Inteligência Artificial – I.A.

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Conteúdo

Introdução ..................................................................................................................... 3

Visão Geral da Inteligência artificial .................................................................................. 3

Inteligência artificial em perspectiva ................................................................................. 3

Natureza da Inteligência Artificial ..................................................................................... 3

Aprender com experiência e aplicar o conhecimento adquirido. ............................................ 4

Além de aprender com a experiência, as pessoas aplicam o conhecimento adquirido em novos

cenários e circunstâncias. ................................................................................................ 4

Lidar com situações complexas. ....................................................................................... 4

Resolver problemas quando informações importantes são perdidas. ...................................... 4

Determinar o que é importante. ....................................................................................... 5

Reagir rápida e adequadamente a uma nova situação. ........................................................ 5

Entendimento de imagens visuais. .................................................................................... 5

Processar e manipular símbolos. ....................................................................................... 5

Ser criativo e imaginativo. ............................................................................................... 5

Usar a heurística. ........................................................................................................... 6

A Família de Técnicas de Inteligência Artificial ................................................................. 6

A IA envolve muitos campos de estudo ............................................................................. 6

Linguagem Natural ....................................................................................................... 7

Robótica ..................................................................................................................... 7

Sistemas Perceptivos ................................................................................................... 7

Sistemas Especialistas .................................................................................................. 7

Redes Neurais ............................................................................................................. 8

4.6 Software Inteligente ............................................................................................... 8

Desenvolvimento da Inteligência Artificial .......................................................................... 8

Conclusão ...................................................................................................................... 9

Bibliografia .................................................................................................................. 10

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Introdução

Imagine que um dia você possa ir até o seu computador em seu quarto e em linguagem

natural, falar em um microfone ligado ao computador: “faça um resumo dos principais tópicos

de todos os artigos sobre inteligência artificial em revistas de informática publicadas desde

1990”.

Em seguida, imprima os resumos na minha impressora e me faça um relatório verbal de

não mais de 5 minutos. “De que o desktop precisaria em termos de hardware e software para

ser capaz de atender à sua solicitação? Aqui estão alguns requisitos”:

O seu computador deveria entender e falar a língua.

Deveria também estar interligado a uma coleção de revistas de uma biblioteca ou ter

acesso a um disco óptico de grandes dimensões em seu computador.

A sua máquina precisaria saber alguma coisa sobre como conduzir uma pesquisa de

forma a resumir artigos; isto é, seu software necessitaria de algum conhecimento

real.

Seu software teria que ler e “compreender” as sentenças de linguagem em questão

em sua apresentação natural encontrada em artigos e jornais.

Nenhuma máquina ou software existente possui esses recursos, porém os cientistas da

informação estão trabalhando na construção de tais máquinas, e algumas com outras

habilidades também.

Visão Geral da Inteligência artificial

As literaturas de ficção científica e filmes populares têm apresentado cenários de sistemas

e máquinas inteligentes que assumem o controle do mundo. Sistemas como Hal, do filme

2001: Uma Odisséia no Espaço, fornecem uma idéia do que poderia acontecer. Embora essa

avaliação seja fictícia, é possível perceber a aplicação real de muitos sistemas que usam

conceitos de IA. Esses sistemas ajudam a elaborar diagnósticos médicos, exploram recursos

naturais, apontam erros em dispositivos mecânicos e auxiliam no projeto e no desenvolvimento

de outros sistemas.

Inteligência artificial em perspectiva

Os sistemas de inteligência artificial incluem as pessoas, os procedimentos, o hardware, o

software, os dados e o conhecimento necessário para o desenvolver sistemas e máquinas que

demonstrem características de inteligência. Pesquisadores, cientistas e especialistas em como

pensam os seres humanos freqüentemente estão envolvidos no desenvolvimento de sistemas

de IA não é o de substituir completamente a tomada de decisão humana, pelo contrário,

pretende-se duplicá-la para certos tipos de problemas bem definidos. Como ocorre em outros

sistemas de informação, o propósito geral das aplicações da inteligência artificial é o de ajudar

as organizações a alcançarem suas metas.

Natureza da Inteligência Artificial

Simplificando, inteligência artificial IA, é o estudo e a criação de máquinas que exibam

qualidades semelhantes às humanas, incluindo a capacidade de raciocinar.

