Trabalho Inteligência Artificial

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UNIVERSIDADE REGIONAL INTEGRADA DO ALTO URUGUAI E DAS MISSÕES 
PRÓ-REITORIA DE ENSINO, PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO CAMPUS DE 
ERECHIM 
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIAS E CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO 
CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO 
 
 
 
 
 
BRUNO BILHAR 
JOÃO MALOSSI 
 TIAGO BELLAVER 
WESLEY BECKER 
 
 
 
 
 
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ERECHIM – RS 
2017 
SUMÁRIO 
 
1 INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 3 
2 O SURGIMENTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ............................................... 3 
3 APLICAÇÕES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICAL NOS DIAS ATUAIS ..................... 4 
4 TIPOS DE I.A .......................................................................................................... 4 
5 VANTAGENS E DESVANTAGENS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ................... 5 
6 LEIS DE DESENVOLVIMENTO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ......................... 6 
7 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS ............................................................................. 7 
 7.1 O QUE SÃO NEURÔNIOS ........................................................................ 7 
 7.2 O QUE É UMA REDE NEURAL ................................................................ 8 
 7.3 COMO UMA REDE NEURAL FUNCIONAL .............................................. 8 
 7.4 O PROCESSO DE APRENDIZAGEM ....................................................... 9 
 7.5 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ................................................................... 10 
8 E SE A I.A OBTIVER SUCESSO? ........................................................................ 10 
9 ALGORITMOS GENÉTICOS ................................................................................ 11 
 9.1 CONCEITO .............................................................................................. 11 
 9.2 A CRIAÇÃO DOS GENES (SOLUÇÃO) ................................................. 11 
 9.3 SELEÇÃO DOS INDIVÍDUOS ................................................................. 11 
 9.4 CRUZAMENTO ........................................................................................ 11 
 9.5 PARÂMETROS DE FIM .......................................................................... 12 
 9.6 A IMPORTÂNCIA DOS AG ..................................................................... 12 
10 CONCLUSÃO ..................................................................................................... 12 
11 REFERÊNCIAS ................................................................................................... 14 
 
 
 
1. INTRODUÇÃO 
 
Os desenvolvimentos em Inteligência Artificial avançam lado a lado com a 
evolução dos computadores que, ao longo do tempo foram fazendo com que se 
começassem a encarar essas máquinas como inteligentes alterando mesmo o nosso 
conceito de inteligência e aproximando os conceitos “máquina”, tradicionalmente não 
inteligente da “inteligência”, capacidade antes consignada exclusivamente ao 
homem.( RESENDE, Antonio) 
Existem vários ramos de estudo em sistemas inteligentes, cada um se 
dedicando a um aspecto específico do comportamento humano. Por exemplo, há 
quem estude robôs e se preocupe com a parte motora, já outras áreas se debruçam 
sobre a fala, com o objetivo de criar máquinas que possam conversar, entender a 
língua e seus significados. Todas as pesquisas são muito especializadas e, por isso, 
não há ninguém que se dedique a construir uma máquina que reproduza o ser humano 
em sua totalidade - como acontece em filmes de ficção científica. Também, por essa 
razão, é muito pouco provável a produção de robôs que se tornem mais inteligentes 
que os humanos e possam se "rebelar". (SATO, Paulo) 
 
