1. • Inteligência: “Qualidade
ou capacidade de
compreender e adaptar-se
facilmente”.
• Artificial: “Produzido
pela arte ou pela
indústria”.
Aurélio Buarque de Holanda
2. Histórico da IA
Raízes antes da 2ª • Lógica Formal
Guerra Mundial • Psicologia Cognitiva
Pós Guerra • Computadores
1945-1954 desenvolvidos
Pré-IA • Conferências Macy
(Computing
Machinery and
Intelligence) sobre
Cibernética
3. Histórico da IA
• Os anos formativos • Disponibilidade
1955-1960 crescente de
O início da pesquisa em computadores
IA • Linguagem IPL-I
(Processamento da
Informação)
• Psicologia do
Processamento da
Informação
4. Histórico da IA
• Os anos de • Heurística
desenvolvimento e • Robótica
reorientação • Programas de Xadrez
1961-1970
A busca de
solucionadores de
problemas gerais
5. Histórico da IA
• Os anos de • MYCIN (Stanford)
especialização e • Engenharia do
êxito, Conhecimento
1971-1980 • PROLOG
A descoberta de
sistemas baseados
no conhecimento
6. Histórico da IA
• A corrida às • PROSPECTOR
aplicações • Projeto Japônes de
1981 – Quinta Geração
Concorrência • Várias companhias
Internacional e corporativas e
especulação empresariais de IA
comercial
7. 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.
8. 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.
10. 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.
11. Aplicações de IA
• Ajudar médicos a analisar certos tipos
de doenças;
• manipular perguntas em inglês e
respondê-las em inglês;
• Programas compreendedores de
circuitos.
12. Sistemas Especialistas
• sistema de
computação que
executa funções
semelhantes às
normalmente
executadas por um
especialista humano ,
ou...
13. 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.
14. 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");
15. 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,...)
16. 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,...)
17. 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.
18. • 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").
19. 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.
20. 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”
21. Características Básicas de RNA’s
• Componentes físicos:
- conexões
- elementos de processamento
• Componentes não-físicos
- padrões
- funções
30. 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
