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sistemas de informação – inteligência artificial
matheus macêdo fernandes - 220422010
portfólio
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Guarulhos
2017
matheus macêdo fernandes
Portfólio
Trabalho apresentado ao Curso de Sistemas de Informação da Faculdade ENIAC para a disciplina Inteligência Artificial.
Prof. Marcones Cleber Brito da Silva.
Guarulhos
2017
Respostas
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1) Faça um resumo sobre Agentes inteligentes: definição, aplicações, exemplos e tipos.
Um agente é qualquer entidade que percebe seu ambiente através de sensores (por exemplo microfone, teclado, câmeras) e age sobre eles através de atuadores como alto falante, ftp, vídeo). 
Exemplos de agentes:
Agente humano – Seus sensores são os olhos, ouvidos e atuadores são mãos, pernas, boca.
Agente robótico – Seus sensores são câmeras, detectores infravermelho e atuadores são motores.
Agente de software – Seus sensores são teclas digitadas, conteúdos de arquivos, pacotes de redes e atuadores são o conteúdo mostrado na tela, gravação de arquivos, envio de pacotes de rede.
Existem basicamente quatro tipos de agentes agentes inteligentes: Agentes reativos simples, agentes reativos baseados em modelos, agentes baseados em objetos e agentes baseados na utilidade.
2) Faça um resumo sobre Sistemas Especialistas: definição, arquitetura, exemplos. Incluir um exemplo implementado usando o EXSinta .
Sistemas Especialistas (SE) são sistemas capazes de solucionar os problemas que demandam técnica e conhecimento de um especialista humano específico da área para realizá-lo. Para Feigenbaum [APUD Harmon, 1988] um sistema especialista “É um programa inteligente de computador que usa conhecimento e procedimentos inferenciais, para resolver problemas muito complexos, de forma requererem para sua resolução muita perícia humana. 
Pode-se dividir a arquitetura de um Sistema Especilista em dois componentes principais. O primeiro, como aqui chamaremos como base de conhecimento, compreende ao conjunto de declarações dependentes da origem do problema que contém todo o conhecimento do sistema, dos quadros e das redes semânticas. O segundo, o mecanismo de inferência que também pode ser denominado por máquina ou motor de inferência, é um componente independente da origem do problema, contendo um interpretador e o escalonador de regras. Os outros itens desse sitema, o quadro negro, o mecanismo de aprendizagem e os sitemas de justificação, aquisição de conhecimento, de consulta e o processador de linguagem natural, são mecanismos interligados aos dois componentes principais que atuam em conjunto para o bom funcionamento de todo o sistema. Abaixo uma apresentação da arquitetura de um sistema especialista.
Um sistema especialista pode ser utilizado basicamente de duas formas: para apoio à decisão e tomada de decisão. No primeiro caso o usuário utiliza o sistema como um auxiliar, mesclando o seu próprio conhecimento com o retorno do sistema especialista para tomar a decisão. No segundo caso, o próprio sistema faz a decisão com base em seu conhecimento, tomando o lugar da pessoa. Para chegar nesses objetivos, o conhecimento do especialista precisa ser armazenado em uma base de conhecimento no formato de regras, conforme você pode observar no exemplo abaixo.
Regra 1: Se previsão do tempo = chuva então chovendo = sim
Regra 2: Se assistiu programa de meteorologia = sim e praias vazias = sim então previsão do tempo = chuva
Regra 3: Se local de passeio = cachoeira então distância > 5
Regra 4: Se chovendo = sim e distância > 5 e condição física = ruim então transporte = carro
Regra 5: Se chovendo = não e distância < 5 e condição física = boa então transporte = a pé
Regra 6: Se jogou bola = sim então condição física = ruim
Regra 7: Se amigos ligaram = sim então jogou bola = sim
Note que existem sete regras do tipo SE – ENTÃO e o objetivo do sistema está na conclusão das regras 4 e 5, que é indicar o tipo de transporte (ir de carro ou ir a pé) que será escolhido com base em várias outras variáveis, como se estiver chovendo, se os amigos ligaram, o local do passeio, dentre outros. Em suma, o objetivo do sistema especialista é fazer a inferência entre essas regras, realizar perguntas para o usuário e inferir a resposta, ou seja, baseado no que o usuário responder o software responderá qual o tipo de transporte a ser utilizado.
