Fundamentos e Conceitos de Inteligência Artificial

1. Definições Fundamentais

01. Defina de modo pessoal:

• Inteligência: Capacidade mental de raciocinar, planejar, resolver problemas, compreender ideias e aprender.
• Inteligência Artificial: Área da Ciência da Computação e Engenharia da Computação dedicada a buscar métodos e dispositivos computacionais que possuam ou simulem a capacidade de resolver problemas.

2. O Teste de Turing

02. De acordo com o artigo de Turing (1950):

• (a) Quais objeções ainda têm peso nos dias atuais?
• (b) Que chance de aprovação no teste um computador programado teria hoje?

O Teste de Turing, proposto por Alan Turing em 1950 no artigo "Computing Machinery and Intelligence", visa determinar se máquinas podem pensar. O teste consiste em um juiz que interage via canal de texto com um homem e uma mulher (ou um computador). Se o juiz não distinguir o computador de um ser humano, a máquina passa no teste.

3. Sistemas Inteligentes e Fatores Humanos

03. Reações humanas imitadas por sistemas inteligentes:

• Lógica Fuzzy: Percepção
• Redes Neurais Artificiais (RNA): Aprendizado
• Algoritmos Genéticos: Adaptação

4. Paradigmas da IA

04. Paradigmas da IA e fontes de inspiração:

• Simbólica: Lógica e Linguística
• Conexionista: Neurologia
• Evolucionista: Paleontologia
• Probabilista: Probabilidade e Estatística

5. Aplicações de IA

05. Exemplos de aplicações: Sistemas especialistas, visão computacional, robótica, jogos e controle autônomo.

6. IA Simbólica vs. Conexionista

A principal distinção reside no modo de aprendizado: a IA conexionista imita o aprendizado cerebral (ex: Redes Neurais), enquanto a IA simbólica baseia-se na manipulação de símbolos (ex: reconhecimento de padrões).

7. Agentes Inteligentes

07. Definição de Agente e Estado:

• Agente Inteligente: Entidade que adota a melhor ação possível diante de uma situação.
• Agentes Reativos: Desenvolvem inteligência a partir de interações com o ambiente.
• Agentes Cognitivos: Possuem mecanismos avançados de tomada de decisão.
• Agentes baseados em utilidade: Estabelecem preferências entre estados para atingir objetivos.

8. Formadores de Problema

• Estado inicial: Como o problema é encontrado no início.
• Conjunto de operações: Ações executadas para resolver o problema.
• Estado final (objetivo): O estado buscado na resolução.

9. Classificação de Ambientes

• Completamente observável: Sensores detectam todos os aspectos relevantes.
• Determinístico: O estado atual e a ação definem o próximo estado.
• Episódico: Experiência dividida em episódios de percepção e ação.
• Estático: O ambiente não muda durante a decisão.
• Discreto: Número limitado de ações e percepções.

10. Inteligência Artificial Distribuída

Envolve a coordenação de conhecimento em ambientes multiagentes (ex: xadrez, direção autônoma). Pode ser competitiva (maximizar desempenho próprio minimizando o do outro) ou cooperativa (maximizar o desempenho coletivo).