Profs:
Dr. Alexandre Rosa dos Santos
Dr. Geraldo Regis Mauri
ENG05207 - 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
conhecimento exigido) na resolução destes problemas.
(que
acumularam

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
extremamente imperfeita.
é
de
desenvolvimento
difícil
e
ainda

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;