computadores •
• Possibilidade de reconhecimento de vários objetos em Possibilidade de reconhecimento de vários objetos em uma grande gama de contextos
uma grande gama de contextos •
• Máquinas com grande capacidade de aprendizado Máquinas com grande capacidade de aprendizado •
• Tradução entre linguagens com termos coloquiais, Tradução entre linguagens com termos coloquiais, figuras de linguagem,
A
A
Razão
Razão
das
das
Dificuldades
Dificuldades
• Princípio da Dimensão:
• Se um problema é resolvido com certa
quantidade de recursos se restrito a um
Abordagem Simbólica
Abordagem Simbólica
•
•
Princípio
Princípio
do
do
Sistema Simbólico
Sistema Simbólico
:
:
•
•
Um
Um
sistema simbólico
sistema simbólico
é
é
capaz de
capaz
de
manifestar
manifestar
um
um
comportamento
comportamento
inteligente
Abordagem Conexionista
Abordagem Conexionista
• Principio da Réplica:
• Se for construido um modelo suficientemente
preciso do cérebro, este modelo apresentará
um comportamento inteligente. Se apenas
uma pequena parte do cérebro for
Abordagem Evolutiva
Abordagem Evolutiva
• Principio da Seleção Natural:
• Dada uma população de individuos vivendo em um
determinado ambiente, os mais aptos às condições
de vida oferecidas, têm mais probabilidade de se
reproduzir do que os menos aptos. Desta forma, com
o correr do tempo, e após gerações sucessivas, a
Que Esperar da IAS?
• IAS deve ser usada quando o problema é bem definido,
que se tenha uma boa idéia de como ele seria resolvido
e que seja explícito o modo de achar uma solução.
• Raciocínio impreciso , generalizações, raciocínio por
falta, aprendizado, devem ser convenientemente
previstos.
• Um cético poderia mesmo dizer que na IAS, não existe
inteligência: tudo é consequência direta do que foi
Que Esperar da IAC?
• Espera-se da IAC um desempenho melhor
que a da IAS em problemas mal definidos,
onde falta o conhecimento explícito de como
realizar uma tarefa. Além disso, são dela
esperadas características encontradas nos
Campos de Aplicação da IAC
• reconhecimento de padrões, incluindo letras,
faces,assinaturas, impressões digitais, etc;
• controle de processos industriais de dinâmica
complexa, com modelo matemático complexo;
• em robótica, no controle do movimento do robô;
• em sistemas especialistas;
IA Simbólica X IA
IA Simbólica X IA
Conexionista
Conexionista
•
• Conhecimento representado por regras (ou outra estruturaConhecimento representado por regras (ou outra estrutura similar: Lógica, Redes semânticas, Quadros (“
similar: Lógica, Redes semânticas, Quadros (“framesframes”),”), Estruturas híbridas - Bittencourt, p.258) que podem ser
Estruturas híbridas - Bittencourt, p.258) que podem ser
facilmente tratadas e analisadas.
facilmente tratadas e analisadas.
•
• Permite a explicação do processo que levou a umaPermite a explicação do processo que levou a uma determinada resposta.
determinada resposta.
•
• Fácil inserção de novos conhecimentos obtidos a partir doFácil inserção de novos conhecimentos obtidos a partir do especialista ou através de métodos automáticos de aquisição
especialista ou através de métodos automáticos de aquisição
de conhecimento.
IA Simbólica X IA
IA Simbólica X IA
Conexionista
Conexionista
•
• Necessidade de se trabalhar com conhecimentos completos eNecessidade de se trabalhar com conhecimentos completos e exatos sobre um determinado problema.
exatos sobre um determinado problema.
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• Dificuldade de explicar todos os conhecimentos relativos aoDificuldade de explicar todos os conhecimentos relativos ao problema através de regras simbólicas.
problema através de regras simbólicas.
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• Dificuldade para tratar informações imprecisas ouDificuldade para tratar informações imprecisas ou
aproximadas, e valores numéricos (dados quantitativos).
aproximadas, e valores numéricos (dados quantitativos).
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IA Simbólica X IA
IA Simbólica X IA
Conexionista
Conexionista
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• Outro Exemplo:Outro Exemplo:
Conhecimento Teórico Conhecimento Teórico
–
– AND(A,B) =AND(A,B) = if if A= 0 A= 0 then
then AND= 0 AND= 0 else if
else if B= 0 B= 0 then
then AND= 0 AND= 0 else
else AND= 1 AND= 1 Conhecimento Empírico
Conhecimento Empírico