2. O SURGIMENTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
 
 Iniciada dos anos 1940, as pesquisas em torno desta ciência eram 
desenvolvidas apenas para procurar encontrar novas funcionalidades para o 
computador, ainda em projeto. Com a chegada da Segunda Guerra Mundial, surgiu 
também a necessidade de desenvolver a tecnologia para impulsionar a indústria 
bélica.(CIRIACO, Douglas) 
O termo "inteligência artificial" nasceu em 1956 no famoso encontro de 
Dartmouth. Dentre os presentes a este encontro incluíam-se Allen Newell, Herbert 
Simon, Marvin Minsky, Oliver Selfridge e John McCarthy. No final dos anos 50 e início 
dos anos 60, os cientistas Newell, Simon, e J. C. Shaw introduziram o processamento 
simbólico. Ao invés de construir sistemas baseados em números, eles tentaram 
construir sistemas que manipulassem símbolos. A abordagem era poderosa e foi 
fundamental para muitos trabalhos posteriores. O objetivo final das pesquisas sobre 
esse tema é conseguir desenvolver uma máquina que possa simular algumas 
habilidades humanas e que os substitua em algumas atividades.(OLIVEIRA, Adriano) 
 
3. APLICAÇÕES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NOS DIAS ATUAIS 
 
Por ser um tópico muito amplo, IA também está relacionada com psicologia, 
biologia, lógica matemática, linguística, engenharia, filosofia, entre outras áreas 
científicas, conforme mostra a Figura 1. (SANTOS, Dennis) 
Figura 1 - Áreas Relacionadas com a Inteligência Artificial 
Fonte: (MONARD; BARANAUKAS, 2000, p. 2) 
 
 E em outras áreas além das citadas acima como na Engenharia robótica, militar 
e aeroespacial, nas indústrias, em telecomunicações, arquitetura, direito, comércio, 
finanças, bolsa de valores, medicina, na educação e na gestão da informação. 
 
4. TIPOS DE I.A 
 
 Nos dias atuais, a Inteligência Artificial pode ser dividida em três grupos, a 
Inteligência Artificial de Casos (IAC) basicamente toma suas decisões utilizando-se de 
condições e casos já estabelecidos em seus parâmetros iniciais. Caso ela tenha que 
lidar com algum caso não especificado, ela não pode tomar uma decisão sozinha, de 
forma mais simples ela pensa sozinha, mas é incapaz de tomar uma decisão em cima 
de uma análise própria, sem parâmetros pré-estabelecidos. Pode ser encontrada em: 
Smartphones, Sistemas de Sites, Sistemas Eletrônicos de Veículos (carros, aviões, 
etc.) como, por exemplo, Pilotos Automáticos e GPS, dentre outros aparelhos e 
dispositivos. (FRANCO, João) 
A Inteligência Artificial de Segurança e Monitoramento (IAS) reúne um grupo 
de informação, e as analisa, retornando ao profissional seu relatório, sugerindo medi-
das a serem tomadas em cima de sua conclusão, essa I.A pensa, reúne suas infor-
mações, mas diferente da anterior, formula tomadas de ações próprias, mas não as 
executa sem o intermédio do fator humano. Pode ser encontrada em: Os mais recen-
tes sistemas de automação em segurança em redes e monitoramento já contam com 
uma IAS primitiva, diretamente dependente de todo o sistema; também são encontra-
das em sistemas de segurança complexos, com sensores de movimento e pressão 
do ar. (FRANCO, João) 
E por último a Inteligência Artificial Híbrida (IAH) que é a obra-prima entre todas 
as I.A, essa inteligência é capaz de expandir seu próprio banco de conhecimento, 
diferente das outras, que estão limitadas e que dependem do fator humano para a 
entrada de dados. Esta IA é capaz de analisar todo o tipo de informação que for ex-
posta, e caso programada para o mesmo, é capaz de tomar decisões significativas, 
em cima de sua própria análise. Pode ser encontrada em: Projetos de sistemas atual-
mente sendo desenvolvidos por diversas equipes e para diversos fins, porém, essa IA 
ainda não está aplicada no nosso dia-a-dia de forma totalmente efetiva. Mas, um 
exemplo próximo dela é o aplicativo Nokia Bots, para celulares Nokia baseados no 
sistema Symbian. Esse app é uma IAH experimental. (FRANCO, João) 
 
