Inteligência computacional

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Inteligência computacional (IC) é o ramo da inteligência artificial (IA) que lida 
com computação macia (CM, ou SC do inglês soft computing), i.e. que 
explora imprecisão no projeto de algoritmos e sistemas. Uma conceitualização mais 
cuidadosa é apresentada na próxima sessão deste artigo. 
A IC é marcada pela ênfase em algumas técnicas e áreas do conhecimento, como 
explicitado nos 5 princípios da IC, de forma que um sistema (paradigmático) de IC 
é bioinspirado, complexo, e explora imprecisão (e.g. utiliza ruido para a varredura do 
espaço, lógica fuzzy para representar imprecisão semântica, e/ou estatística para eventos 
incertos), com aplicação na resolução de problemas (ou suporte à computação). As 
vantagens oferecidas por estes sistemas incluem (potencialmente): a simplicidade de 
aplicação, a otimização em espaços muito amplos para métodos tradicionais (e.g. em 
problemas NP-completos e NP-difíceis, quando gradientes e derivadas nulas encontram 
extremos locais, ou na inaptidão de aproximações polinomiais por minimização de 
distância euclidiana), a modelagem de fenômenos reais e imprecisos, análise de dados 
empíricos, e a exploração de sistemas complexos para fins científicos e estéticos. 
Base teórica e conceitual[editar | editar código-fonte] 
A IC é um conceito (ainda) sem definição consensual, assim como a IA e a 
própria inteligência. As bases teóricas destas áreas são transdisciplinares e carregadas de 
conceitos advindos da computação, cognição, e filosofia, além de inspiração recorrente 
nas ciências naturais e biológicas. Desta forma, segue uma apresentação elementar dos 
principais conceitos atualmente vinculados à IC e suas interrelações. 
IC, Computação Macia, Inteligência Artificial, Computação 
Natural[editar | editar código-fonte] 
IC é um quasi-sinônimo de duas áreas: computação macia (CM ou soft computing) 
e inteligência artificial. A IC é um termo com definição menos consensual que CM, sendo 
esta última simplesmente definida como computação com exploração de soluções 
inexatas.[3][4] Ambas a IC e a CM são subáreas da computação natural (CN): o 
modelo/paradigma básico é a mente ou o racioncínio humano.[5] A inteligência é 
geralmente atribuída aos humanos, mas em IC qualquer forma de vida, ou mesmo de 
sistema complexo ou de algum modo "inteligênte", pode ser usada, como formigas. A 
inteligência, neste contexto, está diretamente ligada à tomada de decisão e ao raciocínio. 
A IC é considerada subárea da IA ou, conforme alguns trabalhos sugerem, oposta à IA 
pela exploração da imprecisão (e.g. do erro, aproximação, indefinição semântica), e 
observando a IA como trabalhando sistemas que utilizam também (ou principalmente) 
aspectos booleanos. Neste sentido, a IA é aproximada do conceito de computação 
dura (em que há ênfase no paradigma booleano de verdade absoluta), enquanto a IC é 
aproximada do conceito de computação macia (com ênfase na lógica difusa e 
em problemas mal definidos, e.g. que difere de um problema bem-
posto de Hadamard).[6][7] A IC também é conceituada como sinônimo de IA e até como 
termo preferido ao termo IA[1] por refetir melhor o fato de que a inteligência não é criada, 
mas imitada de sistemas considerados inteligêntes, e de forma simplificada. De fato, a 
definição de IC usada por[1] é a rigor a mesma que a utilizada por[8] (o clássico de IA, por 
Russel e Norvig): "inteligência computacional é o estudo do projeto de agentes 
inteligentes". 
O aprendizado de máquina tem sobreposição mas difere da área de IC: um sistema fuzzy 
nâo necessariamente aprende, e se um sistema de IC aprende, em geral ocorre por 
técnicas bioinspiradas. Pode-se considerar que o termo IC será usado para designar a 
área que trata de comportamento inteligente (no sentido metafórico, amplo, quase 
arbitrário de inteligência) em software; ou com exploração de imprecisão; ou automatizada 
(caso em que IC se torna sinônimo de IA). Alguns autores argumentam pelo 
termo inteligência sintética.[1] Por extensão dos resultantes (potenciais) sinônimos IC, IA, e 
inteligência sintética, em alguns contextos também podem ser usadas variantes como 
inteligência mecânica, automatizada, ou programada. Reconhecidamente, o 
termo inteligência é bastante ambíguo e sua aplicação para o comportamento de sistemas 
computacionais geram questões filosóficas severas.[9][10][8] 
Os 5 princípios da IC[editar | editar código-fonte] 
A literatura reporta 5 princípios historicamente estabelecidos na IC[11][12][13]: 
 Lógica difusa/nebulosa/fuzzy (LD): para lidar com imprecisão semântica (indefinição 
conceitual).[14][15] 
 Redes neurais artificiais (RNA): tradicionalmente fornecem capacidades de 
processamento distribuídas, cognitivas, bioinspiradas, de aprendizado, potencialmente 
úteis para a lidar com dados empíricos/reais, aos sistemas de IC. 
