introdução à ia (parte 5)
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UPE – Caruaru – Sistemas de Informação Disciplina: Inteligência Artificial Prof.: Paulemir G. Campos. Introdução à IA (Parte 5). Roteiro da Aula. História da IA (De Sistemas Baseados em Conhecimento até Agentes Inteligentes); O Estado da Arte em IA; Referências. História da IA - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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UPE – Caruaru – Sistemas de InformaçãoDisciplina: Inteligência ArtificialProf.: Paulemir G. Campos
Introdução à IA(Parte 5)
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Roteiro da Aula História da IA (De Sistemas
Baseados em Conhecimento até Agentes Inteligentes);
O Estado da Arte em IA;
Referências.
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História da IA(De Sistemas Baseados em Conhecimento até Agentes
Inteligentes)
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Sistemas Baseados em Conhecimento: A Chave do Poder? (1969-1979)
São sistemas que utilizam conhecimento específico de um domínio de aplicação para resolver um determinado problema.
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Sistemas Baseados em Conhecimento: A Chave do Poder? (1969-1979) As principais fontes de
conhecimento de um Sistema Baseado em Conhecimento (SBC) são: Livros técnicos ou acadêmicos; Relatórios técnicos; Manuais; Artigos científicos; Exemplos de casos passados; Especialistas humanos.
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Sistemas Baseados em Conhecimento: A Chave do Poder? (1969-1979)
Em particular, quando a principal fonte de conhecimento de um SBC é um especialista humano, esta ferramenta de IA é denominada de Sistema Especialista (SE).
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Sistemas Baseados em Conhecimento: A Chave do Poder? (1969-1979)
O DENDRAL (1969): Primeiro SE bem sucedido aplicado na
área de Química; Desenvolvido em Stanford por
Feigenbaum (antigo aluno de Simon), Buchanan e Lederberg, inferia a estrutura molecular a partir de informações fornecidas por um espectrômetro de massa.
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Sistemas Baseados em Conhecimento: A Chave do Poder? (1969-1979)
O DENDRAL (1969): Em entrevista com especialistas em
química analítica, descobriram que procurava-se picos no espectro que indicassem subestruturas comuns na molécula.
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Sistemas Baseados em Conhecimento: A Chave do Poder? (1969-1979) O DENDRAL (1969):
Ex.: Regra para reconhecer um sub-grupo cetona (C = 0), cuja massa é 28 u. m. a.:
se existem dois picos em x1 e x2 tais que
(a) x1 + x2 = M + 28; (b) x1 – 28 é um pico; (c) x2 – 28 é um pico; (d) no mínimo um entre x1 e x2 é alto; então existe um sub-grupo cetona.
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Sistemas Baseados em Conhecimento: A Chave do Poder? (1969-1979)
O MYCIN (1972):
Segundo SE bem sucedido, neste caso aplicado em diagnóstico médico;
Criado por Feigenbaum, Buchanan e pelo Dr. Shortliffe, inferia por infecções sangüíneas;
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Sistemas Baseados em Conhecimento: A Chave do Poder? (1969-1979)
O MYCIN (1972): Continha cerca de 450 regras com
desempenho semelhante a alguns especialistas e melhor do que médicos iniciantes.
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Sistemas Baseados em Conhecimento: A Chave do Poder? (1969-1979)
Em relação ao DENDRAL, o MYCIN diferenciou-se por: Todo conhecimento era proveniente
de especialistas médicos; E, refletiam a incerteza associada ao
conhecimento médico, através de cálculo de incerteza denominado fator de certeza.
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Sistemas Baseados em Conhecimento: A Chave do Poder? (1969-1979)
A importância do conhecimento específico também ficou evidente na compreensão de linguagem natural, necessitando-se de mais conhecimento do que os fornecidos pela análise sintática.
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Sistemas Baseados em Conhecimento: A Chave do Poder? (1969-1979)
Vários programas foram criados (entre 1977 e 1983) para compreender a linguagem natural;
Contudo, a ênfase foi menos na linguagem em si e maior na representação e raciocínio com o conhecimento exigido para compreender a linguagem natural.
