A Inteligencia Artificial

Inteligência Artificial

Brasília, Dia 17 de Abril de 2020

Sumário

Introdução        3

Desenvolvimento        4

SEs        4

SBCs        5

Logica Fuzzy        6

Machine Learning        7

Conclusão        7

Bibliografia        8

Introdução

 Inteligência Artificial está proporcionando muitas mudanças na humanidade, muitas evoluções e auxílios pra possíveis adaptações. Desde de sempre este termo nos leva ao futuro seja imaginando ou pela ficção, mas ultimamente evoluiu bastante por conta do “Machine Learning” que está ensinando carros a andar só, ou seja carros autônomos e vai mais além ainda com aeronaves e viagem espaciais mais efetivas.

A inteligência artificial é um ramo da pesquisa no campo da ciência da computação, que através de símbolos computacionais tenta construir mecanismos e / ou dispositivos que simulam a capacidade de uma pessoa de pensar, resolver problemas, ou seja, ser inteligente. A pesquisa e o desenvolvimento desse ramo de pesquisa começaram durante a Segunda Guerra Mundial.

 Os principais criadores foram os seguintes cientistas: Hebert Simon, Allen Newell, John McCarthy e vários outros que criariam um "ser" que simularia a vida humana com objetivos comuns. A.I. estudo começou na década de 1950, quando os cientistas Hebert Simon, Allen Newell, foram pioneiros quando criaram o primeiro laboratório de inteligência artificial da Universidade Carnegie Mellon.

Tem como algumas técnicas utilizadas no âmbito da inteligência artificial o Sistemas Baseados em Conhecimento (SBC), Sistema especialista (SE), o Lógica Fuzzy, Redes Neurais, Mineração de Dados.

SBCs são programas de computadores que usam conhecimento claramente representado resolver problemas. Já o SE é um software destinado a simular o raciocínio de um especialista, "expert" em um campo específico do conhecimento.

Lógica difusa ou lógica Fuzzy é uma forma de lógica de valores múltiplos na qual os valores reais das variáveis ​​podem ser qualquer número real de 0 (correspondente a um valor falso) a 1 (correspondente a um valor verdadeiro), diferentemente do que é verificado na lógica por um valor lógico (às vezes também chamada lógica pura), segundo a qual os valores lógicos podem ser apenas 0 ou 1.

Na ciência da computação e áreas afins, as redes neurais artificiais (RNAs) são modelos computacionais inspirados no sistema nervoso central do animal (especialmente o cérebro) que são capazes de aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões.

Desenvolvimento

SEs

Um sistema especializado (SE) surge da necessidade de processar informações não numéricas, capaz de apresentar conclusões sobre um determinado assunto, desde que adequadamente orientado e "energizado".

Um sistema especialista é uma forma de sistema baseado no conhecimento, especialmente projetado para imitar a especialização do homem em um campo específico. O SE terá uma base de conhecimento de fatos e regras sobre o domínio, como faria um especialista, e deve ser capaz de oferecer sugestões e conselhos aos usuários.

SE é divido em três partes:

1. Base de conhecimento: contém o conhecimento especializado a ser utilizado nas decisões, o qual pode ser estruturado e codificado de diversas maneiras.

1. Mecanismo de inferência: é um algoritmo, capaz de elaborar as conclusões a partir dos dados fornecidos pelo usuário do sistema, e do conhecimento armazenado em suas bases.

1. Interface do usuário: tem por objetivo realizar o diálogo entre o usuário e o sistema. Em muitos casos, é capaz de entender frases em linguagem natural.

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Fonte: www.informaticamedica.org.br

A seguir temos uma imagem que ilustra como são separadas algumas técnicas da IA tais como SBCs e SEs.

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Fonte: Feito pelo autor.

SBCs

São softwares voltados para resolver problemas. Eles manipulam inteligentemente o conhecimento e as informações e devem ser usados ​​para problemas que exigem uma quantidade significativa de conhecimento e experiência humanos.

“Sistemas Especialistas (SEs) são sistemas capazes de oferecer soluções para problemas específicos em um dado domínio e que têm habilidade de aconselhar no nível comparável ao de especialistas naquela área”. Lucas and van der Gaag, Princípios de Sistemas Especialistas.

Características de um SBC

• Faça uma pergunta ao usuário usando uma linguagem fácil de entender para reunir as informações de que ele precisa;
• Desenvolver uma linha de raciocínio baseada nessas informações e no conhecimento existente na base para encontrar soluções satisfatórias;
• Explique seu raciocínio;
• Viver com seus erros, assim como um especialista humano.

Atualmente temos algumas áreas que estão voltadas para esse tipo de aplicações como Engenharias, Ciências, Medicina, Negócios Etc. A capacidade de esclarecer é particularmente necessária em áreas incertas (como diagnóstico médico) para aumentar a credibilidade do usuário para aconselhamento do sistema ou até mesmo permitir que o usuário detecte qualquer possível problema no raciocínio do sistema. Alguns exemplos incluem: diagnóstico médico já citado, aconselhamento financeiro e criação de produtos.

Logica Fuzzy

A lógica difusa ou lógica fuzzy é uma maneira de dar mostrar ou dimensionar algo por tempos não teria como tais como: Quanto é uma pessoa “Magra”, quanto é uma pessoa “Gorda”, quanto é “Bonito” ou “Feio”, quanto é uma pessoa “Meio gorda”. A lógica fuzzy nos mostra que podemos demostrar isso com valores utilizando de 0 a 1, temos uma gama gigantesca de como podemos enumerar esses valores “sem valor numérico”. Como nos exemplos citados podemos colocar um valor ao extremo por exemplo em cada ponta sendo as pontas 0 e1 então seria.