Slide de Aula - Unidade I (1)

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Prof. Me. Marcelo Santos
UNIDADE I
Estudos Disciplinares: 
Introdução à
Inteligência Artificial
O que é Inteligência Artificial (IA)?
 O empolgante novo esforço para fazer os computadores pensarem (...) máquinas com 
mentes, por completo e sentido literal (HAUGELAND, 1985).
 O estudo das faculdades mentais por meio do uso de modelos computacionais (CHARNIAK; 
MCDERMOTT, 1985).
Definições e conceitos introdutórios
Fonte: https://unsplash.com/photos/t1PaIbMTJIM 
O que é Inteligência Artificial (IA)?
 A automação de atividades que associamos ao pensamento humano, atividades como 
tomada de decisão, resolução de problemas, aprendizagem (BELLMAN, 1978).
 O estudo dos cálculos que fazem o possível
para perceber, raciocinar e agir 
(WINSTON, 1992).
Definições e conceitos introdutórios
Fonte: https://unsplash.com/photos/tGBXiHcPKrM 
O que é Inteligência Artificial (IA)?
 A arte de criar máquinas que executam funções que 
exigem inteligência quando realizadas por pessoas 
(KURZWEIL, 1990).
 Um campo de estudo que busca explicar e emular o 
comportamento inteligente em termos de processos 
computacionais (SCHALKOFF, 1990).
Definições e conceitos introdutórios
Fonte: https://unsplash.com/photos/fr5h_07OrPI 
O que é Inteligência Artificial (IA)?
 “O ramo da ciência da computação que se preocupa 
com a automação de sistemas de comportamentos 
inteligentes” (LUGER; STUBBLEFIELD, 1993).
Definições e conceitos introdutórios
Fonte: https://unsplash.com/photos/-RFVw0jMyM4 
 A abordagem centrada no ser humano deve ser uma ciência empírica, que envolve hipóteses 
e agir humanamente. 
 O Teste de Turing, proposto por Alan Turing em 1950, foi projetado para fornecer uma 
definição operacional de inteligência. O Teste de Turing definiu o comportamento inteligente 
como sendo a capacidade de alcançar um desempenho de nível humano em todas as 
tarefas cognitivas, o suficiente para enganar um interrogador (HAUGELAND, 1985). 
Definições e conceitos introdutórios
 Segundo o teste que ele propôs, o computador deve ser interrogado por um humano por 
meio de um Chat (teletype) e o desafio é que o interrogador não consiga descobrir que se 
trata de um computador, e sim de um humano. 
Definições e conceitos introdutórios
Fonte: https://unsplash.com/photos/V5vqWC9gyEU 
Programar um computador para passar no teste oferece muito trabalho, pois ele deve possuir 
os seguintes recursos:
 Processamento de linguagem natural para permitir que ele se comunique com sucesso no 
idioma do usuário (um idioma natural em processamento ou outra linguagem humana).
Definições e conceitos introdutórios
Fonte: https://unsplash.com/photos/4Hg8LH9Hoxc 
Programar um computador para passar no teste oferece muito trabalho, pois ele deve possuir 
os seguintes recursos:
 Representação de conhecimento para armazenar informações fornecidas antes ou durante 
o interrogatório. 
 Raciocínio automatizado para usar as informações armazenadas para responder às 
perguntas e desenhar novas conclusões.
Definições e conceitos introdutórios
O Teste de Turing, proposto por Alan Turing, foi projetado para fornecer uma definição 
operacional de inteligência. O Teste de Turing definiu o comportamento inteligente como sendo 
a capacidade de alcançar um desempenho de nível humano em todas as tarefas cognitivas, o 
suficiente para enganar um interrogador. 
Selecione a alternativa que contém a data em que o Teste de Turing foi construído:
a) 1940.
b) 1950.
c) 1955.
d) 1960.
e) 1965.
Interatividade
O Teste de Turing, proposto por Alan Turing, foi projetado para fornecer uma definição 
operacional de inteligência. O Teste de Turing definiu o comportamento inteligente como sendo 
a capacidade de alcançar um desempenho de nível humano em todas as tarefas cognitivas, o 
suficiente para enganar um interrogador. 
Selecione a alternativa que contém a data em que o Teste de Turing foi construído:
a) 1940.
b) 1950.
c) 1955.
d) 1960.
e) 1965.
