Inteligência artificial

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Nota: Se procura o filme Inteligência Artificial, veja A.I. - Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial(IA) é uma área de pesquisa da computação dedicada a buscar

métodos ou dispositivos computacionais que possuam ou multipliquem a capacidade

racional do ser humano de resolver problemas, pensar ou, de forma ampla, ser

inteligente. Também pode ser definida como o ramo da ciência da computação que se

ocupa do comportamento inteligente1 ou ainda, o estudo de como fazer os computadores

realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor.2

O principal objetivo dos sistemas de IA (Inteligência Artificial), é executar funções que,

caso um ser humano fosse executar, seriam consideradas inteligentes. É um conceito

amplo, e que recebe tantas definições quanto damos significados diferentes à palavra

Inteligência.3

Podemos pensar em algumas características básicas desses sistemas, como a capacidade

de raciocínio (aplicar regras lógicas a um conjunto de dados disponíveis para chegar a

uma conclusão), aprendizagem (aprender com os erros e acertos de forma a no futuro

agir de maneira mais eficaz), reconhecer padrões (tanto padrões visuais e sensoriais,

como também padrões de comportamento) e inferência (capacidade de conseguir aplicar

o raciocínio nas situações do nosso cotidiano).3

O desenvolvimento da área começou logo após a Segunda Guerra Mundial, com o

artigo "Computing Machinery and Intelligence" do matemático inglês Alan Turing4 , e o

próprio nome foi cunhado em 1956.5 6 Seus principais idealizadores foram os cientistas

Herbert Simon, Allen Newell, John McCarthy, Warren McCulloch, Walter Pitts e

Marvin Minsky, entre outros.

A construção de máquinas inteligentes interessam à humanidade há muito tempo,

havendo na história um registro significante de autômatos mecânicos (reais) e

personagens místicos, como o Golem e o Frankenstein, que demonstram um sentimento

ambíguo do homem, composto de fascínio e de medo, em relação à Inteligência

Artificial.7

Apenas recentemente, com o surgimento do computador moderno, é que a inteligência

artificial ganhou meios e massa crítica para se estabelecer como ciência integral, com

problemáticas e metodologias próprias. Desde então, seu desenvolvimento tem

extrapolado os clássicos programas de xadrez ou de conversão e envolvido áreas como

visão computacional, análise e síntese da voz, lógica difusa, redes neurais artificiais e

muitas outras.

Inicialmente a IA visava reproduzir o pensamento humano. A Inteligência Artificial

abraçou a ideia de reproduzir faculdades humanas como criatividade, auto-

aperfeiçoamento e uso da linguagem. Porém, o conceito de inteligência artificial é

bastante difícil de se definir. Por essa razão, Inteligência Artificial foi (e continua

sendo) uma noção que dispõe de múltiplas interpretações, não raro conflitantes ou

circulares.2

Índice

[esconder]

1 Visão geral

2 IA forte e IA fraca

o 2.1 Inteligência artificial forte

o 2.2 Inteligência artificial fraca

o 2.3 Críticas filosóficas e a argumentação de uma IA forte

3 História

o 3.1 Investigação na IA experimental

4 Abordagens

5 Aplicações Práticas de Técnicas de IA

6 Pesquisadores de IA

7 Referências

8 Bibliografia

o 8.1 Não ficção

o 8.2 Ficção

9 Ver também

o 9.1 Sub-ramos da pesquisa de IA

o 9.2 Filosofia

9.2.1 Lógica

o 9.3 Ciência

o 9.4 Aplicações

o 9.5 Não categorizados

10 Ligações externas

o 10.1 Organizações relacionadas a IA

o 10.2 Máquinas que demonstram algum nível de "inteligência"

o 10.3 Outros

Visão geral

A questão sobre o que é "inteligência artificial", mesmo como definida anteriormente,

pode ser separada em duas partes: "qual a natureza do artificial" e "o que é inteligência".

A primeira questão é de resolução relativamente fácil, apontando no entanto para a

questão de o que poderá o homem construir.

A segunda questão seria consideravelmente mais difícil, levantando a questão da

consciência, identidade e mente (incluindo a mente inconsciente) juntamente com a

questão de que componentes estão envolvidos no único tipo de inteligência que

universalmente se aceita como estando ao alcance do nosso estudo: a inteligência do ser

humano. O estudo de animais e de sistemas artificiais que não são modelos triviais,

começam a ser considerados como matéria de estudo na área da inteligência.

Ao conceituar inteligência artificial, presume-se a interação com o ambiente, diante de

necessidades reais como relações entre indivíduos semelhantes, a disputa entre

indivíduos diferentes, perseguição e fuga; além da comunicação simbólica específica de

causa e efeito em diversos níveis de compreensão intuitiva, consciente ou não.

Suponhamos uma competição de cara ou coroa, cujos resultados sejam observados ou

não. Se na segunda tentativa der o mesmo resultado que a primeira, então não existiam

as mesmas chances para ambas as 2 opções iniciais. Claro que a coleta de informação

em apenas duas amostragens é confiável apenas porque a quantidade de tentativas é

divisível pelo número de opções de resultados prováveis.

