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    inteligencia artificial inteligencia artificial Presentation Transcript

    • • Inteligência: “Qualidade ou capacidade de compreender e adaptar-se facilmente”.• Artificial: “Produzido pela arte ou pela indústria”. Aurélio Buarque de Holanda
    • Histórico da IARaízes antes da 2ª • Lógica Formal Guerra Mundial • Psicologia CognitivaPós Guerra • Computadores1945-1954 desenvolvidosPré-IA • Conferências Macy (Computing Machinery and Intelligence) sobre Cibernética
    • Histórico da IA• Os anos formativos • Disponibilidade1955-1960 crescente deO início da pesquisa em computadores IA • Linguagem IPL-I (Processamento da Informação) • Psicologia do Processamento da Informação
    • Histórico da IA• Os anos de • Heurística desenvolvimento e • Robótica reorientação • Programas de Xadrez1961-1970A busca de solucionadores de problemas gerais
    • Histórico da IA• Os anos de • MYCIN (Stanford) especialização e • Engenharia do êxito, Conhecimento1971-1980 • PROLOGA descoberta de sistemas baseados no conhecimento
    • Histórico da IA• A corrida às • PROSPECTOR aplicações • Projeto Japônes de1981 – Quinta GeraçãoConcorrência • Várias companhias Internacional e corporativas e especulação empresariais de IA comercial
    • A Inteligência Artificial é uma área da computação que procura tornar a máquina "inteligente", através de algoritmos e técnicas que simulam situações consideradas especificamente como humanas, tais como: • Compreensão de linguagens naturais; • reconhecimento de padrões; • jogos de estratégia; • demonstração automática de teoremas; • robótica; • sistemas de consulta especializados.
    • Inteligência Artificial (IA)• A IA é um campo de pesquisa voltado principalmente para o estudo da resolução de problemas na teoria.• A IA tem enormes aplicações em muitas áreas socialmente relevantes.• É um meio para o estudo da própria inteligência.
    • Teste de TuringUsado para determinar se uma máquina simula a inteligência humana.
    • Abordagens para solução de um problema em IAPerformance Mode: máquinas de comportamento inteligente, independentemente de serem os seus métodos similares aos dos seres humanos.Simulation Mode: Tentativa de imitar a maneira pela qual o ser humano realiza tarefas que exijam inteligência.
    • Aplicações de IA• Ajudar médicos a analisar certos tipos de doenças;• manipular perguntas em inglês e respondê-las em inglês;• Programas compreendedores de circuitos.
    • Sistemas Especialistas• sistema de computação que executa funções semelhantes às normalmente executadas por um especialista humano , ou...
    • Sistemas Especialistas• ...sistema de computação que usa representação de conhecimento ou perícia humana num domínio particular de forma a executar funções semelhantes às de um especialista humano naquele domínio.
    • Sistemas Especialistasprimeiros sistemas foram construídos de forma incremental, ao longo de muito tempo, em LISP;idéia: separar a parte do sistema que trata especificamente do problema no domínio considerado ("base de conhecimento"), da parte que "move" o sistema, e que é comum ("motor de inferência");
    • Aplicações de SE Sistemas de  Sistemas de Diagnóstico interpretação (deduz (deduz possíveis problemas descrições a partir de a partir de observações ou observações; ex: sintomas; ex: diagnósticos médicos, mecânicos,...) compreensão de fala,  Sistemas de Monitoração análise de imagens...) (comparam observações de Sistemas de Predição comportamento de sistemas, (deduz conseqüências a com características partir de situações; ex: consideradas necessárias predição de tempo, clima, para alcançar objetivos; ex: predição de tráfego,...) monitoração de rede de distribuição elétrica, controle de tráfego aéreo,...)
    • Aplicações de SE Sistemas de Reparo  Sistemas de Controle (conserto) (governar de forma (desenvolvem e aplicam adaptativa o plano para consertar comportamento de um problema sistema; ex: robôs, diagnosticado; ex: gerência de manutenção de redes produção,...) de comunicação, manutenção de sistemas de computação,...)
    • SHELL• "Shell" é uma ferramenta para construir SE, baseada em algum tipo de formalismo de representação de conhecimento (assim como um SGBD está baseado em algum tipo de modelo de dados).• "Shell" é um SE sem o conhecimento específico do domínio.
    • • Prototipagem rápida de SE;• Usam estruturas de dados e conhecimento pré-definidas (menos flexibilidade, porém mais rapidez e tranqüilidade para desenvolvedores);• Menor necessidade de treinamento de desenvolvedores de SE (é mais simples construir um SE com "shell").
    • Redes Neurais Artificiais Sistemas que possuem inspiração biológica, onde os modelos são desenvolvidos com base no que se sabe sobre os princípios de processamento neurofisiológico.
    • Breve Histórico• Em 1943 - McCullock e Pitts• Em 1949, por Frank RosenBlatt (perceptron)• Somente em 1972, Teuvo Kohonen (mapa Auto-organizável de características)• Em 1982, Hopfield, criou o “modelo de Hopfield”
    • Características Básicas de RNA’s• Componentes físicos:- conexões- elementos de processamento• Componentes não-físicos- padrões- funções
    • Funções• Linear
    • Funções• Hard-limiter ou step
    • Funções• Em rampa
    • Funções• Sigmóide
    • Funções• Gaussiana
    • Perceptron
    • Backpropagation
    • CONEXÕES
    • OCRReconhecimento da Fala e da EscritaAnálise de dados do mercado de açõesControle de processo industrialIdentificação de sinais de radarDiagnóstico médicoIdentificação de fraude em cartões de crédito