inteligência artificial 1 tópicos iniciais em ia

Inteligência ArtificialInteligência Artificial 11

Tópicos Iniciais em IATópicos Iniciais em IA


Algum dia os computadores serão Algum dia os computadores serão capazes de pensar?capazes de pensar?


Será que precisamos ensinar o Será que precisamos ensinar o computador a pensar exatamente da computador a pensar exatamente da mesma maneira como acontece com mesma maneira como acontece com

os humanos?os humanos?


O que é mais rápido,O que é mais rápido,um Pentium 4Core ou o Cérebro?um Pentium 4Core ou o Cérebro?


O computador tem algum tipo de O computador tem algum tipo de consciência?consciência?


Humano:Humano:

Matéria: com o que fazer?Mecanismo: quem fará?

Finalidade: porque fazer?Determinismo: como fazer?

Oportunidade: quando fazer?Aptidão: pode fazer?Ação: fazer agora!

Coordenação: tá sendo feito?Regulação: podemos melhorar?


MáquinasMáquinas

Podemos transmitir a aptidão para uma máquina artificial, mas poderia passar a

finalidade? Uma máquina poderia regular sua ação, mas poderia por si mesma definir como

fazer sem que o algoritmo lhe seja dado?


LimitesLimites

- Máquina e a sua Energia são coisas distintas.- Homem e Energia são a mesma coisa.

- Homem é inconsciência- Máquina é programa

- Evolução e morte são comuns na espécie- Máquinas não morrem


IAIA

Pode ser considerada a alquimia do Pode ser considerada a alquimia do século passado.século passado.

Quando passa a realizar tarefas de Quando passa a realizar tarefas de maneira tão eficiente quanto um maneira tão eficiente quanto um humano, é comum considerar esta humano, é comum considerar esta atividade como atividade como inteligenteinteligente..


Vamos esquecer a IA!Vamos esquecer a IA!

Focaremos no Focaremos no comportamento inteligente!comportamento inteligente!


DESAFIOS DA IADESAFIOS DA IA

Comunicação e Percepção:Comunicação e Percepção:– Linguagem Natural,Linguagem Natural,– Visão,Visão,– Manipulação.Manipulação.

Raciocínio Simbólico.Raciocínio Simbólico.

Tomada de decisões de forma automática.Tomada de decisões de forma automática.


COMUNICAÇÃOCOMUNICAÇÃO

Desde o início tentou-se desenvolver um Desde o início tentou-se desenvolver um sistema de tradução simultânea.sistema de tradução simultânea.

Projetos atuais:Projetos atuais:– Tradutor multilíngüe com vocabulário de Tradutor multilíngüe com vocabulário de

100.000 palavras.100.000 palavras.– Sistema de consulta com diversos temas.Sistema de consulta com diversos temas.– Sistema capaz de falar e entender a linguagem Sistema capaz de falar e entender a linguagem

natural com cerca de 10.000 palavras.natural com cerca de 10.000 palavras.


PROBLEMAS NO PROBLEMAS NO PROCESSAMENTO DA LINGUAGEM PROCESSAMENTO DA LINGUAGEM

NATURALNATURAL

Análise sintática e semântica das orações.Análise sintática e semântica das orações.

Ambiguidade das palavras.Ambiguidade das palavras.

Significados de palavras simples cujos Significados de palavras simples cujos significados estão associados ao contexto.significados estão associados ao contexto.

O Brasil será campeão do mundo!O Brasil será campeão do mundo!

Pegue esse copo e beba tudo agora!Pegue esse copo e beba tudo agora!


RACIOCÍNIO SIMBÓLICORACIOCÍNIO SIMBÓLICO

Sistemas inteligentes são baseados em Sistemas inteligentes são baseados em

regras heurísticas ao contrário das programas regras heurísticas ao contrário das programas

de cálculo em geral.de cálculo em geral.

Resultado: Resultado: O programa segue uma linha de raciocínio ao O programa segue uma linha de raciocínio ao

invés de uma seqüência de passos fixos.invés de uma seqüência de passos fixos.


ENGENHARIA DO CONHECIMENTOENGENHARIA DO CONHECIMENTO

Representação do conhecimento.Representação do conhecimento.

