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Portfolio 4 - Inteligência Artificial

Posted May 28, 2023 Updated May 30, 2023
By Guilherme Braz
11 min read

Introdução

Ao adentrarmos no universo da Inteligência Artificial, nos deparamos com uma miríade de conceitos e ferramentas que alicerçam essa área de estudo. Entre eles, os agentes baseados em conhecimento merecem destaque. Eles são a espinha dorsal de diversos sistemas inteligentes, sendo a sua compreensão um passo crucial para entender como a IA é capaz de tomar decisões informadas e complexas.

Esses agentes, nascidos no cruzamento da ciência da computação com a filosofia, têm a capacidade de armazenar e usar o conhecimento sobre o mundo. Com base nesse conhecimento, eles são capazes de processar informações, formular respostas e tomar ações. A chave para essa capacidade reside na lógica e no processo de inferência, dois pilares que sustentam esses agentes.

A lógica, que traça suas raízes aos silogismos da filosofia antiga, fornece a base para a tomada de decisões dos agentes. Ela permite que as informações sejam analisadas de forma estruturada e conclusões sejam retiradas de conjuntos de premissas.

Já o processo de inferência, que é intrínseco à lógica, é a capacidade de formular novas ideias a partir de informações conhecidas. Na IA, a inferência é o motor que permite que os agentes baseados em conhecimento façam conexões, criem novas ideias e tomem decisões com base no conhecimento acumulado.

Em resumo, a lógica e a inferência são ferramentas indispensáveis na composição de agentes baseados em conhecimento na IA, ilustrando a sua importância e relevância no desenvolvimento de sistemas inteligentes.

Lógica e Processo de Inferência

Definição de lógica e processo de inferência: Lógica é um sistema formal para expressar e analisar argumentos. O processo de inferência é o ato de tirar conclusões a partir de uma base de conhecimento.

Tipos de lógica e processo de inferência: Existem vários tipos de lógica, incluindo lógica proposicional, lógica de primeira ordem, lógica difusa e lógica temporal. O processo de inferência também pode variar, desde a dedução simples até técnicas mais complexas como a inferência bayesiana.

Exemplos de lógica e processo de inferência: Um exemplo simples de lógica proposicional é “Se chove, então a rua fica molhada”. A partir dessa declaração, podemos inferir que se a rua está molhada, então deve ter chovido.

Importância da lógica e do processo de inferência: A lógica é o sistema que nós usamos para identificar os componentes do nosso conhecimento. Por exemplo, na lógica proposicional, uma proposição simples como “Se está chovendo, então a rua está molhada” nos ajuda a entender a relação entre a chuva e a condição da rua.

Por outro lado, a inferência é o processo pelo qual derivamos novas conclusões a partir desse conhecimento. Tomando o exemplo anterior, se sabemos que “Está chovendo” (uma proposição verdadeira), podemos inferir que “A rua está molhada”. Essa é uma inferência válida, pois é baseada na lógica da proposição inicial.

Juntas, essas duas ferramentas são essenciais para agentes baseados em conhecimento, permitindo-lhes aprender e tomar decisões eficazes. Por exemplo, um agente de inteligência artificial pode usar a lógica para entender as regras de um jogo de xadrez e, em seguida, usar a inferência para prever os movimentos do adversário com base nessas regras.

Portanto, enquanto a lógica é usada para estabelecer relações de causa e efeito ou condições, a inferência é usada para fazer previsões ou chegar a novas conclusões com base nessas relações ou condições estabelecidas.

Agentes Baseados em Conhecimento

Agentes baseados em conhecimento usam uma base de conhecimento para tomar decisões. A base de conhecimento contém fatos e regras sobre o mundo, e o agente a usa para deduzir novas informações e decidir a melhor ação a ser tomada.

Características dos agentes baseados em conhecimento: A principal característica desses agentes é a sua capacidade de aprender e adaptar-se. Eles fazem isso atualizando constantemente sua base de conhecimento com novas informações. Isso lhes permite tomar decisões mais informadas à medida que o tempo passa.

