Introdução Inteligência Artificial - Aula 1

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Inteligência Artificial
Introdução
Prof. Patrick Pedreira Silva
Parte desses slides foram baseados no material da UFPE (profs. Patricia Tedesco e Germano Vasconcelos) e do 
professor Palazzo
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Objetivos desta disciplina
� Entre os objetivos da disciplina, podemos 
citar:
�Conhecer e diferenciar as abordagens da IA 
especialmente no que diz respeito à 
Inteligência Individual
�Modelar problemas e encontrar as técnicas 
mais apropriadas para suas soluções 
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Objetivos desta aula
� O que é Inteligência Artificial?
� Fundamentos 
� Origem e Evolução
� Tecnologias
� O Estado da Arte
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O que você sabe sobre a IA?
� Para você o que é inteligência artificial? 
(definição informal)
� Descreva seus próprios critérios para que 
um sistema computacional seja 
“inteligente”.
� Cite exemplos de dispositivos sistemas 
que você considere “inteligente”.
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A IA faz parte da sua vida...
� Ela não é uma coisa distante, somente de 
filmes de ficção científica, ela está aí bem 
do seu lado...
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Aplicações da IA: Simulações e 
Jogos
� Como modelar o ambiente físico e o 
comportamento/personalidade dos personagens?
� Como permitir interação interessante com o usuário?
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Bugs Screensaver
Esse protetor usa inteligência artificial para simular um ambiente com 
insetos e plantas. Ambas as espécies se multiplicam, e a idéia é ver 
quem consegue viver por mais tempo 
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http://pt.akinator.com/
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Aplicações da IA: Robótica
� Como obter navegação segura e eficiente, manipulação 
fina e versátil, autonomia? 
� E no caso de ambientes dinâmicos e imprevisíveis?
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Aplicações da IA: Automação 
de sistemas complexos
� Como modelar os componentes do sistema e dar-lhes 
autonomia? 
� Como assegurar boa comunicação e coordenação entre 
esses componentes?
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Automação de Software Complexo
� Segundo o Autonomic Computing Manifesto (IBM 
2001), o que queremos são sistemas capazes de:
� Conhecer o ambiente
� Auto conhecimento
� Auto-Configuração
� Auto-Recuperação
� Auto-Otimização
� Auto-Proteção
� Conhecimento do contexto
� Integração automática
� Realizar predição
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Aplicações da IA: Sistemas de controle
� Como frear o carro sem as rodas deslizarem em função da 
velocidade, atrito, ...?
� Como focar a câmera em função de luminosidade, distância...?
� Como ajustar a temperatura em da quantidade de roupa, fluxo de 
água, ...?
� Como aspirar a poeira nos locais mais sujos? Como desviar dos 
objetos?
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Aplicações da IA: Previsão
� Como prever o valor do dólar (ou o clima) amanhã?
� Que dados são relevantes? Há comportamentos 
recorrentes?
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Aplicações da IA: 
Sistemas de Recomendação
� Como fazer recomendações personalizadas de produtos? 
� Como modelar os perfis dos compradores?
� Como recomendar experts capazes de ajudar usuários a 
resolver problemas?
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Aplicações da IA: Recuperação de informação
� Como localizar a informação relevante?
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Aplicações da IA: Detecção de intrusão 
e filtragem de spam
� Como saber se uma 
mensagem é spam ou de 
fato interessa?
� Como detectar usuários 
suspeitos e como lidar 
com isto?
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Aplicações da IA: 
Interação Humano Máquina
� Como dar ao usuário a ajuda de que ele precisa?
� Como interagir (e até navegar na web) com celular sem ter de 
digitar (hands-free)?
� Como adaptar a informação e funcionalidades ao dispositivo 
e à situação do usuário?
� Como interagir com o usuário em língua natural?
