Interface, Navegação e Interação3

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e-Book 3
Maria Goretti Menezes Miacci
INTERFACE, NAVEGAÇÃO 
E INTERAÇÃO
Sumário
INTRODUÇÃO ������������������������������������������������� 3
DESIGN DE INTERAÇÃO ��������������������������������� 5
Design de interação em realidade mista ou misturada 
(RM) ��������������������������������������������������������������������������������������� 5
Design de interação com aplicações, linguagens, bi-
bliotecas e ferramentas com o advento da realidade 
misturada����������������������������������������������������������������������������� 13
Design de interação com sistemas combinatórios da 
inteligência artificial ������������������������������������������������������������ 27
Visão geral em aplicações inteligentes do design de 
interação dos chatbots ������������������������������������������������������� 35
CONSIDERAÇÕES FINAIS ����������������������������44
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS & 
CONSULTADAS ��������������������������������������������45
3
INTRODUÇÃO
No design de interação os objetivos são permitir ao 
usuário um bom desemprenho (usuário e ativida-
des do sistema), usabilidade (usuário e facilidade 
com o sistema) e utilidade (usuário e realização 
das tarefas no sistema)�
Na realidade mista, misturada ou hibrida você 
aprenderá como funcionam os ambientes de reali-
dade misturada (RM) através da interação intuitiva 
da junção da virtualidade aumentada (VA) (mundo 
virtual mais realista na aparência) com a realidade 
aumentada (RA) (sobreposição de objetos idênticos 
aos da realidade), para aprender sobre os gráficos 
mais sofisticados de RM.
Seu estudo será com base na teoria da Inteligência 
Artificial (IA)� Destacam-se os exemplos em que 
são aplicadas técnicas de linguagem natural, desde 
consultar banco de dados ou sistemas e resumir 
textos a obter resultados extraídos de sistemas 
colaborativos da internet pela World Wide Web 
(WWW)�
Lembre-se de que você, através dos conceitos de 
chatbots, vai transpor as mais diversas situações 
da realidade profissional, de acordo com o processo 
de negócio, para criar padrões de respostas através 
do Processamento da Linguagem Natural (PLN)� 
4
Assim, você conhecerá algumas APIs e avaliará 
dois estudos de casos com o uso do Prolog e o 
Artificial Intelligence Markup Language (AIML – 
Inteligência Artificial de Linguagem de Marcação).
55
DESIGN DE INTERAÇÃO
Neste estudo, você perceberá que desde a déca-
da de 1960, segundo Santaella, Nesterluk e Fava 
(2018), existe uma evolução quanto ao design de 
interação nos processos e métodos� Destacam-se:
 y Primeira geração – estruturada de forma linear, 
com brainstorming clássico, caixa morfológica e 
diferencial semântico (levantamento de informa-
ções sobre o problema para gerar a seleção das 
alternativas de solução);
 y Segunda geração – estruturada de forma cí-
clica, com métodos centrados no usuário, como 
definição da persona, construção de cenários e 
técnicas de imersão (uma fase alimenta a outra, 
com a possibilidade de retroalimentação em qual-
quer fase);
 y Próxima geração – estruturada de forma mais 
dialógica com o mundo real (o sujeito como guia e 
como decisões nos métodos); destacam-se a Rea-
lidade Misturada (RM) e a Inteligência Artificial (IA).
DESIGN DE INTERAÇÃO EM 
REALIDADE MISTA OU MISTURADA 
(RM)
A realidade misturada, segundo Rodello et al. 
(2010), oferece ao usuário a combinação de 
cenários do mundo real com o virtual, com uma 
66
interação fácil, intuitiva e acessível, para extrair o 
máximo da capacidade de interface entre máquina 
e homem� Nesse contexto destaca-se a conexão 
entre objetos reais e virtuais, sem que o usuário 
perceba a diferença�
Assim, notamos na RM a existência do conceito 
de continuum de virtualidade, que de acordo com 
Rodello et al� (2010) caracteriza-se em:
 y Ambiente real (ambiente que existe na reali-
dade) – do real sobre o virtual resulta a realidade 
aumentada (RA);
 y Ambiente virtual (ambiente gerado pelo compu-
tador) – do virtual sobre o real resulta a virtualidade 
aumentada (VA);
 y Ambiente misto – a RA em conjunto com a 
VA resulta na realidade mista ou misturada (RM)�
Outro termo difundido na RM é a realidade melho-
rada, que Rodello et al. (2010) afirmam tratar-se do 
processamento da imagem com propriedades, desde 
dados sobre o tamanho e distância a informações 
dos objetos de cena; portanto, é responsável pela 
anotação visual�
Rodello et al� (2010, p� 2) consideram três carac-
terísticas essenciais em um sistema RM: “combi-
nação de algo real e virtual; interação em tempo 
real; alinhamento e sincronização precisos dos 
objetos virtuais tridimensionais com o ambiente 
77
real (registro)”� Logo, é importante destacar as 
ferramentas da RV, RA e AV�
Na RV, citam Rodello et al. (2010) e Benyon (2011), 
quanto às ferramentas de imersão: interação e 
desenvolvimento que permitem a entrada tridimen-
sional plena gerada pelo computador, podem ser 
dispositivos não convencionais (dispositivos visuais, 
auditivos e físicos, denominada body tracking) e 
dispositivos convencionais (a potencialidade fica 
baixa na imersão virtual, denominada como – Win-
dow on World System – WoW), permitem portanto 
envolvimento passivo (passeio virtual por um 
museu) e ativo (desenvolvimento de um projeto)� 
Destacam-se alguns dispositivos para propiciar a 
exploração e interação do usuário com o mundo 
virtual dinâmico:
 y Mouse com dois graus de liberdade – através 
dos movimentos horizontal e vertical;
