Aula01_Modelagem-e-Simulacao-de-Sistemas

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Modelagem e Simulação de 
Sistemas
Aula 01
Phelipe Medeiros da Rocha
phelipe.rocha@estacio.br
Curso de Engenharia de Produção
Campus Barra I – Tom Jobim
 Fundamentos da Inteligência Artificial
 Fundamentos da Teoria Fuzzy
 Conjunto, Operações, Lógica e Controles Fuzzy
 Funções de pertinência discreta e contínua
 Números triangulares e trapezoidais
 Operações entre conjuntos com universos de discurso
iguais e diferentes
 Relações Fuzzy
 Fundamentos de Redes Neurais Artificiais (RNA)
 Tipos de RNA, Características das RNA
 Processo de Aprendizado
Ementa
 Redes Neuro-Fuzzy
 Aplicações das Teorias Fuzzy e Neuro-Fuzzy em
problemas da Engenharia
 Diagnóstico
 Desempenho
 Qualidade
 Análise hierárquica
Ementa
Fundamentos da 
Inteligência Artificial
 Introduzir o conceito de inteligência artificial (IA)
por meio de suas possíveis definições e vertentes;
 Apresentar o contexto histórico de surgimento
da IA, sua evolução e abordagens ao longo do
tempo;
 Relatar os marcos mais relevantes na
consolidação da IA como uma área de pesquisa da
ciência;
 Evidenciar as principais aplicações da IA na
atualidade.
Objetivos da Aula
24 combinações possíveis
2 x 2
362.880 combinações possíveis
3 x 3
1.2688 x 1089 combinações possíveis
8 x 8
1.2688 x 1089 combinações possíveis
Se testarmos 
um bilhão de combinações por segundo
levará cerca de
4 x 1069 milênios...
Por que é que nós, humanos, podemos 
resolvê-lo muito mais rápido?
Porque utilizamos conhecimento do 
problema de forma inteligente!
Definição
 Pensar como humanos
 Pensar de forma racional
 Agir como humanos
 Agir de forma racional
IA Forte
x
IA Fraca
Definição
Sistemas que pensam como humanos Sistemas que pensam racionalmente
“O novo e excitante esforço para
fazer computadores pensarem...
Máquinas como mentes, no
sentido literal e completo”.
(Haugeland, 1985)
“O estudo de faculdades mentais
através do uso de modelos
computacionais.” (Charniak e
McDermott, 1985)
Sistemas que agem como humanos Sistemas que agem racionalmente
“A arte de criar máquinas que
realizam funções que requerem
inteligência quando realizadas por
pessoas”. (Kurzwell, 1990)
“Um campo de estudo que busca
explicar e emular comportamento
inteligente em termos de processos
computacionais”. (Schalkoff, 1990)
Definição
O TERMO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA) CONSTITUI 
VÁRIOS PROCEDIMENTOS COMPUTACIONAIS CUJAS 
FUNÇÕES REALIZADAS, CASO UM SER HUMANO AS 
EXECUTASSE, SERIAM CONSIDERADAS INTELIGENTES 
 Área de pesquisa da ciência da computação que
tem como objetivo buscar métodos ou sistemas
computacionais que possuam ou reforcem a
capacidade de comportamentos inteligentes do
ser humano, como o de resolver problemas,
adquirir e representar conhecimentos, reconhecer
padrões etc.
Inteligência Artificial
Inteligência Artificial
De onde vem o 
conhecimento?
O que pode ser 
computado? Como humanos e 
animais pensam e 
atuam?
Como construir um 
cérebro artificial?
Como a linguagem se 
relaciona com o 
pensamento? 
Década de 1940:
 Marcada pela Segunda
Guerra Mundial, surgem
os primeiros estudos
sobre IA.
 Desenvolvimento de
tecnologia voltada para a
análise de balística,
quebra de códigos e
cálculos para projetos de
armas nucleares.
Contexto Histórico
 Desta forma, surgem os primeiros grandes
projetos de construção de computadores, assim
chamados por serem máquinas utilizadas para
fazer cálculos (cômputos).
 Após a Segunda Guerra Mundial, o computador
não ficou restrito aos âmbitos militar e científico,
sendo gradualmente utilizado em empresas,
indústrias, universidades etc. A diversidade de
aplicações estimulou pesquisas de software,
hardware e linguagens de programação.