 Computação evolutiva (CE)[16]: utiliza o princípio da evolução natural para derivar 
métodos computacionais. Um exemplo paradigmático é o dos algoritmos geneticos. 
Exemplos menos óbviamente (e menos consensualmente) relacionados à CE 
incluem: otimização por colônia de formigas, algoritmos 
imunológicos (imunoinspirados), inteligência de enxame (e.g. particle swarm 
optimization/PSO). 
 Teoria do aprendizado (TA): área dedicada à análise e projeto de algoritmos de 
aprendizado de máquina. 
 Métodos estatísticos (ME): para a lida com imprecisão de ocorrência (verdadeiro/falso, 
existência), chamada incerteza crispy no contexto da lógica difusa. 
Reflexão sobre os 5 princípios da IC[editar | editar código-fonte] 
Estes 5 princípios comportam o colapso de alguns itens: a CE e RN estão dentro 
da computação natural, ou computação bioinspirada, conceito que abriga com maior 
coerência e consenso a utilização de algorítmos imunológicos ou de inteligência de 
enxame,[5] por exemplo. Lógica crispy (probabilidade) e difusa são também coerentemente 
colapsados em um ítem único para lidar com imprecisão/ignorância .[17][18] 
Por outro lado, a prática da IC sugere que dois princípios sejam adicionados à lista 
principal: mineração de dados, e a inteligência artificial, e os cinco princípios podem ser 
descritos da seguinte forma[19][18][5][8]: 
 Imprecisão difusa e probabilística: com os devidos tratamentos para ignorância ou 
imprecisão inerente à semântica e ocorrências, para modelagem, análise, otimização e 
aprendizado em geral. 
 Computação natural, ou computação bioinspirada: reunindo RNA e CE, principalmente 
para realização de aprendizado e inspiração de modelos. 
 TA. 
 Mineração de dados: para a lida com armazenamento de dados, relatoria, e 
ferramentas em software, por exemplo. 
 Inteligência artificial: um quasi-sinônimo de IC (veja a apresentação terminológica), 
fornece contexto e base teórica, filosófica e histórica. 
Aplicação da IC[editar | editar código-fonte] 
Dentre as principais aplicações da IC estão: biomedicina, engenharia, análise de 
dados, ciência da computação, e sistemas complexos.[20][21][22] 
Demais questões conceituais[editar | editar código-fonte] 
 Navalha de Occam: estabelece prioridade para a concepção mais simples. Contrasta 
mas não conflita com o fenômeno da complexidade. 
 Inserção de ruído para exploração do espaço de soluções VS obtenção determinística 
de regras. 
 Sistemas complexos, propriedades emergentes 
 Não-linearidade, lei de potência, exponencial, lei de Stevens, lei de Weber-Fechner. 
 Algoritmos de otimização e aprendizado bioinspirados VS derivados de formalismos 
matemáticos. 
 Reconhecimento de padrões. 
 Noção primitiva/primeiros princípios, axioma. 
 Teoria ingênua (construída sobre formalismosinexatos[23]). 
 Conceitos mal definidos (fuzzy) e problemas mal definidos. 
 Linguística, PLN, mineração de texto, linguística computacional. 
