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Inteligência Artificial

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Assunto 9 : Tecnologias de Inteligência Artificial nos Negócios 
 
Empresas e outras organizações estão ampliando significativamente suas 
tentativas para auxiliar a inteligência e a produtividade de seus trabalhadores do 
conhecimento com ferramentas e técnicas de inteligência artificial. 
 
A Inteligência Artificial inclui: 
 Linguagens naturais 
 Robôs industriais 
 Sistemas especialistas 
 Agentes inteligentes 
 
Uma Visão Geral da Inteligência Artificial 
Inteligência artificial (IA) é uma ciência e tecnologia baseada em disciplinas 
como informática, biologia, psicologia, lingüística, matemática e engenharia. O 
objetivo da IA é desenvolver computadores que consigam pensar, bem como ver, 
ouvir, andar, falar e sentir. Um dos ímpetos principais da IA é o 
desenvolvimento de funções computacionais normalmente associadas à 
inteligência humana, tais como raciocinar, aprender e solucionar problemas. 
 
Os Domínios da Inteligência Artificial: 
 
 
 
As aplicações da IA podem ser agrupadas em três áreas principais: 
 
 Ciência Cognitiva – Esta área da inteligência artificial é baseada em 
pesquisas em biologia, neurologia, psicologia, matemática e muitas disciplinas 
afins. Ela se concentra em pesquisar como o cérebro humano funciona e como os 
seres humanos pensam e aprendem. Os resultados dessas pesquisas em 
processamento humano de informações são a base para o desenvolvimento de 
uma diversidade de aplicações de inteligência artificial computadorizadas. 
 
As aplicações da IA na área da ciência cognitiva incluem: 
 
 
 
Sistemas Especialistas – Um sistema de informação computadorizado que 
utiliza seu conhecimento sobre uma área de aplicação específica e complexa para 
atuar como um consultor especializado para os usuários. O sistema consiste em 
uma base de conhecimento e módulos de software que executam inferências no 
conhecimento e transmitem respostas para as perguntas de um usuário. 
 
Sistemas Baseados no Conhecimento – Um sistema de informação que adiciona 
uma base de conhecimento e algumas faculdades de raciocínio ao banco de 
dados e a outros componentes encontrados em outros tipos de sistemas de 
informação computadorizados. 
 
Sistemas de Aprendizagem Adaptativa – Um sistema de informação que pode 
modificar seu comportamento com base em informações adquiridas enquanto 
opera. 
 
Sistemas de Lógica Difusa – Sistemas computadorizados que podem processar 
dados incompletos ou apenas parcialmente corretos. Esses sistemas podem 
resolver problemas não estruturados com conhecimento incompleto mediante o 
desenvolvimento de inferências e respostas aproximadas. 
 
Rede Neural – o software pode aprender processando exemplos de problemas e 
suas soluções. À medida que as redes neurais começam a reconhecer padrões, 
elas podem começar a se programar para resolver esses problemas por si 
mesmas. 
 
Algoritmo Genético – o software utiliza a randomização darwiniana 
(sobrevivência do mais apto) e outras funções matemáticas para simular 
processos evolutivos que podem gerar soluções cada vez melhores para os 
problemas. 
 
Agentes Inteligentes – Utilizam sistema especialista e outras tecnologias de IA 
para atuarem como substitutos de software para uma diversidade de aplicações 
dos usuários finais. 
 
 Robótica: - IA, engenharia e fisiologia são as disciplinas básicas da robótica. 
Esta tecnologia produz máquinas-robôs com faculdades físicas semelhantes às 
humanas, inteligência de computador e controle por computador. 
 
As aplicações da robótica incluem: 
1. Percepção visual (visão) 
2. Faculdades táteis (tato) 
3. Destreza (habilidade no manuseio e manipulação) 
4. Locomoção (capacidade para se mover sobre qualquer terreno) 
5. Condução (encontrar adequadamente seu caminho até um ponto de destino) 
 
 Interface Natural - O desenvolvimento de interfaces naturais é considerado 
uma das principais áreas de aplicação da IA e é essencial ao uso natural de 
computadores por seres humanos. O desenvolvimento de linguagens naturais e 
reconhecimento do discurso, por exemplo, são importantes objetivos desta área. 
Ser capaz de conversar com computadores e robôs em linguagens humanas de 
conversação e conseguir que eles nos “compreendam” é uma meta da pesquisa 
da IA. Esta área de aplicação envolve pesquisa e desenvolvimento em 
lingüística, psicologia, informática e outras disciplinas. Esforços nesta área 
incluem: 
 
Linguagem Natural – uma linguagem de programação que é muito próxima da 
linguagem humana. Além disso, é chamada de linguagem de alto nível. 
 
