Inteligencia Artificial

Algoritmo passo a passox Mecanismo geral de inferência + conhecimento ... ou então aprendizado



Dados e controle embutidos em código procedimentalx Separação entre conhecimento declarativo e controle



SPIV (specifyprove implementverify)x RUDE (rununderstanddebug edit)



Linguagens de programação: imperativasx“alto-nível” (funcional, lógica, baseada em restrições)

IA: Usa metáforas de sistemas naturais(neurônio, evolução, memória, sociedade, língua,...)

IA no Brasil



Fracamente representada nas graduações em computação •no máximo, 1 disciplina obrigatória •no melhor dos casos, depois do sexto período •Ementa restrita e desatualizada



Economicamente ainda incipiente •por falta de demanda ou de profissionais bem formados?



Visão “distorcida e incompleta”do que éIA



No exterior éo contrário •MIT, Stanford, Carnegie Mellon, Berkeley, Imperial College, Cambridge •Mercado fatura alto

Paradigma Estatístico/Probabilístico



Utiliza a teoria da probabilidadee a teoria da utilidade, compondo a teoria da decisão, como base para raciocinar num mundo com incertezas(de crenças, percepções, ações, etc).



Problemas: amostras (quantidade, representatividade), falta de formalismo para representar e usar informação de independência condicional, grande quantidade de dados...



Vantagemsobre lógica clássica: permite tomar uma decisão mesmo quando não tem informação suficiente para provarque alguma ação iráfuncionar.

EVOLUÇÃO •diversidade égerada por cruzamento e mutações •os seres mais adaptados ao seus ambientes sobrevivem (seleção natural) •as características genéticas de tais seres são herdadas pelas próximas gerações

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Paradigma Evolutivo



Definição: •Método probabilístico de busca para resolução de problemas (otimização) “inspirado”na teoria da evolução



Idéia: •indivíduo = solução •faz evoluir um conjunto de indivíduos mais adaptados por cruzamento através de sucessivas gerações •fitnessfunctionf(i): R



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