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Mercado de IA
� Faturamento da indústria da IA:
� 2007: $17.9 bilhões só para Jogos
� Robótica em franco crescimento
� 50 Bilhões esperados só para produtos de Semantic 
Web em 2010
� fonte: www.aaai.org/AITopics/html/stats.html
� Empresas especializadas em IA:
� http://www.dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence
/Companies/
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Mercado de IA
� Grandes empresas desenvolvendo e utilizando IA:
� IBM, HP, Sun, Microsoft, Unisys, Google, Amazon.com, Oracle 
...
� Grandes empresas utilizando IA:
� www.businessweek.com/bw50/content/mar2003/a3826072.htm
� Wal-Mart, Abbot Labs, US Bancorp, LucasArts, Electronic Arts...
� Órgãos governamentais utilizando IA:
� US National Security Agency
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O que esses problemas tem em comum?
� Grande complexidade 
�número, variedade e natureza das tarefas
� Não há “solução algorítmica”
�mas existe conhecimento sobre o problema
� Requerem modelagem do 
comportamento de um ser inteligente 
�autonomia, aprendizagem, conhecimento, 
etc.
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O que é a IA?
“O ramo da Ciência da Computação que estuda e se 
ocupa da automação do comportamento inteligente”
� Mas o que é inteligência? O que é comportamento 
inteligente? (somos capazes de reconhecê-lo, mas não 
de defini-lo com precisão)
� Inteligência envolve habilidades, aprendizagem, 
criatividade, auto-consciência, intuição…mas como 
esses fatores estão relacionados para formar a 
inteligência?
� A definição completa do que seja Inteligência Artificial 
depende da definição do que seja inteligência.
� Diante deste quadro, Luger propõe uma definição 
simplória para IA:
“A coleção de problemas e metodologias estudadas pelos 
pesquisadores da inteligência artificial” 
O que é a IA?
� Rich & Knight (1994)
“IA é a área da Ciência da 
Computação orientada ao 
entendimento, construção e validação 
de sistemas inteligentes, isto é, que 
exibem, de alguma forma, 
características associadas ao que 
chamamos inteligência”.
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Visão Geral da IA
� Basicamente existem quatro linhas principais de 
pesquisa:
� Conexionista: metáfora cerebral
ex. redes neurais
� Simbólica: metáfora lingüística
ex. sistemas de produção, agentes,...
� Evolucionista: metáfora da natureza
ex. algoritmos genéticos, vida artificial
� Estatística/Probabilista
Ex. Redes Bayesianas, sistemas difusos
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IA conexionista
� visa à modelagem da inteligência através da 
simulação dos componentes do cérebro (neurônios 
e suas interconexões)
� 1943: primeiro modelo matemático para um 
neurônio (McCulloc e Pitts)
� Perceptron - Primeiro modelo de Rede Neural 
(Rosenblatt)
� Fragilidades do modelo indicadas por Minsk e 
Papert
� Por longo período permaneceunão muito ativa
� Com o advento de microprocessadores (pequenos e 
baratos) tornou possível implementação do modelo 
dando novo incentivo às pesquisas
� Modelo conexionista deu origem à área de Redes 
Neurais
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Redes Neurais
• Paralelismo massivo,
• Adaptabilidade,
• Tolerância a falhas,
• Computação e representação distribuídas,
• Capacidade de aprender,
• Capacidade de generalizar,
• Processamento de informação contextual
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Redes Neurais
⌠⌠⌠⌠
⌡⌡⌡⌡
wji
w1i
wni
∑ s(i)
e(i) e( i) = w ji × sj∑
s(i) = f (e(i))
s1
sj
sn
camada
de entrada camada
de saídacamada
escondida
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Von Neumann x 
Redes Neurais
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Von Neumann
Von NeumannVon Neumann
Von Neumann Redes Neurais
Redes NeuraisRedes Neurais
Redes Neurais
Processador Complexo 
Alta velocidade
Simples 
Baixa velocidade
Memória Separada do processador Integrada ao processador
Computação Centralizada 
Sequencial
Distribuida 
Paralela
Robustez Pouca Robustas
Especialidades Operações numéricas e 
simbólicas
Percepção / Otimização
Arquiteturas de
Redes Neurais
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Auto-organização
• Um sistema auto-organizável modifica sua 
estrutura em função de sua experiência e seu 
relacionamento com o meio-ambiente,
• Modelos conexionistas em geral possuem a 
propriedade da auto-organização,
• A auto organização ocorre em função da 
dinâmica do sistema, rumo a uma configuração 
otimizada para o fim proposto.