Aquisição do Conhecimento, a qual pode ser Aquisição do Conhecimento, a qual pode ser feita através de aprendizado por experiência, feita através de aprendizado por experiência, ou por regras lógicasou por regras lógicas

Método de Inferência: conforme a Método de Inferência: conforme a quantidade dos dadosquantidade dos dados


ENGENHARIA DO CONHECIMENTOENGENHARIA DO CONHECIMENTO

Processamento da linguagem natural, a qual Processamento da linguagem natural, a qual facilita a inter-relação homem computador. facilita a inter-relação homem computador.

Possibilita que um perito de qualquer área trabalhe Possibilita que um perito de qualquer área trabalhe e desenvolva de maneira prática um sistema.e desenvolva de maneira prática um sistema.


CRIAÇÃO DE UM SISTEMA CRIAÇÃO DE UM SISTEMA ESPECIALISTAESPECIALISTA

Os engenheiros de conhecimento devem Os engenheiros de conhecimento devem acompanhar os seguintes passos:acompanhar os seguintes passos:

1.1. Seleção da ferramenta e estratégia para Seleção da ferramenta e estratégia para enfrentar o problema.enfrentar o problema.

2.2. Analisar o conhecimento necessário para Analisar o conhecimento necessário para resolução do problema.resolução do problema.

3.3. Construir um rascunho do sistema.Construir um rascunho do sistema.


CRIAÇÃO DE UM SISTEMA CRIAÇÃO DE UM SISTEMA ESPECIALISTAESPECIALISTA

4.4. Escrever o banco de conhecimento e prová-lo Escrever o banco de conhecimento e prová-lo

em um número amplo de casos.em um número amplo de casos.

5.5. Ampliar e modificar o programa até que funcione Ampliar e modificar o programa até que funcione

tal como queremos que o faça.tal como queremos que o faça.

6.6. Manter e atualizar o sistema, conforme se Manter e atualizar o sistema, conforme se

necessite.necessite.


Interação com outras Interação com outras disciplinasdisciplinas

Matemática

Sociologia

Psicologia

Filosofia

Lingüística

Computação

IA

Neuro-fisiologia Genética


OBJETIVOS DA IAOBJETIVOS DA IA

Desenvolver sistemas para realizar tarefas que aindaDesenvolver sistemas para realizar tarefas que ainda– Possam colocar em risco o ser humanoPossam colocar em risco o ser humano– Possa ser executado de maneira mais satisfatória Possa ser executado de maneira mais satisfatória – Não possuem solução satisfatória pela computação Não possuem solução satisfatória pela computação

convencional.convencional.

Reproduza um comportamento inteligente. Reproduza um comportamento inteligente.

Facilite a interação entre máquina-máquina e Facilite a interação entre máquina-máquina e homem-máquinahomem-máquina


SISTEMA INTELIGENTESISTEMA INTELIGENTE

Um sistema inteligente deve ser capaz de Um sistema inteligente deve ser capaz de

adaptar-se a novas situações, perceber adaptar-se a novas situações, perceber

relações entre fatos, descobrir significados, relações entre fatos, descobrir significados,

reconhecer a verdade e aprender com base reconhecer a verdade e aprender com base

em sua experiência.em sua experiência.


APLICAÇÕEAPLICAÇÕESS

MatemáticaMatemática: demonstração de teoremas, : demonstração de teoremas, resolução simbólica de equações.resolução simbólica de equações.

Pesquisa operacionalPesquisa operacional: otimização e busca : otimização e busca heurística em geral.heurística em geral.

JogosJogos: xadrez, damas.: xadrez, damas.

Processamento de linguagem natural:Processamento de linguagem natural: tradução tradução automática, verificadores ortográficos e automática, verificadores ortográficos e sintáticos, reconhecimento da fala.sintáticos, reconhecimento da fala.


APLICAÇÕESAPLICAÇÕES

Sistemas tutoresSistemas tutores: modelagem do aluno, : modelagem do aluno, escolha de estratégias pedagógicas.escolha de estratégias pedagógicas.

PercepçãoPercepção: visão, tato, audição, olfato, : visão, tato, audição, olfato, paladar...paladar...

RobóticaRobótica (software e hardware): (software e hardware): manipulação, navegação, monitoramento.manipulação, navegação, monitoramento.



Sistemas especialistas: Sistemas especialistas: Atividades que Atividades que exigem exigem conhecimento especializado e conhecimento especializado e não formalizado.não formalizado.– Tarefas: diagnóstico, previsão, monitoramento, Tarefas: diagnóstico, previsão, monitoramento,

análise, planejamento, projeto, etc.análise, planejamento, projeto, etc.– Áreas: medicina, finanças, engenharia, química, Áreas: medicina, finanças, engenharia, química,

indústria, arquitetura, arte, computação,...indústria, arquitetura, arte, computação,...



