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1 DE 17 SISTEMAS DE INFORMAÇÕES PARA EXECUTIVOS CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL É A MAIS AMBICIOSA ÁREA DA TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO. SEU OBJETIVO É “SIMPLES”: SUBSTITUIR O CÉREBRO HUMANO PELOS COMPUTADORES, DOTANDO-LHES DE INTELIGÊNCIA E RACIOCINIO (COMO NO FILME “MATRIX”).

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Page 1: CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 1 DE 17 SISTEMAS DE INFORMAÇÕES PARA EXECUTIVOS INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL É A MAIS AMBICIOSA ÁREA DA TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO

1 DE 17SISTEMAS DE INFORMAÇÕES PARA EXECUTIVOS

CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

INTELIGÊNCIA

ARTIFICIAL

É A MAIS AMBICIOSA ÁREA DA TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO. SEU

OBJETIVO É “SIMPLES”: SUBSTITUIR O

CÉREBRO HUMANO PELOS

COMPUTADORES, DOTANDO-LHES DE

INTELIGÊNCIA E RACIOCINIO (COMO NO

FILME “MATRIX”).

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CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

ESSA SUBSTITUIÇÃO DO CÉREBRO PELA MÁQUINA ESTÁ DENTRO DA LINHA DAS TRÊS REVOLUÇÕES TECNOLÓGICAS DE ALVIN TOFFLER: A REVOLUÇÃO DA AGRICULTURA, INDUSTRIAL E DA INFORMÁTICA.

QUATRO TIPOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

1. SISTEMAS ESPECIALISTAS

AQUI SE TRANSFERE PARA O COMPUTADOR, ATRAVÉS DE UM PROGRAMA ESPECIFICO, A LÓGICA USADA PELO ESPECIALISTA PARA TRATAR DE UM ASSUNTO, COMO CONSERTAR COMPUTADORES, POR EXEMPLO. A SEQUÊNCIA DO RACIOCINIO USADO É TRANSFORMADO EM LINHAS DE PROGRAMA, QUE TENTAM SUBSTITUIR O TÉCNICO.

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CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

UM EXEMPLO É O USADO PELA IBM DESDE OS ANOS 70, PARA A MANUTENÇÃO DE SEUS MAINFRAMES. O TÉCNICO, AO LADO DO COMPUTADOR DEFEITUOSO, CONSULTA UM SISTEMA ESPECIALISTA NOS EUA, QUE INDICA OS PASSOS PARA RESOLVER O PROBLEMA.

MUITAS OUTRAS EMPRESAS TAMBÉM O USAM, COMO A PETROBRÁS E CENTRAIS NUCLEARES.

A CONSTRUÇÃO DE UM SISTEMA ESPECIALISTA ESBARRA EM DUAS DIFICULDADES: (1) SUA IMPLEMENTAÇÃO É LENTA, POIS DEPENDE DE PROGRAMAR TODOS OS DETALHES MENTAIS USADOS PELO TÉCNICO. (2) O TÉCNICO, PERCEBENDO QUE ESTÁ SENDO SUBSTITUIDO POR UM COMPUTADOR, PODE OCULTAR DETALHES IMPORTANTES, COMO FORMA DE MANTER O SEU EMPREGO.

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CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

2. SISTEMAS DE “FORÇA BRUTA” (BRUTE FORCE)

NESTE CASO, O PROGRAMA PROCURA ESGOTAR TODAS AS ALTERNATIVAS POSSIVEIS (OU A MAIORIA DELAS), E ESCOLHER A MAIS ADEQUADA. É A TÉCNICA DA “TENTATIVA E ERRO”, USADA PELOS HUMANOS.

UM EXEMPLO FOI A QUEBRA, EM 7 MESES, DA ULTRA-SECRETA CHAVE BANCÁRIA DE CRIPTOGRAFIA DE 512 BITS (EM 1999). O CURIOSO É QUE O CÓDIGO FOI QUEBRADO EM APENAS 30% DAS TENTATIVAS POSSIVEIS.

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CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

OUTRO EXEMPLO FOI A VITÓRIA DO DEEP BLUE, DA IBM, VENCENDO O GRANDE MESTRE INTERNACIONAL DE XADREZ, BORIS KASPAROV, EM UM TORNEIO NOS EUA. APÓS ESSA VITÓRIA, O VALOR DA IBM NA BOLSA AUMENTOU US$ 18 BILHÕES DE DÓLARES. O DEEP BLUE GANHOU UM PRÊMIO DE US$ 600.000, E KASPAROV, $ 400.000.

AO LADO, O SUPERCOMPUTADOR IBM RS/6000-SP, O DEEP BLUE, CAMPEÃO MUNDIAL DE XADREZ EM 1997.

