Inteligência artificial consiste na habilidade de um computador no desempenho de ações consideradas inteligentes. A Inteligência Artificial é por um lado uma ciência, que procura estudar e compreender o fenômeno da inteligência, e por outro um ramo da engenharia, na medida em que procura construir instrumentos para apoiar a inteligência humana. A I.A. é inteligência como computação, tenta simular o pensamento dos peritos e os nossos fenômenos cognitivos. No entanto, a I.A. continua a ser a procura do modo como os seres humanos pensam, com o objetivo de modernizar esse pensamento em processos computacionais, tentando assim construir um corpo de explicações algorítmicas dos processos mentais humanos. É isto o que distingue a I.A. dos outros campos de saber, ela coloca a ênfase na elaboração de teorias e modelos da Inteligência como programas de computador. Em suma, a inteligência artificial é conhecimento - teoria, dados, avaliação - que descreve os meios para alcançar uma classe de fins desejados. Ainda pode-se definir, em outras palavras, Inteligência artificial como uma 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.

 

(Fonte: Dicionário de Transportes e Lewis Carol)

 

Veja Também

 

Ramos de Estudo da IA

 

Os estudos em I.A. atualmente dividem-se em quatro ramos fundamentais. Distingamos assim uma área ligada ao estudo das redes neurais e ao conexionismo que se relaciona também com a capacidade dos computadores aprenderem e reconhecerem padrões. Um outro ramo ligado à biologia molecular na tentativa de construir vida artificial. Um terceiro relacionado com a robótica, ligada à biologia e procurando construir máquinas que alojem vida artificial. E finalmente o ramo clássico da I.A. que se liga desde o início à Psicologia, desde os anos ’70 à epistemologia e desde os anos ’80 à sociologia, e que tenta representar na máquina os mecanismos de raciocínio e de procura.

 

Histórico

 

Apesar de relativamente recente como Inteligência Artificial, esta ciência é a realização de um sonho do homem que remonta à Antiguidade Clássica.
No Renascimento, e com a expansão de um espírito prático e quantitativo, surge a mecânica e, com ela, (e com o aperfeiçoamento do mecanismo do relógio) uma nova concepção do homem.
Imprescindíveis para o avanço da I.A. foram os trabalhos dos matemáticos dos séculos XVII a XIX. No séc. XIX, surge a figura de Alan Turing mas só em 1956 é que a Inteligência Artificial começa a ser reconhecida como ciência.
Os desenvolvimentos em I.A. avançam lado a lado com a evolução dos computadores que, ao longo do tempo foram fazendo com que se começassem a encarar essas máquinas como inteligentes alterando mesmo o nosso conceito de inteligência e aproximando os conceitos ‘máquina’, tradicionalmente não inteligente da ‘inteligência’, capacidade antes consignada exclusivamente ao homem.
No entanto o seu objeto de estudo continua rodeado de uma certa bruma, no sentido em que o homem ainda não possui uma definição suficientemente satisfatória de inteligência e para se compreenderem os processos da inteligência artificial e da representação do conhecimento terão de se dominar os conceitos de inteligência humana e conhecimento.
Mas chegará o conhecimento através da manipulação de conceitos complexos ou através da percepção?
Devemos então fornecer à máquina uma avalanche de dados, teorias formais de ‘bom senso’, de crenças, de um universo simbólico superior ou, pelo contrário, basear o estudo da cognição no nível inferior da percepção e do controlo motor. A tendência geral foi no sentido de conciliar as duas teorias numa terceira teoria híbrida, segundo a qual a máquina seria capaz de raciocinar utilizando conceitos complexos, e de perceber o seu meio envolvente.
Nos últimos anos tem-se dado atenção a alguns dos sectores de pesquisa abandonados no passado, como a representação de redes neuronais e a tradução automática, interesses renovados graças aos enormes progressos a que se tem assistido no domínio das ciências da computação.
Assim a história da I.A. é povoada de diferentes paradigmas que se contrapõem, de teorias que se defendem e abandonam, e que são consecutivamente retomadas.

 

(Fonte: Edward A. Feigenbaum)

 

Aplicações

 

Enquanto que o progresso direcionado ao objetivo final de uma inteligência similar à humana tem sido lento, muitas derivações surgiram no processo. Exemplos notáveis incluem as linguagens LISP e Prolog, as quais foram desenvolvidas para pesquisa em IA, mas agora possuem funções não-IA. A cultura Hacker surgiu primeiramente em laboratórios de IA, em particular no MIT AI Lab, lar várias vezes de celebridades tais como McCarthy, Minsky, Seymour Papert (que desenvolveu a linguagem Logo), Terry Winograd (que abandonou IA depois de desenvolver SHRDLU).
Muitos outros sistemas úteis têm sido construídos usando tecnologias que ao menos uma vez eram áreas ativas em pesquisa de IA. Alguns exemplos incluem:

  • Planejamento automatizado e escalonamento: a uma centena de milhões de quilômetros da Terra, o programa Remote Agent da NASA se tornou o primeiro programa de planejamento automatizado (autônomo) de bordo a controlar o escalonamento de operações de uma nave espacial. O Remote Agent gerou planos de metas de alto nível especificadas a partir do solo e monitorou a operação da nave espacial à medida que os planos eram executados – efetuando a detecção, o diagnóstico e a recuperação de problemas conforme eles ocorriam.
  • Jogos: O Deep Blue da IBM se tornou o primeiro programa de computador a derrotar o campeão mundial em uma partida de xadrez, ao vencer Garry Kasparov por um placar de 3,5 a 2,5 em uma partida de exibição. Kasparov disse que sentiu “uma nova espécie de inteligência” do outro lado do tabuleiro. O valor das ações da IBM teve um aumento de 18 bilhões de dólares.
  • Controle autônomo: O sistema de visão de computador ALVINN foi treinado para dirigir um automóvel, mantendo-o na pista. Ele foi colocado na minivan controlada por computador NAVLAB da CMU e foi utilizado para percorrer os Estados Unidos – ao longo de quase 4.600 Km o ALVINN manteve o controle da direção do veículo durante 98% do tempo. Um ser humano assumiu o comando nos outros 2%, principalmente na saída de declives. A NAVLAB tem câmeras e vídeo que transmitem imagens da estrada para ALVINN, que então calcula a melhor forma de guiar, baseado na experiência obtida em sessões de treinamento anteriores.
  • Diagnóstico: Programas de diagnóstico medico baseados na analise probabilística foram capazes de executar tarefas no nível de um medico especialista em diversas áreas da medicina. Heckerman (1991) descreve um caso em que um importante especialista em patologia de gânglios linfáticos ridiculariza o diagnostico de um programa em um caso especialmente difícil. Os criadores do programa sugeriram que ele pedisse ao computador uma explicação do diagnostico. A máquina destacou os principais fatores que influenciaram sua decisão e explicou a interação sutil de vários sintomas nesse caso. Mais tarde, o especialista concordou com o programa.
  • Planejamento logístico: Durante a crise do Golfo Pérsico em 1991, as forças armadas dos Estados Unidos distribuíram uma ferramenta denominada Dynamic Analysis and Replanning Tool, ou DART, a fim de realizar o planejamento logístico automatizado e a programação de execução do transporte. Isso envolveu até 50.000 veículos, transporte de carga aérea e de pessoal ao mesmo tempo, e teve de levar em conta os pontos de partida, destinos, rotas e resolução de conflitos entre todos os parâmetros. As técnicas de planejamento da IA permitiram a geração em algumas horas de um plano que exigiria semanas com outros métodos. A Defense Advanced Research Project Agency (DARPA) declarou que essa única aplicação compensou com folga os 30 anos de investimentos da DARPA em IA.
  • Robótica: Muitos cirurgiões agora utilizam robôs assistentes em microcirurgias. O HipNav é um sistema emprega técnicas de visão computacional para criar um modelo tridimensional da anatomia interna de um paciente, e depois utiliza controle robótico para orientar a inserção de uma prótese de substituição do quadril.
  • Reconhecimento de linguagem e resolução de problemas: O PROVERB é um programa computador que resolve quebra-cabeças de palavras cruzadas melhor que a maioria dos seres humanos, utilizando restrições sobre possíveis preenchimentos de palavras, um grande banco de dados de quebra-cabeças anteriores e uma variedade fonte de informações que incluem dicionários e bancos de dados on-line, como uma lista de filmes e dos atores que participam deles. Por exemplo, ele descobre que a pista “Nice Story” pode ser resolvido por “ETAGE”, porque seu banco de dados inclui o par pista/solução ”Story in France/ETAGE” e porque reconhece que os padrões “Nice X” e “X in France” com freqüência tem mesma solução. O programa não sabe que Nice é uma cidade da França, mas consegue resolver o quebra-cabeça.
  • Chinook foi declarado o campeão Homem-Máquina em Damas em 1994.
  • Deep Blue, um computador jogador de xadrez, derrotou Garry Kasparov em uma famosa disputa em 1997.
  • Lógica incerta, uma técnica para raciocinar dentro de incertezas, tem sido amplamento usada em sistemas de controles industriais.
  • Sistemas especialistas vêm sendo usados a uma certa escala industrial.
  • Sistemas tradutores, tais como SYSTRAN, têm sido largamente usados (no entanto, os resultados não são ainda comparáveis com tradutores humanos).
  • Redes Neurais vêm sendo usadas em uma larga variedade de tarefas, de sistemas de detecção de intrusos a jogos de computadores.
  • Sistemas de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) podem traduzir letra escrita de forma arbitrária em texto.
  • Reconhecimento de escrita a mão é usada em milhões de Assistentes Pessoais Digitais.
  • Reconhecimento de voz está disponível comercialmente e é amplamente usado.
  • Sistemas de álgebra computacional, tais como Matemática e Macsyma, são bons exemplos de aplicações de IA na solução de problemas algébricos.
  • Sistemas com Visão computacional são usados em muitas aplicações industriais.
  • Aplicações utilizando Vida Artificial são utilizados na indústria de entretenimento e no desenvolvimento da Computação Gráfica.
  • Sistemas baseados na idéia de agentes artificiais, denominados Sistemas Multiagentes, têm se tornado comuns para a resolução de problemas complexos.
  • Chatterbots (robôs de software para conversação), personagens virtuais que conversam em linguagem natural como se fossem humanos de verdade, são cada vez mais comuns na internet.

A visão da Inteligência Artificial substituindo julgamento humano profissional tem surgido muitas vezes na história do campo, em Ficção Científica e, hoje em dia, em algumas áreas especializadas onde "Sistemas Especialistas" são usados para melhorar ou para substituir julgamento profissional em engenharia e medicina, por exemplo.

 

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