5. VANTAGENS E DESVANTAGENS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
 
De acordocom uma pesquisa da KRC Research, realizada com 2.100 inter-
nautas no Brasil, Canadá China, Reino Unido e Estados Unidos, a IA é vista como 
uma tecnologia que pode ajudar a resolver diversos problemas, assim como ajudar a 
tomar decisões. Entre os entrevistados, 69% responderam que, entre os benefícios 
percebidos pela disseminação da IA, agora eles têm mais tempo para realizar suas 
tarefas – o que inclui a oferta de serviços mais convenientes, deixando mais tempo 
livre em seu cotidiano. (BT Let’s Talk) 
Dentre os benefícios da inteligência artificial levantados na pesquisa estão: 
Execução de tarefas cansativas/perigosas para as pessoas (72%); 
Acesso mais fácil a informações relevantes (69%); 
Economia e tempo, deixando os humanos livres para outras atividades/lazer 
(69%); 
Produtos e serviços que ofereçam mais facilidade e conveniência (68%); 
Melhor uso dos seus recursos naturais e da energia (55%); 
Mais facilidade para tomada de decisão na compra de produtos/serviços (54%); 
Redução de preços de produtos/serviços (53%); 
Companhia (50%); 
Melhor resolução de problemas (49%); 
Efeito positivo na economia (47%); 
Efeito positivo no meio ambiente (46%); 
Contribuição para a saúde e longevidade humana (46%); 
Mais igualdade social (26%); 
 
Em contrapartida, as desvantagens e preocupações levantadas na pesquisa 
foram: 
 
Usa das tecnologias de IA por criminosos (60%); 
Perda de empregos (60%); 
Ataques cibernéticos e hackeamento (53%); 
Menor segurança dos dados pessoais e da privacidade (52%); 
Humanos mais “preguiçosos” (48%); 
Máquinas ou tecnologias fazendo escolhas erradas (47%); 
Empresas/governo com mais acesso a dados/informações pessoais (43%); 
Perda de certas habilidades (40%); 
Manipulação de humanos por máquinas ou tecnologias inteligentes (40%); 
Maior facilidade para se começar uma guerra (39%); 
 
Como constatado, a inteligência artificial traz seus benefícios, mas ao mesmo 
tempo carrega junto uma série de problemas a serem resolvidos. 
 
6. LEIS DE DESENVOLVIMENTO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
 
 Quando é iniciado o desenvolvimento de uma Inteligência Artificial, a primeira 
coisa que é feita, é a criação das Leis que essa IA deverá seguir, alguns chamam de 
Leis de Asimov (em homenagem a Isaac Asimov, “pai da robótica”) e outros como Leis 
de Platina e diversos outros nomes. Esse conjunto de leis e regras força a IA a seguir 
ou deixar de tomar certas atitudes ou operações. As principais leis que uma inteligên-
cia Artificial deve seguir são: (FRANCO, João) 
 Lei de Proibição da Auto Replicação: as I.A são proibida de gerarem cópias de 
si mesmas, seja qual for a situação; 
Lei de Proibição de Expedição: As IA podem ser orientadas a não navegarem 
pelo conteúdo de pastas as quais não tem permissões de acesso; 
Lei de Proibição de Interação: Com essa lei, ela não pode interagir em qualquer 
nível com uma pessoa não autorizada e devidamente identificada; 
Lei de Proibição de Acesso Remoto: Fica proibida a IA de acessar ou gerar 
qualquer acesso remoto, seja a câmeras, computadores ou qualquer outro produto; 
Lei de Confidencialidade: Fica obrigada de não replicar dados ou envia-los por 
e-mail ou qualquer outra forma digital; 
Lei de Segurança e Proteção: Fica responsável por resguardar dados, proi-
bindo que terceiros tenham acesso e/ou realizem cópias não autorizadas; 
Lei de Restrição de Conhecimento: Com essa lei, você pode restringir o que 
uma IA pode, ou não, aprender e se poderá executar o que aprendeu; 
Lei de Ordem: Uma das leis mais importante. Com essa lei, a IA fica obrigada 
a obedecer qualquer ordem ou diretriz inserida por seu operador, incluindo se essa 
ordem for de autodestruição de seu banco de dados. 
Os nomes das leis podem variar, e podem aparecer outras, mas essas são as 
principais leis apresentadas a uma IA durante seu desenvolvimento. 
 
