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 “A  Evolução  Darwinista  Aplicada  à  Aprendizagem  e    

Interação  Social  de  Programas  Inteligentes”  2  Julho    2014    

 

     

Notas  Iniciais  

n  A   Inteligência   pode   ser   definida   como   a   capacidade   mental   que   envolve   a  habilidade  de  raciocinar,  planejar,  resolver  problemas,  pensar  de  forma  abstrata,  compreender   ideias  complexas,  aprender   rápido  e  aprender  com  a  experiência.    (Mainstream  Science  on  Intelligence)  

n  A  Evolução  é  uma  forma  de  Inteligência  

     

Inteligência  ArMficial  

n  Quase  todas  as  definições  de  Inteligência  ArMficial  assumem  a  comparação  com  a  inteligência  e  comportamento  humano  

n  O   Homem   é   o   ponto   de   referência,   mas   assumir   Inteligência   apenas   em  comparação  com  o  Homem  é  redutor  

n  A   Inteligência   ArMficial   é   o   estudo   de   formas   de   provocar   comportamento  inteligente  em  máquinas  ou  programas  

     

ObjeMvo  da  InvesMgação    

n Produzir  um  algoritmo  que  aprenda  a  interagir  socialmente  

     

Mas….  

Como  

     

Pressupostos  

n  Todos  os  Mpos  de  evolução  têm  mecanismos  semelhantes  

n  Todos  os  Mpos  de  evolução  obedecem  a  variáveis  parametrizáveis  

n  Todos  os  Mpos  de  evolução  são  caoMcamente  inteligentes  

     

Hipótese  

n  A  Evolução  das  Espécies  é  semelhante  à  Evolução  da  Interação  Social  

     

Abordagem  

n  Simulação  da  evolução  darwinista,  através  de  soWware  

n  Definição  do  Habitat  

n  Definição  dos  regras  de  evolução  

n  Definição  dos  Cromossomas  

     

Definições  da  Simulação  -­‐  HeurísMca  

n  Evolução  de  organismo  simples  que  se  reproduz  inicialmente  por  mitose    

n  O  tempo  da  simulação  é  cortado  em  faMas  de  tempo  

n  Em  cada  faMa  de  tempo,  é  consumida  1  unidade  de  energia  

n  Em  cada  faMa  de  tempo,  cada  organismo  procura  obter  energia:  

 -­‐  Respirando  

 -­‐  Alimentando-­‐se  

   

     

Definições  da  Simulação  -­‐  HeurísMca  

n  Se  não  houver  forma  de  obter  energia,  o  organismo  move-­‐se  

n  Cada  organismo  morre  se  a  sua  energia  chegar  a  0  

n  Cada  organismo  reproduz-­‐se  se  Mver  o  máximo  de  energia  

n  A  evolução  dá-­‐se  na  reprodução  com  mutação  de  cromossomas  

   

     

Definições  da  Simulação  -­‐  Cromossomas  

n  Movimento  

n  Energia  para  Movimentar  

n  Energia  no  Nascimento  

n  Energia  Máxima  

n  Tempo  para  a  Energia  diminuir  

n  Taxa  de  diminuição  de  energia  

n  Energia  necessária  para  reprodução  

n  Energia  depois  de  reprodução  

 

   

n  Eficiência  de  Respiração  

n  Eficiência  de  alimentação  

n  Estrutura  do  corpo  

n  Fonte  de  respiração  

n  Fonte  de  alimentação  

n  Desperdicio  da  respiração  

n  Desperdicio  da  alimentação  

n  Reprodução  

 

   

     

Definições  da  Simulação  –  Pormenores  relevantes  

n  Todas  as  variáveis  e  todos  os  cromossomas  têm  uma  representação  binária  

n  As  mutações  acontecem  nos  bits  dos  cromossomas  

n  Cada  organismo  tem  um  número  de  controlo,  derivado  dos  cromossomas  

n  Se  esse  numero  for  superior  a  metade  da  soma  de  todos  os  cromossomas,  a  especie  é  diferente  da  do(s)  progenitor(es)  

   

     

ObjeMvo  da  Simulação  

n  Conseguir  reproduzir,  de  uma  forma  simplista  mas  consistente,  a  evolução  de  um  ecossistema  a  parMr  de  um  organismo.  

     

Próximo  passo  –  Paralelismo  com  o  ‘Social’  

n  IdenMficar  o  Habitat  de  dispersão  social  e  mudá-­‐lo  no  algoritmo  (Por  ex.  Facebook)  

n  Defenir  a  nova  HeurísMca  (regras  necessárias  a  viver  e  evoluir  no  Habitat)  

n  Defenir  os  cromossomas  da  nova  ‘criatura’,  com  focus  em:  

 -­‐  Alimentação  (Por  ex.  Likes)  

 -­‐  Reprodução/Dispersão  (Por  ex.  Shares)  

 -­‐  Resultados  colaterais  (Por  ex.  Novos  Convites)  

     

Abordagens  do  Organismo  ‘Social’  

n  Cada  Organismo  é  subsMtuido  por  outro  em  cada  passo  da  reprodução,  mas  guarda  consigo  a  memória  evoluMva  e  retorna  sempre  à  forma  mais  eficiente  se  a  evolução  atual  não  for  mais  eficiente  que  a  anterior  

n  Cada  Organismo   faz  parte  de  uma  sociedade  coleMva  com  decisão  central  em  que  todos   votam   para   uma   decisão   final,   sendo   cada   individuo   exMnguido   de   acordo  com   a   qualidade   do   seu   voto   (quanto   mais   longe   esMver   do   comportamento  adotado  mais  será  a  probabilidade  de  exMnção)  

n  Cada  organismo  é  autónomo  e  expande-­‐se  individualmente  sendo  a  cada  evolução  exMnguido  os  menos  eficientes  

ObjeMvo  da  Evolução  do  Organismo  ‘Social’  

n  Comportamento  inteligente  na  linha  da  simulação  de  evolução  biológica  

n  A   fialibilidade   é   uma   componente   presente   na   evolução   e   no   comportamento  humano  

n  Poder   falhar   é   uma   oportunidade   de   estudar   um   caminho   errado   e   marcá-­‐lo  como  errado  

n  Genéricamente   a   evolução   criar   mecanismos   cada   vez   mais   eficientes   para   a  ‘sobrevivência  do  organismo’  

Se  a  Hipótese  se  confirmar…  

n  Algoritmo  génerico  de  evolução  em  mulMplos  habitats  

n  Aplicação  não  só  à  genéMca,  redes  sociais  ou  jogos  mas  também:  

n  Biologia  

n  Física  

n  Moda  

n  Previsão  de  tendências  

n  MarkeMng  direto  

n  Previsão  financeira  

n  Previsão  geo-­‐jsica  

n  Simulações  várias  

Fim  

Muito  Obrigado!!!!!      

Q&A?