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Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
[email protected]:www.fe.up.pt/~eol/MEMBERS/eco.html
Inteligência Artificial:
Uma perspectiva heterodoxaUma perspectiva heterodoxa
Eugénio Oliveira
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
O que é a Inteligência ArtificialO que é a Inteligência Artificial
ÍNDICE DA APRESENTAÇÃOÍNDICE DA APRESENTAÇÃO
Afirmação e Pragmatismo
Explorações perigosasExplorações perigosas
Ousadias aceites
Doença Infantil e Romantismo
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Sistemas que “pensam”como os Humanos
Sistemas que “pensam” Racionalmente
Sistemas que agemcomo os Humanos
Sistemas que agem Racionalmente
Inteligência Artificial
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL:
Como tornar Sistemas Computacionais mais “inteligentes” e mais úteis usando a racionalidade?
“SE existem processos simbólicos identificáveis na base do raciocínio
ENTÃO tais processos podem ser estudados e simulados, sendo o Hardware - pessoa ou computador- um DETALHE de Implementação...”
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
1956 : O Início
Anos 60: Sistemas Genéricos (GPS, LN)
Anos 70-80: Sistemas Específicos (SP)
Anos 80: Paralelismo, Formalismos, Integração (RN,Ag)
Anos 90: Sociedades Sistemas Autónomos
Anos 2000: “Psicologia” e “Inteligência”
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
RN
Repr. Conh. Mét.Resol.Prob.
Arquitecturas “mentalistas” e “emocionais”
IA
Conh.Simb Inf.
Sub-Simb
Aquis. Conh.
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Anos 60-70: O Romantismo
GPS
Comprensão da Linguagem Natural
InterfacesTradução AutomáticaCriação de Texto
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Racionalidade das Linguagens Naturais
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
JAVA
PROLOG
LISP
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Análise Lexical e MorfológicaAnálise Sintática
Análise SemânticaAnálise da Pragmática
Qual é a Universidade a que pertencem os alunos que assistem à palestra ?
E em que cidade fica?
Qual é a palestra a que pertencem os alunos que assistem à Universidade ?Erro Semântico
Quantos são as jogos do europeu de futebol?Erro de concordância
Linguagem Natural Computacional
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Sistemas Periciais (“Expert Systems”)Conhecimento e Dedução
Memória Associativa operacionalização baseada em regras
Anos 70-80: O Pragmatismo
Incerteza e Incompletitude Probabilidades Objectivas e Probabilidades Subjectivas Lógicas Difusas
Aplicações: Diagnóstico Médico
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Exemplo de Regra na Base de Conhecimento:
SE o grupo predominante regular existe e é tipo AE frequência cardíaca maior que 100E grupo predominante de ondas p homogéneas existeE polaridade da onda p na derivação avr é negativaOU polaridade da onda p na derivação d2 é positivaE a razão entre as ondas p e r é 1:1E a linha de base existeENTÃO diagnóstico é taquicardia sinusal ou auricular
Conjuntos Difusos Raciocínio impreciso
Muito alta
FC=0.8
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Arquitectura de Sistema Pericial
Base de Conhecimentos
Factos
MetaConhecimento
Aquisição doConhecimento
Motôr de Inferência
Raciocínio Incerto
Explicações
Interface Utilizador / Especialista
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Conhecimento Vs Ilusão
Inte
ligên
cia e
Con
hecim
ento
à p
riori
Leis da perspectiva
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Redes Neuronais ComputacionaisAprendizagem Vs Adaptação
Indução e Reforço
Lógicas e FormalismosModaisNão Monótona
Anos 80: Paralelismo, Formalismos, Integração
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Algoritmos das Redes Neuronais Artificiais permitem através da Aprendizagem das conexões entre nodos ganhar capacidade Adaptativa e de Generalização
O Cérebro Humano é composto por cerca de 1011 Neurónios.
O Cérebro aprende e opera em modo massivamente paralelo grandes quantidades de informação.
Processa informação incompleta, incerta e com “ruído” ..
Redes Neuronais
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
As Técnicas Conexionistas são prometedoras na resolução de problemas para os quais as aproximações algorítmicas tradicionais se revelam ineficazes e inoperantes.
Por exemplo:
• Reconhecimento de Formas• Classificação e tratamento do sinal• Comando reactivo de Robôs• Previsões baseados na análise de um historial
O resultado da aproximação Conexionista pode ser vista como a Aprendizagem de um processo de classificação de uma população de casos existentes.
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Tentativa da sua modelação:
Neurónio formal
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
ei =
j=1
nwji *sj si = 1
1+exp(-ei ) ou si = 12
*arctg(ei)
Outras funções utilizadas são: função degrau, rampa, ...