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Auto-organização 
em Redes
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IA simbólica
� Segue a tradição lógica
� McCarthy e Newell seus principais defensores
� Envolve a manipulação de símbolos e de 
conceitos abstratos 
� Sucesso dos sistemas especialistas (década de 
70) estabeleceu a manipulação simbólica de um 
grande número de fatos especializados sobre 
um domínio restrito, orientando a construção de 
sistemas inteligentes do tipo simbólico
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Paradigma Simbólico
� West é criminoso ou não?
� “A lei americana diz que é proibido vender armas a uma
nação hostil. Cuba possui alguns mísseis, e todos eles
foram vendidos pelo Capitão West, que é americano”
� Como resolver automaticamente este problema de 
classificação? 
� Segundo a IA (simbólica), é preciso:
� Identificar o conhecimento do domínio (modelo do 
problema)
� Representá-lo utilizando uma linguagem formal de 
representação
� Implementar um mecanismo de inferência para utilizar 
esse conhecimento
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Conhecimento: organizando...
� Programa em IA = Agente racional
� entidade de software que age em um ambiente segundo um 
princípio de racionalidade
� Precisa ter conhecimento sobre:
� quais são suas propriedades relevantes do mundo
� como o mundo evolui
� como identificar os estados desejáveis do mundo
� quais as conseqüências de suas ações no mundo
� como medir o sucesso de suas ações
� como avaliar seus próprios conhecimentos
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Conhecimento: Representação e 
Uso
� Raciocínio:
�processo de construção de novas sentenças a 
partir de outras sentenças.
� Deve-se assegurar que o raciocínio é plausível
fatos fatos
sentenças sentenças
Mundo
Representação
segue-se
implica
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Representando o conhecimento o caso do cap. West
A) ∀ x,y,z Americano(x) ∧ Arma(y) ∧ Nação(z) ∧ Hostil(z) ∧ Vende(x,z,y) 
⇒ Criminoso(x)
B) ∀ x Guerra(x,USA) ⇒ Hostil(x)
C) ∀ x InimigoPolítico(x,USA) ⇒ Hostil(x)
D) ∀ x Míssil(x) ⇒ Arma(x)
E) ∀ x Bomba(x) ⇒ Arma(x)
F) Nação(Cuba)
G) Nação(USA)
H) InimigoPolítico(Cuba,USA)
I) InimigoPolítico(Irã,USA)
J) Americano(West)
K) ∃ x Possui(Cuba,x) ∧ Míssil(x) 
L) ∀ x Possui(Cuba,x) ∧ Míssil(x) ⇒ Vende(West, Cuba,x)
M) Possui(Cuba,M1) - Eliminação: quantificador existencial e
N) Míssil(M1) conjunção de K
O) Arma(M1) - Modus Ponens a partir de D e N
P) Hostil(Cuba) - Modus Ponens a partir de C e H
Q) Vende(West,Cuba,M1) - Modus Ponens a partir de L, M e N
R) Criminoso(West) - Modus Ponens a partir de A, J, O, F, P e Q
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Paradigma Evolutivo
� EVOLUÇÃO 
� diversidade é gerada por cruzamento e mutações
� os seres mais adaptados ao seus ambientes 
sobrevivem (seleção natural)
� as características genéticas de tais seres são 
herdadas pelas próximas gerações
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Paradigma Evolutivo
� Definição: 
� Método probabilista de busca para resolução de 
problemas (otimização) “inspirado” na teoria da 
evolução
� Idéia: 
� indivíduo = solução 
� faz evoluir um conjunto de indivíduos mais adaptados 
por cruzamento através de sucessivas gerações
� fitness function f(i): R ->[0,1]
Algoritmos 
Genéticos
• Uma população de indivíduos evolui ao longo de 
uma seqüência de gerações buscando atingir 
um ponto ótimo coletivo,
• Com base em uma função de adequação, os 
indivíduos mais qualificados são selecionados 
para reprodução,
• Dois operadores de recombinação genética são 
empregados no processo: cruzamento e 
mutação. 