Computação: Computação: – programação automática.programação automática.– interfaces adaptativas.interfaces adaptativas.– bancos de dados dedutivos e ativos.bancos de dados dedutivos e ativos.– mineração de dados (mineração de dados (data miningdata mining).).– sistemas distribuídos, etc.sistemas distribuídos, etc.


Como frear o carro sem as rodas deslizarem em Como frear o carro sem as rodas deslizarem em função da velocidade, do atrito, etc.?função da velocidade, do atrito, etc.?

Como focar a câmera em função da luminosidade, Como focar a câmera em função da luminosidade, da distância, etc.?da distância, etc.?

Como ajustar a temperatura e fluxo de água com a Como ajustar a temperatura e fluxo de água com a quantidade e sujeira da roupa, etc.?quantidade e sujeira da roupa, etc.?

APLICAÇÕES: SISTEMAS DE APLICAÇÕES: SISTEMAS DE CONTROLECONTROLE


APLICAÇÕES: PREVISÃOAPLICAÇÕES: PREVISÃO

Como prever o valor do dólar? Do clima? Das Como prever o valor do dólar? Do clima? Das ações da bolsa? Das eleições?ações da bolsa? Das eleições?Que dados são relevantes? Há comportamentos Que dados são relevantes? Há comportamentos recorrentes?recorrentes?


APLICAÇÕES: APLICAÇÕES: SIMULAÇÕES E JOGOSSIMULAÇÕES E JOGOS

Como modelar o ambiente físico e o Como modelar o ambiente físico e o comportamento/personalidade dos personagens?comportamento/personalidade dos personagens?

Como permitir interação interessante com o usuário?Como permitir interação interessante com o usuário?

Inteligência ArtificialInteligência Artificial www.oderson.comwww.oderson.com 2929

APLICAÇÕES: APLICAÇÕES: RECOMENDAÇÃO DE RECOMENDAÇÃO DE

PRODUTOSPRODUTOS

Como fazer recomendações personalizadas Como fazer recomendações personalizadas de produtos? de produtos?

Como modelar os perfis dos compradores?Como modelar os perfis dos compradores?


APLICAÇÕES: BUSCA DE APLICAÇÕES: BUSCA DE INFORMAÇÃO NA WEBINFORMAÇÃO NA WEB

Como localizar a informação relevante?Como localizar a informação relevante?


APLICAÇÕES: DETECÇÃO DE INTRUSÃOAPLICAÇÕES: DETECÇÃO DE INTRUSÃOE FILTRAGEM DE E FILTRAGEM DE SPAMSPAM

Como saber se uma Como saber se uma mensagem é lixo ou mensagem é lixo ou de fato interessa?de fato interessa?

Como saber se um dado Como saber se um dado comportamento de usuário comportamento de usuário é suspeito e como lidar com é suspeito e como lidar com isto?isto?


Aplicações: interfaces amigáveisAplicações: interfaces amigáveis

Como dar ao usuário a ajuda de que ele Como dar ao usuário a ajuda de que ele precisa?precisa?

Como interagir com o celular sem ter que Como interagir com o celular sem ter que digitar?digitar?


DIFICULDADESDIFICULDADES

Representação:Representação:

– Como traduzir uma tarefa em informação Como traduzir uma tarefa em informação

estruturada e processos de informação.estruturada e processos de informação.

Generalidade x eficiênciaGeneralidade x eficiência

Explosão combinatória (espaço de solução):Explosão combinatória (espaço de solução):

– reproduzir as jogadas possíveis do Xadrez.reproduzir as jogadas possíveis do Xadrez.


Dificuldades: XadrezDificuldades: Xadrez

Impossível reduzir o problema a um Impossível reduzir o problema a um

formalismo matemático.formalismo matemático.

Uma busca exaustiva do melhor movimento é Uma busca exaustiva do melhor movimento é

impraticável.impraticável.

Solução baseada em heurísticas.Solução baseada em heurísticas.


Dificuldades: VISÃODificuldades: VISÃO

Como reconhecer uma maçã no supermercado?Como reconhecer uma maçã no supermercado?– Contexto: maçãs serão encontradas junto com outras Contexto: maçãs serão encontradas junto com outras

frutas (conceito).frutas (conceito).

– Segmentação: como saber onde começa e acaba uma Segmentação: como saber onde começa e acaba uma fruta? É preciso reconhecer cores, textura, tamanho.fruta? É preciso reconhecer cores, textura, tamanho.