7. REDES NEURAIS ARTIFICIAIS 
 
7.1. O que são Neurônios? 
 
 Neurônios são células que possuem o papel de conduzir os impulsos nervosos, 
sendo as unidades que processam as informações e estímulos do corpo humano. São 
divididos em três partes principais, Dendritos, onde ocorre a recepção das informa-
ções, é parte receptora do neurônio, Corpo Celular responsável pela integração das 
informações e Axônios transporta o impulso nervoso de um neurônio para outro ou de 
um neurônio para uma glândula ou fibra muscular). (Toda Biologia) 
 Sinapse é a região onde dois neurônios entram em contato e através da qual 
seus impulsos nervosos são transmitidos entre eles, assim os neurônios acabam se 
comunicando através das sinapses. Em média cada neurônio forma entre mil e dez 
mil sinapses. (Toda Biologia) 
 
7.2. O que é uma Rede Neural? 
 
Denominadas RNAs (Redes Neurais Artificiais), são modelos matemáticos ins-
piradas em um sistema nervoso central de algum ser vivo, que tem como uma de suas 
funções principais ser capaz de aprender e reconhecer padrões desse algoritmo ge-
nético através da experiência. Redes neurais artificiais geralmente são apresentadas 
como sistemas de "neurônios interconectados que podem computar valores de entra-
das". (Wikipedia) 
 
7.3. Como uma Rede Neural funciona? 
 
 Os neurônios artificiais foram feitos com base no seu real funcionamento, cada 
um possui dois ou mais receptores de entrada, responsáveis por receber as sinapses. 
Esses também possuem um corpo de processadores, responsável por um sistema de 
feedback que modifica sua própria programação dependendo dos dados de entrada e 
saída, e assim eles possuem uma saída binária para apresentar a resposta “Sim” ou 
“Não”, que depende do resultado do processamento. (Wikipedia) 
 Cada neurônio artificial é capaz de um único processamento, e cada entrada 
somente um tipo de sinal ou informação. A ligação dessas redes, devido ao fato de 
poder possuir várias entradas e perceber diferentes sinais, faz com que o sistema 
consiga processar mais informações e oferecer mais resultados. (Wikipedia) 
É possível criar um sistema para a identificação de uma banana ou maçã por 
exemplo, basta decompor as informações criando neurônios sensíveis para cor e 
forma, e analisar as partes reforçando as ligações que respondem corretamente. Cada 
neurônio, então, possui uma entrada para cada informação. (Wikipedia) 
 
