Aula 1 - Introdução IA

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Introdução à Inteligência Artificial 
Prof. Eliane Pozzebon 
eliane.pozzebon@ufsc.br 
(48) 3721-2172 
1. Apresentar o plano da disciplina. 
2. Introdução e histórico. 
 a. O que é inteligência artificial 
 b. Problemas tratados em inteligência artificial 
 d. Domínios de aplicação da inteligência artificial 
 e. Evolução histórica da inteligência artificial 
 
 
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 Afinal, o que é a 
Inteligência Artificial? 
• Elaine Rich: “IA é o estudo de como fazer os computadores realizarem coisas 
que, hoje em dia são feitas melhores pelas pessoas”. 
 
• Winston: IA é o estudo das idéias que permitem aos computadores serem 
inteligentes”. 
 
• Charniak and McDermott: IA é o estudo das faculdades mentais através da 
utilização de modelos computacionais”. 
 
• Bellman: “IA é o estudo e simulação de atividades que normalmente 
assumimos que requerem inteligência”. 
 
• Russell and Norvig: “IA é o estudo e implementação de agentes racionais”. 
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Será útil ter máquinas inteligentes? 
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Exemplo: A Sala chinesa, John Searle (1980) 
Se esta coisa tivesse um 
pouco de inteligência seria 
tão bom… 
Quais são os problemas tratados 
com a Inteligência Artificial? 
Existem 3 tipos de problemas 
1. Os que não têm solução. 
 Não há nada a fazer... 
2. Os que têm solução algorítmica 
 Ótimo. Basta codificar os algoritmos... 
3. Os outros.... 
• Aqueles em que a solução algorítmica têm complexidade 
NP-Completa; 
• Aqueles que o Ser Humano é capaz de resolver; 
• Aqueles que os Seres Vivos são capazes de resolver. 
 
Jogar Xadrez, Jogar Futebol, Reconhecer Faces, Fazer Traduções, 
Procurar Comida, Reconhecer Letras, etc, etc... 
 
É AQUI QUE ENTRA A I.A.!!!!! 
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Tipos de abordagens em IA 
IA Simbólica 
• IAS deve ser usada quando o problema é bem definido, que se tenha uma 
boa idéia de como ele seria resolvido e que seja explicito o modo de achar 
uma solução. 
 
• Raciocinio impreciso, generalizações, raciocinio por falta, aprendizado, 
devem ser convenientemente previstos. 
 
• Um cético poderia mesmo dizer que na IAS, não existe inteligência: 
 tudo é consequência direta do que foi programado. 
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IA Conexionista 
• As origens das redes neurais artificiais remontam no 
desejo de construir artefatos capazes de exibir 
comportamento inteligente. 
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IA Conexionista 
• Espera-se da IAC um 
desempenho melhor que a da 
IAS em problemas mal 
definidos, onde falta o 
conhecimento explícito de 
como realizar uma tarefa. 
 
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Campos de Aplicação da IAC 
• reconhecimento de padrões, incluindo letras, 
faces,assinaturas, impressões digitais, etc; 
 
• controle de processos industriais de dinâmica complexa, 
com modelo matemático complexo; 
 
• em robótica, mo controle do movimento do robô; 
 
• Outras… 
 
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IA Evolucionista 
• Evolução biológica é um exemplo de solução do problema 
bem definido de sobrevivencia de uma espécie em ambiente 
variável. 
 
• Pode ser encarada como um método de otimização com 
restrições variáveis e muitas vezes desconhecidas. 
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IA Híbrida 
 
• Soluções Híbridas devem ser tentadas quando é desejado 
atingir vantagens de mais de um tipo de método de 
abordagem para resolução de problemas. 
 
Exemplos: 
• Neuro-fuzzy 
• Agente Inteligente utiliza Sistema Especialista 
 
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1. Mencione as dificuldades de se ter tradução 
automática. 
2. Porque é difícil fazer um programa para resolver 
problemas em geral? 
3. Qual a semelhança entre fazer um diagnóstico e 
reconhecer o rosto de uma pessoa? 
4. Se preparar um programa para jogar xadrez. Deveria 
ser usada IAS ou IAC? 
5. Seja uma base de dados que possa ser explorada 
fazendo generalizações (respondendo as perguntas 
que não estão na base mas parecidas com dados 
existentes). Tentaria usar IAS ou IAC? 
 
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