A verdade é que o conceito de cara ou coroa está associado a artigos de valor, como

moedas e medalhas que podem evitar que as pessoas abandonem o jogo e induzir

participantes a acompanhar os resultados até o final. Para manter a disposição do

adversário em desafiar a máquina seria necessário aparentar fragilidade e garantir a

continuidade da partida. Isso é muito utilizado em máquinas de cassino, sendo que

vários apostadores podem ser induzidos a dispensar consideráveis quantias em apostas.

A utilização de uma máquina de resultados pode compensar a ausência de um

adversário, mas numa partida de xadrez, por exemplo, para que a máquina não precise

armazenar todas as informações que excedem a capacidade de próprio universo

imaginável são necessárias fórmulas que possam ser armazenadas para que então sejam

calculadas por princípios físicos, lógicos, geométricos, e estatísticos para refletir o

sistema completo em cada uma das suas partes; como a integração do Google com

Wikipedia, por exemplo.

Uma popular e inicial definição de inteligência artificial, introduzida por John

McCarthy na famosa conferência de Dartmouth em 1956 é "fazer a máquina

comportar-se de tal forma que seja chamada inteligente caso fosse este o

comportamento de um ser humano." No entanto, esta definição parece ignorar a

possibilidade de existir a IA forte (ver abaixo).

Outra definição de Inteligência Artificial é a inteligência que surge de um "dispositivo

artificial". A maior parte das definições podem ser categorizadas em sistemas que:

"pensam como um humano; agem como um humano; pensam racionalmente ou agem

racionalmente".8

IA forte e IA fraca

Entre os teóricos que estudam o que é possível fazer com a IA existe uma discussão

onde se consideram duas propostas básicas: uma conhecida como "forte" e outra

conhecida como "fraca". Basicamente, a hipótese da IA forte considera ser possível

criar uma máquina consciente, ou seja afirma que os sistemas artificiais devem replicar

a mentalidade humana.9

Inteligência artificial forte

Isaac Azimov no trono de suas realizações

A investigação em Inteligência Artificial Forte aborda a criação da forma de

inteligência baseada em computador que consiga raciocinar e resolver problemas; uma

forma de IA forte é classificada como auto-consciente

A IA forte é tema bastante controverso, pois envolve temas como consciência e fortes

problemas éticos ligados ao que fazer com uma entidade que seja cognitivamente

indiferenciável de seres humanos.

A ficção científica tratou de muitos problemas desse tipo. Isaac Asimov, por exemplo,

escreveu O Homem Bicentenário, onde um robô consciente e inteligente luta para

possuir um status semelhante ao de um humano na sociedade.10 E Steven Spielberg

dirigiu "A.I. Inteligência Artificial" onde um garoto-robô procura conquistar o amor de

sua "mãe", procurando uma maneira de se tornar real. Por outro lado, o mesmo Asimov

reduz os robôs a servos dos seres humanos ao propor as três leis da robótica.7

Inteligência artificial fraca

Trata-se da noção de como lidar com problemas não determinísticos.

Uma contribuição prática de Alan Turing foi o que se chamou depois de Teste de

Turing (TT),11 de 1950: em lugar de responder à pergunta "podem-se ter computadores

inteligentes?" ele formulou seu teste, que se tornou praticamente o ponto de partida da

pesquisa em "Inteligência Artificial".4

O teste consiste em se fazer perguntas a uma pessoa e um computador escondidos. Um

computador e seus programas passam no TT se, pelas respostas, for impossível a

alguém distinguir qual interlocutor é a máquina e qual é a pessoa.

No seu artigo original ele fez a previsão de que até 2000 os computadores passariam seu

teste.11 Pois bem, há um concurso anual de programas para o TT, e o resultado dos

sistemas ganhadores é tão fraco (o último tem o nome "Ella") que com poucas perguntas

logo percebe-se as limitações das respostas da máquina. É interessante notar que tanto a

Máquina de Turing quanto o Teste de Turing talvez derivem da visão que Turing tinha

de que o ser humano é uma máquina.

Há quem diga que essa visão está absolutamente errada, do ponto de vista lingüístico, já

que associamos à "máquina" um artefato inventado e eventualmente construído. Dizem

eles: "Nenhum ser humano foi inventado ou construído". Afirma-se ainda que a

comparação, feita por Turing, entre o homem e a máquina é sinônimo de sua

"ingenuidade social", pois as máquinas são infinitamente mais simples do que o homem,

apesar de, paradoxalmente, se afirmar que a vida é complexa. No entanto, esta linha de

raciocínio é questionável, afinal de contas, os computadores modernos podem ser

considerados "complexos" quando comparados ao COLOSSUS (computador cujo

desenvolvimento foi liderado por Turing, em 1943), ou a qualquer máquina do início do

século XX.

A inteligência artificial fraca centra a sua investigação na criação de inteligência

artificial que não é capaz de verdadeiramente raciocinar e resolver problemas. Uma tal

máquina com esta característica de inteligência agiria como se fosse inteligente, mas

não tem autoconsciência ou noção de si. O teste clássico para aferição da inteligência

em máquinas é o Teste de Turing.11

Há diversos campos dentro da IA fraca, e um deles é o Processamento de linguagem

natural, que trata de estudar e tentar reproduzir os processos de desenvolvimento que

resultaram no funcionamento normal da língua. Muitos destes campos utilizam

softwares específicos e linguagens de programação criadas para suas finalidades. Um

exemplo bastante conhecido é o programa A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet

Computer Entity, ou Entidade Computadorizada de Linguagem Artificial para Internet),

um software que simula uma conversa humana. Programado em Java e desenvolvido

com regras heurísticas para os caracteres de conversação, seu desenvolvimento resultou

na AIML (Artificial Intelligence Markup Language), uma linguagem específica para

tais programas e seus vários clones, chamados de Alicebots.

