Profs:Dr. Alexandre Rosa dos SantosDr. Geraldo Regis MauriENG05207 - Informática

A IA é uma das ciências mais recentes.

O trabalho começou logo após a Segunda Guerra Mundial, e o próprio nome foi

cunhado em 1956.

Seus principais idealizadores foram os cientistas Marvin Minsky, Herbert Simon,

Allen Newell, John MacCarthy, Warren MuCulloch e Walter Pitts, entre outros.

A construção de máquinas inteligentes fascina a humanidade desde tempos

imemoriais.

Apenas recentemente, com o surgimento do computador moderno, é que a

inteligência artificial ganhou meios e massa crítica para se estabelecer como

ciência integral.

Seu desenvolvimento tem extrapolado os clássicos programas de xadrez

ou de conversão e envolvido áreas como visão computacional, análise e

síntese da voz, lógica difusa, redes neurais artificiais e muitas outras.

Inicialmente a IA visava reproduzir o pensamento humano.

A Inteligência Artificial abraçou a idéia de reproduzir faculdades humanas

como criatividade, auto-aperfeiçoamento e uso da linguagem.

Porém, o conceito de inteligência artificial é bastante difícil de se definir.

A questão sobre o que é inteligência artificial, mesmo como definida

anteriormente, pode ser separada em duas partes: "qual a natureza do

artificial" e "o que é inteligência".

A primeira questão é de resolução relativamente fácil, apontando no entanto,

para a questão de o que poderá o homem construir.

A segunda questão é consideravelmente mais difícil, levantando a questão da

consciência, identidade e mente (incluindo a mente inconsciente) juntamente

com a questão de que componentes estão envolvidos no único tipo de

inteligência que universalmente se aceita como estando ao alcance do nosso

estudo: a inteligência do ser humano.

O estudo de animais e de sistemas artificiais que não são modelos triviais

começa a ser considerados como matéria de estudo na área da inteligência.

A uma centena de milhões de quilômetros da Terra, o

programa Remote Agent da NASA se tornou o primeiro

programa de planejamento autônomo de bordo a controlar o

escalonamento de operações de uma nave espacial.

O Remote Agent gerou planos de metas de alto nível

especificadas a partir do solo e monitorou a operação da nave

espacial à medida que os planos eram executados –

efetuando a detecção, o diagnóstico e a recuperação de

problemas conforme eles ocorriam.

O Deep Blue da IBM se tornou o primeiro programa de

computador a derrotar o campeão mundial em uma partida de

xadrez, ao vencer Garry Kasparov por um placar de 3,5 a 2,5

em uma partida de exibição.

Kasparov disse que sentiu “uma nova espécie de

inteligência” do outro lado do tabuleiro.

O valor das ações da IBM teve um aumento de 18 bilhões de

dólares.

O sistema de visão de computador ALVINN foi treinado para dirigir um

automóvel, mantendo-o na pista.

Ele foi colocado na minivan controlada por computador NAVLAB da CMU e foi

utilizado para percorrer os Estados Unidos – ao longo de quase 4.600 Km o

ALVINN manteve o controle da direção do veículo durante 98% do tempo.

Um ser humano assumiu o comando nos outros 2%, principalmente na saída

de declives.

A NAVLAB tem câmeras e vídeo que transmitem imagens da estrada para

ALVINN, que então calcula a melhor forma de guiar, baseado na experiência

obtida em sessões de treinamento anteriores.

Durante a crise do Golfo Pérsico em 1991, as forças armadas dos Estados

Unidos distribuíram uma ferramenta denominada DART, a fim de realizar o

planejamento logístico automatizado e a programação de execução do

transporte.

50.000 veículos, transporte de carga aérea e de pessoal ao mesmo tempo

Pontos de partida, destinos, rotas e resolução de conflitos entre todos os

parâmetros.

Permitiu a geração em algumas horas de um plano que exigiria semanas com

outros métodos.

A Defense Advanced Research Project Agency (DARPA) declarou que essa

única aplicação compensou com folga os 30 anos de investimentos da DARPA

em IA.

Chinook foi declarado o campeão Homem-Máquina em Damas em

1994.

Lógica incerta, uma técnica para raciocinar dentro de incertezas, tem

sido amplamento usada em sistemas de controles industriais.

Sistemas especialistas vêm sendo usados a uma certa escala industrial.

Sistemas tradutores, tais como SYSTRAN, têm sido largamente usados

(no entanto, os resultados não são ainda comparáveis com tradutores

humanos).

Redes Neurais vêm sendo usadas em uma larga variedade de tarefas,

de sistemas de detecção de intrusos a jogos de computadores.

Sistemas de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) podem traduzir letra

escrita de forma arbitrária em texto.

Reconhecimento de escrita a mão é usada em milhões de Assistentes

Pessoais Digitais.

Reconhecimento de voz está disponível comercialmente e é amplamente

usado.

Sistemas de álgebra computacional, tais como Mathematica e Macsyma, são

bons exemplos de aplicações de IA na solução de problemas algébricos.

Sistemas com Visão computacional são usados em muitas aplicações

industriais.

Aplicações utilizando Vida Artificial são utilizados na indústria de

entretenimento e no desenvolvimento da Computação Gráfica.

Sistemas baseados na idéia de agentes artificiais, denominados

Sistemas Multiagentes, têm se tornado comuns para a resolução

de problemas complexos.

Chatter bots (robôs de software para conversação), personagens

virtuais que conversam em linguagem natural como se fossem

humanos de verdade, são cada vez mais comuns na internet.

Uma rede neural pode ser vista como um modelo matemático

simplificado do funcionamento do cérebro humano.

Este consiste de um número muito grande de unidades

elementares de processamento, ou neurônios, que recebem e

enviam estímulos elétricos uns aos outros, formando uma

rede altamente interconectada.