Ele é composto basicamente por cinco partes: especialistas, base de conhecimento, mecanismo de inferência, interface de usuário e usuário; conforme você pode observar na figura abaixo.
Os especialistas são as pessoas que detém o conhecimento sobre um determinado assunto, enquanto que a base de conhecimento é o local onde este conhecimento será armazenado no formato de regras SE – ENTÃO, conforme visto no exemplo anterior. O mecanismo de inferência é a parte mais complexa do sistema e é responsável pelo encadeamento das regras, perguntas ao usuário e conclusão do objetivo. 
A Figura abaixo mostra a tela para definição das variáveis, na qual você pode observar que todas as variáveis do exemplo anterior estão definidas
A próxima figura, por sua vez, apresenta a janela para a definição das regras. Neste exemplo está sendo mostrada a regra 4 do exemplo da escolha da melhor forma de transporte. O processo para adicioná-las é bastante intuitivo e a interface gráfica, apesar do visual antigo, é de fácil manipulação. Para rodar o sistema especialista, é necessário definir qual é a variável objetivo, que pode ser feito clicando no botão "Objetivos" (um sistema especialista pode ter mais de um objetivo). Por fim, a última figura mostra a interface gráfica de uma pergunta ao usuário e também a árvore de pesquisa, que indica em quais regras o motor de inferência precisou entrar para encontrar a resposta.
3) Faça um resumo sobre Algoritmo A estrela. Incluir um exemplo de navegação de robô móvel para um ambiente qualquer 4x4.
O algoritimo A* conhecido como “A estrela” é um algoritimo de busca em grafos que encontra um caminho entre um dado nodo de origem e um dado nodo de destino, que utiliza a estimativa heurística que classifica cada nodo pela estimativa de melhor rota passando pelo nodo de origem até chegar no nodo destino. Isso garante que o A* sempre possua um caminho entre origem e destino, caso haja um, e mais que isso, sempre encontra o caminho com menor custo.
O algoritmo foi descrito pela primeira vez em 1968 por Peter Hart, Nils Nilsson e Bertram Raphael. Eles foram publicados e mencionados como algoritmo A e ficou conhecido como algoritmo A*. É muito utilizado em jogos, métodos de deslocamentos e resolução de quebra-cabeças por exemplo.
4) Faça um resumo sobre Lógica Fuzzy. Inclua a análise de uma aplicação.
A Lógica Fuzzy (também chamada de lógica multivalorada) foi primeiramente introduzida em 1930 pelo filósofo e lógico polonês Jan Lukasiewicz. Através do estudo de termos do tipo alto, velho e quente, ele propôs a utilização de um intervalo de valores [0,1] que indicaria a possibilidade que uma declaração fosse verdadeira ou falsa. Em 1937, o filósofo Max Black propôs a idéia de que continuidade descrevia graus. Ele definiu o primeiro conjunto fuzzy e descreveu algumas idéias básicas de operações com conjuntos fuzzy. Em 1965, Lofti Zadeh publicou o artigo Fuzzy Sets, que ficou conhecido como a origem da Lógica Fuzzy. Na realidade, Zadeh redescobriu a idéia de fuzzyficacão, identificou e explorou tal conceito, assim como lutou por ele. Portanto, Zadeh ficou e ainda é conhecido como o “mestre”da Lógica Fuzzy. Abaixo segue alguns exemplos de aplicações da Lógica Fuzzy.
Sistemas Especialistas;
Sistemas multiagentes;
Reconhecimento de padrões;
Robótica
Sistemas de controle inteligentes;
Sistema de apoio a tomada de decisão;
Algoritmos genéticos;
Data mining.
Os mesmos podem ser encontrados em simuladores de vôo, máquinas de lavar roupa, geladeira, ar-condicionados, injeção eletrônica, elevadores por exemplo.
Conclusão
Através deste trabalho pude concluir o conceito de Inteligência Artificial, suas aplicações, metodologias de uso, Agentes inteligentes, sensores e atuadores seus agentes e ambientes e aplicações. Sistemas especialistas e suas utilidades. Lógica Fuzzy, definição e áreas aplicadas. Utilização do ExpertSinta, software que usa as técnicas da inteligência artificial para o desenvolvimento de sistemas especialistas e areas aplicadas dentro da inteligência artificial.