Muito do trabalho neste campo tem sido feito com simulações em computador de

inteligência baseado num conjunto predefinido de regras. Poucos têm sido os progressos

na IA forte. Mas dependendo da definição de IA utilizada, pode-se dizer que avanços

consideráveis na IA fraca já foram alcançados.

Críticas filosóficas e a argumentação de uma IA forte

Ficheiro:John Searle Mexico 2005.JPG

John Searle no Mexico em 2005

Muitos filósofos, sobretudo John Searle e Hubert Dreyfus, inseriram no debate questões

de ordem filosófica e epistemológica, questionando qualquer possibilidade efetiva da IA

forte.12 13 Seriam falsos, assim, os próprios pressupostos da construção de uma

inteligência ou consciência semelhante à humana em uma máquina.14

Searle é bastante conhecido por seu contra-argumento sobre o Quarto Chinês (ou Sala

Chinesa), que inverte a questão colocada por Minsky a respeito do Teste de Turing.15

Seu argumento diz que ainda que uma máquina possa parecer falar chinês por meio de

recursos de exame comparativo com mostras e tabelas de referência, binárias, isso não

implica que tal máquina fale e entenda efetivamente a língua. Ou seja, demonstrar que

uma máquina possa passar no Teste de Turing não necessariamente implica um ser

consciente, tal como entendido em seu sentido humano.16 Dreyfus, em seu livro O que

os computadores ainda não conseguem fazer: Uma crítica ao raciocínio artificial,

argumenta que a consciência não pode ser adquirida por sistemas baseados em regras ou

lógica; tampouco por sistemas que não façam parte de um corpo físico. No entanto, este

último autor deixa aberta a possibilidade de um sistema robótico baseado em Redes

Neuronais, ou em mecanismos semelhantes, alcançar a inteligência artificial.13

Mas já não seria a referida IA forte, mas sim um correlato bem mais próximo do que se

entende por IA fraca. Os revezes que a acepção primeira de Inteligência Artificial vem

levando nos últimos tempos contribuíram para a imediata relativização de todo seu

legado. O papel de Marvin Minsky, figura proeminente do MIT e autor de Sociedade da

Mente, fora central para a acepção de uma IA linear que imitaria com perfeição a mente

humana, mas seu principal feito foi construir o primeiro computador baseado em redes

neurais, conhecido como Snark,17 tendo simplesmente fracassado pois nunca executou

qualquer função interessante, apenas consumiu recursos de outras pesquisas mais

promissoras. O primeiro neuro computador a obter sucesso (Mark I Perceptron) surgiu

em 1957 e 1958, criado por Frank Rosenblatt, Charles Wightman e outros.Atualmente,

no entanto, as vertentes que trabalham com os pressupostos da emergência e com

elementos da IA fraca parecem ter ganhado proeminência do campo.

As críticas sobre a impossibilidade de criar uma inteligência em um composto artificial

podem ser encontradas em Jean-François Lyotard (O Pós-humano) e Lucien Sfez

(Crítica da Comunicação); uma contextualização didática do debate encontra-se em

Sherry Turkle (O segundo Eu: os computadores e o espírito humano). Pode-se resumir

o argumento central no fato de que a própria concepção de inteligência é humana e,

nesse sentido, animal e biológica. A possibilidade de transportá-la para uma base

plástica, artificial, encontra um limite claro e preciso: se uma inteligência puder ser

gerada a partir destes elementos, deverá ser necessariamente diferente da humana, na

medida em que o seu resultado provém da emergência de elementos totalmente

diferentes dos encontrados nos humanos. A inteligência, tal como a entendemos, é

essencialmente o fruto do cruzamento da uma base biológica com um complexo

simbólico e cultural, impossível de ser reproduzido artificialmente.

Outros filósofos sustentam visões diferentes. Ainda que não vejam problemas com a IA

fraca, entendem que há elementos suficientes para se crer na IA forte também. Daniel

Dennett argumenta em Consciência Explicada que se não há uma centelha mágica ou

alma nos seres humanos, então o Homem é apenas uma outra máquina. Dennett

questiona por que razão o Homem-máquina deve ter uma posição privilegiada sobre

todas as outras possíveis máquinas quando provido de inteligência.

Alguns autores sustentam que se a IA fraca é possível, então também o é a forte. O

argumento da IA fraca, de uma inteligência imitada mas não real, desvelaria assim uma

suposta validação da IA forte. Isso se daria porque, tal como entende Simon Blackburn

em seu livro Think, dentre outros, não existe a possibilidade de verificar se uma

inteligência é verdadeira ou não. Estes autores argumentam que toda inteligência apenas

parece inteligência, sem necessariamente o ser. Parte-se do princípio que é impossível

separar o que é inteligência de fato do que é apenas simulação: apenas acredita-se ser.