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Sistemas Baseados em Conhecimento: A Chave do Poder? (1969-1979) Com o enorme crescimento de
aplicações da IA em problemas reais, foram desenvolvidas várias linguagens de representação e raciocínio, como: A linguagem Prolog na Europa e a família
PLANNER nos Estados Unidos, ambas baseadas na lógica;
E a idéia de frames de Minsky (1975).
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A IA Torna-se Uma Industria(de 1980 até a atualidade) O primeiro SE comercial bem sucedido
foi o R1 da DEC (Digital Equipaments Corporation) em 1982;
O R1 ajudava a configurar pedidos de novos sistemas de computadores;
Com o R1, a DEC passou a economizar cerca de 40 milhões de dólares por ano;
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A IA Torna-se Uma Industria(de 1980 até a atualidade) A Du pont tinha 100 SE em uso e 500
em desenvolvimento, economizando em torno de 10 milhões de dólares por ano;
Quase todas as principais corporações dos Estados Unidos tinham seu próprio grupo de IA e estavam usando ou investigando SE.
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A IA Torna-se Uma Industria(de 1980 até a atualidade)
Em 1981, os japoneses anunciaram o projeto “Fifth Generation”, objetivando montar em 10 anos computadores inteligentes que utilizassem Prolog;
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A IA Torna-se Uma Industria(de 1980 até a atualidade) Em resposta, os Estados Unidos
formaram a Microelectronics and Computer Technology Corporation (MCC) como um consórcio de pesquisa para assegurar a competitividade;
Ambos (japoneses e americanos) empenharam esforços principalmente no projeto de chips e interface humana.
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A IA Torna-se Uma Industria(de 1980 até a atualidade)
Na Inglaterra, o relatório Alvey reabilitou o subsídio cortado em conseqüência do relatório Lighthill, contudo para uma área denominada IKBS – Intelligent Knowledge-Based Systems, já que a IA havia sido oficialmente cancelada.
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O Retorno das Redes Neurais(de 1986 até a atualidade)
Em Computação, o campo de Redes Neurais praticamente foi abandonado no final da década de 1970;
Contudo, em áreas como Física e Psicologia os trabalhos com RNAs continuaram;
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O Retorno das Redes Neurais(de 1986 até a atualidade)
Físicos como Hopfield (1982) usaram técnicas da mecânica estatística para analisar as propriedades de armazenamento e de otimização das redes, tratando coleções de “nós” como coleções de átomos;
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O Retorno das Redes Neurais(de 1986 até a atualidade) Já psicólogos como Rumelhart e
Hinton continuaram o estudo de modelos de memória de RNAs;
Contudo, o grande retorno ocorreu no final da década de 1980, quando quatro grupos de pesquisa diferentes recriaram o algoritmo de aprendizado por retropropagação (1969).
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O Retorno das Redes Neurais(de 1986 até a atualidade) RNA representa o modelo básico de
sistemas inteligentes que usam modelagem conexionista;
Um ponto importante é que abordagens conexionista e simbólica (promovida por Newell e Simon) são complementares, e não concorrentes como inicialmente foram vistos.
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A IA Torna-se uma Ciência(de 1987 até a atualidade)
A IA tornou-se uma ciência quando passou a adotar o rigor matemático: Usando teorias existentes como base,
ao invés de propor novas teorias; E, fundamentar as afirmações em
teoremas rigorosos ou na evidência experimental rígida, em vez de basear-se na intuição.
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A IA Torna-se uma Ciência(de 1987 até a atualidade) Por exemplo, utilizando uma
metodologia aperfeiçoada e estruturas teóricas, o campo de RNAs chegou a uma compreensão tal que, hoje, RNAs podem ser comparadas a técnicas correspondentes da estatística, do reconhecimento de padrões e de aprendizagem de máquina.
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A IA Torna-se uma Ciência(de 1987 até a atualidade)
Como resultado desse desenvolvimento, uma sub-área denominada mineração de dados gerou uma nova e vigorosa indústria;
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A IA Torna-se uma Ciência(de 1987 até a atualidade)
No mais, um outro formalismo pode ser usado para representar conhecimento incerto, combinando aprendizado por experiência e redes neurais: redes bayesianas.