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
APRENDIZAGEM SUPERVISIONADA
A Rede produz a sua própria resposta a uma configuração que lhe é apresentada à entrada, após o que o supervisor apresenta a resposta correcta.
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
PrevisõesReconhecimentosControlo robótico
nº ligações independentes < nº saídas*nº exemplos aprendizagem
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
APRENDIZAGEM POR REFORÇO (por Recompensa)
São atribuídas recompensas/punições de acordo com o facto de a saída ser apropriada ou não
“Aprendizagem com um crítico”
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Algoritmos para a Evolução
(Evolutionary Programming)
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Computação Evolucionária (Friedberg, 1958 ; JHolland, 1975):• Quando?
• Espaço de Pesquisa grande e complexo• Facilidade de implementação paralela• Não necessidade de solução óptima (mas boa)
• Exemplo: optimizar uma função f(x1,…,x100) sendo f muito complexa.se xi=0 ou xi=1, Espaço de pesquisa 2100 ~=1030
Pesquisa exaustiva fora de questão
Computação Evolucionária:• Porquê?
A Natureza permite a Evolução bem sucedida de organismos através de selecção e reprodução com alguma mutação
“O que é bom para a Natureza
é bom
para os Sist
emas Arti
ficiais”
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Diagrama do Algoritmo para Evolução
População Inicial
Selecção
Emparelhamento
Cruzamento
Mutação
SIM
NãoFIM?
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Questões:
Como representar os Indivíduos?Como Seleccionar os Indivíduos?Qual a Função de Adaptação?Como se reproduzem os Indivíduos?
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
ex: Treinar o disparo controlado por um AG sobre um alvo móvel.
Depende de variáveis como vento, velocidade do alvo, distância, tipo de arma....
Função de Adaptação: a distância a que o projéctil ficou do alvo
É um exemplo de problema em que os AGs são bem aplicados
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Como representar os Indivíduos?Indivíduos representados como cadeias de caracteres (strings) sobre um alfabeto.
Indivíduos são representados pelos Genomas ou Cromossomas.
•Nº de Genes depende do Nº de Atributos a representar
•Se a Representação dos indivíduos é binária temos Algoritmos Genéticos
•A={0,1} 0 e 1 são os “alelos”
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Qual a Função de Adaptação
Como se reproduzem os Indivíduos/Cromossomas? por Cruzamento e Mutação
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
0 1 0
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
• Exemplo:
Probabilidade de selecção
População inicial gerada aleatoriamente
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Como operam os Algoritmos Genéticos?
Exemplo de problema:
Max f(x1, x2) = 21.5 + x1sin(4πx1) + x2sin(20πx2)
Onde – 3.0 ≤ x1 ≤ 12.1 and 4.1 ≤ x2 ≤ 5.8.
Valor da função
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Anos 90: Distribuição e Sociedades
Durkheim Vs Turing
Conectividade
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DISTRIBUÍDA:
•Estudo das “leis sociais” e implementação de Sistemas Multi-Agente Cooperantes, que permitam a resolução de problemascomplexos e Distribuídos (espaço , competências,...)
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
SISTEMAS PERICIAIS COOPERATIVOS:
GESTÃO DE REDES ELÉCTRICASINTEGRAÇÃO DE INFORMAÇÃO EM HOSPITAISSIMULAÇÃO DAS ORGANIZAÇÕES NO MERCAD0
YES
No
What?
Why?
Aplicação real
Aplicação real
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Objetivolocal
SistemaEspecífico
Objetivolocal
SistemaEspecífico
Objetivolocal
SistemaEspecífico
Objetivolocal
SistemaEspecífico
Objetivo Global
CooperaçãoCooperação Cooperação
Aplicação: Monitorar e gerir grandes Redes EléctricasComo evitar o APAGÃO?
New Agent’s Architecture:AAM+SM+BB
Book “ARCHON…”Ed. Thies Wittig Ellis Horwood, 1992
ARCHON System
1 Architecture for Cooperative Agents:
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Multiplos Agentes com Especialidades diversas Suporte da Decisão e Manutenção da Coerência Global/local
Airport Location?
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Mercado Electrónico como SMA
agente C1
agente C2
agente V2
agente V1
agenteV3
agente V4
Mercado
Tácticas dependentes do Tempo
Linear
0
1
Time
Utility
Greedy
0
1
Time
Utility
Anxious
0
1
Time
Utility
Tácticas dependentes da situaçãoDependendo de factores em tempo de execução: Nº de oponentes…
Tácticas dependentes do ComportamentoDependendo do Comportamento dos oponentes
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Lançamento de Agentes no ME (B2C)
Finanç.Legais
MAgt
EAgt
EAgt
EAgtContratos
EAgt
1. Negociação Automática em B2B Instituição Electrónica
Normas Regras
Ligações
instituições
dissolução E.V.