Estes autores rebatem os argumentos contra a IA forte dizendo que seus críticos

reduzem-se a arrogantes que não podem entender a origem da vida sem uma centelha

mágica, um Deus ou uma posição superior qualquer. Eles entenderiam, em última

instância, máquina como algo essencialmente incapaz e sequer conseguem supô-la

como capaz de inteligência. Nos termos de Minsky, a crítica contra a IA forte erra ao

supor que toda inteligência derive de um sujeito - tal como indicado por Searle - e assim

desconsidera a possibilidade de uma maquinaria complexa que pudesse pensar. Mas

Minsky desconsidera o simples fato de que os maiores avanços na área foram

conseguidos com "maquinaria complexa", também chamada por pesquisadores mais

importantes de Inteligência Artificial Conexista. Se a crítica de Minsky fosse válida a

maquina criada por Rosenblatt e Bernard Widrow não estaria em uso ainda hoje, e o

Mark I Perceptron não seria o fundador da neuro-computação. Alguns pesquisadores

importantes afirmam que um dos motivos das críticas de Minsky foi o fato de ter

falhado com Snark. A partir daí começou a criticar essa área por não compreende-la

completamente, prejudicando desde então pesquisas importantes sobre o assunto.

O debate sobre a IA reflete, em última instância, a própria dificuldade da ciência

contemporânea em lidar efetivamente com a ausência de um primado superior. Os

argumentos pró-IA forte são esclarecedores dessa questão, pois são os próprios

cientistas, que durante décadas tentaram e falharam ao criar uma IA forte, que ainda

procuram a existência de uma ordem superior. Ainda que a IA forte busque uma ordem

dentro da própria conjugação dos elementos internos, trata-se ainda da suposição de que

existe na inteligência humana uma qualidade superior que deve ser buscada, emulada e

recriada. Reflete, assim, a difícil digestão do legado radical da Teoria da Evolução, onde

não existe positividade alguma em ser humano e ser inteligente; trata-se apenas de um

complexo de relações que propiciaram um estado particular, produto de um cruzamento

temporal entre o extrato biológico e uma complexidade simbólica.

História

Os primeiros anos da IA foram repletos de sucessos – mas de uma forma limitada.

Considerando-se os primeiros computadores, as ferramentas de programação da época e

o fato de que apenas alguns anos antes os computadores eram vistos como objetos

capazes de efetuar operações aritméticas e nada mais, causava surpresa o fato de um

computador realizar qualquer atividade remotamente inteligente.

O sucesso inicial prosseguiu com o General Problem Solver (Solucionador de

problemas gerais) ou GPS, desenvolvido por Newell e Simon.18 Esse programa foi

projetado para imitar protocolos humanos de resolução de problemas. Dentro da classe

limitada de quebra-cabeças com a qual podia lidar, verificou-se que a ordem em que os

seres humanos abordavam os mesmos problemas. Desse modo, o GPS talvez tenha sido

o primeiro programa a incorporar a abordagem de “pensar de forma humana”.

Desde o início os fundamentos da inteligência artificial tiveram o suporte de várias

disciplinas que contribuíram com ideias, pontos de vista e técnicas para a IA. Os

filósofos (desde 400 a.C.) tornaram a IA concebível, considerando as ideias de que a

mente é, em alguns aspectos, semelhante a uma máquina, de que ela opera sobre o

conhecimento codificado em alguma linguagem interna e que o pensamento pode ser

usado para escolher as ações que deverão ser executadas. Por sua vez, os matemáticos

forneceram as ferramentas para manipular declarações de certeza lógica, bem como

declarações incertas e probabilísticas. Eles também definiram a base para a

compreensão da computação e do raciocínio sobre algoritmos.

Os economistas formalizaram o problema de tomar decisões que maximizam o

resultado esperado para o tomador de decisões. Os psicólogos adotaram a ideia de que

os seres humanos e os animais podem ser considerados máquinas de processamento de

informações. Os lingüistas mostraram que o uso da linguagem se ajusta a esse modelo.

Os engenheiros de computação fornecem os artefatos que tornam possíveis as

aplicações de IA. Os programas de IA tendem a serem extensos e não poderiam

funcionar sem os grandes avanços em velocidade e memória que a indústria de

informática tem proporcionado.

Atualmente, a IA abrange uma enorme variedade de subcampos. Dentre esses

subcampos está o estudo de modelos conexionistas ou redes neurais. Uma rede neural

pode ser vista como um modelo matemático simplificado do funcionamento do cérebro

humano.19 Este consiste de um número muito grande de unidades elementares de

processamento, ou neurônios, que recebem e enviam estímulos elétricos uns aos outros,

formando uma rede altamente interconectada.

No processamento, são compostos os estímulos recebidos conforme a intensidade de

cada ligação, produzindo um único estímulo de saída. É o arranjo das interconexões

entre os neurônios e as respectivas intensidades que define as principais propriedades e

o funcionamento de uma RN. O estudo das redes neurais ou o conexionismo se

relaciona com a capacidade dos computadores aprenderem e reconhecerem padrões.

