Introdução à IA (Parte 5)

UPE – Caruaru – Sistemas de InformaçãoDisciplina: Inteligência ArtificialProf.: Paulemir G. Campos Introdução à IA (Parte 5) IA - Prof. Paulemir Campos

Roteiro da Aula • História da IA (De Sistemas Baseados em Conhecimento até Agentes Inteligentes); • O Estado da Arte em IA; • Referências. IA - Prof. Paulemir Campos

História da IA (De Sistemas Baseados em Conhecimento até Agentes Inteligentes) IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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). IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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; IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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). IA - Prof. Paulemir Campos

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; IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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; IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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; IA - Prof. Paulemir Campos

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; IA - Prof. Paulemir Campos

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). IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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; IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

O Estado da Arte em IA IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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). IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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; IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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; IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

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. IA - Prof. Paulemir Campos

Referências • Russel, S. e Norvig, P. Inteligência Artificial. Tradução de: “Artificial Intelligence: A Modern Approach”, 2 ed. Editora Campus, 2004. (Capítulo 1, seções 1.3 e 1.4). IA - Prof. Paulemir Campos

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