7.4. O Processo de Aprendizagem 
 
A propriedade mais importante das redes neurais é a habilidade de aprender 
de seu ambiente e com isso melhorar seu desempenho. Isso é feito através de um 
processo iterativo de ajustes aplicado a seus pesos, o treinamento. O aprendizado 
ocorre quando a rede neural atinge uma solução generalizada para uma classe de 
problemas. (ICMC USP) 
Denomina-se algoritmo de aprendizado a um conjunto de regras bem definidas 
para a solução de um problema de aprendizado. Existem muitos tipos de algoritmos 
de aprendizado específicos para determinados modelos de redes neurais, estes algo-
ritmos diferem entre si principalmente pelo modo como os pesos são modificados. 
(ICMC USP) 
Outro fator importante é a maneira pela qual uma rede neural se relaciona com 
o ambiente, surgindo três paradigmas de aprendizado: 
• Aprendizado Supervisionado, quando é utilizado um agente externo que in-
dica à rede a resposta desejada para o padrão de entrada; 
• Aprendizado Não Supervisionado (auto-organização), quando não existe um 
agente externo indicando a resposta desejada para os padrões de entrada; 
• Reforço, quando um crítico externo avalia a resposta fornecida pela rede. 
Um bom exemplo de como é seu funcionamento é demonstrado em um projeto 
de iniciativa do Spotify em parceria com a empresa Kunumi, que visava criar o primeiro 
rap do mundo feito a partirda colaboração da inteligência artificial com a inteligência 
natural humana dos MC’s, homenageando o uns dos maiores ícones do rap Brasileiro, 
Sabotage, que faleceu em 24 de janeiro de 2003. 
Nas primeiras semanas do projeto foi feito o treinamento da Rede Neural que 
foi estimulada através da produção intelectual do artista quando ainda vivo. Desse 
treinamento a máquina começou a se expressar como Sabotage, e aos poucos foi 
chegando em um nível de precisão bastante avançado. Porém a Rede precisou sofrer 
de influência de um reforço, chamando então amigos e familiares do artista para iden-
tificar o que ele realmente falaria. Assim surgindo “Neural”, a música composta pelo 
grupo RZO e Sabotage. 
 
7.5. Inteligência Artificial 
 
 As redes neurais são principalmente utilizadas para criar sistemas de inteligên-
cia artificial. Os computadores tradicionais podem fazer isso de forma simulada, mas 
sua principal função é seguir regras ou comandos dados por um usuário. Assim ocor-
rem as ditas simulações de inteligência real, apresentando respostas segundo regras 
e comandos de um programa pré-estabelecido. (ASSIS, Pablo) 
A IA simbólica simula o comportamento inteligente. Ela é baseada em uma pro-
gramação que indica quais respostas devem ser dadas diante de determinados co-
mandos. Essa IA é a utilizada em programas “inteligentes”, como corretores ortográfi-
cos ou simuladores dos mais variados, porém esses programas dificilmente aprendem 
coisas novas, somente se for incluída em sua programação. Esse seria o modelo mais 
comum de IA. (ASSIS, Pablo) 
A IA conexionista simula a estrutura do cérebro, pois acredita-se que a inteli-
gência está na forma de processar informação e não na informação processada. 
Como o sistema do cérebro é inteligente, usa-se tal modelo para desenvolver IA. As-
sim, os sistemas de IA baseados em redes neurais conseguem aprender com seus 
erros e executar diferentes processos, independente de instruções. (ASSIS, Pablo) 
 
8. E SE A I.A OBTIVER SUCESSO? 
 
 Até agora, as redes de comunicação computadorizadas, como telefones 
celulares e a Internet, tiveram esse tipo de efeito penetrante na sociedade, mas a I.A 
não tem. Pode-se imaginar que assistentes pessoais verdadeiramente úteis para uso 
em escritórios e em casa teriam grande impacto positivo sobre a vida das pessoas, 
embora possam causar alguma desarticulação econômica em curto prazo. Uma 
capacidade tecnológica desse nível também poderia ser aplicada ao desenvolvimento 
de armas autônomas, o que muitos consideram um desenvolvimento 
indesejável.( RUSSEL, Stuart Norving, Peter) 
 Alguns dos maiores problemas sociais que enfrentamos hoje estão sendo 
tratados com a ajuda de tecnologia de I.A, tais como o aproveitamento da informação 
genômica para o tratamento de doenças, a gestão eficiente dos recursos energéticos 
e a verificação dos tratados sobre armas nucleares. ( RUSSEL, Stuart Norving, Peter) 
 A criação de inteligência, tanto no nível humano quanto em um nível superior 
mudaria a vida de uma grande maioria da espécie humana, a natureza de nosso 
trabalho e nosso papel seriam alterados, bem como nossa visão da inteligência, da 
consciência e do destino futuro da raça humana. Nesse nível, os sistemas de I.A 
poderiam representar uma ameaça mais direta à autonomia, à liberdade e até mesmo 
à sobrevivência humana. Por essas razões, não podemos divorciar e pesquisar da IA 
de suas consequências éticas. ( RUSSEL, Stuart Norving, Peter) 
 
