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Desafios Enfrentados pela Inteligência Artificial

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Desafios Enfrentados pela Inteligência Artificial. Considerações para construção de um sistema especialista . Marvin Minsky. Entrevista retirada de www.lummni.com.br/TECNOLOGIA_ARTIGOS_JORNAIS.HTML. Algum dia os computadores serão capazes de pensar?

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Presentation Transcript
desafios enfrentados pela intelig ncia artificial

Desafios Enfrentados pela Inteligência Artificial

Considerações para construção de um sistema especialista

marvin minsky
Marvin Minsky

Entrevista retirada de www.lummni.com.br/TECNOLOGIA_ARTIGOS_JORNAIS.HTML

  • Algum dia os computadores serão capazes de pensar?
      • Eles já pensam de uma maneira, mas para que passe a pensar de outras, é preciso que passemos a entender como se dá o processo do pensamento;
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Muitos dizem que cpu’s apenas seguem instruções mais rapidamente que os humanos . O que pode compensar esta má reputação da IA?
    • Estão errados pois os cpu’s podem seguir outros tipos de processos, pois podem ser programados para fazerem uma “pesquisa evolutiva”, ou resolverem problemas por “tentativa e erro”;
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Algum dia as máquinas poderão desenvolver algo comparável à consciência?
    • Se a habilidade do cérebro refletir sobre suas ações pode ser chamada de consciência, muitos programas já fazem algo do tipo, pode-se dizer que já possuem um certo grau de consciência;
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Qual será o impacto disso sobre os negócios?
    • Aumento na produtividade em todos os setores e não se pode imaginar a tamanha transformação no mercado de trabalho;
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Os defensores da IA não cometem um erro ao descartar o livre arbítrio como ilusão?
    • Quando se diz que “usei meu livre arbítrio para tomar uma decisão”, isso só quer dizer “ não sei o bastante sobre minha mente para entender como tomei esta decisão”;
hubert dreyfus vs edward feigenbaum
Hubert Dreyfus vs Edward Feigenbaum
  • Segundo Dreyfus IA:
    • Pode ser considerada a alquimia do século passado;
    • Quando passa a realizar tarefas de maneira tão eficiente quanto um humano, é comum considerar esta atividade como não inteligente;

Um artigo baseado em opiniões de Dreyfus e Feigbaum

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O senso comum é inatingível;
  • É praticamente impossível alcançar a inteligência plena devido ao fato de que o homem não é formado não só por espírito mas por um corpo também, ou seja, as máquinas não recebem influências do meio sobre seu pensamento;
  • “ Ser inteligente é ver as relações analógicas existentes entre as situações novas e antigas das quais já sabemos como agir”;
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Enquanto que Feigenbaum acredita que:
    • Um dia existirão robôs “perfeitos”;
    • Até o senso comum poderá vir a ser armazenado no banco de dados de um sistema, valendo o mesmo para intuição e imaginação;
    • É possível a produção em larga escala de mentes brilhantes, basta oferecer aos computadores a capacidade de auto-aprendizado;
    • “Qual a influência do corpo de Einstein sobre seu pensamento?”
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A humanidade é mecânica;
  • O sucesso da IA está no conhecimento armazenado no sistema;
  • Não são perfeitos ainda devido ao senso comum humano que abrange um grande universo de fatores, entretanto não é infinito;
desafios da ia
Desafios da IA
  • Comunicação e Percepção:
    • Linguagem Natural,
    • Visão,
    • Manipulação;
  • Raciocínio Simbólico;
  • Engenharia do Conhecimento;
comunica o
Comunicação
  • Desde o início tentou se desenvolver um sistema de tradução simultânea;
  • Projetos atuais:
    • Tradutor multilíngüe com vocabulário de 100.000 palavras;
    • Sistema de consulta com diversos temas;
    • Sistema capaz de falar e entender a linguagem natural com cerca de 10.000 palavras;
problemas no processamento da linguagem natural
Problemas no processamento da linguagem natural
  • Análise sintática e semântica das orações;
  • Ambigüidade das palavras;
  • Significados de palavras simples cujos significados estão associados ao contexto;
racioc nio simb lico
Raciocínio Simbólico;
  • Sistemas inteligentes são baseados em regras heurísticas ao contrário das equações analíticas dos programas de cálculo;
  • Resultado: o programa segue uma linha de raciocínio ao invés de uma seqüência de passos fixos;
engenharia do conhecimento
Engenharia do Conhecimento
  • Sub-dividido em diversas áreas:
    • Representação do conhecimento;
    • Aquisição do Conhecimento, a qual pode ser feita através de aprendizado por experiência, regras lógicas e atualmente por sessões de ensino;
    • Método de Inferência: conforme a quantidade e o manejo dos dados pode-se usar a lógica difusa;
engenharia do conhecimento1
Engenharia do Conhecimento
  • Processamento da linguagem natural, a qual facilita a inter-relação homem computador. Possibilita que um perito de qualquer área trabalhe e desenvolva, de maneira prática, um sistema.
cria o de um se
Criação de um SE
  • Os conhecimentos devem ser ajustados de maneira que sua análise seja menos complexa possível;
  • Ao delimitar o problema deve-se então determinar o tipo apropriado de ferramenta para o desenvolvê-lo;
  • Em seguida deve-se implementar um pequeno modelo, que deve ser experimentado e resolvido as falhas encontradas, depois de solucionado deve-se aumentar aos poucos sua complexidade;
cria o de um se1
Criação de um SE
  • Os engenheiros de conhecimento devem acompanhar os seguintes passos:
    • Seleção da ferramenta e estratégia para enfrentar o problema;
    • Analisar o conhecimento necessário para resolução do problema;
    • Construir um rascunho do sistema;
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Escrever o banco de conhecimento e prová-lo em um número amplo de casos;
  • Ampliar e modificar o programa até que funcione tal e como queremos que o faça;
  • Manter e atualizar o sistema, conforme se necessite;
considera o final
Consideração Final

