Introdução à IA. Ronaldo C. Pra3 CMCC

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Introdução à IA

Ronaldo C. Pra3

CMCC

(2)

(3)

(4)

Inteligência

O que é

inteligência?

(5)

Inteligência

O que é

inteligência?

Nossas mentes contêm processos que nos capacitam a solucionar problemas que consideramos di4ceis. Inteligência é o nome que damos a qualquer um destes processos que ainda não compreendemos

(6)

Inteligência

• _{Habilidade
de
aprender
e
lidar}

• _{Habilidade
de
contemplar,
pensar
e
raciocinar}

• _Sinônimos:

– Cérebro, mente, mentalidade, senso

• _{Relacionados:}

– Discernimento, julgamento, perspicácia, sagacidade, sabedoria

(7)

Inteligência

• _{De
aorcdo
com
uma
pqsieusa
de
uma}

uinrvesriddae ignlsea, não ipomtra em qaul

odrem as lrteas de uma plravaa etãso, a úncia

csioa iprotmatne é que a piremria e útmlia

lrteas etejasm no lgaur crteo

• O rseto pdoe ser uma Qaol bçguana que vcoê

pdoe anida ler sem pobrlmea

• _{Itso
é
poqrue
nós
não
lmeos
cdaa
lrtea}

isladoa, mas a plravaa cmoo um tdoo

(8)

Inteligência

1528

+ 2775

4203

(9)

Inteligência

1528

+ 2775

(10)

Pense!

Verdade Depende Falso

Um avião pode voar Um pássaro pode voar Um peixe pode nadar Um navio pode nadar

Um computador pode imitar aspectos do pensamento

Um computador pode imitar aspectos de comportamento inteligente

Um computador pode pensar

Um computador pode se comportar de modo inteligente

(11)

Computadores como Vida Inteligente?

• _{A
diferença
entre
um
avião
voando
e
um}

navio nadando ilustra a diﬁculdade básica ao

se falar sobre inteligência ar3ﬁcial: o

problema das palavras e seu uso

• _{Ninguém
poderia
sugerir
que,
uma
vez
que}

usamos a mesma palavra para descrever o

que um pássaro e um avião fazem, eles fazem

exatamente a mesma coisa

(12)

Computadores como Vida Inteligente?

•  Nem nós podemos assumir que computadores são

inteligentes porque usamos a mesma palavra para

descrever o que eles fazem assim como usamos para descrever o comportamento humano inteligente

•  Computadores podem imitar ou simular certos aspectos do pensamento e comportamento

inteligente, realizar ações a a3ngir metas as quais, se realizadas e concluídas por humanos, requereriam inteligência

(13)

Computadores como Vida Inteligente?

•  É tentador responder que computadores não pensam dizendo que é óbvio que máquinas feitas pelo homem não podem pensar

•  Entretanto, se somos criaturas inteligentes, devemos perguntar: por quê é tão óbvio?

•  Se é tão óbvio então as razões porque é tão óbvio devem ser fáceis de serem encontradas

•  É conveniente lembrar que as pessoas pensavam que era óbvio que a Terra era plana e que o sol girava em torno dela •  Se os computadores não podem pensar como os humanos,

precisamente, o que o pensamento humano tem que o

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Pense!

• _{Quais
caracterís3cas
do
pensamento
humano}

que os computadores não podem ter

– Cria3vidade? – Originalidade?

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Natural x Ar3ﬁcial

•  Ar3ﬁcial: palavra ambígua = fabricado •  Sen3dos

–  Luz ar3ﬁcial X Flor ar3ﬁcial ?

•  Flor Ar3ﬁcial

–  parece ser

–  mas realmente não é o que parece ser

–  ar3ﬁcial = imitação, só aparência

•  Luz Ar3ﬁcial

–  é luz e ilumina

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Inteligência Ar3ﬁcial

• _{IA
tem
como
obje3vo}

_entender

_e

_construir

sistemas inteligentes

• _Mo3vação

– Aprender mais sobre nós mesmos

– Sistemas de IA são interessantes e úteis

– Como é possível para um cérebro lento e pequeno (biológico ou eletrônico) perceber, entender,

predizer e manipular um mundo muito maior e mais complicado que ele mesmo?

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Deep Blue x Kasparov

(Computador x Homem)

• _{Deep
Blue:
sistema}

desenvolvido pela IBM

para jogar xadrez, que

venceu um campeão

humano, Kasparov

• _Questão:

– Kasparov é inteligente? – Deep Blue é inteligente?