Podemos destacar também o estudo da biologia molecular na tentativa de construir vida

artificial e a área da robótica, ligada à biologia e procurando construir máquinas que

alojem vida artificial. Outro subcampo de estudo é a ligação da IA com a Psicologia, na

tentativa de representar na máquina os mecanismos de raciocínio e de procura.

Nos últimos anos, houve uma revolução no trabalho em inteligência artificial, tanto no

conteúdo quanto na metodologia. Agora, é mais comum usar as teorias existentes como

bases, em vez de propor teorias inteiramente novas, fundamentar as informações em

teoremas rigorosos ou na evidência experimental rígida, em vez de utilizar como base a

intuição e destacar a relevância de aplicações reais em vez de exemplos de brinquedos.

A utilização da IA permite obter não somente ganhos significativos de performance,

mas também possibilita o desenvolvimento de aplicações inovadoras, capazes de

expandir de forma extraordinária nossos sentidos e habilidades intelectuais. Cada vez

mais presente, a inteligência artificial simula o pensamento humano e se alastra por

nosso cotidiano.

Humanoide

Investigação na IA experimental

A inteligência artificial começou como um campo experimental nos anos 50 com

pioneiros como Allen Newell e Herbert Simon, que fundaram o primeiro laboratório de

inteligência artificial na Universidade Carnegie Mellon, e McCarty que juntamente com

Marvin Minsky, que fundaram o MIT AI Lab em 1959. Foram eles alguns dos

participantes na famosa conferência de verão de 1956 em Darthmouth College.20

Historicamente, existem dois grandes estilos de investigação em IA: IA "neats" e IA

"scruffies". A IA "neats", limpa, clássica ou simbólica. Envolve a manipulação de

símbolos e de conceitos abstractos, e é a metodologia utilizada na maior parte dos

sistemas periciais.

Paralelamente a esta abordagem existe a abordagem IA "scruffies", ou "coneccionista",

da qual as redes neuronais são o melhor exemplo. Esta abordagem cria sistemas que

tentam gerar inteligência pela aprendizagem e adaptação em vez da criação de sistemas

desenhados com o objectivo especifico de resolver um problema. Ambas as abordagems

apareceram num estágio inicial da história de IA. Nos anos 60s e 70s os coneccionistas

foram retirados do primeiro plano da investigação em IA, mas o interesse por esta

vertente da IA foi retomada nos anos 80s, quando as limitações da IA "limpa"

começaram a ser percebidas.

Pesquisas sobre inteligência artificial foram intensamente custeadas na década de 1980

pela Agência de Projetos de Pesquisas Avançadas sobre Defesa (“Defense Advanced

Research Projects Agency”), nos Estados Unidos, e pelo Projeto da Quinta Geração

(“Fifth Generation Project”), no Japão. O trabalho subsidiado fracassou no sentido de

produzir resultados imediatos, a despeito das promessas grandiosas de alguns

praticantes de IA, o que levou proporcionalmente a grandes cortes de verbas de agências

governamentais no final dos anos 80, e em conseqüência a um arrefecimento da

atividade no setor, fase conhecida como O inverno da IA. No decorrer da década

seguinte, muitos pesquisadores de IA mudaram para áreas relacionadas com metas mais

modestas, tais como aprendizado de máquinas, robótica e visão computacional, muito

embora pesquisas sobre IA pura continuaram em níveis reduzidos.

Abordagens

Não há uma teoria ou paradigma unificado estabelecido que guie a pesquisa em IA. Os

pesquisadores discordam em muitas questões.21 Algumas das questões mais duradouras

que permaneceram sem respostas são essas: a inteligência artificial poderia simular a

inteligência natural, através do estudo da psicologia ou neurologia? Ou a biologia

humana é tão irrelevante à pesquisa de IA quando a biologia de um pássaro é para a

engenharia aeronáutica? O comportamento inteligente pode ser descrito usando simples

princípios elegantes (tais como lógica ou otimização)? Ou faz-se necessário resolver um

grande número de problemas completamente não-relacionados? A inteligência pode ser

reproduzida utilizando-se símbolos de alto nível, semelhante à palavras e ideias? Ou

faz-se necessário o processamento "sub-simbólico"?22

Aplicações Práticas de Técnicas de IA

Enquanto que o progresso direcionado ao objetivo final de uma inteligência similar à

humana tem sido lento, muitas derivações surgiram no processo. Exemplos notáveis

incluem as linguagens Lisp e Prolog, as quais foram desenvolvidas para pesquisa em

IA,23 embora também sejam usadas para outros propósitos. A cultura hacker surgiu

primeiramente em laboratórios de IA, em particular no MIT AI Lab, lar várias vezes de

celebridades tais como McCarthy, Minsky, Seymour Papert (que desenvolveu a

linguagem Logo), Terry Winograd (que abandonou IA depois de desenvolver

SHRDLU).

Muitos outros sistemas úteis têm sido construídos usando tecnologias que ao menos

uma vez eram áreas ativas em pesquisa de IA. Alguns exemplos incluem:

Planejamento automatizado e escalonamento: a uma centena de milhões de

quilômetros da Terra, o programa Remote Agent da NASA se tornou o primeiro

programa de planejamento automatizado (autônomo) de bordo a controlar o

escalonamento de operações de uma nave espacial. O Remote Agent gerou

planos de metas de alto nível especificadas a partir do solo e monitorou a

operação da nave espacial à medida que os planos eram executados – efetuando

a detecção, o diagnóstico e a recuperação de problemas conforme eles ocorriam.