 y Mouse com seis graus de liberdade – através 
dos movimentos horizontal, vertical, profundidade, 
guinada, rotação, longitudinal e balanço rotacional;
 y Luvas de dados com seis graus de liberdade 
– através de luvas com sensores para rastrear a 
posição das mãos e dedos, permitem manipular 
objetos e bastões virtuais e usam os eixos X, Y 
e Z, com a ajuda de vários controles de entrada 
(botões e rolagens)� Os feedbacks podem ser: tátil 
(sentir texturas de superfícies), de força (força ou 
88
resistência como peso) ou térmico (sensações 
de calor e frio)�
 y Sapatilhas de interação – com acréscimo de 
algumas funcionalidades das luvas de dados;
 y Capacete head-mounted displays (HMD) – viso-
res que permitem imagens projetadas diretamente 
aos olhos do usuário, adicionados com a interação 
do movimento da cabeça�
 y Óculos estereoscópicos – devem ser usados 
com monitores de computador (mais comum e 
barato), mesas especiais (conhecido como res-
ponsive workbench) ou em salas com projeções 
das visões nas paredes, piso e teto (denominado 
cavernas digitais: Cave Automatic Virtual Environ-
ment – CAVE)�
Na classificação de AV, afirmam Rodello et al� 
(2010), temos o modelo de participação do usuário, 
as mais frequentes são:
 y Passiva – usuário realiza uma exploração 
predefinida, sem interferência, a rota e o ponto de 
vista são controlados pelo software� Exemplo: RV 
de simulação (simuladores de avião ou corrida de 
carros);
 y Exploratória – usuário escolhe a rota e o ponto 
de vista a ser explorado no ambiente virtual, sem 
liberdade de interação� Exemplos: RV de projeção 
(conhecida como realidade artificial) e displays 
99
visualmente casados (sensores que acompanham 
o movimento da cabeça);
 y Interativa – usuário tem todas as possibilidades 
de interação, com liberdade para escolher a rota 
e o ponto de vista e interagir com os objetos do 
ambiente� Exemplo: RV de mesa (usa-se grandes 
monitores ou um sistema de projeção para exibição)�
Na RA, definem Rodello et al. (2010, p. 5):
“RA é uma variação da RV� Supõe-se que a RV proporciona a completa imersão do usuário em um 
ambiente sintético totalmente gerado pelo compu-
tador (AV) e, uma vez imerso, ele não consiga ver o 
ambiente real� A RA permite que o usuário visualize 
os objetos virtuais sobrepostos ou compondo uma 
cena com o mundo real� Dessa forma, objetos reais 
e virtuais coexistirão num mesmo espaço�”
Portanto, a RA possui aspectos de melhorias para 
aumentar a percepção do usuário do ambiente real 
no mundo virtual,gerados pelo computador, para 
obter uma interação intuitiva� Na tabela a seguir, 
compara-se a RV com a RA:
1010
Tabela 1: Comparação de ambientes na RV e RA� 
Realidade Virtual – RV
Ambiente virtual
Realidade Aumentada – RA
Ambiente real
Ambientes reais gerados por 
computador;
Sensação visual do usuário 
controlada pelo computador;
Necessita de um dispositivo 
para proporcionar a imersão�
Objetos reais gerados por 
computador;
Sentido de presença controla-
do pelo usuário;
Necessita de um dispositivo 
para combinar o real com o 
virtual�
Fonte: Adaptado de Rodello et al� (2010)�
Existem alguns dispositivos específicos na RA, 
constituídos de visores transparentes para a so-
breposição de imagens virtuais com a visão do 
ambiente real, em duas categorias:
 y Video display – o monitor restringe o espaço de 
visualização das imagens geradas pela câmera, de 
forma simples, na qual os objetos virtuais podem 
ser facilmente inseridos no stream (envio de da-
dos e informações), consideram-se como pontos 
fracos: a resolução da câmera e dos dispositivos 
de visualização e a fadiga pela visualização dura-
doura pelo monitor�
 y Optical display – usuário enxerga através do 
display (head-mounted see-through), tem-se como 
pontos fracos: a dificuldade no alinhamento do 
objeto virtual com o objeto real e ao dar liberdade 
ao usuário compromete-se a composição da cena, 
sendo uma tecnologia com custo alto�
1111
Na RA, Rodello et al� (2010) citam um conceito novo 
denominado Spatial Augmented Reality (SAR), sen-
do um dispositivo separado do corpo do usuário e 
não acoplado à cabeça� Existem três abordagens:
 y Dispositivos de exibição por meio de vídeo ba-
seados em telas (screen-based video see-through 
displays)� Exemplo: monitores convencionais;
 y Dispositivos presos à cabeça ou portáteis 
geram imagens dentro do ambiente real (spatial 
optical see-through displays)� Exemplos: telas 
transparentes e hologramas ópticos;
 y Dispositivos de projeção direcionada com inser-
ção de objetos no campo de visão do observador 
(projector-based spatial display)� Exemplos: proje-
tores estáticos ou dirigidos e múltiplos projetores 
(para aumentar a área de projeção)�
Entretanto, a principal caracterização da Virtuali-
dade Aumentada (VA), de acordo com Rodello et 
al� (2010, p� 6), é “quando o ambiente virtual pre-
domina em relação ao real”, ou seja, o ambiente 
virtual é enriquecido pelos objetos reais capturados 
em tempo real�
Portanto, traça-se os componentes de um sistema 
de Realidade Misturada devido à infinidade de 
dispositivos e aplicações existentes� Sugere-se 
cinco subsistemas indispensáveis entre o sistema 
de RA e VA, sendo:
1212
 y Subsistema de captura do mundo real – de-
notação dos sentidos do ser humano, originados 
do mundo real;
 y Subsistema gerador de modelos virtuais – 
construção dos modelos gráficos para gerar um 
grau de realismo, desde a interação do usuário ao 
tipo de tecnologias aplicadas;
 y Subsistema misturador de realidades – com-
