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Inteligência Artificial

Inteligência Artificial. Aula 03 – Espaço de Estados Grace Borges. Atividade 1 – Aplicações IA. Pesquise na internet ou em jornais e revistas especializadas um exemplo de aplicação de IA. Envie para: atividadesia@yahoo.com.br Assunto/ Subject: Atividade 1 – Aplicações de IA Identifique-se:

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Presentation Transcript

  1. Inteligência Artificial Aula 03 – Espaço de Estados Grace Borges

  2. Atividade 1 – Aplicações IA • Pesquise na internet ou em jornais e revistas especializadas um exemplo de aplicação de IA. • Envie para: atividadesia@yahoo.com.br • Assunto/ Subject: Atividade 1 – Aplicações de IA • Identifique-se: • Nome: Fulano de Tal • Matrícula: xxxxx-x

  3. Inteligência Artificial • É a área da Computação que estuda como simular comportamento ou pensamento inteligente usando métodos computacionais. • É uma ampla área de pesquisa que subdivide-se em diversas sub-áreas e está associada a várias aplicações práticas: • Resolução de problemas, tomada de decisões; • Jogos; • Demonstração de teoremas; • Compreensão visual, linguagem natural;

  4. Abordagens da Inteligência Artificial Abordagem centrada nos seres humanos Abordagem racionalista Deve ser uma ciência empírica, envolvendo hipóteses e confirmação experimental. Envolve uma combinação de matemática e engenharia. (Russell e Norvig, 2003)

  5. Abordagens de IA • Cada área da IA adota diferentes abordagens e trata diferentes problemas que, em geral, são de alta complexidade (para os quais ainda não temos soluções satisfatórias); • Porém, é possível utilizarmos abordagens híbridas, ou seja, combinar ferramentas de diferentes abordagens para se obter uma solução para um determinado problema;

  6. As verdades para esse agente Sua base de conhecimentos Agentes Racionais • Agente = Percepção + Ação Agentesensores atuadores Crença Ambiente Condições-regras Queaçãotomar

  7. O poder do conhecimento • Como adquirir/ gerar conhecimento? • Especialistas • Reconhecimento de Padrões • Redes Neurais • Seleção natural (algoritmos genéticos) • Como armazenar? • Bases de conhecimento (diversas estruturas) • Como usar/recuperar esses conhecimentos? • Algoritmos de Busca • Máquina de inferências

  8. Em busca de soluções • Um agente pode ter uma enorme quantidade de conhecimento armazenado; • Assim como nós, ele precisa usar apenas parte de seu conhecimento para resolver um problema; • Estratégia de busca serve para decidir que parte do conhecimento armazenado deve ser explorada em busca da solução;

  9. Em busca de soluções • Busca: técnica de procura de soluções para um determinado problema; • Problema real  problema de busca: • Situação inicial (Estado inicial) • Ações possíveis (Transições entre estados possíveis do problma) • Estado meta (solução) • Exemplo: uma caneta que funcione

  10. Em busca de soluções • Problema: tenho 4 canetas na minha escrivaninha e preciso de 1 que funcione • Estado inicial: 4 canetas (não sei se funcionam) • Ações: experimentar cada caneta, descarta se não funciona (se funcionar, atingiu a meta) • Meta: achar 1 caneta que funcione • Estratégia: busca exaustiva • E se fossem 400 canetas? • Espaço de busca muito grande • Desperdício de esforço (processamento)

  11. Busca exaustiva ou Força bruta • Exige velocidade de processamento; • Nem sempre alcança a solução em tempo aceitável; • Muitos problemas podem levar a uma explosão combinatória: número de possibilidades não aumenta de maneira linear, mas numa taxa muito mais rápida. • Ex.: Fábula do tabuleiro de xadrez e os grãos de trigo (4 séculos de produção de trigo) • Pode ser usado após redução do espaço de busca (heurística); • Utiliza suposições ou pistas para solução de um problema – elementos do mundo real para ajudar nas buscas.