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O Algoritmo Genético
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 begin AGC 
 // começar em um tempo inicial 
 t := 0; 
 // inicializar uma população de indivíduos 
 initPopulation P(t); 
 // avaliar a adequação de todos os indivíduos na população 
 evaluate P(t); 
 // testar o critério de término (tempo, adequação, etc.) 
 while not done do 
 // incrementar o contador de tempo 
 t := t + 1; 
 // selecionar sub-população para produzir decendência 
 P' := selectParents P(t); 
 // recombinar os genes da sub-população selecionada 
 recombine P'(t); 
 // perturbar a população estocasticamente 
 mutate P'(t); 
 // avaliar a nova adequação 
 evaluate P'(t); 
 // selecionar os sobreviventes da geração corrente 
 P = survive P,P'(t); 
 od 
 end AGC 
 
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Aplicação de AG
Evolução10110101
00101010
...
11111101
00111100
...
Atributos do Sistema Inicial Atributos do Novo Sistema
Sistema Inicial Novo Sistema
 Mapeamento para
 strings de bits
Mapeamento para
objetos do sistema
Evolução10110101
00101010
...
11111101
00111100
...
Atributos do Sistema Inicial Atributos do Novo Sistema
Sistema Inicial Novo Sistema
 Mapeamento para
 strings de bits
Mapeamento para
objetos do sistema
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Engenharia de 
Sistemas Inteligentes
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Aprendizado
Representação Interfaces
Raciocínio
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Computação convencional x IA: 
métodos
� Algoritmo passo a passo x
Mecanismo geral de inferência + conhecimento 
... ou então aprendizado
� Dados e controle embutidos em código procedimental 
x
Separação entre conhecimento declarativo e controle
� Linguagens de programação: imperativas x “alto-nível” 
(ex.: linguagens lógicas)
� IA: Usa metáforas de sistemas naturais (neurônio, 
evolução, memória, sociedade, língua,...)
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Classificação dos
Sistemas Inteligentes
• Sistemas Simbólicos 
• O conhecimento é representado por sistemas de 
símbolos e separadoda máquina de inferência
• Sistemas Sub-simbólicos 
Representam o conhecimento na 
própria estrutura, integrado ao 
mecanismo de raciocínio
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Sistemas 
Simbólicos
• Prova de Teoremas
• Sistemas Especialistas
• Programação em Lógica
• Redes Semânticas
• Sistemas de Frames
• Sistemas de Agentes
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Sistemas 
Sub-simbólicos
• Redes Neurais 
• Algoritmos Genéticos
• Autômatos Celulares
• Sistemas Complexos Adaptativos
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Sistemas Simbólicos: arquitetura
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Sistemas sub-simbólicos: 
arquiteturas
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Tecnologias da IA
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Sistemas 
Especialistas
• Geralmente baseados em regras,
• Possuem conhecimento intensivo do 
domínio da aplicação,
• Construídos por especialistas humanos,
• Podem empregar aprendizado automático,
• Têm dificuldade em lidar com conhecimento 
de senso comum,
• Orientados à reutilização do conhecimento.
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Arquitetura de um SE
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Usuário
Interface ( shell )
consulta resposta
Máquina
de
Inferência
Base de Conhecimento
ask tell
request deliever
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Aplicações de SE
� Diagnóstico,
� Suporte on-line,
� Controle de processos,
� Controladores de vôo,
� Identificação de padrões difusos,
� Medicina Digital,
� Aconselhamento jurídico... 
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Redes Semânticas
• Indexam as declarações 
pelas entidades que descrevem,
• Facilitam a descrição de 
propriedades de relações,
• Originaram os conceitos da 
programação orientada a objetos,
• Facilitam a visualização direta dos conceitos 
e dos relacionamentos entre eles.