Mesmo os cientistas e engenheiros do século XVII, que construíram as primeiras

calculadoras e robôs mecânicos que podiam tocar instrumentos musicais, devem ter sonhado

com esse objetivo; no entanto, nenhuma daquelas máquinas primitivas tinha um programa tão

ambicioso quanto os esforços contemporâneos em relação à inteligência artificial.

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Especialistas em inteligência artificial acreditam que um dia os computadores serão

capazes de aprender linguagens naturais, perceber objetos da mesma maneira, como os

humanos percebem e exibir todas as qualidades que julgamos compor a razão humana.

A capacidade de pensar, de fazer julgamentos, de chegar à conclusão e de fazer

comparações, esses sistemas não se parecerá com robôs ou com o R2-D2 do filme Guerra nas

Estrelas.

Em vez disso, eles residirão em computadores desktop, semelhantes àqueles a que

atualmente chamamos computadores pessoais.

Desde os estágios pioneiros da IA, a ênfase da pesquisa tem sido no desenvolvimento de

máquinas com um comportamento inteligente. Algumas das características do comportamento

inteligente incluem:

Aprender com experiência e aplicar o conhecimento adquirido.

Aprender com situações e eventos passados constitui o comportamento- chave do

comportamento inteligente e uma habilidade natural dos seres humanos, os quais aprendem

por meio da tentativa e do erro.

Contudo, o aprendizado a partir da experiência não é umas habilidades naturais dos

sistemas, que precisam ser cuidadosamente preparados para essa tarefa. Hoje, os

pesquisadores vêm desenvolvendo sistemas com tal recurso como, por exemplo, os jogos de

xadrez baseados em IA, que podem aprimorar seu jogo enquanto aprendem a jogar com os

seres humanos.

Além de aprender com a experiência, as pessoas aplicam o conhecimento adquirido

em novos cenários e circunstâncias.

Em vários casos, os indivíduos levam em conta o que aprenderam e foram bem sucedidos e

se empenham em aplicar em outra área de aplicação. Por exemplo, uma empresa que criou

um produto eficaz para lavar louças engorduradas desenvolveu uma variação do produto para

uso na limpeza de sujeiras em rodovias usando a mesma abordagem geral.

Embora os seres humanos sejam capazes de aplicar o que aprenderam em novos cenários,

essa não é uma característica automática dos sistemas. Desenvolver programas de

computador onde estes apliquem o que aprenderam pode ser uma tarefa bastante difícil.

Lidar com situações complexas.

Os seres humanos estão comumente envolvidos em situações complexas. Os líderes mundiais

enfrentam difíceis decisões políticas relativas a conflitos, condições econômicas globais, fome e

pobreza. Já num cenário corporativo, os altos gerentes e executivos se deparam com um

mercado complexo, concorrência difícil e desafiadora, regulamentações governamentais

intrincadas e uma grande exigência de dedicação ao trabalho.

Considerando que até mesmo os especialistas humanos cometem erros ao lidar com tais

situações, desenvolver sistemas que lidem com situações embaraçosas requer um

planejamento cuidadoso e um grande esforço de programação.

Resolver problemas quando informações importantes são perdidas.

A essência da tomada de decisão está em lidar com as incertezas. Freqüentemente, as

decisões precisam ser tomadas a despeito de carecermos da informação ou dispormos dela de

forma imprecisa, porque a obtenção de informações completas pode ser muito onerosa ou

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mesmo impossível. Você provavelmente já assistiu a filmes onde os computadores respondem

a comandos humanos como “não compute” e “informação insuficiente”. Hoje, os sistemas de

IA podem realizar importantes cálculos, comparações e decisões mesmo quando se perdem

informações.

Determinar o que é importante.

Saber o que, de fato, é importante representa a marca de um bom tomador de decisão. A

cada dia, somos bombardeados com fatos e precisamos processar grandes quantidades de

dados, desprezando o desnecessário.

Determinar quais itens são cruciais pode fazer a diferença entre as boas decisões e aquelas

que, no fim, conduzem a falhas. Os computadores, por outro lado, não possuem essa

habilidade natural. Desenvolver programas e abordagens de forma a permitir que sistemas e

máquinas identifiquem as informações importantes também não é tarefa simples.

Reagir rápida e adequadamente a uma nova situação.

Uma criança pequena, por exemplo, pode olhar sobre um parapeito ou um desfiladeiro e saber

que não deve chegar tão perto, pois sabe reagir diante de uma nova situação. Os

computadores, por outro lado, não possuem essa habilidade sem uma complexa programação.