Q-Negociação
formação E.V.
Monitoração
operação E.V.
Ana Paula Rocha, Eugénio Oliveira
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
FacilitatorMachinery
Garage
Facilitator
Workers
Personnel
EdificationGarageStorehousePlanningPersonnelInterconnecting network
Edification
Machinery
Workers
Supervisors
Chief
Facilitator
FacilitatorExperts
Planning
Stocks managerFacilitator
Storehouse
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Inter-coalitions protocol
Announcer A B C
90 for 50
The winner !!!
D
I need100 I can do 90
for 50
I can do 30for 20
I can do70 for 40
I can do50 for 30
30 for 20 70 for 40 50 for 30
Need 100
Coalition formation
Four useful coalitions: - C & D (cost=70) - B & C (cost=60) - A & C (cost=90) - A & D (cost=80)
Coalition team & best offer announcing to coordinators
Task announcing
Intra-coalition negotiation
Quit Leading50 55
New best offer announcing to coordinators
Leading
Quit
45
Leading
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Agents activity cost calculation
Five components: Owning cost Operation cost Operator cost Displacement (if necessary) Profits
Fixed costs
OwningOperatorOperation Profits
OptimumAbsolute minimum
Movement
Negotiation margin
Zero loose
Variable costs
Fixed costs
D8R
Operation20%
Operator18%
Profits13%
Ow ning49%
Variablecosts
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
FC Portugal project
Simulation League:World Champions in 2000, Australia
Luis Paulo Reis, Nuno Lau
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
AGENTESAgentes que usam funções de utilidade são mais racionais
CARACTERÍSTICAS dos AGENTES (BDI)AutonomiaPró-actividadePersistênciaMobilidadeIntencionalidadeCrenças-Desejos-Intenções
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
ARQUITECTURA DE AGENTES BDI
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Conceitos baseados em Emoções tem papeis diversos nos Sistemas Computacionais:
Reconhecimento da Emoção Humana poderá um C vir a reconhecer emoções melhor que os H?
Expressão de comportamentos semelhantes aos emotivos Personagens sintéticas; Robôs
Modelação e Simulação do Comportamento Humano Efeitos computacionais semelhantes a comportamentos Humanos
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
surpreso
calmo
iradotriste
felizKismet - MIT
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
- Damásio : O Erro de Descartes
- Daniel Goleman : Inteligência Emocional: Porquê pode ser mais importante que o QI?
- Rosalind Picard : Affective Computing
Damásio baseado em dois exemplos: Phileas Gage (1884) e Elliot (seu paciente): Acidentes na zona do lobo frontal esquerdo
Alteração de personalidade e perda de certas emoções
P1- Destruição no lobo frontal esquerdo altera capacidades emocionaisP2- Destruição no lobo frontal esquerdo altera inteligênciaC- Emoções são necessárias à Inteligência
Mas C não se conclui de P1 e P2!!
Damásio??
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Mecanismo M pode ser condição necessária para A e B mas não mostra que A e B são necessárias uma à outra.
P’1- Bateria descarregada impede funcionamento da BuzinaP’2- Bateria desligada impede arranque do carroC’- Buzina a funcionar é essencial ao arranque do carro
Mas se C não ressalta de P1 e P2 não significa que CNão seja verdadeira. Pode ser!
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
A arquitectura para o pensamento humano segundo A.Sloman
Complexidade do raciocínio podetorná-lo perigosamente lento.Alarmes
Muitas emoções podem estar baseadas no sistema de alarmes
Alguns estados emocionais são úteis para a decisão quando falta informação ou o processamento fica lento
Esqueleto-Agente
Camada Controlo-básico
Camada Deliberativa
SobreviverGerar ObjControlo acçãopercepção
MonitorarPlanearPrevêrGerar ObjAvaliar d.Avaliar riscos
ConstruçãoAgenteComunicações
PlaneamentoPrevisãoRaciocínio topológicoTeste de Crenças
“Deliberadores”
Memória de Execução
Gestor de Objectivos:Obj. Específicos;PrioridadesRecursos (tempo cpu)Ciclo de execução
PerceptoresFormar Crenças das percepções
Memória de Trabalho:PlanosPrevisõesRev. Crenças
Estado Emocional
Auto-confiança
Ansiedade
Medo Gestor de Acções
Estado Agente:Dados percepção
Comandos deAcções:Motoras...