  12. Busca de soluções • Qualquer tentativa de resolução de um problema pressupõe que existe uma solução; • Não faz sentido desenvolver sistema inteligente para procurar infinitamente uma solução que não existe; • Saber que a solução existe num dado espaço de busca pode ser útil para o projeto de planejamento e estratégia de busca. • Quanto maior o espaço de busca, maior a probabilidade de conter a solução, porém, menor a probabilidade de encontrá-la.

  13. Como definir o espaço de Busca? • Existem vários algoritmos de busca que serão estudadas ao longo da disciplina; • Porém, todos eles fazem suas buscas pela solução dentro de conjunto de possibilidades possíveis para o seu problema. • A representação de: • Todos os possíveis estados de um problema e • As ações possíveis que levam um estado a outro é chamado de Espaço de Estados.

  14. O que é espaço de estados? • Como representar esses estados? • Podemos usar 2 representações para nosso problema: • Representação formal; • Grafos; • Formalmente, podemos definir: • um conjunto S de estados e; • um conjunto A de ações que mapeiam um estado em outro. • Exemplo: Mundo do aspirador [Russel]

  15. Mundo do aspirador • Nesse mundo, o agente é um aspirador cuja função é limpar as salas de um edifício; • Suponhamos que o mundo desse agente seja composto de apenas duas salas, cada uma delas podendo estar limpa ou suja; • O aspirador é capaz de executar apenas três ações: • entrarSala1 • entrarSala2 • aspirar

  16. Representação dos estados • Como representar este problema? • Indicar se o aspirador está na sala 1 ou na sala 2 • Se a sala 1 está limpa ou suja • Se a sala 2 está limpa ou suja • Podemos usar uma estrutura da forma [X, Y, Z]: X indica a posição do aspirador: {1,2} Y indica se a primeira sala está suja: {0, 1} Z indica se a segunda sala está suja: {0, 1} Ex.: Aspirador na sala 2 e apena a 1 está limpa = [2; 0; 1] • Pergunta: Quantos estados tem este problema?

  17. Representação das ações • As ações podem ser representadas por operadores: oper(α; s; s’)  β Onde αé uma ação que transforma o estado s em s’ dado que a condição β esteja satisfeita. • Por exemplo, a ação aspirar pode ser representada pelos seguintes operadores: oper(aspirar; [1; Y; Z]; [1; 0; Z])  Y = 1 oper(aspirar; [2; Y; Z]; [2; Y; 0])  Z = 1

  18. Representação das ações • Outra forma: oper(aspirar; [1; 1; Z]; [1; 0; Z]) oper(aspirar; [2; Y; 1]; [2; Y; 0]) • Conjunto de ações do aspirador A = { oper(entrarSala1; [2; Y;Z]; [1; Y;Z]), oper(entrarSala2; [1; Y;Z]; [2; Y;Z]), oper(aspirar; [1; 1;Z]; [1; 0;Z]), oper(aspirar; [2; Y; 1]; [2; Y; 0]) }

  19. Estados sucessores • Dado um estado s pertencente ao conjunto S, seus estados sucessores são todos aqueles que podem ser atingidos, a partir de s, pela aplicação de um dos operadores do domínio. • Por exemplo, expandindo o estado [2; 0; 1], obtemos como estados sucessores [1; 0; 1] e [2; 0; 0]. [2;0;1] aspirar entrarSala1 [2;0;0] [1;0;1]

  20. Estados sucessores • Esses estados são gerados pela aplicação dos operadores entrarSala1 e aspirar, respectivamente. • Note, por exemplo, que o operador entrarSala2 não pode ser usado na expansão do estado [2; 0; 1]; já que, nesse estado, a condição implícita do operador (i.e. Y = 1) não está satisfeita. [2;0;1] aspirar entrarSala1 [2;0;0] [1;0;1]

  21. Atividade 2: Espaço de estados FATEC – ADS IA – Prof. Grace - 24/02/2012 Nome: Fulano de Tal – Matrícula: xxxxx-x Atividade 2 – Espaço de estados • Desenhe um grafo representando o espaço de estados para o Mundo do Aspirador. • Nesse grafo, cada nó será um estado do mundo e cada arco (rotulado com uma ação) será uma transição entre dois estados. • Os arcos devem ser direcionados do estado para seu estado sucessor.