Entendimento de imagens visuais.

Interpretar imagens visuais pode ser extremamente difícil, até mesmo para computadores

sofisticados. As pessoas e os animais podem olhar para objetos interagindo em seu ambiente e

entender exatamente o que está acontecendo. Por exemplo, podemos observar um homem

sentado atrás de uma mesa e compreender que o mesmo possui pernas e pés que não estão à

vista. Entender e interpretar adequadamente as imagens visuais é um processo extremamente

complexo para sistemas computadorizados.

Movimentar-se em uma sala com cadeiras, mesas e outros objetos pode ser trivial para

as pessoas, mas não é simples para máquinas, robôs e computadores. Tais equipamentos

necessitam de um entendimento das imagens visuais, chamado de sistema perceptivo, que

permite a máquina se aproxime do modo como o ser humano enxerge, ouve, e sente os

objetos.

Processar e manipular símbolos.

As pessoas vêem, manipulam e processam símbolos todos os dias. As imagens visuais

fornecem um fluxo contínuo de informação a nossos cérebros. Em contraste, os computadores

têm dificuldade em lidar com o processamento e com o raciocínio simbólico.

Embora os computadores sejam excelentes em cálculos numéricos, não são bons ao

lidar com símbolos e com objetos tridimensionais. Recentemente aprimoramentos no potencial

de hardware e software, contudo, permitem que alguns computadores processem e manipulem

símbolos dentro de um certo limite.

Ser criativo e imaginativo.

Ao longo da história, algumas pessoas transformaram situações difíceis em vantagens por

serem criativas e imaginativas. Por exemplo, quando recebeu uma porção de balas de menta

defeituosas com um furo no meio, um empresário ousado decidiu comercializar essas novas

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balas de menta como salva-vidas em vez de devolvê-las ao fabricante. Os cones de sorvete

foram inventados na St. Louis Word’s Fair, quando um imaginativo lojista decidiu envolver um

sorvete com um com waffle para poder transportá-lo. O desenvolvimento de novos produtos e

serviços a partir de uma situação já existente (talvez negativa) constitui uma característica

humana. Poucos computadores são verdadeiramente imaginativos ou criativos, ainda que

alguns softwares possibilitem a um computador escrever breves estórias.

Usar a heurística.

Em algumas situações, as pessoas usam a heurística (princípio básico surgido da experiência)

ou mesmo suposições. Na busca por um trabalho, podemos classificar as empresas que

consideramos ideais pela relação lucro por empregado, uma vez que as empresas que detêm

maiores lucros possivelmente pagam melhores salários a seus empregados.

Já num cenário de produção, um presidente corporativo pode decidir analisar somente

certas localizações para uma nova fábrica. Tomamos esses tipos de decisão usando princípios

gerais, sem necessariamente ter pesquisado todas as alternativas e possibilidades.

Com programas certos, podemos encontrar boas soluções, que usem aproximações, em

vez de buscar a solução ótima, que pode ser tecnicamente difícil ou consumir muito tempo.

Essas características aqui relacionadas apenas definem parcialmente a inteligência.

Diferente praticamente de todos os outros campos da pesquisa de sistemas de

informação, onde os objetivos podem ser definidos claramente, o termo inteligência constitui

um enorme obstáculo. Um dos problemas da inteligência artificial e chegar numa definição

efetiva de inteligência real para comparar com o desempenho de um sistema de inteligência

artificial.

A Família de Técnicas de Inteligência Artificial

A inteligência artificial não é um fenômeno isolado, mas uma família de atividades por

vezes relacionadas, em que cada uma busca capturar algum aspectos da inteligência dos seres

humanas e de seu modo de ser. Os cientistas da computação, engenheiros eletrônicos,

psicólogos, lingüistas, fisiologistas e biólogos estão envolvidos nessa busca, que os leva a

pesquisar a linguagem natural, a robótica, os sistemas perceptivos, os sistemas especialistas,

as redes neurais e o software inteligente.