Resposta
 Inteligência artificial (IA) se refere à simulação da inteligência humana em máquinas 
programadas para pensar como humanos e imitar suas ações. 
 O termo também pode ser aplicado a qualquer máquina que exiba características associadas 
à mente humana, como aprendizado e resolução de problemas.
Definições de Inteligência Artificial
Fonte: https://unsplash.com/photos/zbLW0FG8XU8 
 A Inteligência Artificial é uma ciência e tecnologia baseada em disciplinas como Computação, 
Ciências, Biologia, Psicologia, Linguística, Matemática e Engenharia. 
 Um grande impulso da IA está no desenvolvimento de funções de computador associadas à 
inteligência humana, como raciocínio, aprendizagem e resolução de problemas. Das 
seguintes áreas, uma ou várias áreas podem contribuir para construir um sistema inteligente.
Definições de Inteligência Artificial
Fonte: https://unsplash.com/photos/H4ClLKv3pqw 
 A característica ideal da inteligência artificial é sua capacidade de racionalizar e realizar 
ações que tenham a melhor chance de atingir um objetivo específico. 
Definições de Inteligência Artificial
Fonte: https://unsplash.com/photos/dRMQiAubdws 
 Um subconjunto da inteligência artificial é o aprendizado de máquina, que se refere ao 
conceito de que programas de computador podem aprender automaticamente e se adaptar a 
novos dados sem serem assistidos por humanos. 
Definições de Inteligência Artificial
Fonte: https://unsplash.com/photos/rDxP1tF3CmA 
 As técnicas de aprendizado profundo permitem esse aprendizado automático por meio da 
absorção de grandes quantidades de dados não estruturados, como texto, imagens ou vídeo.
Definições de Inteligência Artificial
Fonte: https://www.ykp.com.br/areas-de-atuacao/inteligencia-artificial/ 
 As aplicações da inteligência artificial são infinitas. A tecnologia pode ser aplicada a diversos 
setores e indústrias. 
 Cada uma dessas máquinas deve pesar as consequências de qualquer ação realizada, pois 
cada ação afetará o resultado final. 
Definições de Inteligência Artificial
Fonte: https://tvc16.com/portal/2020/11/10/como-a-inteligencia-
artificial-faz-voce-comprar-coisas-mesmo-sem-precisar/ 
 O campo da inteligência artificial (IA) evoluiu de um começo humilde para um campo com 
impacto global. A definição de IA e do que deve e não deve ser incluído mudou ao longo 
do tempo. 
 A IA pode ser vista como sendo o desenvolvimento da capacidade de um sistema de 
interpretar corretamente os dados, para aprender com esses dados e usar esses 
aprendizados para atingir objetivos específicos e realizar tarefas por meio de 
adaptação flexível. 
Definições de Inteligência Artificial
 A IA pode ser vista como o campo que estuda a síntese e análise de sistemas 
computacionais – agentes que agem de forma inteligente. 
Um agente é inteligente quando:
1. Suas ações são apropriadas para suas circunstâncias e seus objetivos;
2. É flexível para mudanças de ambientes e mudanças de metas;
3. Aprende com a experiência, e
4. Faz escolhas apropriadas, dadas suas limitações perceptuais e computacionais.
Definições de Inteligência Artificial
 A Inteligência Artificial é uma maneira de fazer um computador, um robô controlado por 
computador ou um software pensar de forma inteligente, da mesma maneira que os 
humanos inteligentes pensam.
Definições de Inteligência Artificial
Fonte: https://growiz.com.br/kiss-e-yagni-e-nao-e-sobre-beijo/ 
A Inteligência Artificial (IA) pode ser definida como sendo a arte de criar máquinas que 
executam funções que exigem inteligência quando realizadas por pessoas.
A partir desse princípio, é correto afirmar:
a) A IA é o ramo da ciência da computação que se preocupa com a automação de sistemas 
de comportamentos inteligentes.
b) A IA é o ramo da ciência da computação que se preocupa com a gestão operacional dos 
computadores.
c) A IA é o ramo da ciência da computação que se preocupa com o processamento de dados.d) A IA é o ramo da ciência da computação que se preocupa 
com a execução sequencial de processos.
e) A IA é o ramo da ciência da computação que se preocupa 
com diminuição das linhas de código fonte.
Interatividade
A Inteligência Artificial (IA) pode ser definida como sendo a arte de criar máquinas que 
executam funções que exigem inteligência quando realizadas por pessoas.