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Uma Rede Semântica
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Aplicações de 
Redes Semânticas
• Modelagem de conhecimento,
• Mapas Conceituais,
• Processamento da linguagem natural,
• Raciocínio por abstração,
• Programação orientada a objetos.
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Agentes 
Inteligentes
� Jennings (1995)
� “Um agente inteligente é uma peça de 
software que executa uma determinada tarefa 
empregando informação extraída de seu 
ambiente para agir de forma adequada no 
sentido de completar sua tarefa de modo bem 
sucedido. O agente deve ser capaz de 
adaptar-se dinamicamente às modificações 
ocorridas no ambiente”. 
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Propriedades dos 
Agentes Inteligentes
• Autonomia
• Habilidade Social
• Reatividade
• Iniciativa
• Continuidade temporal
• Orientação a objetivos
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Aplicações de 
Agentes Inteligentes
• Correio eletrônico,
• Acesso e gerenciamento móveis,
• Gerenciamento de sistemas e redes,
• Acesso e gerenciamento da informação,
• Gerenciamento administrativo,
• Comércio eletrônico,
• Interfaces inteligentes, ...
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História da IA
Pode ser dividida em períodos:
� Primeiros Passos (1943-1956)
� Clássico (1956-1970)
� Romântico (1970-1980)
� Consolidação (1980- ----)
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Histórico da IA –
Primeiros Passos (1943 - 1956)
� Modelo matemático de um neurônio por 
Warren McCulloch e Walter Pitts (1943)
Σ
x1
x2
x3
θ
y
y = 1 se Σi wi * xi > θ
y = 0 caso contrário
w1
w2
w3
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Histórico da IA –
Primeiros Passos (1943 - 1956)
� Regra de Donald Hebb para 
aprendizado de neurônios (1949)
� Implementação de modelos neurais por 
Marvin Minsky (1950) 
� “Computing Machinery and 
Intelligence”, Allan Turing (1950) –
Artigo famoso
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História da IA
� Clássico (1956-1970)
�Objetivo: simular a inteligência humana
�Métodos: Solucionadores gerais de 
problemas e lógica
�Motivo do fracasso: subestimação da 
complexidade computacional dos problemas
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Clássico
� Nascimento da IA / Adoção do termo: Inteligência Artificial
� Formalismos gerais capazes de resolver qualquer tipo de problema
� Sistema GPS (General Problem Solver)
� Ajudaram a estabelecer os fundamentos teóricos dos sistemas de 
símbolos
� Série de técnicas de programação voltadas à manipulação 
simbólica (ex.: busca heurística)
� resultados interessantes e impressionantes, porém, em domínios 
simplificados
� extensão a problemas de domínios reais mostrou-se inviável
� métodos baseados em lógica de primeira ordem levam à explosão 
combinatória: memória e tempo necessários para resolver 
problemas crescem exponencialmente
� conhecimento disponível do mundo real é incompleto e 
parcialmente incoerente
� levou ao desenvolvimento de outros métodos de solução que 
permitissem representar crenças, por exemplo, lógica nebulosa. 
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Clássico
“Não é minha intenção supreender ou chocar 
vocês, mas o que eu posso dizer é que atualmente 
existem no mundo máquinas que pensam, que 
aprendem e que criam. Além disso, a habilidade 
dessas máquinas de realizar tarefas está 
crescendo tão rápido que, em um futuro visível, a 
quantidade de problemas que elas resolveram 
será comparável com a quantidade com que a 
mente humana tem se ocupado.”
Hebert Simon (1957) 
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História da IA
� Romântico (1970-1980)
� Objetivo: simular a inteligência humana em situações 
pré-determinadas
� Métodos: formalismos de representação de 
conhecimento adaptados ao tipo de problema, 
mecanismos de ligação procedural visando maior 
eficiência computacional
� Motivo do fracasso: subestimação da quantidade de 
conhecimento necessária para tratar mesmo o mais 
banal problema de senso comum
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Romântico
� restrito ao ambiente acadêmico na década de 1970
� Entusiasmo da fase anterior foi revisto
� Primeiros programas tratavam apenas de instâncias simples de problemas 
genéricos
� E.g., provar teoremas simples
� Resolver problemas complexos não era uma questão somente de mais 
hardware e memória
� Limitações básicas existentes nos modelos mais bem sucedidos
� E.g., Perceptrons (Minski e Papert, 1969)
� 1980 - programa parte menos importante, valorização da análise formal da 
metodologia, semântica bem fundamentada.