Interfaces Multi-sensoriais – A capacidade que os sistemas de computadores 
possuem para reconhecer uma diversidade de movimentos do corpo humano que 
lhes permite operar. 
 
Reconhecimento de voz – A capacidade que um sistema de computador possui 
para reconhecer modelos de voz e para operar utilizando esses modelos. 
 
Realidade Virtual – A utilização de interfaces multi-sensoriais homem-
computador que permitem aos usuários humanos experimentarem objetos, 
entidades, espaços e “mundos” simulador por computador como se estes 
realmente existissem. 
 
Redes Neurais 
As redes neurais são sistemas de computação modelados segundo a rede em 
forma de malha do cérebro de elementos de processamento interconectados 
chamados neurônios. É claro que as redes neurais são muito mais simples do que 
o cérebro humano (calcula-se que o cérebro humano tenha mais de 100 bilhões 
de neurônios). Entretanto, como o cérebro, essas redes podem processar muitos 
fragmentos de informações simultaneamente e podem aprender a reconhecer 
modelos e se programar para resolver problemas por iniciativa própria. 
 
As redes neurais podem ser implementadas em microcomputadores e outros 
sistemas de computação mediante o uso de pacotes de software que simulam as 
atividades de uma rede neural de muitos elementos de processamento. Dispõem-
se também de placas de circuitos co-processadores de redes neurais 
especializadas. Chips de microprocessador de rede neural com finalidades 
especiais são utilizados em algumas áreas de aplicação. 
 
Os usos incluem: 
 Sistemas de armamentos militares 
 Reconhecimento de voz 
 Verificação de assinaturas em cheques 
 Controle de qualidade na fabricação 
 Processamento de imagens 
 Avaliação de riscos no crédito 
 Previsão de investimentos 
 Data mining 
 
Sistemas de Lógica Difusa 
 
Lógica difusa é um método de raciocínio que se assemelha ao raciocínio 
humano já que ele dá margem para valores e inferências aproximados (lógica 
difusa) e dados incompletos ou ambíguos (dados difusos) em lugar de recorrer 
apenas a dados claros, tais como os das escolhas binárias (sim/não). 
 
Lógica Difusa nos Negócios 
São muitos os exemplos de lógica difusa no Japão, mas raros em alguns países. 
Os Estados Unidos, por exemplo, preferem utilizar soluções de inteligência 
artificial como sistemas especialistas ou redes neurais. O Japão implementou 
muitas aplicações de lógica difusa com finalidades especiais, especialmente o 
uso de chips microprocessadores de lógica difusa para finalidades especiais, 
chamados de controladores de processos difusos. 
 
Exemplos de aplicações de lógica difusa no Japão incluem: 
 Movimentação de trens de metrô e de elevadores 
 Movimentação de carros que são guiados ou apoiados por controladores de 
processos difusos 
 Comércio de ações na Bolsa de Valores de Tóquio utilizando um programa de 
comércio de ações baseado em lógica difusa 
 Exemplos de produtos de fabricação japonesa que utilizam 
microprocessadores de lógica difusa são: câmeras com foco automático, 
camcorders auto-estabilizantes, aparelhos de ar condicionado com uso eficiente 
de energia, máquinas de lavar com ajustes automáticos e transmissões 
automáticas para autos. 
 
Algoritmos Genéticos 
O uso de algoritmos genéticos é uma aplicação crescenteda inteligência 
artificial. O software de algoritmo genético utiliza a randomização darwiniana 
(sobrevivência do mais apto) e outras funções matemáticas para simular um 
processo evolutivo que pode proporcionar soluções progressivamente melhores 
para um problema. Os algoritmos genéticos foram utilizados inicialmente para 
simular milhões de anos na evolução biológica, geológica e de ecossistemas em 
apenas alguns minutos em um computador. Agora, o software de algoritmo 
genético está sendo utilizado para construir modelos de uma multiplicidade de 
processos científicos, técnicos e empresariais. 
 
Os algoritmos genéticos são particularmente úteis para situações nas quais 
milhares de soluções são possíveis e precisam ser avaliadas para produzir uma 
solução ótima. O software de algoritmo genético utiliza conjuntos de regras de 
processo matemático (algoritmos) que especificam como as combinações de 
componentes ou etapas de processos devem ser formadas. 
Isso pode envolver: 
 Experimentar combinações aleatórias de processos (mutação) 
 Combinar partes de diversos processos eficazes (encruzilhada) 
 Selecionar conjuntos eficazes de processos e descartar conjuntos deficientes 
(seleção) 
 
Realidade Virtual (VR) 
A realidade virtual (VR) é a realidade simulada por computador. A VR é a 
utilização de interfaces homem-computador multi-sensoriais que permitem aos 
usuários humanos experimentarem objetos, entidades, espaços e “mundos” 
simulados por computador como se estes realmente existissem (também 
chamada de ciberespaço ou realidade virtual). 
 