A partir desse princípio, é correto afirmar:
a) A IA é o ramo da ciência da computação que se preocupa com a automação de sistemas 
de comportamentos inteligentes.
b) A IA é o ramo da ciência da computação que se preocupa com a gestão operacional dos 
computadores.
c) A IA é o ramo da ciência da computação que se preocupa com o processamento de dados.
d) A IA é o ramo da ciência da computação que se preocupa 
com a execução sequencial de processos.
e) A IA é o ramo da ciência da computação que se preocupa 
com diminuição das linhas de código fonte.
Resposta
A inteligência é intangível. É composta por:
1. Raciocínio.
2. Aprendizagem.
3. Resolução de problemas.
4. Percepção.
5. Inteligência linguística.
A composição da inteligência
 Raciocínio: é o conjunto de processos que nos permite fornecer uma base para o 
julgamento, tomada de decisões e previsão. Existem basicamente dois tipos: Raciocínio 
Indutivo e Raciocínio Dedutivo. 
A composição da inteligência – Raciocínio
Fonte: https://docmanagement.com.br/01/13/2021/ibm-lidera-o-ranking-de-patentes-dos-
eua-pelo-28o-ano-consecutivo-com-inovacoes-em-inteligencia-artificial-nuvem-hibrida-
computacao-quantica-e-ciberseguranca/ 
 Raciocínio
A composição da inteligência – Raciocínio
Raciocínio Indutivo Raciocínio Dedutivo
Ele realiza observações 
específicas para fazer
declarações gerais.
Começa com uma declaração geral e
examina as possibilidades de chegar 
a uma determinada conclusão lógica.
 Raciocínio
A composição da inteligência – Raciocínio
Raciocínio Indutivo Raciocínio Dedutivo
Mesmo se todas as premissas forem 
verdadeiras em uma
afirmação, o raciocínio indutivo 
permite que a
conclusão possa ser falsa.
Começa com uma declaração geral e
examina as possibilidades para se 
chegar em uma determinada 
conclusão lógica.
 Aprendizagem: É a atividade de adquirir conhecimento ou habilidade estudando, praticando, 
sendo ensinado, ou experimentando algo. 
A aprendizagem aumenta a consciência dos assuntos de um estudo específico. A 
aprendizagem é categorizada como:
 Aprendizagem auditiva: é a ação de aprender ouvindo. Por exemplo, o profissional 
consegue ouvir algumas palestras de áudio gravadas para conseguir aplicar os conceitos 
apresentados em sua rotina diária.
A composição da inteligência – Aprendizagem
 Aprendizagem episódica: aprender lembrando-se das sequências de eventos que se tem 
testemunhado ou experimentado. Isso é linear e ordenado.
 Aprendizagem motora: é a aprendizagem pelo movimento preciso dos músculos. Por 
exemplo, escolher objetos, escrever etc.
 Aprendizagem por observação: aprender observando e imitando os outros. Por exemplo, 
uma criança que tenta aprender a partir da imitação de seus pais.
A composição da inteligência – Aprendizagem
 Aprendizagem perceptual: é o processo de aprender a reconhecer estímulos que já se viu. 
Por exemplo, identificar e classificar objetos e situações.
 Aprendizagem relacional: envolve aprender a diferenciar entre vários estímulos com base 
em propriedades relacionais, em vez de propriedades absolutas. Por exemplo, adicionar “um 
pouco menos” de sal no preparo de um alimento.
 Aprendizagem espacial: é a aprendizagem por meio de estímulos visuais, como imagens, 
cores, mapas etc. Por exemplo, uma pessoa pode criar um roteiro em mente antes de seguir 
o seu trajeto. 
A composição da inteligência – Aprendizagem
 Aprendizagem de estímulo-resposta: é a dinâmica de aprender a realizar um determinado 
comportamento quando um certo estímulo está presente. Por exemplo, um cachorro levanta 
a orelha ao ouvir a campainha tocar.
A composição da inteligência – Aprendizagem
Fonte: https://noticias.r7.com/brasil/inteligencia-artificial-entra-na-pauta-da-camara-e-do-senado-26092021 
 Resolução de problemas: é o processo em que se percebe e tenta chegar a uma solução 
desejada de uma situação presente, tomando algum caminho, que é bloqueado por algum 
obstáculo conhecido ou desconhecido.
 A resolução de problemas também inclui a tomada de decisão, que é o processo de seleção 
da melhor alternativa adequada de várias alternativas para alcançar o objetivo desejado.