9. Algoritmos Genéricos 
 
9.1. Conceito 
 
Existem problemas que não podem ser resolvidos apenas com algoritmos 
normais, para tais problemas existem os chamados algoritmos genéticos que fazem 
uma analogia aos conceitos da biologia. Estes códigos exploram várias soluções 
potenciais e então irão julgá-las para definir a melhor para resolver o problema. Este 
método se mostra muito necessário e prático na busca por soluções e otimização. 
(OLIVEIRA, Adriano) 
 
9.2. A criação dos genes (soluções) 
 
Dado o problema e os parâmetros para encontrar a resposta, o algoritmo irá 
criar uma ou mais populações de indivíduos (genes, ou soluções potenciais) para que 
no futuro o algoritmo analise-os e consiga resolver o problema. (OLIVEIRA, Adriano) 
 
9.3. Seleção dos indivíduos 
 
Nesta etapa o código irá julgar as soluções potenciais, baseando-se nos 
conceitos de biologia relacionados à seleção natural e definindo assim, o melhor gene 
até então. (OLIVEIRA, Adriano) 
A seleção natural é a aquela que define que os mais aptos ao ambiente sobreviverão 
(nesse caso, as soluções mais aceitáveis). (OLIVEIRA, Adriano) 
 
9.4. Cruzamento 
 
Se a solução ideal for encontrada o processo termina, do contrário, são 
selecionados pais dentre os genes que sobraram para ocorrer um cruzamento onde 
uma nova geração de possibilidades nascerá - verificando-se sempre que haja uma 
melhora no conteúdo das próximas soluções - dando continuidade ao código até que 
algum parâmetro defina o seu fim. (OLIVEIRA, Adriano) 
 
9.5. Parâmetros de fim 
 
Podem existir vários parâmetros além do gene ideal, se os genes não 
conseguirem evoluir – isto é, se as novas gerações de soluções não forem melhores 
que a geração passada – não resultará em boas respostas para estes casos podem 
ser usados parâmetros limitadores de criação de gerações de indivíduos (não criar 
mais que 10 gerações por exemplo) ou até mesmo limitadores de tempo (se passado 
um determinado tempo e a solução perfeita não for encontrada o processo termina). 
Outros parâmetros de fim podem ser estabelecidos, mas esses são os principais para 
este tipo de algoritmos, em todos os casos a melhor solução encontrada deve ser 
aquela escolhida, mesmo que não seja o gene ideal. (OLIVEIRA, Adriano) 
 
9.6 A importância dos AG 
 
Tal ferramenta é uma maneira de encontrar a melhor resposta possível (sendo 
ela complexa ou não), que normalmente, apenas com nosso raciocínio não 
conseguiríamos encontra-la e se conseguíssemos iria demorar bastante tempo. 
Deixar que um computador resolva isto com muito mais velocidade é um grande 
exemplo de praticidade e de para que serve a computação em geral, a automação. 
Portanto, esta é uma ferramenta indispensável para certos casos. (OLIVEIRA, Adriano) 
 
10. CONCLUSÃO 
 
A inteligência artificial é um campo vasto e que está sendo pesquisado e apri-
morado em grande escala nos últimos anos e que tem muito a ser desenvolvido ainda, 
hoje têm-se as Redes Neurais e os conceitos de Aprendizagem, além das no mundo 
da tecnologia. São aplicados em áreas que não se achava possível sua utilização, 
como por exemplo, na medicina onde existem robôs que auxiliam ou fazem grande 
parte de cirurgias mais complexas onde o médico cirurgião só os controla. 
Ainda não somos capazes de dizer se o homem vai ser capaz de criar a real 
inteligência artificial, como as apresentadas nos filmes de ficção cientifica, mas somos 
capazes de afirmar que todos os estudos realizados até hoje trouxeram benefícios 
para a humanidade. 
 