� Passagem da IA para a “vida adulta”: primeiros sistemas especialistas, com 
desempenho intelectual equivalente ao de um ser humano adulto
� Sistemas para resolução de problemas mais específicos usando 
conhecimento do domínio
� Fase dos Sistemas Especialistas
� Dendral (1969) – Classificação de estrutura molecular a partir de dados de 
espectrômetro
� Mycin (1976) – Diagnóstico de infecções sanguíneas
� Novas perspectivas de aplicações comerciais e industriais
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Consolidação (1980 - ----)
� Aplicação intensiva de sistemas especialistas 
na indústria
� Retorno das Redes Neurais
�Redes Multilayer Perceptron e o algoritmo de 
BackPropagation (Rumelhart, Hinton 1986)
� Inteligência Artificial consolidada como área 
de conhecimento científico37
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Consolidação (1980 - ----)
� IA passa a ser vista como um produto comercializável
� Comercialização de ferramentas para a construção de 
sistemas especialistas
� Atualmente as principais áreas de pesquisa em IA são: 
sistemas especialistas, aprendizagem, tratamento de 
informação imperfeita, visão computacional, robótica, 
controle inteligente, IA distribuída, modelagem cognitiva, 
arquiteturas para sistemas inteligentes, processamento 
de língua natural.
� Além das linhas conexionista e simbólica, observa-se 
hoje o crescimento de uma nova linha de pesquisa, 
baseada na observação de mecanismos evolutivos 
encontrados na natureza tão como auto-organização e 
comportamento evolutivo. Nesta linha um dos modelos 
mais conhecidos são algoritmos genéticos.
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Definições da IA
� Inteligência Artificial (IA) 
�Surgiu na década de 50
�Objetivo: desenvolver sistemas para realizar 
tarefas que, no momento
� são melhor realizadas por seres humanos que por 
máquinas, ou
� não possuem solução algorítmica viável pela 
computação convencional
Se o ser humano pode, por que não a máquina? 
(tese de Church-Turing)
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Definições da IA
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Realiza tarefas 
� Para qual não existe algoritmo
conhecido ou prático
� No entanto efetuada com alto 
desempenho por humanos
Abstrações de IA
+ P(A|B)
X
AlgoritmoProblema
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Sistemas de IA
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Definições da IA
� Máquina que raciocina humanamente (Pensar como um 
humano):
• A abordagem da Modelagem Cognitiva
• Como os seres humanos pensam?
• A Ciência Cognitiva é hoje uma área paralela, que 
inspira a IA e é inspirada por ela. 
� Ciências Cognitivas, Psicologia, Neurociência,…
Ciências 
Cognitivas
Inteligência 
Artificial
Teorias
Modelos
Computacionais
Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva
Máquinas inteligentes?
evolução em direção ao paradigma dos agentes
Pensando
Agindo
Humanamente Idealmente(racionalmente)
“A automação de atividades que nós 
associamos com o pensamento humano
(ex.: tomada de decisão, solução de 
problemas, aprendizagem, etc.)” (50-60)
“A arte de criar máquinas que realizam 
funções que requerem inteligência
quando realizadas por pessoas” (50-70)
“O estudo das faculdades mentais
através do uso de 
modelos computacionais” (60-70)
“O ramo da Ciência da Computação 
que estuda a automação de 
comportamento inteligente”
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Definições da IA
�Máquina que age humanamente:
�Teste de Turing (Antecipou todas as grandes questões da IA)
79
?
Teste de Turing envolve:
Processamento de 
Linguagem Natural
Representação de 
Conhecimento
Raciocínio Automático
Aprendizagem
Visão Computacional
Robótica
Definições da IA
Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva
�Teste de Turing
�Computing Machinery and
Intelligence (1950): 
“Podem as máquinas 
pensar?”