Aplicações da VR 
 Projeto assistido por computador (CAD) 
 Diagnóstico e tratamento médico 
 Experimentos científicos em diversas ciências físicas e biológicas 
 Simulação de vôo para treinamento de pilotos e astronautas 
 Demonstrações de produtos 
 Treinamento de funcionários 
 Entretenimento (vídeo games em 3D) 
 
Limitações da VR 
O uso da realidade virtual parece limitado apenas pelo desempenho e custo de 
sua tecnologia. Alguns usuários da VR, por exemplo, desenvolvem: 
 Ciberenjôo – tensão ocular, náusea por movimento, problemas de 
desempenho 
 O custo da VR é muito dispendioso 
 
Agentes Inteligentes: [Figura 8.13] 
 
Um agente inteligente (também chamado assistente/wizard inteligente) é um 
software substituto para um usuário final ou um processo que preenche uma 
necessidade ou atividade declaradas. Um agente inteligente utiliza uma base de 
conhecimento embutida e aprendida sobre uma pessoa ou processo para tomar 
decisões e executar tarefas de um modo que satisfaça as intenções do usuário. 
Um dos mais conhecidos usos de agentes inteligentes são os Assistentes 
(Wizards) encontrados no Microsoft Word, Excel, Access e PowerPoint. 
 
Espera-se que o uso dos agentes inteligentes cresça rapidamente como uma 
maneira de os usuários: 
 Simplificar a utilização de softwares. 
 Acessar recursos de rede. 
 Exibir e recuperar informações. 
 
 
 
Sistemas Especialistas 
Uma das aplicações mais práticas e amplamente implementadas da inteligência 
artificial nas empresas é o desenvolvimento de sistemas especialistas e outros 
sistemas de informação baseados no conhecimento. 
 
Sistema de informação baseado em conhecimento – adiciona uma base de 
conhecimento aos principais componentes encontrados em outros tipos de 
sistemas de informação computadorizados. 
 
Sistema especialista – Um sistema de informação computadorizado que utiliza 
seu conhecimento sobre uma área de aplicação específica e complexa para atuar 
como um consultor especializado para os usuários finais. Os ES fornecem 
respostas a questões de uma área problema muito específica fazendo inferências 
de tipo humanas sobre conhecimento contido em uma base de conhecimento 
especializado. Eles devem ser capazes de explicar a um usuário o seu processo 
de raciocínio e conclusões. 
 
Componentes dos Sistemas Especialistas: 
Os componentes de um sistema especialista incluem uma base de conhecimento 
e módulos de software que realizam inferências sobre o conhecimento e 
comunicam respostas para as perguntas de um usuário. Os componentes inter-
relacionados de um sistema especialista incluem: 
 
 
 
 Base de Conhecimento: - a base de conhecimento de um sistema especialista 
contém: 
1. Fatos sobre uma área temática específica 
2. Heurística (princípios úteis) que expressa os procedimentos de raciocínio de 
um agente em relação ao assunto. 
 
 Recursos de Software: - Um pacote de software de ES contém: 
1. Um utilitário de inferência que processa o conhecimento relacionado a um 
problema específico. 
2. Um programa de interface com o usuário que se comunica com os usuários 
finais. 
3. Programa de explicação para explicar ao usuário o processo de raciocínio. 
4. Ferramentas de software para o desenvolvimento de sistemas especialistas 
que incluem programas de aquisição de conhecimento e shells (ou sub-
programas) do sistema especialista. 
 
 Recursos de Hardware: - Entre eles: 
1. Sistemas dedicados de microcomputadores 
2. Estações de trabalho e terminais de microcomputadores conectados a 
minicomputadores ou computadores centrais em uma rede de telecomunicações. 
3. Computadores com objetivos especiais. 
 
 Recursos de Pessoal: - Os recursos de pessoal incluem: 
1. Engenheiros do conhecimento 
2. Usuários finais 
 
Aplicações dos Sistemas Especialistas: 
O uso de um sistema especialista envolve uma sessão interativa baseada no 
computador na qual: 
 É explorada a solução para um problema, com o sistema especialista atuando 
como um consultor. 
 O sistema especialista faz perguntas ao usuário, consulta sua base de 
conhecimento em busca de fatos e regras ou outro conhecimento. 
 O sistema especialista explica seu processo de raciocínio quando perguntado 
 O sistema especialista dá conselho especialista ao usuário na área temática que 
está sendo explorada. Exemplos incluem: administração de crédito, atendimento 
ao cliente e administração da produtividade. 
 