binação do real (ópticas) com o virtual (eletrônica);
 y Subsistema manipulador do mundo real – 
caracterização de tipos diferentes de tecnologias 
para uma interação háptica (relativo ao tato) com 
o mundo real ou virtual�
 y Subsistema de rastreamento – obtenção da 
localização do observador e dos objetos reais, com 
as seguintes características no grau de complexi-
dade e no tipo de rastreamento: passivo (usa-se 
métodos com marcadores e determina-se a posição 
e a orientação dos elementos das coordenadas do 
cenário) e ativo ou híbrido (usa-se equipamentos 
como Global Positioning System – GPS –, sistema 
de posicionamento global, para se tornar o processo 
mais potente)�
 y Subsistema de visualização – relação com as 
tecnologias quanto à quantidade de cores suporta-
das e as taxas de quadros exibidas por dispositivos 
como HMD ou monitor de vídeo convencional�
1313
Logo, as propostas da RM desses subsistemas 
sobre a imagem real apresentam-se em: divisão 
de tarefas de captação; obtenção e orientação da 
sua posição; geração de objetos virtuais, mistura 
e exibição do formato de saída, e como os objetos 
reais entrarão em movimento na cena�
DESIGN DE INTERAÇÃO COM 
APLICAÇÕES, LINGUAGENS, 
BIBLIOTECAS E FERRAMENTAS 
COM O ADVENTO DA REALIDADE 
MISTURADA
Agora, você conhecerá as possíveis áreas para 
desenvolver projetos com a realidade mista, que 
está, cada vez mais, em crescimento, devido aos 
custos reduzidos para se utilizar dispositivos não 
convencionais� Assim apresentam-se as principais 
alternativas:
Educação e treinamento
Destaca-se na RM:
- A interação intuitiva
- O alto poder de ilustração
Principalmente nas disciplinas de:
- Física
- Matemática
1414
- Exatas
Figura 1: Professor testando tecnologia VR�
Fonte: Imagem de pch�vector por Freepik�
Aplicações médicas
Destaca-se na RM:
- Treinamento médico
- Capacidade de simulação
- Orientação de cirurgias
Principalmente na captura e análise dos movi-
mentos de pacientes por uma câmera de vídeo, 
transforma-se em dados e visão computacional:
- Ortopedia e Fisioterapia
1515
Figura 2: Aplicações Médicas�
Fonte: Imagem de zedinteractive por Pixabay�
Jogos e entretenimento
Destaca-se na RM:
- Nos jogos: motivação e envolvimento
- Nos filmes: geração de recursos especiais
Principalmente na utilização de recursos gráficos 
tridimensionais com interação mais sofisticada 
que envolvam os usuários�
1616
Figura 3: Jogo 3D com astronauta e xadrez�
Fonte: Foto de PIRO4D por Pixabay�
Manufatura e reparo
Destaca-se na RM:
- Manutenção em equipamento desconhecido
Principalmente pode utilizar um display de RM e 
destacar parte do equipamento para ter uma visão 
detalhada� Por exemplo, ao visualizar a parte interna 
de uma máquina, pode-se destacar as placas em 
3D, que deverão ser trocadas�
1717
Figura 4: Exemplo de Realidade Virtual�
Fonte: Foto de YaNiS2017 por Pixabay�
Anotação e visualização
Destaca-se na RM:
- Objetos e ambientes públicos ou privados
Principalmente enriquece o ambiente real com 
informações sobrepostas, com a informação em 
destaque no campo de visão do usuário�
1818
Figura 5: Reunião interativa�
Fonte: Foto de creativeart por Freepik�
Robótica
Destaca-se na RM:
- Movimentação de robôs à distância
- Evita-se a ocorrência de erros
- Eliminação de oscilações ao atraso de conexão
Principalmente na captura da imagem do robô 
real, dando noção de profundidade, permitindo-se 
testar no robô virtual, para depois passar a realizar 
os testes no robô real�
1919
Figura 6: Robótica 3D�
Fonte: Foto de BUMIPUTRA por Pixabay�
Militar
Destaca-se na RM:
- Treinamentos
- Simulações de combates
Principalmente demonstrar num simulador de avião 
a projeção dos dados sobre inimigos ou do próprio 
avião, portanto, oferecem uma visão aumentada 
do mundo real, porém em segurança�
2020
Figura 7: Simulador avião Md-80 Dc9 Cockpit�
Fonte: Foto de verticallimit por Pixabay�
Conforme Rodello et al. (2010, p� 7), “existem 
várias possibilidades de linguagens de progra-
mação e plataformas de desenvolvimento para a 
implementação de ambientes de RM”, indica-se, 
nesse contexto, como dica, a leitura e a pesquisa 
também sobre engines gráficas (usa-se no desen-
volvimento e integração para o funcionamento de 
jogos, composto de: cenários, texturas, sons, inte-
ligência artificial, física e efeitos 3D). Em seguida, 
apresentam-se algumas alternativas:
 y Open Graphics Library (OpenGL): biblioteca 
gráfica de baixo nível (Opengl32.lib ou libGL.so e 
OpenGL Utility Library)�
2121
 – Oferece um conjunto de: primitivas geométri-
cas (points, line segments, polygons) e comandos 
(objetos 2D e 3D); linguagem C/C++;
 – Funcionamento ocorre: através do pipeline 
básico (estágio evaluator fornece meios para 
aproximação de curvas e superfícies geométri-
cas); próximo estágio (per-vertex operations and 
primitive assembly), onde ocorre o processamento 
das primitivas geométricas; estágio rasterization, 
onde são produzidosuma série de endereços de 
frame buffer e são associados valores usando 
uma descrição bidimensional de um ponto, de 
um segmento de linha ou de um polígono; cada 
fragmento produzido é enviado para o último 
estágio (per-fragment operations), que executa 
as operações finais antes de colocá-lo como um 
pixel no frame buffer�
 y Virtual Reality Modeling Language (VRML) – 
lançada em 1994, última versão padronizada pela 
ISO (ISO/IEC 14772:1997), linguagem de propósito 
geral para a descrição de cenas 3D�
 – Oferece uma grande quantidade de gráficos 
em 3D�
 – Funcionamento ocorre em alguns desses nós: 
Behaviors (fornece mecanismos para animação 