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O Surgimento de Agentes Inteligentes (de 1995 até hoje)
A idéia de agente inteligente é construir artefatos que inseridos num dado ambiente, possam percebê-lo e atuar adequadamente quando necessário de forma autônoma.
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O Surgimento de Agentes Inteligentes (de 1995 até hoje)
Um dos ambientes mais importantes para agentes inteligentes é a Internet;
Isto é, sistemas de IA tornaram-se tão comuns em aplicações na Web que o sufixo “-bot” passou a fazer parte da linguagem cotidiana.
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O Surgimento de Agentes Inteligentes (de 1995 até hoje)
Além disso, as tecnologias de IA servem de base para muitas ferramentas da Internet, como: Mecanismos de busca; Sistemas de recomendação; E, sistemas de construção de Web
sites.
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O Surgimento de Agentes Inteligentes (de 1995 até hoje)
Note que, para o êxito na construção de agentes inteligentes, sistemas de raciocínio e planejamento devem ser capazes de lidar com incerteza, já que sistemas sensorias (visão, sonar, reconhecimento de fala, etc) não fornecem informações perfeitas confiáveis do ambiente.
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Planejamento Autônomo e Escalonamento O programa Remote Agent da
NASA (cerca de 100 milhões de Km da Terra), tornou-se o primeiro programa de planejamento autônomo de bordo a controlar o escalonamento de operações de uma nave espacial.
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Planejamento Autônomo e Escalonamento Em outras palavras, o Remote
Agent da NASA gerou planos de metas na Terra e monitorou a operação da nave espacial à medida que os planos eram executados (efetuando detecção, diagnóstico e recuperação de falhas que surgissem).
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Jogos O Deep Blue da IBM tornou-se o
primeiro programa de computador a derrotar o campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov, por um placar de 3.5 a 2.5;
Em conseqüência, as ações da IBM valorizaram em 18 bilhões de dólares.
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Controle Autônomo O sistema de visão de computador
ALVINN foi treinado para dirigir um automóvel, mantendo-o na pista;
O ALVINN foi colocado na minivan NAVLAB da CMU controlada por computador para percorrer os EUA.
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Controle Autônomo A NAVLAB tem câmeras de vídeo
que transmitem imagens pro ALVINN, que calcula a melhor forma de guiar, com base em sessões de treinamento anteriores;
Resultado, em 98% dos 4600 Km percorridos o ALVINN manteve o controle da direção do veículo.
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Diagnóstico
Programas de diagnóstico médico baseados na análise probabilística foram capazes de executar tarefas no nível de um médico especialista em diversas áreas da medicina.
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Diagnóstico Por exemplo, Heckerman (1991)
descreveu que um importante especialista em patologia de gânglios linfáticos ridicularizou o diagnóstico de um SE num caso especialmente difícil;
Então, os criadores do SE sugeriram que o especialista solicitasse ao sistema uma explicação do diagnóstico;
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Diagnóstico O SE destacou os principais fatores
que influenciaram sua decisão, explicando a interação sutil de vários sintomas nesse caso;
Depois disso, conta-se que o médico concordou com o sistema.
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Planejamento Logístico Durante a crise do Golfo Pérsico em
1991, as forças armadas americanas distribuíram uma ferramenta denominada Dynamic Analysis and Replanning Tool (DART) para realizar planejamento logístico automático e a programação de execução de transporte;
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Planejamento Logístico
Assim, com as técnicas de planejamento da IA pode-se obter em algumas horas um plano logístico que exigiria semanas com outros métodos.
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Robótica Muitos cirurgiões agora utilizam
robôs assistentes em microcirurgias; O HipNAv (1996) é um sistema que
utiliza: Visão de computador para criar
modelos tridimensionais da anotomia interna de um paciente;
E, controle robótico para orientar a inserção de uma prótese do quadril.
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Reconhecimento de Linguagem e Resolução de Problemas O PROVERB (1999) é um programa de
computador que resolve palavras cruzadas melhor que muitos humanos;
O PROVERB utiliza: Restrições sobre possíveis
preenchimentos; Um grande banco de dados com
respostas anteriores; E outras fontes, como dicionários e banco
de dados on-line.