O que IA Introduo l A inteligncia artificial

O que é IA?

Introdução l A inteligência artificial (IA) é uma importante área de pesquisa da Ciência da Computação dedicada a buscar métodos ou dispositivos computacionais que possuam ou simulem a capacidade humana de resolver problemas, pensar ou, de forma ampla, ser inteligente. (Wikipédia, 2007)

IA forte e IA fraca l Entre os teóricos que estudam o que é possível fazer com a IA existe uma discussão onde se consideram duas propostas básicas: uma conhecida como "forte" e outra conhecida como "fraca“.

IA forte l A investigação em Inteligência artificial forte aborda a criação da forma de inteligência baseada em computador que consiga raciocinar e resolver problemas; uma forma de IA forte é classificada como auto-consciente. A IA forte é tema bastante controverso, pois envolve temas como consciência e fortes problemas éticos ligados ao que fazer com uma entidade que seja cognitivamente indiferenciável de seres humanos. A Ficção Científica tratou de muitos problemas desse tipo. Isaac Asimov, por exemplo, escreveu “O Homem Bicentenário”, onde um rôbo consciente e inteligente luta para possuir um status semelhante a de um humano na sociedade. Por outro lado, o mesmo Asimov reduz os robôs a servos dos seres humanos ao propor as três leis da robótica.

IA fraca l Trata-se da noção de como lidar com problemas não determinísticos. A inteligência artificial fraca centra a sua investigação na criação de inteligência artificial que não é capaz de verdadeiramente raciocinar e resolver problemas. Uma tal máquina com esta característica de inteligência agiria como se fosse inteligente, mas não tem autoconsciência ou noção de si. O teste clássico para aferição da inteligência em máquinas é o Teste de Turing.

Algumas questões da IA l l Processamento da Linguagem Natural Representação de Conhecimento Automação do Raciocínio Aprendizado de Máquina

Áreas relacionadas com a IA l l l l Computação Filosofia Psicologia Sociologia Comunicação Educação Biologia Engenharia. . .

Marcos no desenvolvimento da IA Quand O quê o Quem 1943 Neurônio artificial Mc. Culloch & Pitts 1950 Teste de Turing Alan Turing 1956 The Dartmouth Meeting Mc. Carthy, Minsky. . . 1965 Algoritmo de dedução Robinson 1988 Redes neurais competitivas Holland 1995 Agentes inteligentes Diversos 2000 Computação quântica Diversos

Engenharia de sistemas Inteligentes Aprendizado Representação Interfaces Raciocínio

Classificação de Sistemas Inteligentes l Sistemas Simbólicos O conhecimento é representado por sistemas de símbolos e separado da máquina de inferência l Sistemas Sub-simbólicos Representam o conhecimento na própria estrutura, integrado ao mecanismo de raciocínio

Sistema Simbólico l l l Prova de Teoremas Sistemas Especialistas Programação em Lógica Redes Semânticas Sistemas de Frames Sistemas de Agentes

Sistemas Sub-simbólicos l l Redes Neurais Algoritmos Genéticos Autômatos Celulares Sistemas Complexos Adaptativos

Sistemas Especialistas l l l Geralmente baseados em regras, Possuem conhecimento intensivo do domínio da aplicação, Construídos por especialistas humanos, Podem empregar aprendizado automático, Têm dificuldade em lidar com conhecimento de senso comum, Orientados à reutilização do conhecimento.

Arquitetura de um Sistema Especialista consulta resposta Usuário Interface ( shell ) perguntar solicitação Máquina de Inferência Base de Conhecimento informar entrega

Aplicações de Sistemas Especialistas l l l l Diagnóstico, Suporte on-line, Controle de processos, Controladores de vôo, Identificação de padrões difusos, Medicina Digital, Aconselhamento jurídico. . .