– Representação e similaridade: como diferenciar maçãs de Representação e similaridade: como diferenciar maçãs de peras, mangas? Há vários modelos visuais para peras, mangas? Há vários modelos visuais para representar formas de diferentes frutas.representar formas de diferentes frutas.


PARADIGMA SIMBÓLICOPARADIGMA SIMBÓLICO

Segundo aSegundo a IA (simbólica) IA (simbólica), é preciso:, é preciso:

– Identificar o Identificar o conhecimentoconhecimento do domínio (modelo do domínio (modelo do problema).do problema).

–Representá-lo utilizando uma Representá-lo utilizando uma linguagemlinguagem formal formal de representação.de representação.

– Implementar um mecanismo de Implementar um mecanismo de inferênciainferência para para utilizar esse conhecimento.utilizar esse conhecimento.


CONHECIMENTOCONHECIMENTO

Programa em IA = Agente racionalPrograma em IA = Agente racional– entidade de software que entidade de software que ageage em um ambiente em um ambiente

segundo um segundo um princípio de racionalidadeprincípio de racionalidade


CONHECIMENTOCONHECIMENTO

Precisa ter conhecimento sobre:Precisa ter conhecimento sobre:– quais são suas propriedades relevantes do quais são suas propriedades relevantes do

mundomundo– como o mundo evoluicomo o mundo evolui– como identificar os estados desejáveis do mundocomo identificar os estados desejáveis do mundo– quais as conseqüências de suas ações no mundoquais as conseqüências de suas ações no mundo– como medir o sucesso de suas açõescomo medir o sucesso de suas ações– como avaliar seus próprios conhecimentoscomo avaliar seus próprios conhecimentos


PARADIGMA CONEXIONISTAPARADIGMA CONEXIONISTAREDES NEURAISREDES NEURAIS

Definição “Romântica”:Definição “Romântica”:Técnica inspirada no funcionamento do cérebro, Técnica inspirada no funcionamento do cérebro,

onde neurônios artificiais, conectados em rede, onde neurônios artificiais, conectados em rede, são capazes de aprender e de generalizar.são capazes de aprender e de generalizar.

Definição “Matemática”: Definição “Matemática”: Técnica de aproximação de funções por regressão Técnica de aproximação de funções por regressão

não-linear.não-linear.


PARADIGMA CONEXIONISTAPARADIGMA CONEXIONISTAREDES NEURAISREDES NEURAIS

linguagem linguagem →→ redes de elementos redes de elementos

simples.simples.

raciocínio raciocínio →→ aprender diretamente a aprender diretamente a

função entrada-saída.função entrada-saída.


PARADIGMA EVOLUTIVOPARADIGMA EVOLUTIVO

Diversidade é gerada por cruzamento e mutações.Diversidade é gerada por cruzamento e mutações.

Os seres mais adaptados ao seus ambientes sobrevivem Os seres mais adaptados ao seus ambientes sobrevivem (seleção natural).(seleção natural).

As características genéticas de tais seres são herdadas As características genéticas de tais seres são herdadas pelas próximas gerações.pelas próximas gerações.


PARADIGMA EVOLUTIVOPARADIGMA EVOLUTIVODefinição: Definição: – Método probabilista de busca para resolução de problemas (otimização) “inspirado” na Método probabilista de busca para resolução de problemas (otimização) “inspirado” na

teoria da evolução.teoria da evolução.

Idéia: Idéia: – indivíduo = solução indivíduo = solução – Faz evoluir um conjunto de indivíduos mais adaptados através de sucessivas Faz evoluir um conjunto de indivíduos mais adaptados através de sucessivas

gerações.gerações.


PENSANDO RACIONALMENTEPENSANDO RACIONALMENTE

Aristóteles tentou definir um processo de raciocínio Aristóteles tentou definir um processo de raciocínio irrefutável.irrefutável.

Ele desenvolveu os silogismos.Ele desenvolveu os silogismos.

Os silogismos fornecem estruturas de argumentação Os silogismos fornecem estruturas de argumentação que sempre fornecem conclusões corretas, dadas que sempre fornecem conclusões corretas, dadas premissas corretas.premissas corretas.

Exemplo:Exemplo:““Sócrates é um homem”Sócrates é um homem”

““Todos os homens são mortais”Todos os homens são mortais”Sócrates é mortal!


