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Fonte: CVA - RICESU
Resumo:
A Inteligência Artificial é um dos ramos de
estudo mais recentes da Ciência da Computação. Por ainda existirem muitas
descobertas a serem feitas, a área se torna extremamente interessante para
os pesquisadores, estudantes e para todos aqueles afetados direta ou
indiretamente pelos resultados dessas pesquisas. Tecnologias como as de
Agentes Inteligentes, Sistemas Especialistas, Redes Bayesianas e Sistemas
Tutores Inteligentes estão cada vez mais próximas das pessoas comuns, e esse
também é um dos objetivos dos estudos: trazer a inteligência a produtos e
processos que não estejam ligados somente a grandes empresas e centros de
alta tecnologia, mas disponíveis para todos.
Palavras-chave:
Inteligência Artificial (I.A), Sistemas
Especialistas, Agentes Inteligentes, Redes Bayesianas, Representação do
Conhecimento, Frames, Sistemas Tutores Inteligentes.
1. Introdução:
Na antiguidade, há mais de 500 anos antes de
Cristo, a ciência como nós a conhecemos não existia. Os métodos rigorosos
para testar hipóteses propostas ainda esperariam vários séculos para serem
desenvolvidos. Todas as teorias sobre as diversas áreas do conhecimento eram
formuladas basicamente a partir da observação e do uso da razão.
O estudo da inteligência e dos processos de
aprendizagem começou a partir da filosofia. Muitos dos estudiosos gregos já
se questionavam e produziam textos sobre o tema. Sócrates, em 400 a.C.,
procurou saber quem era a pessoa mais sábia do mundo e, para tanto, testou o
conhecimento das pessoas para responder essa pergunta. Hoje, temos os testes
de QI, que se baseiam em resultados de testes cuidadosamente elaborados para
tentar categorizar e entender a inteligência humana. Desde então, a pesquisa
sobre como a mente humana funciona continua.
Somente no final do século XIX os pesquisadores
aprofundaram seus estudos de forma mais sistemática, embasando-se na
psicologia, na educação, na sociologia, na medicina etc. Nestes 100 anos,
muitas pesquisas apresentaram explicações sobre o funcionamento do
pensamento na mente humana, nem sempre de forma convincente. São muitas as
teorias, desde as completamente baseadas nos fatores fisiológicos, passando
pelas que explicam a partir de fatores como ambiente e estímulos externos,
como as formas de raciocinar se dão.
Mas, o que é inteligência? Existem várias
definições e, como na definição de filosofia, não existe um conceito
universal do que seria inteligência, e sim vários conceitos que nem sempre
seguem o mesmo caminho. Cada autor faz a sua definição, existindo a
inteligência segundo Piaget, a inteligência segundo Gardner, a inteligência
segundo Minsky etc.
Algumas definições de inteligência :
- Binet : "Inteligência é julgar bem, compreender bem, raciocinar bem".
- Humberto Maturana (uma das abordagens): "Representa um atributo ou
propriedade distintiva de alguns organismos". (MATURANA, 1998)
- Piaget: "capacidade de adaptação do organismo a uma situação nova"
(PIAGET, 1982).
Ao longo do artigo veremos, de maneira
introdutória, como foram iniciados os estudos sobre a Inteligência
Artificial, juntamente com algumas das ramificações de pesquisa mais
interessantes atualmente utilizados para múltiplas funções: Sistemas
Especialistas, Agentes Inteligentes, Redes Bayesianas.
Mais especificamente voltado aos processos de
ensino-aprendizagem será feita uma rápida abordagem sobre os Sistemas
Tutores Inteligentes (STI), mostrando que entre as diversas área de
aplicação da I.A, também estão contemplados a pedagogia e suas áreas
relacionadas.
(...)
(...)
3.3. Redes Bayesianas
Redes Bayesianas são um modelo de representação
do conhecimento que trabalham com o conhecimento incerto e incompleto
através da Teoria da Probabilidade Bayesiana, publicada pelo matemático
Thomas Bayes em 1763.
O conhecimento incerto é aquele que apresenta
deficiências. Em algum momento, os dados podem ser uma representação não
exata, parcial ou aproximada da realidade. (BHATNAGAR, 1986).
Essa representação tem como uma das suas
principais características a adaptabilidade, podendo, a partir de novas
informações, e com base em informações de fundo verdadeiras, gerar
alterações nas dependências e nos seus conceitos. Permite, dessa forma, que
as probabilidades não sejam meros acasos, podendo confirmar e criar novos
conceitos.
É importante observar que o modelo baseia-se em
probabilidades prévias mais algumas informações com um certo nível de
incerteza, para representar o conhecimento. Um modelo totalmente incerto não
seria de grande utilidade e não teria ponto de partida para a manipulação de
suas situações e a geração de novas representações.
A representação da Rede Bayesiana é feita
através de um grafo direcionado acíclico no qual os nós representam
variáveis de um domínio e os arcos representam a dependência condicional ou
informativa entre as variáveis. Para representar a força da dependência, são
utilizadas probabilidades, associadas a cada grupo de nós pais-filhos na
rede (PEARL, 1988).
Fig. 1 – Exemplo de Rede Bayesiana mostrando as folhas da árvore
independentes entre si.
Atualmente a utilização das Redes Bayesianas tem
crescido bastante para a resolução de problemas relacionados a WEB. A
filtragem de SPAM, usualmente feita através da utilização de filtros que não
contém inteligência, está, com projetos como o Bogofilter (RAYMOND, 2003),
se utilizando de mecanismos de Inteligência Artificial para aumentar a sua
eficiência. (...)
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