Aplicações de Raciocínio baseado em casos: RBC tem sido utilizado em

diversas aplicações como análise financeira, assessoramento de riscos, controle

de processos, etc. Exemplos de aplicações de RBC incluem KRITIK,24 o

CLAVIER na Lockheed,25 o CASELine na British Airways,25 PROTOS,

CASEY, CASCADE, COMPOSER, etc..26

Aplicações de Algoritmos genéticos: AG são aplicáveis em diversos problemas

como escalonamento de horários, sistemas de potência e filogenética.27 O CS-1

foi o primeiro sistema de classificação aplicando AG.28

Jogos: o Deep Blue da IBM se tornou o primeiro programa de computador a

derrotar o campeão mundial em uma partida de xadrez, ao vencer Garry

Kasparov por um placar de 3,5 a 2,5 em um match de exibição em 1996.29 30

Kasparov disse que sentiu “uma nova espécie de inteligência” do outro lado do

tabuleiro. O valor das ações da IBM teve um aumento de 18 bilhões de dólares.

Ainda hoje há indícios que o jogo foi armado, pois a IBM negou-se a entregar os

logs sobre o jogo, especialistas afirmam que na verdade o jogo foi uma farsa,

pois não era a maquina que estava jogando e sim uma equipe de especialistas em

xadrez.

Controle autônomo: o sistema de visão de computador ALVINN foi treinado

para dirigir um automóvel, mantendo-o na pista. Ele foi colocado na minivan

controlada por computador NAVLAB da CMU e foi utilizado para percorrer os

Estados Unidos – ao longo de quase 4.600 km o ALVINN manteve o controle da

direção do veículo durante 98% do tempo. Um ser humano assumiu o comando

nos outros 2%, principalmente na saída de declives. A NAVLAB tem câmeras e

vídeo que transmitem imagens da estrada para ALVINN, que então calcula a

melhor forma de guiar, baseado na experiência obtida em sessões de treinamento

anteriores.

Diagnóstico: programas de diagnóstico medico baseados na analise

probabilística foram capazes de executar tarefas no nível de um medico

especialista em diversas áreas da medicina. Heckerman (1991) descreve um caso

em que um importante especialista em patologia de gânglios linfáticos

ridiculariza o diagnóstico de um programa em um caso especialmente difícil. Os

criadores do programa sugeriram que ele pedisse ao computador uma explicação

do diagnóstico. A máquina destacou os principais fatores que influenciaram sua

decisão e explicou a interação sutil de vários sintomas nesse caso. Mais tarde, o

especialista concordou com o programa.

Planejamento logístico: durante a crise do Golfo Pérsico em 1991, as forças

armadas dos Estados Unidos distribuíram uma ferramenta denominada Dynamic

Analysis and Replanning Tool, ou DART, a fim de realizar o planejamento

logístico automatizado e a programação de execução do transporte. Isso

envolveu até 50 000 veículos, transporte de carga aérea e de pessoal ao mesmo

tempo, e teve de levar em conta os pontos de partida, destinos, rotas e resolução

de conflitos entre todos os parâmetros. As técnicas de planejamento da IA

permitiram a geração em algumas horas de um plano que exigiria semanas com

outros métodos. A Defense Advanced Research Project Agency (DARPA)

declarou que essa única aplicação compensou com folga os 30 anos de

investimentos da DARPA em IA.

Robótica: muitos cirurgiões agora utilizam robôs assistentes em microcirurgias.

O HipNav é um sistema que emprega técnicas de visão computacional para criar

um modelo tridimensional da anatomia interna de um paciente, e depois utiliza

controle robótico para orientar a inserção de uma prótese de substituição do

quadril.

Reconhecimento de linguagem e resolução de problemas: o PROVERB é um

programa computador que resolve quebra-cabeças de palavras cruzadas melhor

que a maioria dos seres humanos, utilizando restrições sobre possíveis

preenchimentos de palavras, um grande banco de dados de quebra-cabeças

anteriores e uma variedade fonte de informações que incluem dicionários e

bancos de dados on-line, como uma lista de filmes e dos atores que participam

deles.31 Por exemplo, ele descobre que a pista “Nice Story” pode ser resolvido

por “ETAGE”, porque seu banco de dados inclui o par pista/solução ”Story in

France/ETAGE” e porque reconhece que os padrões “Nice X” e “X in France”

com freqüência tem mesma solução. O programa não sabe que Nice é uma

cidade da França, mas consegue resolver o quebra-cabeça.

Chinook foi declarado o campeão Homem-Máquina em Damas em 1994.

Lógica incerta, uma técnica para raciocinar dentro de incertezas, tem sido

amplamento usada em sistemas de controles industriais.32

Sistemas especialistas vêm sendo usados a uma certa escala industrial. Os

sistemas especialistas foram um dos primeiros sucessos da IA, com o software

Mycin.33 Os principais componentes de um Sistema especialista são uma base de

conhecimento alimentada por um especialista, uma máquina de inferência e uma

memória de trabalho.34 Sistemas especialistas em uso como o XCON/R1 da

Digital Equipment Coporation sabem hoje muito mais do que um especialista

humano em como configurar os seus sistemas de computação.35

Sistemas Tutoriais Inteligentes vem sendo usados para o aprendizado.36 Uma

característica distintiva desta técnica é o modelo do estudante.37 38

Sistemas tradutores, tais como SYSTRAN,39 têm sido largamente usados (no

entanto, os resultados não são ainda comparáveis com tradutores humanos).