Exemplos de agentes baseados em conhecimento: Um bom exemplo é o sistema de recomendação usado por sites como Amazon e Netflix. Estes sistemas utilizam o conhecimento acumulado sobre as preferências do usuário e dos demais usuários para fazer recomendações personalizadas.

Agentes Baseados em Lógica Proposicional

Agentes baseados em lógica proposicional utilizam a lógica proposicional para representar e manipular seu conhecimento. Eles são limitados a declarações que podem ser verdadeiras ou falsas e não podem expressar relações mais complexas.

Características dos agentes baseados em lógica proposicional: Embora limitados, esses agentes são eficazes para problemas que podem ser expressos em termos de proposições simples. Eles também são computacionalmente eficientes, o que os torna adequados para uso em sistemas em tempo real.

Exemplos de agentes baseados em lógica proposicional Um exemplo é um agente que monitora o clima e decide se deve ou não sair de casa com um guarda-chuva. Ele pode ter regras como “Se está chovendo, então eu preciso de um guarda-chuva”, e “Se o céu está nublado, então vai chover”, e usar essas regras para tomar sua decisão.

Discussões

Algoritmos de agentes lógicos não discutidos em sala

Os avanços na Inteligência Artificial nos levaram a um ponto em que os agentes lógicos vão além do básico e lidam com conceitos mais complexos e ambíguos. Entre esses, os agentes baseados em lógica de primeira ordem e os agentes baseados em lógica difusa merecem menção, representando exemplos muito diferentes de como a lógica pode ser aplicada para construir sistemas inteligentes.

Os agentes baseados em lógica de primeira ordem elevam o jogo no que diz respeito ao processamento de informações e tomada de decisões. Esta forma de lógica permite a representação de conhecimento mais complexo e relações entre diferentes entidades. Em termos práticos, um agente baseado em lógica de primeira ordem poderia ser utilizado em um sistema de planejamento de rotas de transporte público, onde precisa levar em consideração várias relações como a distância entre paradas, horários de pico, e assim por diante.

Um exemplo concreto disso pode ser visto no uso desses agentes na NASA. O sistema Remote Agent, usado para controlar a sonda espacial Deep Space 1, empregava lógica de primeira ordem para lidar com o planejamento de tarefas e diagnósticos a bordo da nave, mostrando a eficácia desse tipo de lógica em um ambiente de missão crítica.

Por outro lado, os agentes baseados em lógica difusa abordam o desafio de lidar com incertezas e ambiguidades. Ao contrário da lógica clássica, onde uma afirmação é verdadeira ou falsa, a lógica difusa permite graus de verdade, tornando-a ideal para situações onde a precisão absoluta não é possível ou prática.

Um exemplo de uso prático da lógica difusa é o controle de sistemas complexos, como o controle de temperatura em edifícios ou o sistema de freios ABS em veículos. Por exemplo, em um sistema de controle de temperatura, um agente baseado em lógica difusa pode levar em consideração fatores como a temperatura externa, a presença de pessoas no edifício e o tempo do dia para ajustar de maneira eficaz a temperatura interna. Este agente, então, pode tomar decisões mesmo quando as informações disponíveis são imprecisas ou incompletas.

Esses exemplos ilustram a variedade de agentes lógicos existentes e a ampla gama de problemas que eles podem resolver, cada um com suas próprias abordagens e especialidades.

Mais curiosidades e exemplos praticos de agentes lógicos

A adoção de agentes lógicos em diversos setores é notável, evidenciando a relevância e a versatilidade da Inteligência Artificial. As fronteiras da IA estão se expandindo continuamente, com seus agentes lógicos encontrando aplicações não apenas em áreas tradicionais como tecnologia da informação, mas também em campos variados como medicina, finanças, jogos, e até na arte.

No âmbito da medicina, por exemplo, os agentes lógicos são particularmente úteis na área de diagnóstico médico. Dotados de uma base de conhecimento detalhada e atualizada, eles podem comparar os sintomas relatados por um paciente com doenças conhecidas, ajudando a formular diagnósticos preliminares. Essa capacidade de processar uma grande quantidade de dados e identificar padrões é de grande valor em um ambiente médico, onde um diagnóstico rápido e preciso pode ser vital.

