Fundamentos de Inteligência Artificial e Algoritmos de Busca

Inteligência Artificial é um ramo da ciência da computação que se propõe a elaborar dispositivos que simulem a capacidade humana de raciocinar, tomar decisões, perceber e resolver problemas, enfim, a capacidade de ser inteligentes.

Objetivo: Criação de algoritmos por meio de restrições impostas por representações para criar modelos cujos objetivos são Pensar, Percepção, Agir.

Inteligência Artificial: Sistema que resolve problemas de forma engenhosa e eficaz.
Inteligência Computacional: Estuda técnicas naturais do homem ou da natureza para resolver problemas complexos.

Aplicações: Robótica, aplicações militares, jogos e softwares.

Histórico: Início dos anos 40 - Segunda Guerra Mundial; criação dos primeiros computadores. Nessa fase, os pesquisadores começaram a esbarrar em problemas relacionados ao armazenamento de dados e ao tempo de processamento.

Um Agente é algo capaz de perceber seu ambiente por meio de sensores e de agir sobre esse ambiente por meio de atuadores.

Agentes Inteligentes

1. Inteligência: Ele sabe raciocinar e aprender com as informações que ele recolhe.
2. Interatividade: Ele pode interagir com o ambiente e outros agentes para realizar sua tarefa.
3. Autonomia: Ele sabe tomar decisões de modo autônomo.

Aplicações dos Agentes

1. Gerenciamento de tráfego e serviços de transporte;
2. Controle de redes de comunicação e de computadores;
3. Sistemas de gerenciamento de transações em bancos e comércio;

Proatividade, Cooperação, Flexibilidade.

Vantagens das Buscas

• Busca em profundidade: Baixo consumo de memória.
• Busca com aprofundamento interativo: Evita o problema de caminhos muito longos ou infinitos.
• Busca com Informação Parcial: O agente consegue atingir o estado objetivo sem saber onde ele começou.
• Busca A*: A estratégia é completa e ótima.
• Busca Local: Ocupam pouquíssima memória.
• Hill Climbing: É um algoritmo guloso - escolhe sempre o primeiro melhor vizinho para progredir na busca.
• Busca Local Online: Caminhada aleatória ao chegar em um máximo local.

Desvantagens das Buscas

• Busca em profundidade: O problema pode fazer uma busca muito longa.
• Busca em largura: Alto consumo de memória.
• Busca Gulosa: Escolhe o caminho mais econômico à primeira vista.
• Hill Climbing: Não é ótimo e não é completo.
• Busca Local Online: Na sua forma mais simples, pode deixar o agente parado em um máximo local sem ter para onde ir.

Alexandre