Pensando racionalmentePensando racionalmente

– Deus é amorDeus é amor– O amor é cegoO amor é cego– Stevie Wonder é cegoStevie Wonder é cego

ConclusãoConclusão– Deus é cego!Deus é cego! Stevie Wonder é Deus!Stevie Wonder é Deus!

Se eu parti de fatos verdadeiros, como posso ter chegado a conclusões absurdas?


PENSANDO RACIONALMENTEPENSANDO RACIONALMENTE

Isso iniciou o campo da lógica.Isso iniciou o campo da lógica.

O campo foi muito expandido no século XIX O campo foi muito expandido no século XIX por Boole, Pascal, Bayes, etc.por Boole, Pascal, Bayes, etc.Existem dois problemas com esta abordagem:Existem dois problemas com esta abordagem:– Dificuldade de definir conhecimento informal de Dificuldade de definir conhecimento informal de

forma a colocá-lo na notação lógica forma a colocá-lo na notação lógica (especialmente quando o conhecimento não é (especialmente quando o conhecimento não é 100% preciso).100% preciso).

– Existe uma grande diferença entre resolver um Existe uma grande diferença entre resolver um problema na teoria e na prática.problema na teoria e na prática.


IA NO BRASILIA NO BRASIL

Fracamente representada nas graduaçõesFracamente representada nas graduações em computação:em computação:– Uma disciplina obrigatória depois do sexto Uma disciplina obrigatória depois do sexto

período.período.– Ementa restrita.Ementa restrita.

Economicamente ainda incipienteEconomicamente ainda incipiente– por falta de demanda ou de profissionais bem por falta de demanda ou de profissionais bem

formados?formados?

Visão “distorcida e incompleta”.Visão “distorcida e incompleta”.No exterior mercado fatura alto.No exterior mercado fatura alto.


Pluridisciplinaridade da IAPluridisciplinaridade da IA

• Busca heurística• Representação do conhecimento• Raciocínio automático• Planejamento • Aprendizagem e aquisição de conhecimento• Sistemas multiagente• Reconhecimento de padrões

Problemas• Jogos• Sistemas Especialistas• Percepção Computacional

• Visão• Processamento de Voz• Integração de Sensores

• Processamento de Linguagem Natural• Robótica

• Navegação• Manipulação

Aplicações

• Classificação• Previsão• Monitoramento• Diagnóstico e Interpretação• Conserto• Escalonamento• Alocação• Filtragem• Descoberta• Design• Controle• Simulação

Tarefas• Filosofia• Matemática

• Lógica• Probabilidade• Estatística• Cálculo

• Pesquisa Operacional• Economia• Sociologia• Lingüística• Psicologia• Biologia• Automação e Controle• Computação tradicional

Inspiração

4848

Raciocínio Baseado em RegrasRaciocínio Baseado em Regras

Representação do conhecimento para a Representação do conhecimento para a resolução do problema através de regras:resolução do problema através de regras:

se... então (regras de produção)se... então (regras de produção) Exemplo:Exemplo:

sese

o motor não roda, eo motor não roda, e

as luzes não acendemas luzes não acendem

entãoentão

o problema está nos cabos da bateriao problema está nos cabos da bateria

4949

Diagnóstico de Avarias em AutomóveisDiagnóstico de Avarias em Automóveis(Raciocínio Para Trás - Orientado ao Objetivo)(Raciocínio Para Trás - Orientado ao Objetivo)

Regra 1: seo motor tem combustível, eo motor trabalha

entãoo problema é nas velas

Regra 2: seo motor não trabalha, eas luzes não ligam

entãoo problema é nos cabos da bateria

Regra 3: seo motor não trabalha, eas luzes ligam

entãoo problema é no motor de arranque

Regra 4: seo depósito tem combustível, eo carburador tem combustível

então o motor tem combustível

Memória de Trabalho

O problema é X

Base de Conhecimento

5050


o motor tem combustível

o motor trabalha

o problema é nas velas











5151


o depósito tem combustível

o carburador tem combustível


o motor trabalha

o problema é nas velas











www.oderson.comwww.oderson.com 5252

Neste ponto não existem regras cuja Neste ponto não existem regras cuja conclusão unifique com as frases na conclusão unifique com as frases na memória de trabalho.memória de trabalho.

O sistema irá perguntar ao utilizador O sistema irá perguntar ao utilizador acerca da veracidade de:acerca da veracidade de:

O depósito tem combustível?O depósito tem combustível?

O carburador tem combustível?O carburador tem combustível?