Redes Neurais vêm sendo usadas em uma larga variedade de tarefas, de sistemas

de detecção de intrusos a jogos de computadores.

Sistemas de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) podem traduzir letra

escrita de forma arbitrária em texto.

Reconhecimento de escrita a mão é usada em muitos Assistentes Pessoais

Digitais. Atualmente existe um sistema de comparação de escrita forense a mão

chamado CEDAR-FOX.40

Reconhecimento de voz está disponível comercialmente e é amplamente usado.

Sistemas de álgebra computacional, tais como Mathematica e Macsyma, são

bons exemplos de aplicações de IA na solução de problemas algébricos.41

Sistemas com Visão computacional são usados em muitas aplicações industriais.

Aplicações utilizando Vida Artificial são utilizados na indústria de

entretenimento e no desenvolvimento da Computação Gráfica.

Sistemas baseados na ideia de agentes artificiais, denominados Sistemas

Multiagentes, têm se tornado comuns para a resolução de problemas

complexos.42

Chatterbots (robôs de software para conversação), personagens virtuais que

conversam em linguagem natural como se fossem humanos de verdade, são cada

vez mais comuns na internet.43

A visão da Inteligência Artificial substituindo julgamento humano profissional tem

surgido muitas vezes na história do campo, em ficção científica e, hoje em dia, em

algumas áreas especializadas onde "Sistemas Especialistas" são usados para melhorar

ou para substituir julgamento profissional em engenharia e medicina, por exemplo.

Pesquisadores de IA

Atualmente existem diversos pesquisadores de IA ao redor do mundo em várias

instituições e companhias de pesquisa. Entre os muitos que fizeram contribuições

significativas estão:

Wolfgang Wahlster

John McCarthy

Doug Lenat

Roger Schank

Alan Turing

Raj Reddy

Terry Winograd

Marvin Minsky

Referências

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para a Solução de Problemas Complexos. 4ª ed. Porto Alegre: Bookman,

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Bibliografia

Não ficção

Inteligência Artificial, Ruben Romano Borges Barbosa,

Gödel, Escher, Bach : An Eternal Golden Braid (Gödel, Escher, Bach: Uma

Trança Eternamente Dourada), por Douglas R. Hofstadter

Shadows of the Mind (Sombras da Mente) e The Emperor's New Mind (A Nova

Mente do Imperador), por Roger Penrose

Consciousness Explained (A Consciência Explicada), por Dennett.

The Age of Spiritual Machines (A Era das Máquinas Espirituais), por Ray

Kurzweil

Understanding Understanding: Essays on Cybernetics and Cognition

(Entendendo o Entendimento: Ensaios sobre Cibernética e Cognição), por Heinz

von Foerster

In the Image of the Brain: Breaking the Barrier Between Human Mind and

Intelligent Machines (Na Imagem do Cérebro: Quebrando a Barreira entre a

Mente Humana e as Máquinas Inteligentes), por Jim Jubak

Today's Computers, Intelligent Machines and Our Future (Os Computadores de

Hoje, Máquinas Inteligentes e Nosso Futuro), por Hans Moravec, Stanford

University

Ficção

Os carros de todos os filmes e seriados: Knight Rider [A Supermáquina (1982) /

A Nova Supermáquina (2008)]

Robôs do filme Bicentennial Man (O Homem Bicentenário)

O filme e o livro I, Robot (Eu, Robô)

O ciborgue do filme RoboCop (RoboCop, o policial do futuro)

HAL 9000 em 2001: Uma Odisséia no Espaço

HARLIE em When H.A.R.L.I.E. Was One (Quando H.A.R.L.I.E. Era Um), por

David Gerrold

A.I. Artificial Intelligence (A.I. - Inteligência Artificial)

A Inteligência Artificial—principalmente suas implicações filosóficas e seu

impacto em ciências humanas - é um tema central no romance Campus de David

Lodge Thinks ... (2001).

Rosie e outros robôs em Os Jetsons

Mike em The Moon is a Harsh Mistress de Robert A. Heinlein

Neuromancer

Vários romances de Isaac Asimov e as Três Leis da Robótica.

Ghost in the Shell

The Matrix e suas continuações

A série The Terminator

Vários "personagens" de Star Trek, como Data.

Pensador Profundo em O Guia do Mochileiro das Galáxias de Douglas Adams

The bomb in Dark Star (1974, by John Carpenter)

Harry Harrison / Marvin Minsky: The Turing Option (romance)

The Mind's I editado por Daniel C. Dennett e Douglas Hofstadter

Personoids, romances e livros de Stanislaw Lem

Arthur, da série de vídeo game The Journeyman Project

WarGames (Jogos de Guerra)

Rainha Vermelha de Resident Evil O Hóspede Maldito

O 13o andar (Filme)

R2-D2, C-3PO e todos os outros robôs de Star Wars.