(18)

Velocidade x Inteligência

•  Deep Blue u3liza uma grande árvore de busca •  Deep Blue examina 2 bilhões de movimentos por

segundo

•  Assumindo que Kasparov examine 2 movimentos por segundo

–  Kasparov é um bilhão de vezes mais inteligente que Deep Blue

–  Deep Blue venceu Kasparov essencialmente por força bruta

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Velocidade x Inteligência

•  Um algoritmo não-‐inteligente requer um aumento

exponencial na sua velocidade para um aumento linear em

inteligência

•  Ao invés de melhorias na velocidade, precisamos melhorar o projeto do algoritmo

•  Do Australopithecus para o Homo habilis para o Homo erectus

para Homo sapiens para o Homo sapiens sapiens o cérebro

não aumentou exponencialmente durante essas transições •  Ao contrário, o cérebro cresceu linearmente, mas a

inteligência cresceu exponencialmente

•  Não foi necessário um tempo evolucionário exponencial entre cada etapa, ao contrário, cada etapa seguinte foi uma fração do intervalo anterior

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Hardware

1011_neurônios 1014_sinapses tempo 1 instr: 10-‐3_s 107_transistores 1010_{bits
RAM} tempo 1 instr: 10-‐9_s

(21)

(22)

(23)

Deﬁnições de IA: 4 Categorias

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

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Raciocínio

Comportamento

Deﬁnições de IA: 4 Categorias

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

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Sucesso é avaliado em termos de desempenho humano

Sucesso é avaliado em termos de um conceito ideal de inteligência (racionalidade)

Deﬁnições de IA: 4 Categorias

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

Sistemas que

pensam

como humanos

Sistemas que

pensam

racionalmente

Sistemas que

atuam

como humanos

Sistemas que

atuam

racionalmente

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Deﬁnições de IA: 4 Categorias

•  Agindo como humanos:

A abordagem do Teste de Turing

•  Pensando como humanos:

A abordagem da modelagem cogni3va

•  Pensando racionalmente:

A abordagem das leis do pensamento •  Agindo racionalmente:

A abordagem de agentes racionais

(27)

Sistemas que Agem como Humanos

• _{O
Teste
de
Turing,
proposto
por
Alan
Turing}

(1950) foi projetado para fornecer uma

deﬁnição operacional de inteligência

• _{Turing
deﬁniu
comportamento
inteligente}

como a habilidade de obter desempenho ao

nível de um ser humano em todas as

a3vidades cogni3vas, suﬁciente para enganar

um interrogador

(28)

O Teste de Turing

Interrogador Interface Bar re ira Fí si ca Sistema Computacional Humano

(29)

Sistemas que Pensam como Humanos

•  Para aﬁrmarmos que um sistema pensa como um humano, temos que determinar como os humanos pensam

–  Introspecção (tentando anotar nossos próprios pensamentos à medida que ele surgem)

–  Experimentos psicológicos

•  Uma vez que uma teoria precisa da mente é ob3da, é possível expressá-‐la como um programa de computador

•  Se o comportamento de entrada/saída e de tempo são parecidos com o comportamento humano, isso é uma

evidência que alguns dos mecanismos do programa podem também estar ocorrendo nos humanos

(30)

Sistemas que Pensam como Humanos

•  Por exemplo Newell & Simon, 1961 que

desenvolveram o GPS

(General Problem Solver) não ﬁcaram sa3sfeitos com o fato do GPS fornecer as respostas corretas aos problemas

•  Eles estavam mais

preocupados em comparar com as linhas de raciocínio de humanos resolvendo os mesmos problemas

(31)

Sistemas que Pensam Racionalmente

• _{O
ﬁlósofo
grego
Aristóteles
foi
um
dos}

primeiros a tentar codiﬁcar pensamento

correto ou seja, processos de raciocínios

irrefutáveis (lógica)

• _{Por
exemplo}

– Sócrates é um homem

– Todos os homens são mortais

(32)

Sistemas que Atuam Racionalmente

•  Agir racionalmente signiﬁca a3ngir os obje3vos, com

base naquilo que se acredita

•  Uma maneira de agir racionalmente é raciocinar racionalmente

•  Entretanto, há situações nas quais não há uma coisa certa a fazer, mas algo deve ser feito

•  Há também situações nas quais agir racionalmente não signiﬁca que houve inferência

–  Tirar a mão de uma panela quente é um reﬂexo que possui muito mais sucesso que uma ação mais lenta tomada após deliberação cuidadosa

(33)

Aprendizado

• _{O
propósito
da
vida
consiste
em
obter}

conhecimento, u3lizá-‐lo com a maior

sa3sfação possível e repassá-‐lo com melhorias

e modiﬁcações para a próxima

geração (Patel, 2005)

• _{A
declaração
constata
o
que
todos
os
seres}

vivos (desde bactérias até humanos) fazem

em seu ciclo de vida

(34)

Inteligência x Aprendizado

•  Aprendizado é a chave da superioridade da Inteligência Humana

–  Aprendizado é a essência da Inteligência

•  Para que uma máquina tenha comportamento inteligente, deve-‐se aumentar sua capacidade de aprendizado

•  O ser humano está pré-‐programado para o aprendizado

–  Aprende ampliando o alcance do conhecimento que já possui, através de reordenações sucessivas

•  O computador não possui o programa inicial para procurar por informações e realizar aprendizado em geral

(35)