REFERÊNCIAS 
 
ASSIS, Pablo. O que são Redes Neurais. Disponível em: < 
https://www.tecmundo.com.br/programacao/2754-o-que-sao-redes-neurais-.htm>. 
Acessado em 19 de abril de 2017. 
CIRIACO, Douglas. O que é Inteligência Artificial? Disponível em: 
<https://www.tecmundo.com.br/intel/1039-o-que-e-inteligencia-artificial-.htm>. Aces-
sado em: 15 de abril de 2017. 
FRANCO, João. A Inteligência Artificial e sua atual situação. Disponível em: 
<http://www.tiespecialistas.com.br/2010/09/a-inteligencia-artificial-e-sua-atual-situa-
cao>. Acessado em: 15 de abril de 2017. 
FRANCO, João. Como Funciona uma Inteligência Artificial. Disponível em: 
https://www.tiespecialistas.com.br/2010/09/como-funciona-uma-inteligencia-artificial>.Acessado em 24 de abril de 2017. 
GINAPE. Visão Geral Sobre Inteligência Artificial. Disponível em: 
<http://www.nce.ufrj.br/GINAPE/VIDA/ia.htm>. Acessado em 16 de abril de 2017. 
ICMC USP. Redes Neurais Artificiais. Disponível em: < http://con-
teudo.icmc.usp.br/pessoas/andre/research/neural/>. Acessado em 17 de abril de 2017. 
MONARD, Maria Carolina; BARANAUKAS, José Augusto. Aplicações de Inteligên-
cia Artificial: Uma Visão Geral. São Carlos: Instituto de Ciências Matemáticas e de 
Computação de São Carlos, 2000. 
OLIVEIRA, Adriano. Algoritmos Genéticos. Disponível em: < 
http://equipe.nce.ufrj.br/adriano/ag/geneticoshandout.pdf>. Acessado em 16 de abril 
de 2017. 
Redação BT Let’s Talk Brasil. As vantagens e perigos da Inteligência Artificial. 
Disponível em: <http://letstalk.globalservices.bt.com/pt/2016/11/vantagens-e-perigos-
da-inteligencia-artificial/>. Acessado em: 16 de abril de 2017. 
RESENDE, Antonio. História da Inteligência Artificial (IA). Disponível em: 
<http://www.ic.unicamp.br/~rocha/sci/ai/src/aiHistory.html>. Acessado em 19 de abril 
de 2017. 
RUSSEL, Stuart Norving, Peter. Inteligencia Artificial - 3a Ed. 
SANTOS, Dennis. Inteligência Artificial: Conceitos e Aplicações. Disponível em: < 
www.olharcientifico.kinghost.net/index.php/olhar/article/download/49/37>. Acessado 
em 19 de abril de 2017. 
SATO, Paulo. O que é Inteligência Artificial? Onde ela é aplicada? Disponível em: 
<https://novaescola.org.br/conteudo/1115/o-que-e-inteligencia-artificial-onde-ela-e-
aplicada#ConteudoPagina>. Acessado em: 15 de abril de 2017. 
Spotify Brasil. Spotify apresenta “Neural”, a nova música do RZO com o Sabotage. 
Disponível em: < https://www.youtube.com/watch?v=SOtm7vyIwxc>. Acessado em 19 
de abril de 2017. 
Toda Biologia. Neurônios. Disponível em: < http://www.todabiologia.com/anato-
mia/neuronios.htm>. Acessado em 19 de abril de 2017. 
Wikipedia. Rede Neural Artificial. Disponível em: < https://pt.wikipe-
dia.org/wiki/Rede_neural_artificial>. Acessado em 16 de abril de 2017.