 Cálculo estocástico 
 Streaming (para exemplo de sistema em constante alteração) 
 Processamento de sinais 
 Problemas inversos 
 Inteligência coletiva 
 Teoria do caos 
 Lógica polivalente 
 Entropia de Tsallis e termodinâmica associada[24] 
 Teoria dos padrões (Pattern theory[25]) 
 Automato celular, sistema L (L-systems), fractal 
 Teoria das evidências/de Dempster-Shafer/de funções de crença (DST), Medidas 
monotônicas (monotone measures), crença, plausibilidade, possibilidade, 
necessidade.[18] 
 Generalizações da lógica fuzzy.[26] 
Metodologias que constituem a IC[editar | editar código-fonte] 
Várias metodologias foram e ainda estão sendo desenvolvidas, mas as principlais são: 
 Redes Neurais Artificiais; 
 Lógica Nebulosa; 
 Programação natural; 
 Métodos Baysianos; 
 Máquinas de vetores de suporte; 
 Outras; 
O Brasil e a IC[editar | editar código-fonte] 
Em 2013, uma mesa redonda foi aberta (BRICS-CCI, Recife, Brasil) para discutir os 
caminhos da IC.[27] Uma das conclusões é que a inteligência artificial precisa ser melhor 
conceitualizada principalmentes em seus objetivos, problemática já reportada 
anteriormente.[28] O impacto da área refletiu na mudança do nome do encontro de redes 
neurais no Brasil para inteligência computacional, e na premiação em 2013 de um artigo 
de IC no SIMEP.[29] 
Criatividade computacional[editar | editar código-fonte] 
As possibilidades artísticas são reconhecidamente amplas, de forma condizente, o espaço 
de busca da arte (sons, imagens, discursos, etc) é amplo. Os critérios estéticos são 
usualmente imprecisos semanticamente. Aspectos imateriais e materiais da criação 
artística são então convenientemente tratados pela IC. Por exemplo, parâmetros sonoros 
de estruturas musicais constituem um espaço amplo, cuja IC é apta a explorar via ruído 
ou computação natural. Já os critérios de estridência, sentimento, metáfora visual, etc., 
são adequadamente inseridos no sistema via lógica difusa. Idealizado, tal sistema permite 
ao usuário definir critérios próprios de classificação (fuzzy) e parâmetros sonoros que 
constituem o espaço de busca.[18][30][31] 
Reflexão conceitual e lúdica sobre as IA, IB, IC, e as 
IM, IN, IP, IT[editar | editar código-fonte] 
Considere computador qualquer sistema que computa. Os fenômenos reais são em geral 
complexos (alguns diriam fundamentalmente complexos, veja complexidade, sistema 
complexo, rede complexa), e uma das propriedades mais estudadas em sistemas 
complexos são os processamentos de informação de que realizam e de que são 
capazes.[32]Neste sentido, em que a máquina é apenas um caso muito especial de sistema 
capaz de computar, pode-se pensar um tripé principal na exploração tecnológica de 
inteligência: 
 IA: mais consensual se admitidos conceitos imprecisos e generalistas 
de inteligência e artificial. 
 IB: inteligência bayesiana, neste caso um sinônimo, ou quase, de inferência 
bayesiana, fornece estatísticas simples e informativas sobre o sistema, e.g. sobre o 
aprendizado. 
 IC: trata da inteligência, e.g. tomada racional de decisões, no contexto computacional. 
 Outros conceitos relacionados: IM (de máquina), IT (tecnológica), IP (primária, 
primitiva, de primata) 
Considere esta ontologia como o (I)ABC da IT, i.e. da tecnologia em inteligência, da 
inteligência em tecnologia, ou variante. Observe o hiato entre IC e IM. Reitere a reflexão 
sobre o computador não ser necessariamente eletrônico, ou com transístores de silício. 