local ou remota de qualquer ramo componente do 
grafo de cena); Shape (usa a geometria e aparência, 
nas quais o nó coleciona um par de componentes); 
2222
Geometria (Box, Cone, Cylinder e Sphere são polie-
dros regulares simples) ou primitivas (construção 
de geometrias complexas: Elevation Grid, Extrusion, 
IndexedFaceSet, IndexedLineSet e PointSet); Apa-
rência (primitivas como: Material, que permite a 
especificação de cores e ImageTexture para aplicar 
uma textura 2D sobre uma imagem ou objeto); 
Topologia da Cena (agrupamento e nós Child, des-
creve as relações entre formas – Shapes – e outros 
nós Child� Os nós Child descrevem iluminação, 
sons, visão, sensores de ação e interpoladores de 
animação); Agrupamento (Group� O nó Transform 
simplesmente aplica rotação, escala e translação 
e o nó Collision permite que o autor especifique 
uma caixa em torno do objeto para ajudar nos 
cálculos de detecção de colisão); Agrupamento 
e Web (Inline, permite a importação de dados 3D 
de um outro mundo VRML e o Anchor cria um link 
entre o nó child e uma URL); Iluminação e Sons 
(são usadas para calcular a visibilidade, brilho e 
reflexão de acordo com um modelo matemático de 
iluminação especificado. As primitivas usadas para 
tanto são DirectionalLight, PointLight e SpotLight); 
Visão (a Viewpoint especifica a posição e orien-
tação de um campo de visão para uma “câmera 
virtual”, que será usada para visualizar a cena 3D 
e renderizar a imagem na tela); Sensores de Ação 
(sensores detectam a mudança na cena com a 
passagem do tempo – TimeSensor –, intervenção 
2323
do usuário ou outra atividade como proximidade de 
visualização – VisibilitySensor – redirecionados a 
eventos de entrada ou saída conectados a campos 
na cena via ROUTE); Interpoladores de Animação 
(utilizados em cores, coordenadas, orientação, 
posicionamento e campos escalares) e Protótipos 
(usa-se duas primitivas: PROTO, que é algo análogo 
a uma macro, e EXTERNPROTO, que especifica uma 
URL remota onde o PROTO original está definido).
 y Linguagem de marcação X3D – sucessora 
da VRML padronizada (ISO/IEC 19775:2004)� A 
principal característica é a capacidade de codifi-
car a cena usando a sintaxe de eXtensible Markup 
Language (XML)�
 – Principais objetivos: separar a arquitetura de 
execução da codificação dos dados; suportar 
grande variedade de formatos de codificação, 
incluindo XML; adicionar novos objetos gráficos, 
comportamentais e interativos; fornecer APIs como 
alternativas para as cenas 3D; definir subconjun-
tos de especificação (profiles) e eliminar, quando 
possível, comportamentos desnecessários�
 – Principais características: Gráficos 3D (geome-
trias poligonais e paramétricas, transformações 
hierárquicas, iluminação, materiais e mapeamento 
de textura multi-pass/multi-stage); Gráficos 2D (texto, 
vetores 2D e formas planares exibidas dentro de uma 
transformação 3D hierárquica); Animação (timers 
2424
e interpoladores orientam animações contínuas, 
animações humanoides e morphing); Spatialized 
áudio e vídeo (fontes audiovisuais são mapeadas 
para geometrias na cena); Interação (mouse-based 
picking e dragging, entrada via teclado)� Navegação 
(câmeras, movimento do usuário na cena 3D, colisão, 
detecção de proximidade e visibilidade)� Objetos 
definidos pelo usuário (habilidade de estender as 
funcionalidades nativas do browser pela criação 
de tipos de dados definidos pelo usuário). Scrip-
ting (habilidade de mudar a cena dinamicamente 
via linguagens de programação e scripting); Rede 
(habilidade de compor uma cena X3D com objetos 
e recursos localizados na World Wide Web) e Si-
mulação Física (animação humanoide, conjuntos 
de dados geoespaciais, integração com protocolos 
Distributed Interactive Simulation – DIS)�
 y Java 3D – application programming interface (API) 
inicialmente desenvolvida pela Sun Microsystems�
 – Oferece programação em Java com conteúdo 
tridimensional para várias plataformas e dispo-
sitivos (write once, run anywhere) cria instâncias 
de objetos Java 3D que são colocados em uma 
estrutura hierárquica chamada de grafo de cena 
(scene graph)�
 – Funcionamento ocorre baseado em grafos, o 
grafo de cena é composto por nós (nodes) e arcos 
2525
(arcs)� Um nó representa um elemento e um arco 
o relacionamento entre os elementos�
 – Principais vantagens: tem portabilidade; suporte 
para aplicações distribuídas com Java Remote Me-
thod Invocation (RMI), fornecendo independência 
de plataforma e níveis de segurança; descrição da 
cena, o modelo de grafo na qual os objetos são 
representados e controlados por nós; suporte para 
dispositivos não convencionais e otimização de 
mecanismos e renderização dos grafos de cena�
 y ARToolkit – é distribuído livremente para fins 
não comerciais sob a licença General Public License 
(GNU), Licença Pública Geral, responsabilidade da 
Universidade de Osaka, no Japão, apoiada pelo Hu-
man Interface Technology Laboratory (HITLab), da 
Universidade de Washington, nos Estados Unidos, 
e pelo HITLabNZ, da Universidade de Canterbury, 
na Nova Zelândia�
 – Oferece uma biblioteca de software da lingua-
gem C e C++,
 – Funcionamento ocorre: executa funções mais 
complexas para que a RA possa renderizar a ima-
gem virtual na posição e na orientação correta; 
principais funcionalidades de rastreamento da 
posição e da orientação da câmera (a utilização de 
simples quadrados marcadores para localização 
do posicionamento em tempo real); técnicas de 
visão computacional (usa imagem binária para 
2626
identificar regiões quadradas, que passam por 
