IA: Inteligência Artificial

IA: Inteligência

Artificial

UNIFEI

Aula 12

Prof. José Hamilton Chaves Gorgulho Júnior

EME006 - Automação Industrial

DENDRAL ~ 1960

“Descobrimos que era melhor ser instruído do que inteligente.”

Edward Feigenbaum 1936 -Joshua Lederberg 1925 - 2008

Os Sistemas Especialistas

DENDRAL

Obter a estrutura molecular de substâncias orgânicas desconhecidas analisadas no espectrômetro de massa (como os átomos se

unem para determinar suas propriedades físico-químicas).

Primeira Tentativa (busca exaustiva) Realização de todas as combinações, mas

gerava mais moléculas que a natureza permite (combinações que, na realidade, são

Recebe dados do espectrômetro de massa;
Regras baseadas em teorias químicas

determinam as estruturas moleculares possíveis;

As estruturas improváveis são eliminadas por

heurísticas;

Gera-se uma listagem com as características

físico-quimicas esperadas para cada forma molecular resultante;

Compara-se com o que é observado e tem-se a

forma molecular da amostra analisada.

Versão Final

DENDRAL

MYCIN ~ 1964

-Sistema com cerca de 500 regras para diagnóstico de meningite e infecções do sangue;

Se

(o pigmento do organismo é gram-positivo) e (a morfologia do organismo é coccus) e (o crescimento do organismo é de blocos) então

(existe evidência sugestiva de que a identidade do organismo seja estafilococo)

Motor de Inferência

Retirando as informações médicas

específicas do MYCIN restava uma estratégia lógica para uso das regras.

Trocando a “base de conhecimento”

de um domínio para outro tem-se um novo sistema especialista (expert systems).

Sistema especialista

Sistema com conhecimento

especializado e prático;

Normalmente um conjunto de regras

Se-Então;

Vantagem: armazena o

conhecimento de especialistas;

Dificuldade: obtenção do

conhecimento e formatação das regras.

Representação de conhecimento

Sistemas de produção;
Redes semânticas;
Quadros e roteiros;
Lógica das preposições;
Lógica dos predicados;
Etc.

Regras de produção são mais usadas por ser comum ao ser humano usar o par:

SE (condição) ENTÃO (ação).

Regra em soldagem

SE

espessura do material é grande

E

um único passe é exigido

E

completa penetração é exigida

ENTÃO

melhor processo é MIG (0.8)

A incerteza da regra (0.8) é combinada com as incertezas de cada componente de entrada (definidos pelo usuário do sistema) para definir a

Se tem gripe e idade vulnerável então procure médico (0.9) Se tem dor de garganta

então procure médico (1.0) Se tem resfriado

então tome aspirina e repouse (0.4) Se tem gripe e idade não vulnerável

então tome aspirina e repouse (0.4)

Se espirra e tem músculos doloridos e sem febre então está resfriado (0.7)

Se tem febre e garganta arranhando então tem dor de garganta (0.8)

Se tem menos de 8 anos ou mais de 60 anos então está em idade vulnerável (0.7)

Aspirina ou Médico?

Resfriado Espirrando .4 .4 .7 .7 .7 .8 1 .9

ELISA - DOCTOR ~ 1965

Os homens são todos parecidos.

Em que sentido?

Estão sempre nos aborrecendo com uma coisa ou outra.

Você pode pensar em um exemplo específico?

Bem, meu namorado me fez vir até aqui.

Seu namorado a fez vir até aqui?

Ele diz que eu fico deprimida a maior parte do tempo.

Sinto ter de ouvir que você está deprimida.

É verdade, estou infeliz.

Você pensa que vir até aqui ajudará você a não ficar infeliz?

Preciso de alguma ajuda, não há dúvida quanto a isso.

O que significaria para você conseguir alguma ajuda?

Talvez eu aprenda a me relacionar melhor com a minha mãe.

