Guia de Inteligência Artificial: Busca e Agentes

1) Definições Fundamentais em IA

Estado: Representações estruturadas onde cada componente denota um atributo do estado representado. A palavra estado é empregada para abstrair detalhes.
Espaço de estados: Modelo matemático de um sistema físico composto por um conjunto de variáveis de entrada, saída e estados relacionados por equações diferenciais de primeira ordem.
Árvore de busca: Estrutura de dados baseada em nós, onde subárvores esquerdas possuem valores menores que a raiz e subárvores direitas possuem valores superiores.
Nó de busca: Itens armazenados na árvore de busca.
Estado objetivo: O estado que se deseja alcançar ao realizar uma busca.
Função sucessora: Função que determina as possíveis ações para o agente na busca.
Custo do caminho: Somatório dos valores (custo) de cada aresta percorrida na busca.

Estados: De A a F.
Espaço de estados: Divisão de cada estado individualmente.
Nó de busca: Itens guardados na árvore.
Estado objetivo: Estado D.
Função sucessora: Passos possíveis para cada estado (ex: A pode ir para B ou F).
Valor dos caminhos: Custo das arestas (ex: A-B= 8, B-E= 7, C-F= 3).

A busca desinformada (ou busca cega) não utiliza conhecimentos específicos do problema, sendo ineficiente na maioria dos casos. Tipos principais:

A busca informada utiliza heurísticas para obter mais informações sobre o estado:

Busca gulosa: Expande o nó mais próximo ao objetivo. Função: f(n) = h(n).
Busca A*: Evita caminhos "caros" considerando o menor custo esperado. Função: f(n) = g(n) + h(n), onde g(n) é o custo real e h(n) é a heurística.

Agentes reativos: Baseiam ações em mapeamento direto de estados.
Agente de resolução de problemas: Seguem sequências de ações para estados desejados.
Critérios de desempenho: Completeza, otimização, complexidade de tempo e complexidade de espaço.
Função heurística (h): Estima o custo do caminho mais barato do estado atual até o objetivo.

Ambientes multiagentes: O agente considera a ação de outros agentes.
Modos de atuação:
- Cooperativos: Agentes realizam ações de modo comum.
- Competitivos: Objetivos em conflito, tentando minimizar os ganhos alheios.
Minimax: Método usado na Teoria dos Jogos para minimizar a perda máxima possível.