A composição da inteligência – Resolução de problemas
 Percepção: é o processo de aquisição, interpretação, seleção e organização da 
informação sensorial.
 A percepção pressupõe sentir. Em humanos, a percepção é auxiliada por órgãos sensoriais. 
No domínio da IA, o mecanismo de percepção coloca os dados adquiridos pelos sensores 
juntos de uma maneira significativa.
A composição da inteligência – Percepção
 Inteligência linguística: É a capacidade de usar, compreender, falar e escrever a linguagem 
verbal e escrita. É importante na comunicação interpessoal.
A composição da inteligência – Inteligência linguística
Fonte: https://ccci.pt/a-inteligencia-artificial-e-o-futuro-da-imagiologia/ 
O raciocínio é o conjunto de processos que nos permite fornecer uma base para o julgamento, 
tomada de decisões e previsão. 
A partir desse contexto, selecione a alternativa que contém a definição correta para a definição 
de Raciocínio Indutivo.
a) Inicia com uma declaração geral e examina as possibilidades de chegar a uma determinada 
conclusão lógica.
b) Inicia com uma declaração geral e examina as possibilidades para se chegar em uma 
determinada conclusão lógica.
c) É a atividade de adquirir conhecimento ou habilidade 
estudando, praticando, sendo ensinado, ou 
experimentando algo. 
d) É a ação de aprender ouvindo ou realizando uma ação de 
forma sequencial. 
e) Ele realiza observações específicas para fazer 
declarações gerais.
Interatividade
O raciocínio é o conjunto de processos que nos permite fornecer uma base para o julgamento, 
tomada de decisões e previsão. 
A partir desse contexto, selecione a alternativa que contém a definição correta para a definição 
de Raciocínio Indutivo.
a) Inicia com uma declaração geral e examina as possibilidades de chegar a uma determinada 
conclusão lógica.
b) Inicia com uma declaração geral e examina as possibilidades para se chegar em uma 
determinada conclusão lógica.
c) É a atividade de adquirir conhecimento ou habilidade 
estudando, praticando, sendo ensinado, ou 
experimentando algo. 
d) É a ação de aprender ouvindo ou realizando uma ação de 
forma sequencial. 
e) Ele realiza observações específicas para fazer 
declarações gerais.
Resposta
Jogos
 A IA desempenha um papel crucial em jogos estratégicos, como xadrez, pôquer, jogo da 
velha etc., em que o agente inteligente pode pensar em um grande número de posições 
possíveis com base no conhecimento heurístico.
Aplicações de IA
Processamento de Linguagem Natural
 É possível interagir com o computador que entende a linguagem natural falada por humanos.
Aplicações de IA
Fonte: https://aliz.ai/natural-language-processing-a-short-introduction-to-get-you-started/ 
Sistemas Especialistas
 Existem alguns aplicativos que integram máquina, software e informações para transmitir 
raciocínio e aconselhamento. Eles fornecem explicações e conselhos para os usuários.
Aplicações de IA
Sistemas de Visão
 Esses sistemas entendem, 
interpretam e compreendem a 
entrada visual do computador. Por 
exemplo, os médicos podem utilizar 
um sistema clínico especialista para 
diagnosticar o paciente. 
Aplicações de IA
Fonte: https://www.coursera.org/learn/evaluations-ai-applications-healthcare 
Reconhecimento de Fala
 Alguns sistemas inteligentes são capazes de ouvir e compreender a linguagem em termos de 
frases e seussignificados enquanto um humano fala com ele. Ele pode lidar com diferentes 
sotaques, palavras de gíria, ruído de fundo, mudança no ruído humano devido ao frio etc.
Aplicações de IA
Fonte: https://tweakreviews.com/gadgets/speech-recognition-in-outlook 
Reconhecimento de Escrita
 O software de reconhecimento de manuscrito lê o texto escrito no papel por uma caneta ou 
em tela por uma caneta. Ele pode reconhecer as formas das letras e convertê-las em 
editáveis no texto.
Aplicações de IA
Fonte: https://quantiantech.com/computer-vision/handwriting-recognition/ 
Robôs Inteligentes
 Os robôs são capazes de realizar as tarefas atribuídas por um ser humano. Eles têm 
sensores para detectar dados físicos do mundo real, como luz, calor, temperatura, 
movimento, som, colisão e pressão. Eles têm processadores eficientes, vários sensores e 
enorme memória, para exibir inteligência. Além disso, eles são capazes de aprender com 
seus erros e eles podem se adaptar ao novo ambiente.