Funcionamento de um

Sistema Especialista

Sistema de Consulta

Base de

Conhecimento Quadro Negro

Motor de Inferência USUÁRIO Sistema de Consulta se A então M se F então Y se X e A então Z se E então P se B então P se B e C então L se C e M então X se D e A então X se P e Y então W Motor de Inferência B a s e d e C o n h e c im e n to Q u ad ro N eg ro A B C Sistema de Consulta se A então M se F então Y se X e A então Z se E então P se B então P se B e C então L se C e M então X se D e A então X se P e Y então W A B C Motor de Inferência B a s e d e C o n h e c im e n to Q u ad ro N eg ro

Sistema de Consulta se A então M se F então Y se X e A então Z se E então P se B então P se B e C então L se C e M então X se D e A então X se P e Y então W A B C M P L Motor de Inferência B a s e d e C o n h e c im e n to Q u ad ro N eg ro Sistema de Consulta se A então M se F então Y se X e A então Z se E então P se B então P se B e C então L se C e M então X se D e A então X se P e Y então W A B C M P L X Motor de Inferência B a s e d e C o n h e c im e n to Q u ad ro N eg ro Sistema de Consulta se A então M se F então Y se X e A então Z se E então P se B então P se B e C então L se C e M então X se D e A então X se P e Y então W A B C M P L X Z Motor de Inferência B a s e d e C o n h e c im e n to Q u ad ro N eg ro 1921

Consideração da incerteza

Observações do dia-a-dia:

Mais ou menos;

Aproximadamente;

Maior que;

Em torno de...

Incompatíveis com o modelo

convencional booleano (0 ou 1).

Em fuzzy: de 0 até 1.

Formação de famílias

de peças usando lógica

fuzzy

Inclusão de novas

peças em famílias já

formadas utilizando

lógica fuzzy

Mineração de dados

(Data mining e Big Data)

Mineração de dados

Processo de explorar grandes quantidades de dados não estruturados à procura de

padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre

variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados.

Mineração de dados

Mineração de dados

Empresas de cartão de crédito verificam:

• valor da compra;

• tipo de estabelecimento; • horário;

• o período entre essa compra e a anterior.

Comparam com o perfil do dono do cartão em busca por sinais de ação fraudulenta.

Algoritmo Genético

Técnica de busca e otimização;
Inspirada na teoria da evolução das

espécies de Charles Darwin: As espécies evoluem pelo principio da seleção natural e sobrevivência do mais apto (A Origem das Espécies, 1859);

Desenvolvido por John Holland (1975) e

seus alunos e popularizado por David Goldberg (1989).

Paralelismo: realiza a busca em um conjunto de

pontos de forma simultânea.

Direcionamento: passagem, sem alteração, dos

melhores elementos para a geração seguinte (manutenção do ótimo atual - Elitismo).

Aleatoriedade: alterações entre gerações:  Mutação: pequena alteração no

cromossomo que pode melhorar o ótimo atual.

 Cruzamento: alteração mais drástica

buscando fugir do ótimo atual (que pode ser um ótimo local).

1. Gerar população inicial.

2. Avaliar cada indivíduo da população.

3. Enquanto critério de parada não for satisfeito faça 3.1 Selecionar os indivíduos mais aptos.

3.2 Criar novos indivíduos (cruzamento e mutação). 3.3 Novos indivíduos formam a nova população. 3.4 Avaliar cada cromossomo da nova população. 4. Melhor indivíduo da última população é a solução.

Algoritmo Genético

Algoritmo Genético

Cruzamento em 1 ponto

Pai 1: [ 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1]

Pai 2: [ 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1]

Filho 1: [ 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1]

Filho 2: [ 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1]

= 2929

= 3527

= 2919

= 3537

Cruzamento em n pontos

Algoritmo Genético

Mutação

Indivíduo: [ 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1]

Indivíduo: [ 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1]

1

Algoritmo Genético

Critério de parada

Encontrou a solução se esta é

conhecida;

Perda de diversidade (os indivíduos

ficam iguais);

Convergência (não há melhora nas

últimas k gerações);

Algoritmo Genético

Função de aptidão

Avalia os indivíduos da população para verificar o quão boa é a solução representada por ele.

Seleção para operadores genéticos

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