Um conceito interessante de IA pode ser encontrado em"Artificial Intelligence, Principles and Applications" Chapman & Hall Computing, 1986, pg 4: "No sentido de oferecer minha contribuição pessoal com uma definição da Inteligência Artificial, eu pediria que fosse considerada uma analogia entre objetos que pensam e objetos que voam. Durante muitos séculos, os pássaros (e morcegos, é claro) foram tidos como os únicos "objetos" capazes de voar, assim como os seres humanos foram os únicos capazes de pensar. A crença de que uma máquina construída pelo homem pudesse voar sempre pareceu absurda e incompreensível para muitos, assim como a noção de que uma máquina possa pensar é inaceitável para muitas pessoas hoje em dia.

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Penso que a suposição de que propriedades bioquímicas do cérebro possam ser responsáveis por crenças e pensamentos é análoga à de se acreditar que são as propriedades bioquímicas dos pássaros que lhes possibilitam desfrutar do vôo auto-sustentado. O que hoje sabemos é que são as propriedades aerodinâmicas dos pássaros que lhes permitem alçar vôos e sustentar-se no ar. A analogia por meio da aerodinâmica sugere que muito do que pudemos aprender sobre o vôo foi por meios artificiais e não diretamente. O que aconteceu foi que acabamos criando um corpo de conhecimentos científicos e leis governando aspectos tanto do vôo dos pássaros como de aviões. O vôo artificial tem progredido, mas não é na direção da imitação do vôo natural, nem por meio da sua observação.“

retirado em http://www.millennium.com.br/inteligencia_artificial.htm

bibliografia
Bibliografia

FÁVERO, A. J., Sistemas Especialistas

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LEVINE, R. I. (1988) Inteligência Artificial e Sistemas Especialistas – Aplicações

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LUMMNI, Inteligência Artificial

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MÜLLER, D. N., Inteligência Artificial

arquivo disponível em http://www.ulbra.tche.br/~danielnm/ia/ia.html

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REVISTA EXAME (1998) As Máquinas já Pensam.

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SABBATINI, R. M. E (1998) Sistemas Especialistas em Medicina

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SANTOS, S. S. Inteligência Artificial

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SILVA, R. B. A.(1996) Inteligência Artificial: Mito ou Realidade. Opiniões de

Hubert Dreyfus e Edward Feigenbaum.

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