A IA envolve muitos campos de estudo

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

LINGUAGEM

NATURAL

LINGUAGEM HUMANA

LIDA/ESCRITA/FALADA

EXECUTAR PESQUISA

ROBÓTICA

DESEMPENHAR

TAREFAS

FÍSICAS

SISTEMAS

PERCEPTIVOS

SIMULAR

SENTIDOS

HUMANOS

SISTEMAS

ESPECIALISTAS

SIMULAR

CONHECIMENTOS

E A TOMADA DE

DECISÕES

HUMANAS

SOFTWARE

INTELEGENTE

DESENVOLVER

SOFTWARE QUE

UTILIZA TÉCNICAS

DE INTELIGÊNCIA

ARTIFICIAL

REDES

NEURAIS

SIMULAR

A ESTRUTURA

FÍSICA DE

CÉREBROS

A Inteligência artificial não é uma única disciplina; São muitas. Aqui são apresentadas

as principais iniciativas que a IA inclui atualmente: linguagem natural, robótica, sistemas

perceptivos, sistemas especialistas, redes neurais e software inteligentes. O que todas

essas atividades têm em comum? Para resumir, elas estão tentando simular as

habilidades humanas.

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Linguagem Natural

A linguagem natural focaliza o reconhecimento e a geração de linguagem falada. A meta

básica é construir hardware e software de computador que possam reconhecer a fala humana e

“ler” textos, e que também sejam capazes de falar e escrever. Uma meta relacionada é

construir software possa realizar pesquisas solicitadas por seres humanos. O maior impulso

nessa área de pesquisa começou nos anos 1950, quando os militares tentaram desenvolver

computadores que poderiam traduzir automaticamente textos e linguagem falada em Russo

tendo como finalidade a segurança nacional.

Essas primeiras tentativas falharam completamente: as máquinas têm muita dificuldade

de compreender expressões idiomáticas ou de traduzir sentenças como “Jane took a swing at

the ball (Jane bateu a bola com efeito).” Um computador não poderia saber se “swing” se

refere ao movimento ou a um objeto, e poderia ser gerada uma tradução dizendo que Jane

usou algo como uma varanda.

O computador também não saberia que a palavra “bat (bastão)” está implícita na

sentença; mesmo que qualquer criança saiba que no beisebol só se pode bater em uma bola

com um bastão.

Robótica

A meta da pesquisa em robótica é desenvolver sistemas físicos que possam executar

serviços normalmente feitos por seres humanos, especialmente em ambientes perigosos ou

letais. A origem da robótica reside nos trabalhos de relojoaria do século XVII, nos quais formas

humanas imitavam ações humanas. A robótica moderna está mais preocupada com o

desenvolvimento de máquinas operatrizes controladas numericamente e máquinas de

fabricação industrial dirigidas por sistemas CAM (computer-aided manufacturing- fabricação

assistida por computador).

Sistemas Perceptivos

Como os humanos, os robôs necessitam de olhos e ouvidos para poderem orientar seu

comportamento. E humanos que procuram padrões em grandes seqüências de dados

necessitam de extensões de seus próprios sentidos. Desde a Segunda Guerra Mundial,

cientistas e engenheiros da computação trabalham no desenvolvimento de sistemas

perceptivos, ou dispositivos sensores que podem ver e ouvir no sentido de reconhecimento de

padrões.

Esse campo de pesquisa, que algumas vezes é chamado de “reconhecimento de padrões”,

concentrou-se consideravelmente em aplicações militares, como o reconhecimento fotográfico,

a escuta de ecos submarinos, a busca por radar e o controle de mísseis e de navegação. O

progresso tem sido irregular por causa dos problemas de ensinar aos computadores as

diferenças entre o que é engodo e o que é real.

Sistemas Especialistas

Os sistemas especialistas são aplicações de software relativamente recentes que buscam

capturar conhecimento em domínios limitados do saber e experiência humanas, aplicando esse

conhecimento na solução de problemas. A atenção da mídia talvez tenha focalizado mais

sistemas especialistas do que em qualquer outro membro da família da IA.

Em parte, isso ocorre porque os sistemas especialistas podem auxiliar a tomada de

decisões de gerentes e profissionais quando há pouca disponibilidade de conhecimento ou

quando estes são dispendiosos.

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Redes Neurais

As pessoas sempre sonharam em construir um computador que pensasse; um “cérebro”

modelado de maneira semelhante ao cérebro humano. As redes neurais normalmente são

dispositivos físicos (embora possam ser simuladas por software) que simulam eletronicamente

a fisiologia de cérebros humanos ou de animais. Além disso, o software de rede neural pode

ser usado para simular uma rede neural usando o computadores padrão. As redes neurais

podem processar muitos pedaços de dados de uma só vez e aprender a reconhecer padrões.

