Inteligencia artificial

Introdução à Inteligência Artificial
Marco H. Terra

Departamento de Eng. Elétrica - EESC - USP

O Computador Inteligente
n

n

Definição (Winston): “Inteligência Artificial é o estudo das “computações” que tornam possível perceber, raciocinar e agir.” IA difere de psicologia por ter ênfase em computação e difere de ciência da computação por sua ênfase em percepção, raciocínio e ação.Uso de IA envolve: - Saber representar conhecimento e utilizar métodos que o manipule; - Conhecer maneiras de fazer a máquina aprender de maneira autônoma; - Conhecer o grupo de aplicações mais importantes em IA.

n

Metas de IA
n

n

Meta científica: Proposição e emprego de idéias, usadas em IA, para representação de conhecimento, uso deste e montagem de sistemas que explicam osvários tipos de inteligência. Meta de engenharia: Resolução de problemas do mundo real onde IA provê ferramental para representação do conhecimento, emprego deste conhecimento e montagem de sistemas computacionais.

Exemplos da capacidade de IA
n n n n

Sistemas inteligentes podem ajudar especialistas a resolver problemas difíceis de análise; Sistemas inteligentes podem ajudar especialistas aprojetar novos dispositivos; Sistemas inteligentes podem aprender através de exemplos; Sistemas inteligentes podem resolver questões de linguagem natural usando dados estruturados e texto livre.

Critérios para sucesso
n

Em pesquisa de IA: - A tarefa está claramente definida? - Existe procedimento implementando a tarefa definida? - Existe regularidades e/ou restrições identificáveis das quaiso procedimento extrai conhecimento?
n

Em aplicações de IA: - A aplicação resolve um problema real? - A aplicação abre uma nova oportunidade?

Algumas Linguagens computacionais para IA
n n n n n

Prolog LISP POP-11 C C++

Introdução à Inteligência Artificial

Inteligê ncia Artificial

Representaç ã o e Mé todos

Aprendizagem de Má quinas

Aplicaç õ es em IA

Representação eMétodos
n n n n

n n n n

Introdução e fundamentos; Representação do conhecimento; Redes Semânticas e método Descrever e Casar; Representação em Espaço de Estados e Árvores de Meta com métodos de resolução de problemas (Gerar e Testar, Análise Meio-Fim e Redução de Problemas); Representação por Árvore de Buscas e Busca Básica (em profundidade, em amplitude e heurística); Regras e Encadeamentode Regras (para frente e para trás); Frames e Herança; Lógica e Prova de Resolução.

Aprendizagem de Máquinas
n n n n

Paradigma Indutivo; Paradigma Analítico; Paradigma Conexionista; Paradigma Genético.

Aplicações em IA
n n n

Planejamento; Reconhecimento de Padrões; Aplicações em Ciência da Computação e Engenharia Elétrica.

Representação do Conhecimento

n

n

n

Estetópico visa mostrar diferentes maneiras de como a informação é armazenada e manipulada na memória humana e como IA pode utilizar tais modos de armazenamento. O conhecimento é representado e só então armazenado e manipulado por seres humanos. IA propõe modos de representar o conhecimento. Tais representações podem ser armazenadas em computadores e manipuladas através de softwares adequados. IAdeseja obter representação o mais universal possível. Logo, é necessário a determinação de características comuns a maioria das representações e critérios através dos quais uma representação pode ser avaliada.

Tópico de Discussão
n

Representação do conhecimento sob o ponto de vista cognitivo;

Representação do conhecimento
n n

Entende-se representação como um conjunto de convençõesestabelecendo como descrever uma série de coisas; Entende-se descrição como a utilização de representações para descrever algo em particular;

Representação do conhecimento

(ponto de vista cognitivo)

Representaç ã o do conhecimento (RC)

RC baseada na percepç ã o

RC baseada no significado

Representaç ã o espacial

Representaç ã o linear

Representação baseada na percepção
n...