�O Jogo da Imitação.
�Não é reprodutível ou 
construtível e é de difícil 
análise matemática.
?
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Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva
Máquinas inteligentes?
evolução em direção ao paradigma dos agentes
Pensando
Agindo
Humanamente Idealmente(racionalmente)
“A automação de atividades que nós 
associamos com o pensamento humano
(ex.: tomada de decisão, solução de 
problemas, aprendizagem, etc.)” (50-60)
“A arte de criar máquinas que realizam 
funções que requerem inteligência
quando realizadas por pessoas” (50-70)
“O estudo das faculdades mentais
através do uso de 
modelos computacionais” (60-70)
“O ramo da Ciência da Computação 
que estuda a automação de 
comportamento inteligente”
Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva
Definições da IA
� Máquina que raciocina racionalmente:
� Em direção a um conceito ideal de inteligência
� Formalização de “leis do pensamento” que governam a 
mente
� Origem: os silogismos de Aristóteles.
� Tradição Logicista: “A lógica pode solucionar qualquer 
problema solúvel”.
� Conexão direta da matemática e da filosofia com a IA 
moderna.
� Lógica, Probabilidades,…
� Inferências corretas
P(A|B)
42
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Máquinas inteligentes?
evolução em direção ao paradigma dos agentes
Pensando
Agindo
Humanamente Idealmente(racionalmente)
“A automação de atividades que nós 
associamos com o pensamento humano
(ex.: tomada de decisão, solução de 
problemas, aprendizagem, etc.)” (50-60)
“A arte de criar máquinas que realizam 
funções que requerem inteligência
quando realizadas por pessoas” (50-70)
“O estudo das faculdades mentais
através do uso de 
modelos computacionais” (60-70)
“O ramo da Ciência da Computação 
que estuda a automação de 
comportamento inteligente”
Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva
Definições da IA
� Máquina que age racionalmente:
� A abordagem do Agente Racional
� Comportamento racional: fazer a coisa certa.
� Abrange todas as abordagens anteriores
� Para atingir o melhor resultado, ou em situações de 
incerteza, o melhor resultado esperado
� I.e., escolha de ações que maximizam chances do agente 
atingir determinados objetivos
� Obs.: Não necessariamente envolvendo raciocínio racional 
(e.g., ato reflexo)
� É a abordagem proposta por Russell e Norvig (2003), que 
será seguida na presente disciplina.
43
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Máquinas inteligentes?
evolução em direção ao paradigma dos agentes
Pensando
Agindo
Humanamente Idealmente(racionalmente)
“A automação de atividades que nós 
associamos com o pensamento humano
(ex.: tomada de decisão, solução de 
problemas, aprendizagem, etc.)” (50-60)
“A arte de criar máquinas que realizam 
funções que requerem inteligência
quando realizadas por pessoas” (50-70)
“O estudo das faculdades mentais
através do uso de 
modelos computacionais” (60-70)
“O ramo da Ciência da Computação 
que estuda a automação de 
comportamento inteligente”
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Evolução da IA (resumo)
� Agindo humanamente (anos 50-70): Teste de Turing
� Problema: “mito do cérebro eletrônico“
� Pensando humanamente (anos 50-60): simulação cognitiva (Simon 
& Newell)
� Boas inspirações (GPS, Sistemas Especialistas,...) mas fraca 
justificativa para os resultados obtidos
� Pensando idealmente (anos 60-70): A escola logicista (McCarthy)
� Desenvolvimento de formalismos de representação de 
conhecimento
� Problemas: escassez de recursos computacionais, limitação dos 
tipos de inferências
� Valorização da inferência correta
� Agindo racionalmente (anos 80 em diante): Agente inteligente 
(Newell, Minsky, Russel & Norvig)
� Agente age para alcançar o melhor resultado. Deve ser 
autônomos, perceber e adaptar-se ao ambiente.
� Inferência é apenas parte da racionalidade.