um processo de comparação com modelos de 
marcadores previamente inseridos no sistema� 
Havendo sucesso na comparação, um marcador 
foi identificado) e software gráfico para encontrar 
as coordenadas para projeção dos objetos virtuais 
na tela, que deve ser feita precisamente sobre o 
marcador real�
 y JARToolkit – baseada na Java Native Interface 
(JNI), possibilita, inclusive, trabalhar com bibliotecas 
de alto nível de acesso, como Java 3D, ou de baixo 
nível de acesso, como GL4JAVA, para renderização 
de objetos virtuais�
Entretanto, segundo Rodello et al� (2010), existem 
alguns desafios e melhorias a serem superados:
 y Mais realismos das modelagens e simulações;
 y Tempo de resposta mais rápida de uma inte-
ração reativa de aplicações;
 y Custo mais acessível para aquisição de 
dispositivos;
 y Interfaces multimodais (gestos e voz) melhores 
nos resultados na interação simultânea;
 y Uso dos dispositivos móveis para aprimorar 
a captura das imagens e rastrear os movimentos 
do usuário;
 y Refinamentos no tratamento de erros, princi-
palmente na renderização mais precisa do objeto;
2727
 y Tratamento dos problemas de oclusão (ato ou 
efeito de fechar) e composição de cenário�
Você percorreu uma leitura sobre os principais 
conceitos do desenvolvimento de projetos com 
aplicações da RM, desde caracterizações, classi-
ficações, dispositivos e ferramentas até possíveis 
áreas de aplicação, mas o conhecimento não para 
aqui, devido a constantes atualizações tecnológicas� 
Procure sempre dar prosseguimento a pesquisas 
e leituras nesse tema�
DESIGN DE INTERAÇÃO COM 
SISTEMAS COMBINATÓRIOS DA 
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Neste ponto dos seus estudos, você identificará 
como ocorre a construção de sistemas colabora-
tivos, através de técnicase conceitos de IA como 
ontologia, mineração de dados, sistemas especia-
listas ou sistemas baseados em conhecimentos e 
sistemas multiagentes e sistemas autonômicos, 
de acordo com Garcia et al. (2011)� Na tabela 3, 
exemplifica-se a camada inteligente quanto ao 
suporte dos sistemas colaborativos:
2828
Tabela 2: Camada inteligente e os suportes dos sistemas 
colaborativos
Camada 
inteligente →
Comunicação →
o papel da camada inteli-
gente está na verificação 
da consistência do conteú-
do comunicado e da com-
patibilidade de expectati-
vas dos participantes�
Coordenação →
pode ser turbinada com 
uma camada de inteligên-
cia que antecipa conflitos 
e auxilia a resolução, apoia 
o planejamento e a de-
composição das tarefas�
Cooperação →
pode ser apoiada pela 
automação de tarefas e 
por mecanismos de busca, 
por exemplo, para encon-
trar participantes adequa-
dos para a realização de 
tarefas�
Fonte: Adaptado de Garcia et al� (2011)�
Segundo Garcia et al. (2011, p. 247), definem-se dois 
conceitos importantes nos sistemas colaborativos:
 y Inteligência artificial é um artefato produzido 
pelo homem que reproduz uma ou mais caracte-
rísticas atribuídas à inteligência humana;
 y Sistemas colaborativos inteligentes são os 
sistemas que usam técnicas de IA para auxiliar 
a colaboração, tal como para a comunicação e 
percepção de conteúdo, para a coordenação de 
tarefas ou para a cooperação entre os participantes 
de um grupo de trabalho�
2929
É preciso entender como a IA aplica-se a siste-
mas colaborativos, o que ocorre no dia a dia, de 
acordo com Garcia et al� (2011)� Nos anos 1970, 
o teste de Turing ficou conhecido na criação de 
sistemas inteligentes, sem se notar a diferença 
ao se substituir especialistas por máquinas, logo 
veio a tendência de se transformar e adaptar robôs 
para realizarem e aliviarem tarefas mecânicas e 
utilidades de assistência on-line, desempenhadas 
por humanos, com a função de interpretar proble-
mas, rever contextos e gerar soluções criativas�
A seguir, detalharemos as técnicas de: ontologia; 
mineração de dados; sistemas especialistas ou 
sistemas baseados em conhecimento, agentes e 
sistemas multiagentes, e sistemas autonômicos�
A ontologia, conforme Garcia et al. (2011), é uma 
base para automatização de alguns processos, 
com diversos critérios como concisão, clareza e 
aplicabilidade através da representação de grafo 
semântico, num processo de construção artesanal 
e cíclico, como as fases a seguir:
1) Fase de coleta de dados e entrevistas com 
especialistas e práticos;
2) Fase de organizar as informações para detectar 
inconsistências e carências;
3) Fase criativa de geração de significado;
3030
4) Fase dedutiva para debates em torno do pro-
cesso indutivo de geração de significado;
5) Fase de aceitação para compartilhar no grupo;
6) Fase de validação de acordo com o cenário�
7) Fase final aprovada ou modificada e refinada, 
retornando-a para as fases anteriores�
Como outra interação de um sistema colaborativo, 
temos as técnicas de mineração de dados� Usa-se 
o Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados 
(SGBD), que permite armazenar, consultar, editar 
e registrar as interações do perfil de usuário. Gar-
cia et al� (2011) citam como pode ser a análise 
em grandes volumes de dados e como encontrar 
novos padrões através do processo denominado 
Processo de Descoberta de Conhecimento em 
Bancos de Dados (KDD – Knowledge Discovery in 
Database), retratado na figura 3, a seguir:
3131
Figura 8: Processo de Descoberta de Conhecimento (KDD)�
Coletar Dados de Fontes Externas
Tratar os Dados (limpar e integrar)
Selecionar e Transformar os Dados
Mineração dos Dados
Avaliar a qualidade dos padrões
datawarehouse
Padrões
Padrões de 
qualidade?