Aplicações dos Sistemas Especialistas: 
 
 
 
Os sistemas especialistas normalmente atendem a um ou mais usos genéricos. As 
seis atividades incluem: 
 Gerenciamento de Decisões 
 Diagnóstico de Problemas de Operação 
 Manutenção/Programação 
 Desenho/Configuração 
 Seleção/Classificação 
 Monitoração/Controle de Processo 
 
Desenvolvendo Sistemas Especialistas 
Shells de Sistemas Especialistas. 
A maneira mais fácil de desenvolver um sistema especialista é utilizar uma shell 
de sistema especialista como ferramenta de desenvolvimento. Uma shell de 
sistema especialista é um pacote de software que consiste em um sistema 
especialista sem seu núcleo, ou seja, sua base de conhecimento. Isto deixa uma 
shell de software (os programas da máquina de inferência e da interface com o 
usuário) com capacidades genéricas para inferências e interface com o usuário. 
Outras ferramentas de desenvolvimento (tais como editores de regras e geradores 
de interface com o usuário) são adicionadas para tornar a shell uma poderosa 
ferramenta de desenvolvimento do sistema especialista. 
 
Engenharia do Conhecimento 
Um engenheiro do conhecimento é um profissional que trabalha com 
especialistas para capturar o conhecimento (fatos e princípios úteis) que estes 
possuem. O engenheiro do conhecimento monta então a base de conhecimento 
utilizando um processo de repetição e prototipação até que o sistema especialista 
seja aceitável. Dessa forma, os engenheiros do conhecimento desempenham um 
papel semelhante ao dos analistas de sistemas no desenvolvimento dos sistemas 
de informação convencionais. É óbvio que os engenheiros do conhecimento 
devem ser capazes de entender e trabalhar com especialistas em muitas áreas 
temáticas. Portanto, este know-how dos sistemas de informação exige boa 
prática, bem como um conhecimento emsistemas de informação e inteligência 
artificial. 
 
O Valor dos Sistemas Especialistas 
Os sistemas especialistas não são a resposta para todos os problemas enfrentados 
por uma organização. Surge a pergunta “Quais os tipos de problemas mais 
adequados a soluções do sistema especialista?”. Maneiras de responder a esta 
pergunta incluem: 
Considerar os exemplos das aplicações de sistemas especialistas correntes, 
inclusive as tarefas genéricas que estes executam. 
Identificar critérios que tornam uma situação problemática adequada para um 
sistema especialista. Alguns desses importantes critérios incluem: Domínio, 
know-how, complexidade, estrutura e disponibilidade. 
 
Domínio: O domínio, ou área temática, do problema é relativamente pequeno 
e limitado a uma área-problema bem definida. 
 
Know-how: As soluções para o problema exigem os esforços de um especialista. 
Ou seja, são necessários um corpo de conhecimento, técnicas e intuição que 
apenas poucas pessoas possuem. 
 
Complexidade: A solução do problema é uma tarefa complexa que exige 
processamento lógico de inferências, que não seria muito bem controlado pelo 
processamento convencional de informações. 
 
Estrutura: O processo de solução deve ser capaz de lidar com dados mal 
estruturados, imprecisos, deficientes e conflitantes e com uma situação-problema 
que muda com o correr do tempo. 
 
Disponibilidade: Existe um especialista que é articulado e cooperador e que 
tem o apoio da administração e usuários finais envolvidos no desenvolvimento 
do sistema proposto. 
 
Benefícios dos Sistemas Especialistas 
 Captura o know-how de especialistas. Ele pode superar o desempenho de um 
especialista humano isolado em muitas situações problemáticas. 
 É mais rápido e mais consistente do que um especialista humano 
 Pode ter o conhecimento de vários especialistas 
 Não se cansa ou se distrai por excesso de trabalho ou estresse. 
 Está sempre disponível, ao passo que um especialista humano pode estar 
ausente, doente ou pode ter deixado a empresa. 
 Pode ser utilizado para treinar os novatos. 
 O uso eficaz dos sistemas especialistas pode permitir a uma empresa: 
a. aumentar a eficiência de suas operações. 
b. gerar novos produtos e serviços. 
c. manter clientes e fornecedores com novas relações comerciais. 
d. formar recursos estratégicos de informação baseados no conhecimento. 
 
Limitações dos Sistemas Especialistas 
 Foco limitado (problemas e domínios específicos). 
 Incapacidade para aprender 
 Problemas de manutenção dos sistemas especialistas 
 Custo envolvido em seu desenvolvimento. 
 
Fim

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