Redes Semânticas l Uma rede semântica é uma notação gráfica composta por nodos interconectados. As redes semânticas podem ser usadas para representação de conhecimento, ou como ferramenta de suporte para sistemas automatizados de inferências sobre o conhecimento. As Redes Semânticas facilitam a descrição de propriedades de relações, originaram os conceitos da programação orientada a objetos e facilitam a visualização direta dos conceitos e dos relacionamentos entre eles.

Exemplo de uma Rede Semântica pessoa instância_de tem_idade 28 motor roda parte_de Maria parte_de carroceria tem_dono estacionado Av. 5 carro 1 tem_km zero instância_de tem_cor branco automóvel é_um veículo parte_de

Aplicações de Redes Semânticas l l l Modelagem de conhecimento, Mapas Conceituais, Processamento da linguagem natural, Raciocínio por abstração, Programação orientada a objetos.

Agentes Inteligentes Jennings (1995) “Um a gente inteligente é uma peça de software que executa uma determinada tarefa empregando informação extraída de seu ambiente para agir de forma adequada no sentido de completar sua tarefa de modo bem sucedido. O agente deve ser capaz de adaptar-se dinamicamente às modificações ocorridas no ambiente”.

Propriedades dos Agentes Inteligentes l l l Autonomia Habilidade Social Reatividade Iniciativa Continuidade temporal Orientação a objetivos

Aplicações de Agentes Inteligentes l l l l Correio eletrônico, Acesso e gerenciamento móveis, Gerenciamento de sistemas e redes, Acesso e gerenciamento da informação, Gerenciamento administrativo, Comércio eletrônico, Interfaces inteligentes, . . .

Redes Neurais l Redes neurais artificiais são um conceito da computação que visa trabalhar no processamento de dados de maneira semelhante ao cérebro humano. Nas redes neurais artificiais, a idéia é realizar o processamento de informações tendo como princípio a organização de neurônios do cérebro. Como o cérebro humano é capaz de aprender e tomar decisões baseadas na aprendizagem, as redes neurais artificiais devem fazer o mesmo. Assim, uma rede neural pode ser interpretada como um esquema de processamento capaz de armazenar conhecimento baseado em aprendizagem (experiência) e disponibilizar este conhecimento para a aplicação em questão.

Redes Neurais l l l l Paralelismo massivo, Adaptabilidade, Tolerância a falhas, Computação e representação distribuídas, Capacidade de aprender, Capacidade de generalizar, Processamento de informação contextual, Baixo consumo de energia.

Aplicações para Redes Neurais l l l Softwares de reconhecimento de voz, Rôbos que desarmam bombas, Softwares que aprendem a identificar SPAMs em e-mails, software de OCR para scanear textos, Aplicações mais complexas, como em usinas, mercado financeiro, etc.

Conclusão l l Tecnologias de IA tendem cada vez mais a ser incorporadas a sistemas convencionais, tais como SI, SGBD, ferramentas CASE, etc. Com o amadurecimento tecnológico das diversas áreas, novas aplicações se tornam viáveis e passam a ser consideradas.

Referências l Palatizo, Luiz A M. Inteligência Artificial 2006. 1. UCPEL. Disponível em: http: //ia. ucpel. tche. br/~lpalazzo/Aulas/IA/m 01. htm Acesso em: 14/03/2007 l BITTENCOURT, Guilherme: Inteligência Artificial – Ferramentas e Teorias. Editora da UFSC. 2ª. Edição. Florianópolis, 2001. 362 p. l RICH, Elaine; KNIGHT, Kevin: Inteligência Artificial. Makron Books. 2ª. Edição. São Paulo, 1994. 722 p. l RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter: Artificial Intelligence – A Modern Approach. Prentice-Hall. New Jersey, 2003 (2 nd ed) 1080 p. l WINSTON, Patrick Henry: Artificial Intelligence. 3 rd. Edition. Addison. Wesley. Reading, 1992. 735 p. l Artigos, tutoriais, apostilas, páginas web e outros recursos on-line. l Alecrim, Emerson. Redes Neurais Artificiais. Info Wes, 2004 Disponivel em: http: //www. infowester. com/redesneurais. php Acesso em: 15/03/2007