Sim
Não
Fonte: Garcia et al� (2011, p� 249)�
Na mineração de dados, destacam-se os algorit-
mos de aprendizado de máquina, que objetivam 
encontrar nesses pós-processamento os padrões 
identificados com interpretações semânticas feitas 
pelo homem, e em alguns casos consultam outras 
fontes para buscarem conhecimento:
 y Algoritmo de aprendizado de regras – conjunto 
de regras que definem padrões existentes na base 
de dados;
3232
 y Algoritmos de extração de regras de associa-
ção – associações entre características da base 
de dados;
 y Algoritmos de construção de agrupamentos – 
instâncias correlacionadas na avaliação de dados�
Já na interação do sistema colaborativo com siste-
mas especialistas (requer habilidade e experiência) 
ou sistemas baseados em conhecimento (requer 
domínio específico), de acordo com Garcia et al. 
(2011), utiliza-se o método heurístico, que são re-
gras fundamentadas para se resolver problemas 
pela experiência adquirida pelo especialista ao 
longo do tempo� Aplicam-se das seguintes formas:
 y Regras do tipo “Se-Então” – com base no 
conhecimento, temos: regras booleanas (valor 
verdadeiro ou falso); regras probabilísticas (cada 
resposta pode ocorrer ou não) e regras difusas 
(incertezas com base em um cenário com con-
juntos conhecidos);
 y Regras de motor de inferência – com base no 
raciocínio na execução do “Se-Então”, assim com-
põe-se o sistema especialista em: interface com o 
usuário; motor de inferência; base de conhecimento 
sobre um determinado domínio; memória de traba-
lho para armazenar as conclusões intermediárias 
e armazenamento da base de dados/informações�
 y Métodos de motor de inferência – funciona 
em dois procedimentos: métodos de busca no es-
3333
paço de soluções (consultar ou armazenar regras 
verdadeiras em um conjunto de dados) e método 
de encadeamento reverso (provador de teoremas)�
 y Camada de suporte – consiste na gestão de 
conflitos ou para controlar o processo de seman-
tic versioning ou versionamento semântico, para 
que o sistema possa prosseguir com segurança 
e integridade�
A interação do sistema colaborativo a seguir 
denomina-se agentes e sistemas multiagentes 
(empregados em sistemas comerciais, como 
telecomunicação e aplicação industriais), que se 
baseiam na união dos comportamentos individuais 
humanos de: raciocinar, decidir, aprender ou planejar, 
denominando a modelagem de agentes inteligentes� 
Alguns aspectos devem ser considerados:
 y Agente: dotado de sensores para perceber e 
influenciar nas decisões das mudanças de estado 
do ambiente;
 y Agentes de software: também conhecidos 
como monoagentes (resolução de problema de 
forma isolada) ou multiagentes (conhecido como 
SMA, usa-se a resolução de problema de forma 
colaborativa e interativa entre agentes);
 y Sistema multiagente: pode ser aberto (permite 
alterar dinamicamente a composição de agen-
tes) ou fechado (agentes participantes definidos 
previamente);
3434
 y Sistemas complexos e distribuídos: prevalece 
a descentralização do problema, de acordo com 
subsistemas relacionados com uma organização 
variável, para que os agentes possam administrar 
a interdependência na comunicação e na troca de 
informações de acordo com a necessidade do grupo
Por fim, na interação do sistema colaborativo, 
destaca-se a criação da empresa International 
Business Machines Corporation (IBM), com a 
técnica de sistemas autonômicos� Encontram-se 
semelhanças nessa técnica com a técnica agente 
e sistemas multiagentes, pois tomam decisões 
próprias ao considerar os recursos computacionais 
distribuídos, logo são considerados capazes de:
 y Autogestão – capacidade de planejar e traçar 
as sequências de ações;
 y Sensores – capacidade de atuação no contexto;
 y Controle local e global – capacidade de se 
adaptar;
 y Status – capacidade de otimizar e atualizar 
as ações;
Como curiosidade, Garcia et al. (2011, p� 254) trazem 
algumas inspirações dos sistemas autonômicos, 
com base nas seguintes características do com-
portamento de colônia de formigas:
3535
“Autoconfiguração: configuração automática de seus componentes, o que permite um rápido 
restabelecimento em caso de danos locais;
Autocura: descoberta e correção de falhas;
Auto-otimização:monitoramento e controle de 
recursos para assegurar funcionamento ótimo, 
respeitando os limites dos requisitos para seu 
funcionamento;
Autoproteção: identificação proativa e proteção 
contra ataques arbitrários�”
Assim, após esse estudo sobre sistemas cola-
borativos inteligentes, você deverá ser capaz de 