Todos os robôs do filme Robots.

O robô do seriado "Perdidos no Espaço".

Ver também

Sub-ramos da pesquisa de IA

Busca combinatória

Visão computacional

Sistemas especialistas

Raciocínio baseado em casos

Programação genética

Algoritmo genético

Representação de conhecimento

Aprendizagem de máquina

Machine planning

Rede neural

Processamento de linguagem natural

Program synthesis

Robótica

Planejamento Automatizado

Vida artificial

Artificial being

Inteligencia Artificial Distribuída

Swarm Intelligence

Inteligência artificial e angelologia

Filosofia

Funcionalismo

Consciência simulada

Quarto chinês

Consciência

Lógica

Semântica

Ciência

Ciência cognitiva

Ciência da informação

Ciência da computação

Cibernética

Psicologia

Aplicações

Projetos de Inteligência Artificial

Agentes Inteligentes Artificiais

Computação bio-inspirada

Não categorizados

Inteligência coletiva - a ideia a que um número relativamente grande de pessoas

que cooperam em um processo podem conduzir à ação de confiança.

Mente do quantum - a ideia que a coerência em grande escala do quantum é

necessária para compreender o cérebro.

a Singularidade - um tempo no qual o progresso tecnológico acelera além da

possiblidade de entendimento do homem de hoje ou o ponto no tempo onde

emerge a inteligência mais inteligente que a humana.

Mindpixel - Um projeto para se coletar afirmações simples verdadeiro/falso e

validá-las colaborativamente com o objetivo de usá-las como um corpo de

conhecimento humano de senso comum que possa ser utilizado por uma

máquina.

Game programming AI (IA para programação de jogos)

artificial consciousness (consciência artificial).

Cyc - Uma base de conhecimento com coleção vasta dos fatos sobre o mundo

real e a habilidade lógica do raciocínio.

A.L.I.C.E. - Um chatterbot.

ELIZA - Um programa que simula um psicoterapeuta, desenvolvido na década

de 1960.

SHRDLU - HRDLU era um programa de computador adiantado da

compreensão de língua natural, desenvolvido em 1968-1970

Creatures - um jogo de computador com produção que envolvia criatura

codificada de um código genético superior utilizando um sofisticado

biochemistry e cérebros de rede neural.

EURISKO - uma linguagem para resolver problema que concistam em

heuristics, incluindo a descrição do heuristics explicando como usa-lo e

modifica-lo. Desenvolvido em 1978 por Douglas Lenat.

AM - Precursor do EURISKO foi um programa desenvolvido pelo mesmo autor

com o objetivo de aprender sozinho conceitos novos no domínio da matemática.

Ligações externas

Organizações relacionadas a IA

http://www.ed.conpet.gov.br/br/converse.php robo programa pelo governo para

defender suas questões (site 100% em português).

American Association for Artificial Intelligence

European Coordinating Committee for Artificial Intelligence

Inteligência Artificial - Computador Com QI de uma criança de 4 anos

The Association for Computational Linguistics

Artificial Intelligence Student Union

German Research Center for Artificial Intelligence, DFKI GmbH

Association for Uncertainty in Artificial Intelligence

Singularity Institute for Artificial Intelligence

Máquinas que demonstram algum nível de "inteligência"

Esfera Player - um player interativo voltado para a sonorização ambiente que

busca representar a capacidade de um DJ profissional na hora de escolher as

músicas e se adequar as situacões do dia-a-dia de um estabelecimento comercial

e ou de serviço. Desenvolvido por Rádio Esfera.

The Start Project - Um sistema baseado em internet que responde a perguntas

em inglês.

Alan - Outro chatterbot.

BBC news story A ultima criação do criador de Creatures . Steve Grand's Lucy.

X-Ray Vision for Surgeons - grupo no MIT que investigou visão médica.

Neural networks-based progams for backgammon and go.

Cortex - Programa aprende ao ler textos, Jornal Público.PT

Outros

Programming:AI @ Wikibooks.org

AI Depot - discussão comunitária, notícias e artigos.

Loebner Prize website

AIWiki - um wiki devotado inteiramente à Inteligência Artificial.

AIAWiki - este é devotado a algoritmos e pesquisa em Inteligência Artificial.

Mind-1.1

Mindpixel "The Planet's Largest Artificial Intelligence Effort" (O Maior Esforço

em Inteligência Artificial do Planeta).

OpenMind CommonSense "Teaching computers the stuff we all know"

(Ensinando aos computadores as coisas que todos nós sabemos).

Artificially Intelligent Ouija Board - exemplo criativo de Inteligência Artificial

parecida com a humana.

German Thesis Dissertação filosófica argumentando sobre uma impossibilidade

principal de IA. É feita a alegação de que inteligência pressupõe espírito e que

não é possível aos humanos criar espírito. Desse modo, um ser inteligente pode

no máximo ser imitado tecnicamente.

Artificial Life - AI Lab Zurich

Web Resources página da Universidade de Berkeley com links para cerca de 869

outras páginas na Web contendo informação sobre Inteligência Artificial.*

generation5 - Página com notícias e artigos sobre IA.

Introduzione all'intelligenza artificiale (em italiano)

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