Contexto Histórico
 1943: Primeiro trabalho reconhecido como IA,
elaborado por McCulloch e Wlater Pitts.
Desenvolveram pesquisas voltadas ao
desenvolvimento de modelos de neurônios
artificiais.
 1949: Hebb criou novas regras para a conexão dos
neurônios de McCulloch e Pitts.
Contexto Histórico
Alan Turing, 1950
 Publicação do artigo
Computing Machine and
Intelligence: apresenta o
que hoje é conhecido
por Teste de Turing,
com o qual se pretende
descobrir se uma
máquina pode ou não
emular o pensamento
humano.
Máquina de Turing
Máquina de Turing
 Funcionamento do Teste de Turing
 Um interrogador (humano) fará perguntas a duas
entidades ocultas; uma delas é um humano, e a outra é um
computador.
 A comunicação entre o interrogador e as entidades é feita
de modo indireto, pelo teclado, por exemplo.
 O interrogador tentará, através do “diálogo” realizado
entre ele e as entidades, decidir qual dos dois é o humano.
 O computador será programado para se passar por
humano, e o humano responderá de forma a confirmar a
sua condição.
 Se o interrogador não conseguir distinguir quem é o
humano, então conclui-se que o computador pode
“pensar” segundo o Teste de Turing.
Máquina de Turing
 Em 2014, um computador conseguiu enganar uma banca
na Universidade de Reading, em Londres. No entanto, há
bastante crítica em torno do acontecimento.
 Criada por uma equipe russa, a máquina (chatbot) “atende”
pelo nome de Eugene Goostman e se passa por um garoto
de 13 anos que mora na Ucrânia.
33% dos jurados 
acreditavam que 
eu era um 
humano!
Máquina de Turing
Alguns computadores conseguiram passar por versões
simplificadas do teste, contudo sempre esteve ausente o
atributo mental do entendimento.
“O maior desafio é dar 
bom senso às máquinas, 
e bom senso é essencial 
para passar no 
Teste de Turing”.
Máquina de Turing
 Capacidades necessárias:
 Processamento de linguagem natural
 Representação de conhecimento
 Raciocínio automatizado
 Aprendizado de máquina
 1956: John McCarthy reuniu em uma conferência
proferida no Darmouth College, na Universidade
de New Hampshire, vários pesquisadores de
renome.
Marco de “nascimento” da IA
“O estudo se baseia na ideia de que todo aspecto de
aprendizado ou qualquer característica da inteligência
consegue, por princípio, ser tão precisamente descrito que
uma máquina pode ser criada para simulá-la.”
1951-1969: Fase de grande entusiasmo
 Primeiros programas capazes de jogar xadrez
 Provas de teoremas de lógica e emulação da forma de
raciocínio do ser humano
 Planejamento de tarefas
 Comunicação em linguagem natural
 Aprendizado por analogia
 Análises estruturais de moléculas químicas
Evolução da IA
 Década de 70: Fase na qual os pesquisadores
começaram a esbarrar em problemas relacionados
ao armazenamento de informações e ao tempo de
processamento dos dados.
 Década de 80: IA transforma-se numa Indústria
 Em 1981, pesquisadores japoneses anunciaram um projeto
de computador de quinta geração, que teria o Prolog como
linguagem de programação e seria capaz de realizar milhões
de inferências por segundo.
 IA Voltou a ser uma área de pesquisa muito ativa, voltada na
atualidade, principalmente, para aplicações práticas em áreas
específicas.
Evolução da IA
1990-Atual
 1991: Sistemas de IA utilizados com sucesso na guerra
do Golfo.
 1993: Sistema capaz de conduzir um carro numa auto-
estrada a cerca de 90 km/h.
 2000: Começam a surgir brinquedos inteligentes.
 Atualmente, existem milhares de sistemas especialistas
em operação nos mais variados domínios e a influência
da IA em outros campos da computação, como
engenharia de “software”, banco de dados e
processamento de dados, vem crescente
constantemente.
Evolução da IA
 Simbólica (Descendente ou Cognitiva)
 Baseia-se na hipótese do sistema de símbolos físicos,
segundo a qual um conjunto de estruturas simbólicas e
um conjunto de regras de manipulação dessas estruturas
são os meios necessários e suficientes para se criar
inteligência.