Aplicações de IA
Sobre os sistemas de reconhecimento de fala, é correto afirmar que:
a) São aplicativos que integram máquina, software e informações para transmitir raciocínio 
e aconselhamento. 
b) São capazes de ouvir e compreender a linguagem em termos de frases e seus significados 
enquanto um humano fala com ele. 
c) Esses sistemas entendem, interpretam e compreendem a entrada visual do computador. 
d) São aplicativos que conseguem ler o texto escrito no papel por uma caneta ou em tela por 
uma caneta. 
e) São capazes de realizar as tarefas atribuídas por um ser 
humano. Eles possuem sensores para detectar dados físicos 
do mundo real, como luz, calor, temperatura, movimento, 
som, colisão e pressão.
Interatividade
Sobre os sistemas de reconhecimento de fala, é correto afirmar que:
a) São aplicativos que integram máquina, software e informações para transmitir raciocínio 
e aconselhamento. 
b) São capazes de ouvir e compreender a linguagem em termos de frases e seus significados 
enquanto um humano fala com ele. 
c) Esses sistemas entendem, interpretam e compreendem a entrada visual do computador. 
d) São aplicativos que conseguem ler o texto escrito no papel por uma caneta ou em tela por 
uma caneta. 
e) São capazes de realizar as tarefas atribuídas por um ser 
humano. Eles possuem sensores para detectar dados físicos 
do mundo real, como luz, calor, temperatura, movimento, 
som, colisão e pressão.
Resposta
 FRANKENFIELD, J. Artificial Intelligence (AI). 2021. Disponível em: 
https://www.investopedia.com/terms/a/artificial-intelligence-ai.asp. Acesso em: 13 nov. 2021.
 JENNINGS, N. R.; WOOLDRIDGE, M. J. Software Agents. 1996. p. 17-20. Disponível em: 
http://www.cs.ox.ac.uk/people/michael.wooldridge/pubs/iee-review96.pdf. Acesso em: 29 jan. 
2021.
 KURZWEIL, R. The age of intelligent machines Hardcover. [s.l.]: MIT Press, 1990.
 LUGER, G. F.; STUBBLEFIELD, W. A. Artificial intelligence (2nd ed.): structures and 
strategies for complex problem-solvingMarch. 1993. Disponível em: 
https://dl.acm.org/doi/book/10.5555/104686. Acesso em: 13 dez. 2020.
Referências 
 MUGNY, G.; CARUGATI, F. Social representation of intelligence. Oxford: Pergamon Press, 
1989.
 PINTO, H. A. A utilização da inteligência artificial no processo de tomada de decisões. RIL, 
Brasília, ano 57, n. 225, p. 43-60, 2019. Disponível em: 
https://www12.senado.leg.br/ril/edicoes/57/225/ril_v57_n225_p43.pdf. Acesso em: 13 dez. 
2020.
 RAO, A. S.; GEORGEFF, M. P. BDI Agents: from theory to practice. 1995. Disponível em: 
https://www.aaai.org/Papers/ICMAS/1995/ICMAS95-042.pdf. Acesso em: 29 jan. 2021.
 RICHARDSON, K. The making of intelligence. London: Weidenfeld and Nicholson, 1999.
Referências 
 SCHALKOFF, R J. Artificial Intelligence: An Engineering Approach. [s.l.]: McGraw-Hill 
College, 1990.
 SPRONCK, P., PONSEN, M., SPRINKHUIZEN-KUYPER, I. Adaptive game AI with dynamic 
scripting. Mach Learn 63, 217–248 (2006). Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10994-
006-6205-6. Acesso em: 13 nov. 2021.
 TOGELIUS, J.; YANNAKAKIS, G. N. General Game AI. 2016. Disponível em: 
http://yannakakis.net/wp-content/uploads/2016/07/GeneralGeneralGameAI.pdf. Acesso em: 
13 nov. 2021.
 WINSTON, P. Artificial Intelligence. [s.l.]: Addison Wesley, 
1992.
 WOOLDRIDGE M.; JENNINGS, N. Intelligent agents: theory 
and practice. The Knowledge Engineering Review, [s.l.], v. 10, 
n. 2, p. 115-152, 1995.
Referências 
ATÉ A PRÓXIMA!