Inteligência artificial é definido como um campo de estudo que procura explicar e imitar o comportamento inteligente em processos computacionais.
Os dois propósitos da Inteligência Artificial são: perceber melhor a natureza da inteligência e fazer com que os computadores desempenhem tarefas para as quais é necessária alguma inteligência.
Evolução Histórica:
1943 - Warren McCulloch e Watter Pitts propõem os fundamentos da arquitectura da inteligência na rede neural.
1950 - Alan Turing introduziu o “Turing Test” como forma de efectuar testes de comportamentos inteligentes.
1955 - Newell, Shaw e Simon desenvolvem a primeira linguagem de inteligência artificial, IPL (Information Processing Language).
1958 - MacCarthy introduziu a linguagem de programação LISP (LISt Processing) no Instituto Tecnológico de Massachusets.
1966 - Joseph Weizenbaum cria o programa de computador ELIZA.
1972 - Alain Colmerauer e Robert Kowalski criaram a linguagem de programação PROLOG (PROgramming in LOGic).
1980 - Hans Moravec desenvolveu o primeiro veículo controlado por computador com capacidade para contornar obstáculos.
1997 - O computador Deep Blue derrotou Garry Kasparov numa partida de xadrez.
ELIZA e A.L.I.C.E.
O programa ELIZA foi o primeiro trabalho na área da inteligência artificial e é um dos programas mais conhecidos na área da psicoterapia. O seu desenvolvimento teve como objectivo testar até que ponto um programa poderia ter um desempenho semelhante ao de um ser humano na utilização da linguagem natural. Este programa tem capacidade para manter um diálogo com um ser humano, respondendo às perguntas formuladas.
O programa A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity), simula uma conversa com um ser humano. Este foi projectado por Richard Wallace, segundo a filosofia do programa ELIZA, e permite manter um diálogo conforme as regras heurísticas, isto é, de descoberta ou procura dos caracteres de conversação.
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Aplicações Actuais:
Máquinas de Jogos
Reconhecimento de voz e processamento da linguagem natural
Visão por Computador
Redes neurais
Sistemas periciais
Linguagens
As linguagens que podem ser utilizadas em IA são: IPL, LISP, SAIL, KRL, LOGO, PROLOG, PHYTON, C++ e JAVA.
Multiprocessador - Sistemas computacionais que contam com mais de um CPU.
Com o maior número de processadores, espera-se a execução de mais tarefas, em menos tempo. Este acréscimo na produtividade dos sistemas não é directamente proporcional ao acréscimo de número de processadores. Outro benefício é a “confiabilidade”. A falha de um processador irá diminuir a eficiência do sistema, mas não o interromperá.
São comuns os sistemas multiprocessadores utilizarem multiprocessamento simétrico ou SMP (de Symmetric MultiProcessing). Nele, cada processador executa uma cópia idêntica do sistema operacional, que comunicam entre si como for necessário e tem tempo uniforme de acesso à memória.
Outra forma de trabalho é a de multiprocessamento assimétrico, na qual cada processador recebe uma tarefa específica. Um processador mestre controla o sistema e os outros (escravos) recebem instruções dele. A distinção pode ser implementada em hardware ou software.
Redes Neurais
Redes neurais artificiais são um conceito da computação que visa trabalhar no processamento de dados de maneira semelhante ao cérebro humano. As redes neurais artificiais são criadas a partir de algoritmos projectados para uma determinada finalidade. Sucintamente, uma rede neural assemelha-se ao cérebro em dois pontos: o conhecimento é obtido através de etapas de aprendizagem e pesos sinápticos são usados para armazenar o conhecimento.
Nano Tecnologia
Nanotecnologia é a construção de estruturas e novos materiais a partir de átomos.
Existem dois tipos actualmente a serem pesquisados e desenvolvidos. Os orgânicos, também denominados bionanorrobôs, e os inorgânicos.
Sistemas Periciais
Os sistemas periciais são sistemas desenvolvidos para efectuar o processamento de informação com o objectivo de proporcionar a resolução de problemas, num determinado domínio ou numa determinada área de aplicação, de forma semelhante à utilizada pelos peritos ou especialistas.
Os sistemas periciais podem ser utilizados na resolução de problemas, tais como: Diagnóstico, Interpretação, Prescrição, Concepção, Monitorização, Instrução, Controlo e Planeamento.
Áreas de Aplicação
Estrutura Fundamental
A estrutura fundamental de um sistema pericial é composta por uma base de conhecimentos e um motor de inferência.
A figura seguinte é o esquema básico representativo dos componentes de um sistema pericial e das suas interligações.
Base de Conhecimento
A base de conhecimentos é a parte do sistema pericial onde é armazenado todo o conhecimento do domínio em causa. Esta é organizada de acordo com os métodos usados na codificação do conhecimento.
A aquisição dos conhecimentos é obtida a partir do saber de um ou mais peritos ou especialistas no domínio em causa, transmitindo-o à equipa responsável pela construção do sistema pericial.
Uma base de conhecimentos é composta por uma base de regras e uma base de factos. A base de regras consiste num conjunto de regras que permitem tirar conclusões sobre factos, podendo originar novos factos ou relações. A base de factos é constituída pelos factos e pelas relações entre eles.
Bibliografia
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