Os sistemas se autoprograma para resolver problemas relacionados com eles mesmos. Alguns

recursos específicos das redes neurais abrangem:

Capacidade de recuperar informações mesmo se alguns dos nós neurais falharem

Rápida modificação dos dados armazenados como resultado da nova informação

Capacidade de descobrir relacionamentos e tendências em grandes bancos de dados

Capacidade de resolver problemas complexos para os quais todas as informações não

estão presentes

4.6 Software Inteligente

Muitos produtos atualmente no mercado anunciam que utilizam técnicas de IA ou que são

“inteligentes” porque em seu desenvolvimento está incluído a lógica difusa para representar

processos de pensamento e que possuem algum grau de ambigüidade; algoritmos genéticos,

que empregam processos genéticos como modelos para soluções; e agentes inteligentes, que

desempenham tarefas específicas para as pessoas.

Os agentes inteligentes já encontraram seu caminho em nossas vidas cotidianas, talvez

até sem que tenhamos nos dado conta. Sistemas operacionais, sistemas de e-mail, software

de computação móvel e ferramentas de rede.

Desenvolvimento da Inteligência Artificial

A pesquisa em inteligência artificial tem sido na verdade conduzida em duas direções,

cada uma com sua própria história. A primeira envolve a história dos esforços para

desenvolver máquinas inteligentes que imitam o que as pessoas da época pensavam ser a

maneira como o cérebro humano ou animal funciona. É a chamada abordagem bottom-up,

ou de baixo para cima, que é essencialmente o esforço em construir um equipamento

análogo ao cérebro humano.

A Segunda história envolve a abordagem topdown, ou de cima para baixo, o esforço

em se desenvolver uma lógica análoga à forma pela qual o cérebro humano funciona. O esforço

em desenvolver máquinas inteligentes não é novidade.

Na verdade, Charles Babbage, que inventou a calculadora mecânica em 1834, chamou

sua máquina de “motor analítico”, ou máquina pensante, e acreditava que ela poderia jogar

xadrez até certo ponto. Este talvez tenha sido o primeiro dispositivo inteligente de cima para

baixo.

A pesquisa contemporânea em IA remonta à Segunda Guerra Mundial e ao conceito de

feedback ou realimentação. Na realimentação, parte do conteúdo de saída da máquina

retorna a ela como entrada, e a máquina utiliza essas informações de entrada para melhorar

seu desempenho.

Teórico Lógico de

Simon e Newell

Solucionador Geral de

Problemas

Software de Reconhecimento

de Padrões

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(a) abordagem de Cima para Baixo (Analogia Lógica)

(b) abordagem de Baixo para cima (Analogia Física)

Conclusão

Como em outros sistemas de informação, o propósito das aplicações de inteligência

artificial nos negócios é o de auxiliar a organização a alcançar suas metas. O comportamento

inteligente engloba várias características, incluindo as capacidades de : aprender com a

experiência e aplicar esse conhecimento em novas experiências; lidar com situações complexas

e resolver problemas onde parte das informações pode ter sido perdida; definir quais as

informações relevantes de uma determinada situação; pensar de modo lógico e de forma

racional; dar uma resposta rápida e correta; compreender imagens visuais e processar e

manipular símbolos.

O computador é mais eficiente do que os seres humanos na transferência da

informação, realizando uma série de cálculos com rapidez e precisão, fazendo cálculos

complexos, mas, em contra partida, o ser humano supera o computador em todos os outros

atributos de inteligência.

O objetivo de desenvolver sistemas de IA não é o de substituir completamente a tomada

de decisão humana, mas duplicá-la para certos tipos de problemas bem definidos.

Sistemas Jogadores de Xadrez

Software de Linguagem Natural

Sistemas Especialistas

Shells de Inteligência Artificial

Processadores Paralelos

1940 1950 1960 1970 1980 1990

Reconhecimento de Imagens

Simulação de Rede Neural

Chips Neurais

Monitoramento de Processo de

Reconhecimento de Textos

Conceitos neurais

Desacreditados

Teorias do Cérebro Neural

De Mcculloch e Pitt

Máquinas de

“Realimentação” de Wiener

Perceptron

De Rosenblantt

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Bibliografia

LAUDON, Kennth C. & LAUDON, Jane Price, Sistemas de Informação com Internet, São Paulo,

2000.

STAIR, Ralph M. , REYNOLDS, George W., Princípios de sistemas de Informação, Rio de Janeiro,

LCT, 2002.