t
EA
i
t
EA
i
t
EA
i
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
emiEEF(g(t)i, [G(t)], [E(t)], [I(t)]) EAi(t, i, Pinput,Td)
t
emi(t1)
emi(t2)
EAi(t)
A estrutura Emocional básica:Conexão EEV-Função de Avaliação Emocional – Acumulador EmocionalResultados de EEF são inputs para a evolução temporal do AE que tem uma ctede decaimento variável
Para um Objetivo de [G(t)], existe uma EEF, capaz de produzir uma mudança [Em],no Estado Emocional do Agente [Em]:
[Em] = EEF(g i(t), [G(t)], [E(t)], [I(t)])
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Esforço Computacional
Influência da Informação Emocional
ProcessamentoMotivado
ProcessamentoSubstantivo
AcessoDirecto
ProcessamentoHeurístico
Estratégias de Processamento
Baseado em Regras
Dirigido porObjectivos
Sem objectivos definidosPouca informaçãoSituações novas
AprenderJulgar...
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Modelo da interacção dos conceitos relacionados com as Estratégias de Processamento de Informação:
• Emoção como Informação• Controlo dos Processos• Atribuição de Recursos
A([G(t)])
[Rj(t)]
[Rl(t)]
[R(t)]
[C(t)] Pl1 Pl2 ECl
[Emi(t)] : Acumuladores Emocionais
1 1
2
2
3
[Emi(t)] : Acumuladores Emocionais
Pk1 ECk
1
2
3
E como Controlo de Processos
E como Informação
E na Atribuição de Recursos3
2
1
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• 3 Mecanismos Emocionais• “Medo”
• Perigos Imediatos (fogo, temperatura)
• Objectivo Fundamental em Risco
• “Ansiedade”• Perigos e dificuldades
futuras (preparação...)• Episódios sucessivos de
“Medo” (má adaptação...)
• “Auto-Confiança”• Sucesso nos Objectivos
de Alto nível
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• Objectivo Fundamental em Risco• Concentrar o máximo de recursos na execução desse objetivo
e dos objectivos dependentes• aumentar atenção sobre as proximidades• cautelosa/pessimista Atitude (distâncias/cálculo de
riscos/limites)• Não desperdiçar tempo de processamento com coisas menos
urgentes (analisar/prever desenvolvimentos distantes)• Não implica “Reactividade” (ex: fugir!)
Medo
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Medo“Fear” Emotional
AccumulatorTemperature
PerceptorClose Range Fire
Perceptor
Medium Range Fire Perceptor
PainPerceptor
BCA Proprio- Perception
Vision MapsOther Agent
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Ansiedade
• Eventual dificuldade futura• Ex.: frente de fogo ampla embora localmente não haja perigo
imediato• aumentar atenção sobre as proximidades mas também tentar
acompanhar desenvolvimentos mais distantes• Atitude cautelosa• Grande gasto de CPU
• grande produção de Crenças para a eventual tomada de decisão (alteração estratégica local ou global)
• planeamentos mais cuidado• calculo de progressões frequente
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•Auto-Confiança
• Sucesso nos objectivos de alto nível• “Relaxar” o processamento e condições em torno dos
objectivos imediatos • Direccionar CPU para actividades menos urgentes mas
possivelmente úteis • Atitude mais positiva/arriscada (descobrir novas
oportunidades – adaptação) (Combate ao fogo próximo)• No caso de Insucesso (decréscimo de AC)
• Motivar uma alteração de estratégias (reposicionamento ou mesmo desistência)
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Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
SMA para controlo de tráfego adaptativo
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Processo de troca de conselhos
Aconselhado
Conselheiro
Ambiente1. Observa Estado
4. Conselho
5. Acção aconselhada
6. Integração
7. Decisão e acção
2. Pedir Conselho ?ScA * PA < PO or ConfusedAbout(State)
3.A Quem?TA,Ar * PAr(S) > TA,O * PO(S)
Conceitos:Auto-confiançaDesempenho“Trust”EstadoActores:AconselhadoConselheiroOutros Agentes
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A queda dos MITOS aconselha prudência
As REALIZAÇÕES indiciam optimismo
Os OBJETIVOS tendenciais imitativos revelam atrazo
Os MEIOS são pré-históricos
O Desenvolvimento é exponêncial
CONCLUSÕES ?
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
Eugénio Oliveira - Lab. Inteligência Artificial e Ciências da Computação e FEUP
A Vingança... … do Futuro ?
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