Pense ao seu redor em todos os sistemas complexos, que (potencialmente) computam: 
nas nuvens (com seus ciclos de evaporação e chuva e dinâmicas com o vento), nos seus 
próprios órgãos internos (estômago, intestino, cérebro). Uma pia cheia de louças é 
um sistema complexo? computa? de que forma? Inteligências inspiradas em formigas, 
cupins, pássaros (e.g. PSO), cérebro, sistemas imunológicos, foram formalizadas, 
consideradas analiticamente, e constituem há décadas sistemas de IC com fins teóricos e 
práticos.[33] Pode-se argumentar que a tomada de decisão e a otimização são capacidades 
inerentes a estes sistemas, implicadas pela evolução natural.[34] A evolução natural é 
potencialmente válida para além dos reinos animal e vegetal, ou mesmo na taxonomia 
biológica. Pode-se considerar vivo o reino mineral e as estruturas estelares? Em que 
sentido? E inteligêntes? Há uma teoria do Roger Penrose (um dos físicos mais importantes 
vivos), em colaboração com a psiquiatria, que descreve a mente humana espelhada em 
estruturas cósmicas via espelhamento quântico[35]. É apenas uma teoria exótica, sem 
comprovação alguma, mas há reconhecidamente algo de glamuroso na consideração 
da inteligência em sistemas naturais, sejam eles biológicos (e.g. insetos, como formigas, 
abelhas, aranhas; o sistema imunológico humano; peixes individuais ou em cardume; etc), 
ou não biológicos (e.g. galáxias, em geral espiraladas, com um buraco negro massivo 
central, e diversos sistemas solares ou centrados em buracros negros secundários; água 
na forma de nuvens ou de rios superficiais, lençóis freáticos e mares). Por exemplo, como 
pode ser explorada, para computar, a propriedade natural (física) de campo nulo no interior 
de um material condutor eletrizado? É possível? Seria com isso possível realizar, com a 
alta velocidade da acomodação da carga elétrica na superfície do metal, procedimentos 
hoje impraticáveis? Esta é a discussão central da computação natural ou computação 
bioinspirada, e seu uso na IC complementa a precisão da estatística bayesiana no 
reconhecimento de padrões e outros aspectos considerados inteligentes. 
IM pode também significar inteligência molhada, se considerado o conceito de wetware. 
Ironicamente, IP pode significar inteligência de primata, ou primitiva, ou primária, 
ou primeira. Dada esta útil ambiguidade, neste vocabulário lúdico (modelo de 
brinquedo (en)), problema de brinquedo (en)), o termo preferencial é 'inteligência prima'. 
Conceitos que ampliam esta reflexão: panspermia, neuroastronomia. 
Nota mitológica[editar | editar código-fonte] 
A singularidade tecnológica é em geral concebida em termos de unificação da 
humanidade, transformação radical da realidade objetiva, e aprofundamento da conquista 
da realidade, o que, no contexto atual, sugere que máquinas, potencialmente inteligentes, 
estarão zelando pelo bem estar coletivo e individual, e facilitando transporte e 
comunicação. A visão distópica preve decadência, subserviência à IA, e aniquilação da 
espécie humana. Estas ideações influenciam o desenvolvimento tecnológico (vide a 
recorrência ética e até filantrópica do software livre, da W3C, da GNOME, da GNU), a 
literatura, e os padrões sociais de consumo.[36][37][38] 
Ver também[editar | editar código-fonte] 
 Redes Neurais 
 Lógica nebulosa 
 Controle Inteligente 
 Agentes Inteligentes 
 Aprendizado de máquina 
 Inteligência Artificial 
 Bioinformática e Bioengenharia 
 Economia computacional 
 Robótica epigenética 
 Mineração de dados 
 Computação bioinspirada 
Referências 
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38. Ir para cima↑ Gibson W. Neuromancer. Aleph; 2015 Sep 16. 
Bibliografia adicional[editar | editar código-fonte] 
 Computational Intelligence: An Introduction by Andries Engelbrecht. Wiley & 
Sons. ISBN 0-470-84870-7 
 Computational intelligence in complex decision systems Intelligência computacional em 
sistemas de decisão complexos. Da Ruan. Belgian Nuclear Research Centre (SCK—
CEN). Atlantis Press. ISSN: 1875-7650 
Ligações externas[editar | editar código-fonte] 
 Inteligência Computacional (Scholarpedia) 
 Learning and Nonlinear Models 
 Blog de Sistemas Inteligentes en Madri+D 
 Conscious Robots, blog sobre robótica cognitiva 
 Grupo de investigacion - Sistemas Inteligentes 
 Computação inteligente 
Revistas científicas[editar | editar código-fonte] 
 Computational Intelligence JournalJornal de inteligência computacional 
 International Journal of Computational Intelligence Jornal internacional de inteligência 
computacional 
 International Journal of Computational Intelligence Research Jornal internacional de 
pesquisa em inteligência computacional 
Software[editar | editar código-fonte] 
 Computational Intelligence Library (CILib) 
 OAT (Optimization Algorithm Toolkit): A set of standard computational intelligence 
optimization algorithms and problems in Java. Um conjunto de otimizações em 
algoritmos e problemas em Java. 
Organizações[editar | editar código-fonte] 
 IEEE Computational Intelligence Society Sociedade de inteligência computacional 
IEEE 
 The Computational Intelligence and Machine Learning Virtual Community A 
comunidade de inteligência computacional e aprendizagem virtual