No processamento, são compostos os estímulos recebidos

conforme a intensidade de cada ligação, produzindo um único

estímulo de saída.

Um sistema convencional é baseado em um algoritmo, emite um

resultado final correto e processa um volume de dados de maneira

repetitiva enquanto que um Sistema Especialista é baseado em uma

busca heurística e trabalha com problemas para os quais não existe

uma solução convencional organizada de forma algorítmica disponível

ou é muito demorada.

Os sistemas especialistas agem ou comportam-se como um ser

humano em um campo ou área. Os sistemas especialistas

computadorizados têm sido desenvolvidos para diagnosticar

problemas, prever eventos futuros e auxiliar no projeto de novos

produtos e sistemas.

Definições:

Sistema – “Conjunto de elementos, materiais ou idéias, entre

os quais se possa encontrar ou definir alguma relação”.

Especialista – “Pessoa que se consagra com particular

interesse e cuidado a certo estudo. Conhecedor, perito”.

Algumas definições sobre sistemas especialistas:

Sistemas Especialistas são sistemas que solucionam problemas que são

resolvíveis apenas por pessoas especialistas (que acumularam

conhecimento exigido) na resolução destes problemas.

Um Sistema especialista é uma classe de programa de computador

desenvolvido por pesquisadores de Inteligência artificial durante os anos

70 (1970) e aplicado comercialmente durante os anos 80 (1980). Em

síntese, são programas constituídos por uma série de regras que

analisam informações (normalmente fornecidas pelo usuário do

sistema) sobre uma classe específica de problema (ou domínio de

problema).

Programas de computador que tentam resolver problemas que os seres

humanos resolveriam emulando o raciocínio de um especialista, aplicando

conhecimentos específicos e inferências são ditos Sistemas Especialistas.

Tipos de problemas solucionados por sistemas especialistas

Tipicamente, os problemas que podem ser solucionados por um

sistema especialista são do tipo que seria atendido por um especialista

humano - um médico ou outro profissional (na maioria dos casos).

Sistemas simples utilizam uma lógica verdadeiro/falso simples para

analisar os dados. Por outro lado, sistemas mais sofisticados são

capazes de realizar pelo menos alguma avaliação levando em

consideração incertezas do mundo real, utilizando métodos como

lógica fuzzy. Tal sofisticação é de desenvolvimento difícil e ainda

extremamente imperfeita.

Acorn: auxilia no atendimento de pacientes com esquemia cardíaca. É baseado em

sistemas Baesyanos e utilizado pelas enfermeiras-chefe no auxílio da administração

destes pacientes.

POEMS (Post Operative Expert Medical Sistems): sistemas de suporte de decisão

para tratamento pós-operatório. Auxilia no monitoramento dos aparelhos.

SETH: é um sistema especialista usado para ajudar em exames de toxologia clínica.

VIE-PNN: sistema especialista de representação do conhecimento clínico e teórico

sobre a composição da nutrição dos pais para recém-nascidos que são tratados na

incubadora.

NeoGanesh: usado para monitorar a respiração dos pacientes internados em UTI’s.

Interpreta dados em tempo real. Desenvolve uma estratégia terapêutica para reeducar

gradualmente os músculos respiratórios do paciente.

GermWatcher: procura por infecções hospitalares, monitorando dados de

uma cultura microbiológica do sistema do laboratório do hospital.

Hepaxpert: este sistema faz a interpretação automática de testes para

hepatite A e B.

Interpretação de distúrbios ácido-básicos: como o próprio nome já diz,

responsável por interpretar dados para distúrbios ácido-básicos .

PEIRS (Pathology Expert Interpretative Reporting): interpreta relatórios

com 95% de acertos. Estes relatórios podem ser: testes de função da

tireóide, gases arteriais sangüíneos, testes de tolerância de glicose, etc.

PUFF: são sistemas para interpretação automática de funções pulmonares.

Coulter Facility: funciona como um consultor e também como ferramenta

educacional no laboratório de hematologia.

Educacional:

Cancer, Me??: dá conselhos individuais sobre como reduzir os riscos de

câncer.

Garantia de Qualidade e administração:

ADE Monitor (Adverse Drug Event Monitor): auxilia farmacêuticos com

monitoramento de dados clínicos do paciente para ocorrência de drogas

adversas.

Imagem médica:

PHOENIX: auxilia na escolha dos melhores procedimentos radiológicos

Sistema para eletromiografia:

ESPRIT P599: Desenvolvido a partir de um assistente especialista para

eletromiografia (EMG). O assistente (sistema de suporte à decisão) deveria ser

capaz de dar sugestões de diagnóstico e também para tratamento.

Sistema Especialista Aplicado à Recomendação de

Adubação e Calagem nas Principais Culturas do Estado

de São Paulo: tem a função de à partir de dados obtidos

através da análise de solo de um determinado terreno (P, K, T

e V) e de uma dada cultura, auxiliar profissionais da área de

Agronomia darem um diagnóstico sobre a adubação e

calagem para este terreno.

TOMEX-UFV: Um sistema especialista para diagnose de

doenças do tomateiro

O TOMEX-UFV é um sistema especialista (SE) construído

a partir da organização do conhecimento de especialistas

na diagnose de doenças do tomateiro.

O SE objetiva dar apoio a técnicos da extensão na tomada

de decisão, e auxiliar docentes e pesquisadores, como

ferramenta educativa.

Controle de Sistemas Dinâmicos;

Indução e Otimização de Bases de Regras;

Encontrar Novas Topologias Conexionistas: Engenharia de Sistemas

Neurais Artificiais, Modelagem de Estruturas Neurais Biológicas;

Simulação de Modelos Biológicos;

Evolução Interativa de Imagens;

Composição Musical.