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CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

3. ROBÔS

O ROBÔ É UM CASO BEM CONHECIDO DE ASSOCIAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICAL COM EQUIPAMENTOS MECÂNICOS (“MECATRÔNICA”). EXISTEM FÁBRICAS, COMO A HONDA E A TOYOTA, ONDE OS CARROS SÃO MONTADOS POR ROBÔS, DESDE A DÉCADA DE 80.

OUTRA APLICAÇÃO RECENTE É A CIRURGIA MÉDICA (PRÓXIMO SLIDE), AINDA EM FASE EXPERIMENTAL, DA “DA VINCI SURGICAL SYSTEMS”.

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CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

O silencioso robô comercial Kärcher-2000 (no tapete). Ele mantém o ar limpo e o chão livre de pó. De tempos em tempos, vai até sua base para

carregar a bateria e limpar seus filtros.

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CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

4. REDES NEURAIS ARTIFICIAIS(ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, ANN)

É A MAIS RECENTE E PROMISSORA ÁREA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, TENDO DADO SEUS PRIMEIROS RESULTADOS A PARTIR DE 1986.

SUA TECNOLOGIA SUPEROU DE LONGE AS TÉCNICAS ESTATISTICAS NAS PREVISÕES COMERCIAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES (COMO “FOTOGRAFIAS FALADAS”) E MUITAS OUTRAS ÁREAS.

O PRÓXIMO SLIDE MOSTRA UM SISTEMA DE PREVISÃO DE TAXAS DE CÂMBIO (US$-DM), AO CUSTO DE MILHÕES DE DÓLARES, USADO POR UM BANCO. PAGOU-SE EM POUCOS MESES.

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CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Tax

a d

e C

âmb

ioDias corridos

Futuro (60 dias)

Ajuste exponencial de 2a. ordem

Ajuste exponencial de 3a. ordem

Autoregressão

O que aconteceu

O que a ANN previu

HOJE

Passado (200 dias)

Previsões estatisticas usuais

USO DE UMA REDE NEURAL PARA PREVER TAXAS DE CÂMBIOUSO DE UMA REDE NEURAL PARA PREVER TAXAS DE CÂMBIO

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CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

AS REDES NEURAIS

AS REDES NEURAIS PROCURAR ESTABELECER UM MODELO MATEMÁTICO NO COMPUTADOR, QUE SIMULE O COMPORTAMENTO DO CÉREBRO HUMANO, COM BASE NO POUCO QUE SE CONHECE SOBRE ELE.

ESSE MODELO É POSTERIORMENTE TRANSFORMADO EM UM PROGRAMA (EM C E ASSEMBLY, COM LINUX).

SEU USO REQUER COMPUTADORES MUITO RÁPIDOS (OU SUPERCOMPUTADORES) E ALIMENTAÇÃO CONSTANTE DE DADOS RECENTES.

SEUS DETALHES SÃO MANTIDOS SOB ESTRITO SIGILO PELOS BANCOS E ÓRGÃOS MILITARES.

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CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

LOBO PARIETAL

LOBO TEMPORALLOBO OCIPITAL

LOBO FRONTAL

CEREBELO

TRONCOENCEFÁLICO

MEDULAESPINHAL

O CÉREBRO HUMANO E SUAS REGIÕES

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CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Um trecho da Rede Neural humana, vista ao microscópio. Os núcleos brancos são os neurônios, interconectados pela Rede Neural.

Essa é a nossa CPU e Memória, através das quais pensamos e agimos.

Fonte: "Cem Bilhões de Neurônios", de Roberto Lent, Ed. Atheneu, 2001, p. 15

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CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

MODELAGEM DO CÉREBRO HUMANO, VENDO-SE AS SINAPSES, DENDRITOS, AXÔNIOS E NEURÔNIOS

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CAP. 13 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

APLICAÇÕES BEM SUCEDIDAS DAS REDES NEURAIS

• Administração de projetos de investimentos• Análise do risco de investimentos em moeda estrangeira• Análise de Cartas do Presidente aos Acionistas• Avaliação do risco de ações da Bolsa e de debêntures• Concessão de crédito bancário• Construção de índices financeiros para análise do desempenho das

empresas• Diagnóstico do sistema de controle de automóveis• Diagnóstico médico em cardiologia (Veja a noticia "Rede Neural bate

médicos no diagnóstico")• Diagnóstico médico em dermatologia• Identificação de alvos militares detectados pelo sonar submarino• Previsão da cotação do marco alemão no mercado de câmbio do dólar• Previsão do comportamento dos preços de commodities• Previsão de crises econômicas• Previsão da cotação das ações na Bolsa• Previsão de falência de associações de poupança e empréstimo• Previsão de falência de Bancos• Planejamento universitário