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Interação com outras disciplinas
Matemática
Sociologia
Psicologia
Filosofia 
Lingüística 
Computação
IA
Neuro-fisiologia 
Genética
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Áreas da IA
Área da IA: Assuntos 
de estudo
Exemplos de 
aplicações práticas
Visão artificial (pelo 
computador), 
Reconhecimento de 
Imagens, Análise de 
Imagens e 
Processamento de 
sinais
Reconhecimento de 
formas, classificação de 
imagens, 
reconhecimento 
automático de textos, 
condução autônoma de 
veículos45
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Áreas da IA
Área da IA: Assuntos de 
estudo
Exemplos de aplicações 
práticas
Robótica inteligente e 
Evolução artificial
Sistemas reativos, robótica 
autônoma, robôs 
inteligentes, controle e 
planificação de trajetórias.
Processamento de 
Linguagem Natural
Tradução automática, 
reconhecimento da fala e da 
voz, análise automática de 
textos, indexação e procura 
automática de informações
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Áreas da IA
Área da IA: Assuntos de 
estudo
Exemplos de aplicações 
práticas
Raciocínio automático 
(dedução, inferência...) e 
Aquisição de conhecimento: 
Sistemas Especialista, 
Sistemas inteligentes e 
sistemas híbridos, 
Aprendizado Automático, 
Representação do 
conhecimento 
Sistemas inteligentes para a 
exploração de dados (data 
mining, Knowlege data 
discovery - KDD), sistemas de 
ajuda ao diagnóstico (ex.: 
médico, industrial.), sistemas 
para classificação ou previsão, 
sistemas de ajuda a decisão, 
sistemas baseados em caso, 
sistemas baseados em 
conhecimento
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Áreas da IA
Área da IA: Assuntos 
de estudo
Exemplos de 
aplicações práticas
Modelos cognitivos Proposição, análise e 
validação de modelos 
do comportamento 
cognitivo humano 
(modelos baseados em 
estudos psicológicos)
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Áreas da IA
Área da IA: Assuntos de 
estudo
Exemplos de aplicações 
práticas
IA distribuída e sistemas 
multi-agentes
Modelização e concepção 
de sistemas baseados nas 
interações entre múltiplos 
módulos, agentes 
cooperativos (ex.: modelos 
sociais, tomada de decisões, 
comportamentos coletivos 
na robótica, aplicações 
militares), teoria dos jogos
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Áreas da IA
Área da IA: Assuntos 
de estudo
Exemplos de 
aplicações práticas
Lógica Formal Lógicas para a IA (ex.: 
lógica de predicados), 
linguagens de IA (ex.: 
Prolog), prova 
automática de teoremas
Marque o que pode ser 
feito hoje:
Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva
� Dirigir numa estrada em curva na serra
� Dirigir no centro de uma cidade
� Comprar na Web
� Descobrir e provar um novo teorema
� Traduzir inglês-português em tempo real
� Comandar uma cirurgia complexa
� ... ou todas as alternativas acima?
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Em conclusão
Inteligência Artificial – Prof. Patrick Pedreira SIlva
• A Inteligência Artificial subdividiu-se em várias 
disciplinas, cada uma das quais constitui hoje um 
novo campo em si própria.
• Tecnologias de IA tendem cada vez mais a ser 
incorporadas a sistemas convencionais, tais 
como SI, SGBD, ferramentas CASE, etc.
• Com o amadurecimento tecnológico das diversas 
áreas, novas aplicações se tornam viáveis e 
passam a ser consideradas. 
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IA no Brasil
� Fracamente representada nas graduações em 
computação
� no máximo, 1 disciplina obrigatória
� no melhor dos casos, depois do sexto período
� Ementa restrita
� Economicamente ainda incipiente
� por falta de demanda ou de profissionais bem formados?
� Visão “distorcida e incompleta” do que é IA
� Problemas atacados estão relativamente distantes dos 
problemas da sociedade brasileira
� Tamanho ainda reduzido da comunidade de 
pesquisadores
� Falta de mecanismos adequados de colaboração entre a 
área acadêmica e a indústria
� No exterior o mercado fatura alto