Inteligência Artificial para Jogos CBR e Sistemas Especialistas GT-JEDI – Jogos Digitais Inteligência Artificial para Jogos UNISINOS Prof. MSc. João Ricardo Bittencourt Update: 13 Set. 2010 [email protected]Agradeço e dedico estas aulas ao Prof. Osório “Tome a pílula vermelha”
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Inteligência Artificial para Jogos - CBR e Sistemas Especialistas
Aula 6 - Inteligência Artificial para Jogos Curso de Jogos Digitais - UNISINOS www.unisinos.br/jogos (Aula criada com apoio do Prof.Dr. Fernando Osório) Licença: Creative Commons - Atribuição-Uso não-comercial-Compartilhamento (BY-NC-SA) http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/br/
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Inteligência Artificial para Jogos
CBR e Sistemas Especialistas
GT-JEDI – Jogos DigitaisInteligência Artificial para Jogos
Sumário Inteligência Artificial Simbólica CBR (Case based reasoning) Sistemas inteligentes
Predicados lógicos Sistemas especialistas Fatores de certeza
UNISINOS - João Ricardo Bittencourt
IA Simbólica Aplicação de regras explícitas sob um conjunto
de símbolos Símbolo é um signo (marca,sinal) que
referencia um objeto/conceito Ênfase em representar os conceitos ao invés de
enfocar a aprendizagem Os símbolos são a essência de um sistema
cognitivo
UNISINOS - João Ricardo Bittencourt
IA Simbólica Como representar estes símbolos
(conhecimentos)? Como manipulá-los? Analogia – Case Based Reasoning Inferência – Sistemas baseados em regras Incerteza/possibilidade – certainty factor,
lógica difusa Probabilidade – redes bayesianas Linguagens – paradigma lógico – PROLOG Representação de alto nível conhecimento
• Senso comum, redes semânticas, ontologia
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CBR Princípios básicos
“Problemas similiares tem soluções similares” “Problemas tem a tendência de se repetirem” “Aprendizado através das experiências
práticas” Raciocínio baseado em casos
Modelo cognitivo humano Novos problemas são resolvidos pela
adaptação das soluções dos problemas passados
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CBR Para cada caso:
Conjunto de atributos• Quantitativos e qualitativos