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Creating a Gaming World
“A Evolução Darwinista aplicada à Aprendizagem e Interação social de Programas Inteligentes”
2 Julho 2014
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Notas Iniciais
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)
A Evolução é uma forma de Inteligência
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Inteligência Artificial
Quase todas as definições de Inteligência Artificial assumem a comparação com a inteligência e comportamento humano
O Homem é o ponto de referência mas assumir Inteligência apenas em comparação com o Homem é redutor
A Inteligência Artificial é o estudo de formas de provocar comportamento inteligente em máquinas ou programas
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Objetivo da Investigação
Produzir um algoritmo que aprenda a interagir socialmente
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Mas….
Como
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Pressupostos
Todos os tipos de evolução têm mecanismos semelhantes
Todos os tipos de evolução obedecem a variáveis parametrizáveis
Todos os tipos de evolução são caoticamente inteligentes
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Hipótese
A Evolução das Espécies é semelhante à Evolução da Interação Social
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Abordagem
Simulação da evolução darwinista, através de software
Definição do Habitat
Definição dos regras de evolução
Definição dos Cromossomas
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Definições da Simulação - Heurística
Evolução de organismo simples que se reproduz inicialmente por mitose
O tempo da simulação é cortado em fatias de tempo
Em cada fatia de tempo, é consumida 1 unidade de enrgia
Em cada fatia de tempo, cada organismo procura obter energia:
- Respirando
- Alimentando-se
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Definições da Simulação - Heurística
Se não houver forma de obter energia, o organism move-se
Cada organismo morre se a sua energia chegar a 0
Cada organismo reproduz-se se tiver o máximo de energia
A evolução da-se na reprodução com mutação de cromossomas
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Definições da Simulação - Cromossomas
Movimento
Energia para Movimentar
Energia no Nascimento
Energia Máxima
Tempo para a Energia diminuir
Taxa de diminuição de energia
Energia necessária para reprodução
Energia depois de reprodução
Eficiencia de Respiração
Eficiencia de alimentação
Estrutura do corpo
Fonte de respiração
Fonte de alimentação
Desperdicio da respiração
Desperdicio da alimentação
Sexo
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Definições da Simulação – Pormenores relevantes
Todas as variáveis e todos os cromossomas tem uma representação binária
As mutações acontecem nos bits dos cromossomas
Cada organismo tem um número de controlo, derivado dos cromossomas
Se esse numero for superior a metade da soma de todos os cromossomas, a especie é diferente da do(s) progenitor(es)
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Objetivo da Simulação
Conseguir reproduzir, de uma forma simplista mas consistente, a evolução de um ecossistema a partir de um organismo.
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Próximo passo – Paralelismo com o ‘Social’
Identificar o Habitat de dispersão social e muda-lo no algoritmo (Por ex. Facebook)
Defenir a nova Heurística (regras necessárias a viver e evoluir no Habitat)
Defenir os cromossomas da nova ‘criatura’, com focus em:
- Alimentação (Por ex. Likes)
- Reprodução/Dispersão (Por ex. Shares)
- Resultados colaterais (Por ex. Novos Convites)
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Abordagens do Organismo ‘Social’
Cada Organismo é substituido por outro em cada passo da reprodução, mas guarda consigo a memória evolutiva e retorna sempre à forma mais eficiente se a evolução atual não for mais eficiente que a anterior
Cada Organismo faz parte de uma sociedade coletiva com decisão central em que todos votam para uma decisão final, sendo cada individuo extinguido de acordo com a qualidade do seu voto (quanto mais longe estiver do comportamento adotado mais será a probabilidade de extinção)
Cada organismo é autónomo e expande-se individualmente sendo a cada evolução extinguido os menos eficientes
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Objetivo da Evolução do Organismo ‘Social’
Comportamento inteligente na linha da simulação de evolução biológica
A fialibilidade é uma componente presente na evolução e no comportamento humano
Poder falhar é uma oportunidade de estudar um caminho errado e marcá-lo como errado
Genéricamente a evolução criar mecanismos cada vez mais eficientes para a ‘sobrevivência do organismo’
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Se a Hipótese se confirmar…
Algoritmo génerico de evolução em multiplos habitats
Aplicação não só a genética, redes sociais ou jogos mas também:
Biologia
Física
Moda
Previsão de tendências
Marketing direto
Previsão financeira
Previsão geo-física
Simulções várias
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Fim
Muito Obrigado!!!!!
Q&A?