 Essa abordagem trata problemas bem definidos (como
planejamento de tarefas) e sua principal contribuição são
os sistemas especialistas.
Abordagens da IA
 Conexionista
 Baseia-se na hipótese de causa-efeito,segundo a qual
um modelo suficientemente preciso do cérebro humano
é suficiente para reproduzir a inteligência que o homem
possui.
 Essa abordagem trata de problemas imprecisos, mas
que podem ser definidos através de exemplos (por
exemplo, reconhecimento de caligrafia) e sua principal
contribuição são as redes neurais.
Abordagens da IA
 Evolucionária
 Baseia-se na teoria evolutiva de Darwin, a hipótese é
que podemos modelar sistemas inteligentes simulando a
evolução de uma população de indivíduos (aleatórios),
que carregam genes com informação suficiente para dar
origem à solução de um problema, usando operações
genéticas de recombinação e mutação.
 Essa abordagem trata de problemas de otimização
(como escalonamento de produção) e sua principal
contribuição são os algoritmos genéticos.
Abordagens da IA
 Híbrida
 Abordagem na qual se combinam ferramentas de
diferentes abordagens para se obter uma solução para
um determinado problema.
Abordagens da IA
 A área da IA é atualmente bastante utilizada em
vários campos de aplicações, auxiliando a
capacidade humana em projetos e no
desenvolvimento de novos sistemas e produtos e,
ainda, substituindo muitas atividades repetitivas e
enfadonhas de operadores humanos em diversas
funções produtivas.
 Isso se tornou possível graças ao desenvolvimento
dos sistemas especialistas, da Lógica Fuzzy, das
Redes Neurais Artificiais (RNA), dos Algoritmos
Evolucionários e outros.
Aplicações da IA
 Matemática
Demonstração de teoremas
Resolução simbólica de equações
Aproximação de funções complexas
 Pesquisa Operacional
Otimização
Busca heurística
 Sistemas tutores
Modelagem de aprendizados
Escolha de estratégias pedagógicas
Aplicações da IA
 Produção de jogos
Modelagem do ambiente físico
Comportamento / personalidade das personagens
 Interação com usuário
Aplicações da IA
 Robótica
Visão
Navegação
Controle
Aplicações da IA
 Processamento de linguagem natural
Tradução automática
Buscadores
Verificadores ortográficos e sintáticos
Aplicações da IA
 Sistemas de controle
Veículos autônomos
Aplicações da IA
 Sistemas de recomendação
Aplicações da IA
 Sistemas especialistas
Atividades que exigem conhecimento especializado, e não formalizado
Extração de conhecimentos
Regras ou informações em tarefas como diagnósticos, previsão,
monitoramento, análises, planejamentos e projeto
Aplicações da IA
Aplicações de IA
O que todas essas aplicações têm em comum?
Um sistema IA deve ser capaz não apenas de
armazenar e manipular dados, mas também de
adquirir, representar e manipular o conhecimento.
Ou seja, deve ter a capacidade de deduzir ou inferir
novos conhecimentos a partir do conhecimento
existente.
1. O que você entende como inteligência artificial?
Compare sua resposta com os pontos de vistas mais
usuais.
2. Em que consiste o teste de Turing? Relate as
habilidades necessárias de uma máquina para passar
no teste e as principais dificuldades encontradas para
isso.
3. Compare as diferentes abordagens de IA e suas
respectivas contribuições mais relevantes.
4. Cite e exemplifique as principais aplicações de IA na
atualidade.
Vamos exercitar...
1. BARRETO, J. M. Inteligência Artificial no Limiar do Século
XXI: Abordagem Híbrida, Simbólica, Conexionista e
Evolucionária. UFSC, 2001.
2. LOPES, I. L.; PINHEIRO, C. A. M.; SANTOS, F. A. O. Inteligência
Artificial. 1. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2014.
3. RICH, E.; KNIGHT, K. Inteligência Artificial. 2. ed. Makron
Books, 1995.
4. ROSA, J. L. G. Fundamentos da Inteligência Artificial. Rio de
Janeiro: LTC, 2001.
5. RUSSEL, S.; NORVIG, P. Artificial Intelligence: A Modern
Approach. Prentice Hall, 1995.
6. SIMÕES, M. G.; SHAW, I. S. Controle e Modelagem Fuzzy. 2.
ed. São Paulo: Blucher: FAPESP, 2007.
Referências