Conceitos Gerais de Inteligência Artificial

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O que se pretende com a Inteligência Artificial

• O que estamos tentando fazer?
• O que se conseguiu até agora?
• E se conseguirmos alcançar esses objetivos?
  • Será que a criação de autômatos mais inteligentes e fortes do que os humanos são desejáveis?
  • Será justo escravizar esses autômatos?
  • A raça humana será necessária depois?
• Definição de IA - Não existe uma definição clara de IA porque:
  • Não existe uma boa definição de Inteligência
  • O que é considerado investigação em IA é muito vasto e está em contínua mudança.

Inteligência vs Inteligência Artificial

• Algumas definições de inteligência:
  • Capacidade de aprender e perceber como lidar com novas situações; utilização habilidosa do conhecimento [Webster].
  • Capacidade para aplicar conhecimento na manipulação do ambiente ou para pensar abstratamente, medida por um critério objetivo [Webster].
  • Capacidade para adquirir, analisar, perceber e aplicar criativamente o conhecimento.
  • Capacidade para raciocinar (pensar) e manipular de forma inteligente a informação.
  • A IA deriva de diversos outros campos:
  • Lingüística, Filosofia, Neurologia, Ciências Cognitivas, Matemática, Psicologia, Engenharia e Ciências da Computação.

Definição de Inteligência Artificial

• IA é a ciência para construir máquinas para fazer coisas que requerem inteligência quando feitas pelo homem, Minsky, 1968.
• IA é a parte das ciências da computação que está preocupada com o projeto de sistemas inteligentes, ou seja, sistemas que exibem características que associamos com inteligência no comportamento humano - perceber linguagem natural, aprendizagem, raciocínio, resolver problemas, etc., Feigenbaum, 1981.
• IA é o estudo das idéias que possibilitam aos computadores serem inteligentes, Winston, in Artificial Intelligence, 1984.
• IA é o estudo das capacidades mentais através do uso de modelos computacionais, Charniak e McDermott, 1985.
• Um campo de estudo que procura explicar e emular o comportamento inteligente em termos de processos computacionais, Schalkoff, 1990.
• Estudo de técnicas para resolver problemas exponencialmente complexos em tempo polinomial explorando o conhecimento do domínio do problema, Rich & Knight, 1991.
• Estudo das computações que tornam possível a percepção, raciocínio e ação, Winston, 1992.
• Estudo do desenvolvimento e utilização de computadores para imitarem a inteligência humana.
• Campo multidisciplinar que abrange as ciências da computação, neurologia, filosofia, psicologia, matemática, robótica, lingüística; e dedicado à reprodução dos métodos e resultados do raciocínio humano e da atividade do cérebro.