  22. Grafo do Espaço de Estados entrarSala2 [1;1;1] [2;1;1] entrarSala1 aspirar aspirar [1;0;1] [2;0;1] entrarSala2 entrarSala2 entrarSala1 entrarSala1 [2;0;1] [1;1;0] aspirar aspirar entrarSala1 [2;0;0] [1;0;0] entrarSala2

  23. Atividade 3: Aspirador com 2 pisos • Considere uma versão do Mundo do Aspirador onde há um prédio com dois pisos; • Cada piso possui duas salas (1 e 2) e um saguão (0). • Não há passagem direta de uma sala para outra, de modo que o aspirador tem que estar no saguão para entrar numa sala ou para mudar de piso.

  24. Atividade 3:Aspirador com 2 pisos • Para representar os estados nessa versão do problema, podemos usar uma estrutura da forma [Pos; Piso1; Piso2], onde: • Pos = [Piso; Sala], podendo Piso assumir {1, 2} e Sala {0, 1, 2}: indica a posição corrente do aspirador. • Piso1 = [X; Y ], podendo X e Y assumir {0, 1}: indica se as salas 1 e 2 do piso 1 estão limpas ou sujas. • Piso2 = [X; Y ], podendo X e Y assumir {0, 1}: indica se as salas 1 e 2 do piso 2 estão limpas ou sujas.

  25. Atividade 3:Aspirador com 2 pisos • Exemplo: [[1; 0]; [0; 0][1; 0]]. • Pos = [1; 0]: aspirador está no 1º piso, no saguão • Piso1 = [0; 0]: salas 1 e 2 estão limpas no 1º piso • Piso2 = [1; 0]: sala 1 suja e sala 2 limpa no 2º piso • Com base nessa representação, codifique os operadores para as ações subir, descer, entrarSala1, entrarSala2, aspirar e sair. • Obs.: Não precisa desenhar o grafo. • Pergunta: Quantos estados este problema possui?

  26. Atividade 4 - Missionários • Três missionários e três canibais vão atravessar de uma margem para a outra de um rio, usando um barco onde só cabem duas pessoas de cada vez. • O número de canibais não pode exceder o número de missionários em nenhuma das margens do rio. • Encontre uma forma de levar todos para a outra margem do rio, utilizando este barco. • Formule o problema (represente estados e ações). • Enviar atividade para: atividadesia@yahoo.com.br

  27. Seminários e Grupos • Planejamento • Visão Computacional • Aprendizagem e Redes Neurais • Data mining e Sistemas de recomendação • Proc. Ling. Natural e Text Mining • Chatter Bot • Jogo 1 – Sudoku • Jogo 2 – Jogo da onça • Jogo 3 – Pet Squares

  28. Calendário de aulas (previsão) • 24/Fev – Espaço de Estados • 02/Mar – Algoritmos de Busca • 09/Mar – Algoritmos de Busca • 16/Mar – Não haverá aula (evento externo) • 23/Mar – Sem. 1 – Planejamento • 30/Mar – Sem. 2 – Visão Computacional • 06/Abr – Semana Santa • 13/Abr – Não haverá aula (evento externo)

  29. Calendário de aulas (previsão) • 20/Abr – Sem. 3 – Aprendizagem e Redes Neurais • 27/Abr – Sem. 4 - Data Mining e Sist. Recomendação • 04/Mai - Sem. 5 – Proc. Ling. Natural e Text Mining • 11/Mai – Sem. 6 – Chatter Bot • 18/Mai – Não haverá aula (evento externo) • 25/Mai – Sem. 7 – Sudoku • 01/Jun – Sem. 8 e 9 – Jogo da Onça e Pet Squares • 08/Jun – Corpus Christi • 15/Jun – Não haverá aula (evento externo) • 22/Jun - Entrega de Notas

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