Aprendizado de Máquina

•  Pode ser u3lizado como

meio para vencer um dos maiores problemas de Sistemas de IA -‐ o gargalo da aquisição de

conhecimento

•  Sub-‐área da IA que pesquisa métodos computacionais relacionados à aquisição de novos conhecimentos,

novas habilidades e novas formas de organizar o

(36)

(37)

(38)

(39)

MENACE

• _{Cada
possível
posição
é
representada
por
uma}

caixa

• _{Existem
9
3pos
de
contas,
cada
uma
para
uma}

posição diferente do jogo

• _{Inicialmente
cada
caixa
contém
um
mesmo}

número de contas para cada movimento

possível

(40)

MENACE

• _{Computador
joga
X
e
o
oponente
joga
O}

• Uma conta é escolhida aleatoriamente da

caixa que representa a posição atual

• _{O
processo
é
repe3do
até
chegar
ao
ﬁm
do}

jogo

•  Se o “computador” ganhar, uma nova conta é adicionada a cada uma das caixas usadas

•  Se o oponente ganhar, uma conta é removida •  Se houver empate, não faz nada

(41)

Como podemos implementar esse

jogo da velha?

Base número na base 3: 100221100

Base 10 equivalente = 1 x 6561 + 0 x 2187 + 0 x 729 + 2 x 243 + 2 x 81 + 1 x 27 + 1 x 9 + 0 x 3 + 0 x 1 = 7245

39 _{posições
=
19
683
possíveis
posições}

(42)

Como podemos implementar esse

jogo da velha?

(43)

(44)

(45)

Problema?

• _{Não
escalona
bem}

• _{O
jogo
Go,
mesmo
com
o3mizações,}

precisaria de uma quan3dade de caixas

equivalente ao tamanho da galáxia do

caranguejo!

(46)

Aplicações da IA:

automação de sistemas complexos

•  Como modelar os componentes do sistema e dar-‐lhes

autonomia?

•  Como assegurar uma boa comunicação e coordenação entre estes componentes?

(47)

•  Como brecar o carro sem as rodas deslizarem em função da velocidade, atrito, etc.?

•  Como focar a câmera em função de luminosidade, distância, etc.?

•  Como ajustar a temperatura em da quan3dade de roupa, ﬂuxo de água, etc.?

(48)

Aplicações da IA: previsão

•  Como prever o valor do dólar (ou o clima) amanhã? •  Que dados são relevantes? Há comportamentos

(49)

Aplicações da IA para a própria

computação

•  Internet e Web

•  Redes e Sistemas Distribuídos •  Banco de dados

•  Engenharia de so•ware

•  Hardware (projeto e análise) •  Robó3ca

•  Interfaces

•  Computação Gráﬁca •  Jogos

(50)

HAZBOT: ambientes com atmosfera inflamável

Aplicações da IA: controle de robôs

•  Como obter navegação segura e eﬁciente, manipulação ﬁna e versá3l, autonomia?

(51)

FIFA Soccer The Sims

Aplicações da IA: simulações e jogos

•  Como modelar o ambiente Bsico e o

comportamento/personalidade dos personagens? •  Como permi3r interação interessante com o

(52)

Aplicações da IA: recomendação de

produtos

• _{Como
fazer
recomendações
personalizadas
de}

produtos?

(53)

Aplicações da IA: busca de informação

na web

(54)

Aplicações da IA: detecção de intrusão

e ﬁltragem de spam

•  Como saber se uma mensagem é lixo ou de fato interessa?

•  Como saber se um dado comportamento de usuário é suspeito e com lidar com isto?

(55)

Aplicações da IA: interfaces amigáveis

•  Como dar ao usuário a ajudar de que ele precisa?

•  Como interagir (e quem sabe navegar na web) com celular sem ter de digitar (hands-‐free)?

(56)

Computação

• _{O
propósito
da
vida
consiste
em
obter}

conhecimento, u3lizá-‐lo com a maior

sa3sfação possível e repassá-‐lo com melhorias

e modiﬁcações para a próxima

geração (Patel, 2005)

• _{A
declaração
constata
o
que
todos
os
seres}

vivos (desde bactérias até humanos) fazem

em seu ciclo de vida

(57)

Desaﬁos em IA

• _{Sistemas
de
IA
atualmente
bem
sucedidos}

– Operam em domínios bem deﬁnidos

– Empregam conhecimento especializado

• _{Conhecimento
do
senso
comum}

– Necessita operar em mundos complexos e abertos

•  Cozinha domés3ca vs. chão de fábrica da GM

(58)

Considerações Finais

• _{Pessoas
diferentes
vêem
IA
de
uma
maneira}

diferente

• _{Duas
importantes
questões
são:}

– Você está interessado em pensamento ou comportamento?

– Você deseja modelar seres humanos ou trabalhar a par3r de um padrão ideal?

(59)

Nada é tão simples como parece...

Se o cérebro [humano] fosse tão simples que pudéssemos compreendê-‐lo, nós seríamos tão simples que não o conseguiríamos.

⎯ Lyall Watson,

Introdução à IA. Ronaldo C. Pra3 CMCC