identificar as principais técnicas e analisar suas 
funcionalidades, além de tornar mais robusta e 
mais segura a construção de sistemas interativos�
VISÃO GERAL EM APLICAÇÕES 
INTELIGENTES DO DESIGN DE 
INTERAÇÃO DOS CHATBOTS
Conhecidos como chatbots, chatterbots, robot ou bot, 
trata-se de programas de computador que imitam 
ações humanas ao simular um diálogo, através de 
um aplicativo com um usuário� Está presente em 
diversas áreas como educação, entretenimento e 
lojas virtuais (autoatendimento), e tem por finalidade 
se adaptar ao contexto, ao responder perguntas 
com informações, dicas ou sugestões�
3636
Júnior e Carvalho (2018) mencionam que uma das 
principais características de um chatbot é ter em 
seu código como base automatizar as funções e 
ações humanas, assumindo, assim, o papel de uma 
pessoa virtual na realização dessas atividades�
Existem no mercado muitas application programming 
interfaces (APIs), ou interfaces de programação de 
aplicativos. Júnior e Carvalho (2018, p. 6) definem 
API como “uma ferramenta que facilita a criação 
de um aplicativo com base em um esboço pré-pro-
gramado pelo seu idealizador”� Seguem algumas 
das principais APIs:
 y Alicebot ou Artificial Linguistic Internet Compu-
ter Entity (ALICE – Entidade Artificial Linguística 
da Internet) – gratuita, conhecida como robô de 
bate-papo; disponível em open source (código 
aberto e compartilhado) nos termos da General 
Public License (GNU);
 y Pandorabots API – paga, conhecida como 
Rosie (semelhante ao projeto ALICE), possui ser-
viço de hospedagem de chatbots na plataforma 
Pandorabots; integra-se aos principais serviços 
de comunicação como WhatsApp, Twitter e Skype, 
entre outros;
 y WIT�AI – gratuito, usam-se aplicativos Wit priva-
dos e públicos da empresa Wit�ai inc�, da Califórnia, 
Estados Unidos, disponível em open source (código 
aberto e compartilhado), não define um limite de 
3737
taxa explícita de dados trafegados; recomenda-se 
o uso de uma requisição;
 y Dialogflow (antiga API.AI) – gratuita, da empresa 
Google, para criação de assistentes virtuais com 
dispositivos móveis e internet das coisas (IoT);
 y Messenger Platform – plataforma oficial para 
criação de chatbots para as mensagens da empresa 
Facebook, com mensagens de entidades: olá, tchau, 
obrigado, data e hora, localização, quantidade de 
dinheiro, número de telefone, e-mail e uma uniform 
resource locator (URL), para processá-los antes de 
passar pelo chatbot�
Por fim, apresentamos dois estudos de caso com a 
aplicação de chatbots, numa breve demonstração 
exposta na Tabela 4, com o Prolog, e na Tabela 5, 
com o AIML�
 y Prolog – Programação Lógica: a linguagem 
utilizada é a própria Prolog, linguagem de progra-
mação enquadrada no paradigma de programação 
em lógica matemática;
 y AIML – Linguagem de Marcação de Inteligência 
Artificial: é uma derivação da XML, baseada em 
padrões do tipo estímulo-resposta, que podem 
ser oferecidos, recebidos e processados na web 
e off-line�
3838
Nas imagens a seguir, Júnior e Carvalho (2018) 
demonstram com o Prolog (lógica de programação), 
através da ferramenta SWI-Prolog (software livre)�
Na Figura 9, define-se uma base de conhecimento, 
com algumas assertivas, que ao serem processadas 
receberão respostas por inferências� Note como 
funciona a ferramenta SWI-Prolog na interface 
com o usuário:
Comando → “?-avó(joana,marta)�”
Vai retornar → “true”
Comando → “?-avó(joana,maria)�” Vai retornar → 
“false”
Figura 9: Hierarquia parental�
joana
m
ãe
mãe
m
ãe mãe
m
ãe
mã
e
pai
pa
i
pai
pa
i
pai
rosa
maria
rodrigo
lima
teresa
paulaborge
hamilton
marta
Fonte: Júnior e Carvalho (2018)
3939
Na Figura 10 tem-se uma base de dados com alguns 
fatos definidos para possíveis inferências de forma 
lógica numa aplicação inteligente� De acordo com 
os fatos, vamos entender melhor?
Lima é pai de Rodrigo;
Rodrigo é pai de Marta;
Infere-se que Lima é avô de Marta�
Figura 10: Base de dados (fatos)�
pai (lima,rodrigo).
pai (lima,teresa).
pai (rodrigo,marta).
pai (borge,lima).
mae (maria,rodrigo).
mae (maria,teresa).
mae (rosa,marta).
mae (paula,lima).
mae (paula,hamilton).
mae (joana,rosa).
Fonte: Júnior e Carvalho (2018)�
4040
Na Figura 11 apresenta-se as formas de acessar 
a base de conhecimentos:
Figura 11: Consultas à base de conhecimentos�
filho(X,Y):- pai(Y,X).
irmao(X,Y):- pai(P,X), pai(P,Y), X\=Y.
tio(X,Y):- pai(Y,X), pai(p,z), pai(Z,Y), 
X\=z.
avô(X,Y):- pai(Y,X), pai(Z,Y) | 
pai(X,Z), mae(Z, Y). 
avó(X,Y):- pai(Y,X), mae(Z,Y) | 
mae(X,Z), pai(Z,Y).
