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O SISTEMA DE INFORMAÇÃO

Por:   •  25/5/2015  •  Trabalho acadêmico  •  955 Palavras (4 Páginas)  •  185 Visualizações

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

LÍDIA BORGES DE ABREU

6º SEMESTRE – SISTEMA DE INFORMAÇÃO

LUZIANIA – GO

2014

INTRODUÇÃO

Este trabalho tem como objetivo apresentar assuntos referentes a conceitos e aplicações em inteligência artificial, explicando a parte da ciência da computação que se preocupa em desenvolver sistemas computacionais inteligentes, isto é, sistemas que exibem características, as quais nós associamos com a inteligência no comportamento humano, por exemplo, compreensão da linguagem, aprendizado, raciocínio, resolução de problemas, etc. Irei aprofundar mais no assunto no desenvolvimento do mesmo.

A Inteligência Artificial pode ser definida como a inteligência existente por uma entidade artificial não natural IA é a ciência é a engenharia de fazer maquinas inteligentes, especialmente programas inteligentes. Ela esta relacionada ao uso de computadores para compreender a inteligência humana, mas a área de atuação da IA não esta limitada apenas a métodos que podem ser observáveis biologicamente.

Muitas atividades mentais como escrever programas de computadores, matemática, raciocínio do senso comum, compreensão de línguas e até dirigir um automóvel faz parte da inteligência. Nas últimas décadas, vários sistemas computacionais foram construídos para realizar estas tarefas. Dizemos que os sistemas possuem algum grau de Inteligência Artificial.

IA é o estudo de faculdades mentais através do uso de modelos computacionais, é o estudo do comportamento inteligente. Seu objetivo final é uma teoria da inteligência que explique o comportamento das entidades inteligentes naturais e que guie a criação de entidades capazes de comportamento inteligente. Tendo a arte de criar máquinas que executam funções que requerem inteligência quando executadas por pessoas. Estudando as computações que tornam possível perceber, raciocinar e agir.

Pode ser definida como o ramo da ciência da computação que se preocupa com a automação do comportamento inteligente procurando saber como fazer os computadores realizarem coisas que, no momento, as pessoas fazem melhor.

Existem quatro abordagens que o estudo de IA se divide sendo elas: Sistemas que pensam como seres humanos, sistemas que agem como seres humanos, sistemas que pensam racionalmente, sistemas que agem racionalmente.

Pude observar que IA tem dois tipos de abordagens: Cognitiva e Conexionista.

A abordagem Cognitiva e a ênfase a processos cognitivos. Tem como objetivo encontrar explicações para comportamentos inteligentes baseados em aspectos psicológicos e processos algorítmicos e a abordagem conexionista da ênfase ao modelo de funcionamento do cérebro, dos neurônios e das conexões neurais. Vimos alguns modelos de IA como o Algoritmo Genético que é o modelo para Aprendizagem de maquina, inspirado na teoria evolucionista onde somente os mais aptos continuam. Tendo operadores genéticos da mesma forma como são observados pela natureza e a programação Evolutiva é o modelo que se assemelha aos algoritmos genéticos, sua ênfase esta na relação comportamental entre os parentes e seus descendentes.  As soluções para os problemas são obtidas por meio de tentativas e transmitidas para a população, simuladas em programas.

Segundo o autor a lógica Fuzzy é o modelo, Lógica difusa ou lógica nebulosa. É uma metodologia que serve para representar, manipular e modelar informações incertas. Já o sistema Baseado em Regra são sistemas que programam comportamentos inteligentes de especialistas humanos a programação genética é o campo de estudo de IA voltado para a construção de programas que visam imitar o processo natural da genética. Trabalha com métodos de busca aleatória o raciocínio baseado em caso é o campo de estudo da IA que utiliza uma grande biblioteca de casos para consulta e resolução de problemas e as redes neurais é considerada uma classe de modelagem que trabalha por ajuste repetido de parâmetro. Estruturalmente, uma Rede Neural consiste em um numero de elementos interconectados organizados em camadas que aprendem pela modificação da conexão firmemente conectando as camadas.

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