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APLICAÇÕES PRÁTICAS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
SISTEMAS PERICIAIS
PLANEAMENTO
VISÃO COMPUTACIONAL
XADREZ
FALA
QUINTA GERAÇÃO
SINERGIAS
PLANEAMENTO
O planeamento está intimamente ligado ao raciocínio.
Um programa com capacidade de planear é capaz de fazer escolhas hipotéticas,
estabelecer compromissos e ordenar as suas escolhas segundo os critérios
que melhor servem os seus objectivos. O planeador consegue ainda avaliar se
os compromissos tomados até então conduzem a um plano completo
e coerente.
Um exemplo de um excelente planeador é o Deep Blue,
o programa da IBM que venceu o campeão mundial de xadrez Kasparov em
1997. O programa foi capaz de elaborar planos estratégicos e adaptá-los
às novas situações de jogo que foram surgindo.
Assim funciona um planeador, ele fixa um objectivo, e atinge-o
supervisionando um ou mais dispositivos capazes de realizar acções
no mundo real. Este tipo de programas vem muitas vezes substituir os programas
de procura que tentam passar de uma situação inicial (dados),
através de sucessivas aplicações de transformações
à representação dos dados do problema, para uma situação
final (objectivos). O planeador aproxima-se muito mais de uma solução
heurística e do processo como nós,
homens, pensamos.
Procuram-se resolver problemas gerais, tomar decisões
e raciocinar em interacção com uma base de dados.
VISÃO COMPUTACIONAL
A primeira abordagem sobre o reconhecimento dos caracteres
ópticos remonta já aos anos ’50. E esta área assume-se
hoje como uma área científica de excelência que engloba
grandes volumes de informação (variada e complexa) relacionados
entre si.
Os sistemas de visão que conhecemos hoje são
capazes de construir descrições do ambiente que os envolve, processar
e reconstruir imagens.
A visão está muito ligada à ideia de percepção
computacional e do facto de a máquina reconhecer o seu ambiente e comportar-se
de acordo com este. Assim encontramos a percepção visual computacional
relacionada com os movimentos dos agentes, com a sua coordenação
motora, o controlo dos seus movimentos e não podemos deixar de falar
em robótica ao abordarmos esta nova
concepção de ‘visão activa’.
XADREZ
Este é um dos problemas preferidos da I.A. Ao longo
dos anos têm-se desenvolvido um sem número de programas de jogo
de xadrez. Em 1957 Allen Newell e Herbert Simon chegaram mesmo a prever que
num prazo de 10 anos um programa de computador venceria o campeão mundial
de xadrez, mas essa previsão ainda demoraria 40 anos a efectivar-se.
Mas a investigação em xadrez impulsionou as técnicas
para a resolução de problemas combinatórios e foi desenvolvendo
as técnicas heurísticas em grandes espaços de conhecimento
onde a procura precisa de ser guiada, avaliada e controlada.
Assim o xadrez foi desde cedo a bancada de trabalho para técnicas
de procura, representação, planeamento, heurísticas, concepção
de agentes inteligentes,…
FALA
A compreensão e o reconhecimento da língua natural
foi também desde cedo um dos desafios colocados à I.A. então
jovem ciência, com a proposta da tradução automática
(um dos primeiros objectivos da I.A. que fracassou redondamente).
Mesmo depois de 40 anos de evolução estamos ainda
um pouco longe de conseguir que programas computacionais reconheçam e
reproduzam a língua natural, isto apesar do recente sistema
CYC que trabalha já com a manipulação de conceitos,
este programa entende o significado das palavras e já não
trabalha exclusivamente com caracteres verdadeiro e falso.
Esta área está intimamente ligada ao estudo da
língua e dos sistemas de significação e permite uma abordagem
sobre o conhecimento humano não-lógico (a maior parte dele) mas
inexacto, incompleto e parcial, a qual se tornou um objectivo geral para a maior
parte dos sistemas periciais e um dos núcleos de investigação
piloto em I.A. a partir dos anos ’80.
QUINTA GERAÇÃO
Os computadores de 5ª Geração representam uma
importante área de aplicações da I.A. Eles seriam já
programados em PROLOG e ligariam a compreensão
teórica das questões a processos de programação
em lógica, à representação do conhecimento a técnicas
de resolução dos problemas, articulando grandes bases de dados
em paralelismo.
Assim essas grandes máquinas pensantes seriam capazes
de articular teorias da decisão com métodos estatísticos
e lógicos, com a filosofia a psicologia cognitiva e as ciências
da gestão de conhecimentos. Isto seria então o reflexo da automatização
do raciocínio (aproximado, probabilístico) assegurando a manutenção
da verdade através de lógicas não monótonas.
SINERGIAS
As sinergias combinam a inteligência com as capacidades
de memória. É, de certa forma a fusão tecnológica
no sentido da optimização das pesquisas em informação.
Assim o próximo desafio encontra-se no domínio
do desenvolvimento de estratégias apropriadas para representar a informação
e de conseguir chegar a raciocínios sintéticos ao longo de diferentes
bases de conhecimentos.
As interfaces de língua natural para bases de dados
dotadas de regras de inferência gramatical, possuem heurísticas
de discurso adaptadas a vários ambientes de programação.
Uma outra área em que os esforços se têm
redobrado nos últimos anos é a da aprendizagem computacional,
a possibilidade de os computadores aprenderem com os erros e de irem actualizando
a sua própria informação agindo sobre a mesma, mas apesar
dos contínuos progressos, nesta e noutras áreas ainda estamos
loge do computador que tenha a perfeita modelização do homem e
da sua inteligência, o que não implica que não continuemos
a pesquisar.
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