Na indústria financeira, agentes lógicos estão sendo empregados em sistemas de detecção de fraude, onde eles podem usar seu conhecimento para identificar comportamentos suspeitos que podem indicar atividades fraudulentas. Além disso, estão sendo usados em robôs de investimento, tomando decisões de compra e venda de ações baseadas em lógica e inferência a partir de padrões do mercado.

No universo dos jogos, os agentes lógicos desempenham um papel fundamental na criação de NPCs (Non-Player Characters), que são capazes de interagir com os jogadores de maneiras complexas e realistas. Por meio de lógica e inferência, esses personagens podem adaptar seu comportamento de acordo com as ações dos jogadores, tornando a experiência do jogo mais imersiva.

Até mesmo na arte, a IA está deixando sua marca. Agentes lógicos podem ser usados para criar obras de arte, aplicando regras e princípios de design para gerar composições estéticas. Isso foi exemplificado quando uma obra de arte criada por um algoritmo de IA foi leiloada pela Christie’s, uma casa de leilões de arte de renome, demonstrando a crescente aceitação da IA no mundo da arte.

Esses são apenas alguns exemplos de como os agentes lógicos estão moldando nosso mundo e expandindo os horizontes da IA. A capacidade desses agentes de aprender, adaptar-se e tomar decisões informadas promete revolucionar ainda mais setores no futuro.

Projetos e Problemas

Para ilustrar a aplicação da lógica proposicional em sistemas de inteligência artificial, vamos considerar um agente simples baseado em Python, denominado WeatherAgent. Este agente toma uma decisão informada - se deve ou não levar um guarda-chuva - com base na previsão do tempo.

O WeatherAgent mantém uma base de conhecimento que contém três peças chave de informação: se está chovendo, se está nublado, e se está ventando. Essa base de conhecimento é atualizada através de um método chamado update_knowledge, que aceita um dicionário com as condições climáticas atuais.

O agente usa esse conhecimento para tomar uma decisão através do método should_take_umbrella. Se estiver chovendo, o agente decide levar um guarda-chuva. Se estiver nublado mas não ventando (já que o vento pode tornar o guarda-chuva ineficaz), o agente também decide levar um guarda-chuva. Em todas as outras condições, o agente decide que não precisa de um guarda-chuva.

Aqui está o código:

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class WeatherAgent:
    def __init__(self):
        self.knowledge_base = {"is_raining": False, "is_cloudy": False, "is_windy": False}

    def update_knowledge(self, weather):
        self.knowledge_base = weather

    def should_take_umbrella(self):
        if self.knowledge_base["is_raining"] or (self.knowledge_base["is_cloudy"] and not self.knowledge_base["is_windy"]):
            return True
        else:
            return False

# Exemplo de uso
agent = WeatherAgent()
agent.update_knowledge({"is_raining": True, "is_cloudy": False, "is_windy": False})
print(agent.should_take_umbrella())  # Deveria retornar True

Para testar o funcionamento correto do agente, poderíamos criar uma série de testes baseados em diferentes condições climáticas. A tabela a seguir apresenta essas condições e o comportamento esperado do agente:

is_rainingis_cloudyis_windyshould_take_umbrella
TrueTrueTrueTrue
TrueTrueFalseTrue
TrueFalseTrueTrue
TrueFalseFalseTrue
FalseTrueTrueFalse
FalseTrueFalseTrue
FalseFalseTrueFalse
FalseFalseFalseFalse

Esta tabela indica que o agente deve levar o guarda-chuva quando está chovendo, independentemente das outras condições, ou quando está nublado e não ventando. Se não estiver nem chovendo nem nublado, ou se estiver nublado mas ventando, o agente não precisa levar um guarda-chuva. Este exemplo simples demonstra como a lógica proposicional pode ser usada para informar a tomada de decisão em um sistema de IA.

Referências

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ai portfolio Agentes Baseados em Conhecimento Lógica e Processo de Inferência Agentes Baseados em Lógica Proposicional
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