O motor está a trabalhar?O motor está a trabalhar?


Grafo e/ou para a procura da soluçãoGrafo e/ou para a procura da solução

O problema é X

Regra1:o problema é nas velas

Regra1:o problema é nos cabos da bateria

Regra1:o problema é no motor de arranque


o motor trabalha

o motor não trabalha

as luzes não acendem

o motor não trabalha

as luzes acendem

Regra4:o motor tem combustível

o depósito tem combustível

o carburador tem combustível

5454

Raciocínio Baseado em CasosRaciocínio Baseado em Casos

Regras heurísticas e modelos teóricos são dois tipos de Regras heurísticas e modelos teóricos são dois tipos de

informação que os peritos humanos utilizam para resolver informação que os peritos humanos utilizam para resolver

problemas.problemas.

Outra estratégia utilizada é o raciocínio baseado em casos Outra estratégia utilizada é o raciocínio baseado em casos

((Case-Based ReasoningCase-Based Reasoning - CBR) - CBR)

Utiliza uma base de dados com soluções de problemas Utiliza uma base de dados com soluções de problemas

para resolver novas situações.para resolver novas situações.

Exemplos: medicina, justiça, arquitetura, programação de Exemplos: medicina, justiça, arquitetura, programação de

computadores, história...computadores, história...

5555

ALGORITMO DE INFERÊNCIAALGORITMO DE INFERÊNCIA

1.1. Procurar casos similares na memória cuja solução Procurar casos similares na memória cuja solução pode ser aplicada à nova situação (características pode ser aplicada à nova situação (características comuns).comuns).

2.2. Modificar um desses casos para aplicar à situação Modificar um desses casos para aplicar à situação nova (alterar sequência dos passos que levam de um nova (alterar sequência dos passos que levam de um estado inicial a um estado final).estado inicial a um estado final).

3.3. Aplicar o caso transformado ao novo problema.Aplicar o caso transformado ao novo problema.

4.4. Guardar a solução com uma medida do sucesso ou Guardar a solução com uma medida do sucesso ou insucesso para uso futuro.insucesso para uso futuro.

5656

RACIOCÍNIO BASEADO EM REGRASRACIOCÍNIO BASEADO EM REGRASVANTAGENSVANTAGENS

modo diretomodo direto modularmodular desempenhodesempenho facilidades de explicaçãofacilidades de explicação as regras encaixam-se naturalmente na procura num as regras encaixam-se naturalmente na procura num

espaço de estadosespaço de estados o processo de inferência é fácil de seguir e depuraro processo de inferência é fácil de seguir e depurar os passos para a solução do problema são facilmente os passos para a solução do problema são facilmente

inspecionáveisinspecionáveis

5757

RACIOCÍNIO BASEADO EM REGRASRACIOCÍNIO BASEADO EM REGRAS

DESVANTAGENSDESVANTAGENS

regras altamente heurísticas, falta de profundidaderegras altamente heurísticas, falta de profundidade

não manuseiam falta de informação ou valores não manuseiam falta de informação ou valores

inesperados inesperados

muito específico na aplicaçãomuito específico na aplicação

5858

RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSRACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS

Vantagens:Vantagens: codificação direta de conhecimento históricocodificação direta de conhecimento histórico

permite atalhar a resolução a partir de um caso apropriado não permite atalhar a resolução a partir de um caso apropriado não necessitando de todo o processo de resolução do problemanecessitando de todo o processo de resolução do problema

evita erros do passado e explora os sucessos (aprendizagem)evita erros do passado e explora os sucessos (aprendizagem)

não é necessária uma análise extensiva do domínio do conhecimentonão é necessária uma análise extensiva do domínio do conhecimento

aquisição de conhecimento e sua codificação relativamente fáceisaquisição de conhecimento e sua codificação relativamente fáceis

Desvantagens:Desvantagens: explicação difícilexplicação difícil desempenho computacional (bases de dados extensas)desempenho computacional (bases de dados extensas) difícil definir critérios de similaridadedifícil definir critérios de similaridade


TIPOS DE CONHECIMENTOTIPOS DE CONHECIMENTO

• Conhecimento Procedimental Conhecimento Procedimental

• Conhecimento Declarativo Conhecimento Declarativo

• Metaconhecimento Metaconhecimento

• Conhecimento Heurístico Conhecimento Heurístico

• Conhecimento Estrutural Conhecimento Estrutural

inteligência artificial 1 tópicos iniciais em ia

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