Fonte: Júnior e Carvalho (2018)�
Note o levantamento do nível de parentesco entre 
as pessoas aplicado no estudo de caso com o 
Prolog através da Ferramenta SWI-Prolog� Con-
clui-se que, quanto mais alimentar o sistema com 
uma vasta quantidade de dados, pode-se obter 
mais e melhores possibilidades de respostas�
Já nas figuras a seguir, Ferreira e Uchôa (2006) 
destacam o projeto ALICE, desenvolvido por Richard 
S� Wallace, com a primeira edição implementada 
em 1995� O programa ganhou o Loebner Prize 
nos anos 2000, 2001 e 2004 (competição anual 
com júri sobre IA para premiar os programas de 
computador mais “semelhantes” aos humanos) 
com o artificial intelligence markup language 
4141
(AIML), inteligência artificial de linguagem de 
marcação�
Figura 12: Etiquetas mínimas em AIML�
Fonte: Ferreira e Uchôa (2006)�
Na Figura 12 há etiquetas básicas de AIML, que 
iniciam o arquivo com a definição da versão (co-
dificação em XML), detalhados a seguir:
 y Etiqueta principal é <aiml> - abre e fecha cada 
arquivo que contém o código AIML com o atributo 
version=”1.0.1” – define-se a versão de AIML
 y Etiqueta <category> - contém uma unidade de 
informação (a cada pergunta no chatbots gera-se 
uma nova categoria)
 y Etiqueta <pattern> - registra-se a pergunta re-
alizada ao chatbots em letras maiúsculas
 y Etiqueta <template> - o programa devolve-se 
com uma resposta realizada ao chatbots
4242
Figura 13: Outro exemplo de etiquetas de AIML�
Fonte: Ferreira e Uchôa (2006)�
Na Figura 13 há etiquetas <aiml>, <category>, 
<pattern> e <template>, com destaque também 
para as etiquetas:
 y Etiqueta <random> - permite que o chatbot 
escolha de forma aleatória o conteúdo de uma 
das etiquetas <li>;
 y Etiqueta <li> - contém uma lista de possíveis 
respostas ao <pattern>;
 y Etiqueta <srai> - chama-se tudo que estiver 
nas etiquetas:
 y <template> <category> <pattern>�
Assim, ao digitar “OLÁ”, o usuário terá a mesma 
resposta do que ao digitar “OI” para o chatbot� 
Evita-se, portanto, escrever várias categorias se-
melhantes ou com respostas iguais� O HTML, o 
XML e o AIML foram desenhados tendo em vista 
4343
a facilidade de implementação, facilidade de uso 
por novos usuários e para interoperabilidade (ca-
pacidade do sistema para se comunicar de forma 
transparente com outro sistema) com XML e deri-
vados, como XHTML
Conclui-se, portanto, que cada vez mais os chatbots 
estão presentes e imperceptíveis aos usuários em 
tarefas que envolvam nosso cotidiano�
DESIGN DE INTERAÇÃO NO RECURSO DE INTERFACE 
CAPTCHA
O Complete Automated Public Turing Tests to Tell 
Computers and Humans Apart (CAPTCHA) tem como 
finalidade distinguir o preenchimento de dados que são 
verdadeiramente submetidos por humanos (através da 
digitação) dos submetidos por máquinas (através dos 
scripts ou robots), fato de extrema importância quanto 
à usabilidade de segurança e integridade do sistema� 
Os principais tipos são: CAPTCHA, TagCAPTCHA,
AssoCAPTCHA – CAPTCHA Associativo –, Audio-
CAPTCHA, CAPTCHA Based On Image Orientation e 
NuCAPTCHA�
SAIBA MAIS
44
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Neste e-bookvocê pôde conhecer a definição de 
realidade misturada (RM), ao combinar o mundo 
real com o virtual para uma interação intuitiva em 
conjunto com o Ambiente Virtual (AV) e a Realidade 
Aumentada (RA), destacando-se pela alta definição 
e qualidade dos gráficos digitais.
Assim como na RM, entendemos como inserir os 
objetos reais numa caracterização da virtualidade 
aumentada automática, por meio da utilização de 
algumas linguagens, bibliotecas e ferramentas� 
Por fim, compreendemos suas áreas de aplicação 
e implementação de sistemas de projeção com a 
redução de custos quanto aos dispositivos não 
convencionais�
Analisamos a base aplicada da inteligência artificial 
(IA), por meio de implementações em linguagens 
para soluções de problemas, por meio das defini-
ções e linhas de pesquisa mais relevantes da IA�
Ilustramos a facilidade dos assistentes virtuais 
para possibilitar a criação de um chatbot, de for-
ma rápida e fácil, com as principais APIs usadas 
na criação de chatbots� Finalizamos os estudos 
de chatbots com dois estudos de caso: o Prolog 
e o AIML, ao criar padrões de resposta através de 
comandos em linguagem natural�
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SEGURADO, V� S� (org�)� Projeto de interface 
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	Introdução
	Design de interação
	Design de interação em realidade mista ou misturada (RM)
	Design de interação com aplicações, linguagens, bibliotecas e ferramentas com o advento da realidade misturada
	Design de interação com sistemas combinatórios da inteligência artificial
	Visão geral em aplicações inteligentes do design de interação dos chatbots
	Considerações finais
	Referências Bibliográficas & Consultadas