Inteligência Artificial (Capítulo 1)

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Mind Map on Inteligência Artificial (Capítulo 1), created by Gilberto Damiani on 03/22/2016.
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Inteligência Artificial (Capítulo 1)
1 O que é I.A.
1.1 Sistemas Racionais

Annotations:

  • Conceito ideal de inteligência, racionalidade, faz tudo certo com os dados que tem.
1.1.1 Sistemas que pensam racionalmente

Annotations:

  • "O estudo das faculdades mentais, pelo uso de modelos computacionais" (Charniak e McDermott, 1985)
1.2 Sistema de Pensamento

Annotations:

  • Fidelidade ao desempenho humano,
1.2.1 Sistemas que pensam como seres humanos

Annotations:

  • "O novo e interessante esforço para fazer os computadores pensarem... máquinas com mentes, no sentido total e literal." (Haugeland, 1985)
1.3 Comportamento
1.3.1 Sistemas que atuam como seres humanos
1.3.2 Sistemas que atuam racionalmente
1.4 Agindo de forma humana: a abordagem do teste de Turing

Annotations:

  • Seis disciplinas compõe a maior parte da I.A. O teste de Turing permanece relevante mesmo depois de 50 anos, mas os pesquisadores acreditam que é mais importante estudar os princípios básicos da inteligência do que reproduzir um exemplar da própria. 
1.4.1 Processamento de linguagem natural

Annotations:

  • Para permitir que ele se comunique com sucesso em um idioma natural.
1.4.2 Representação de conhecimento

Annotations:

  • Para armazenar o que sabe e "ouve".
1.4.3 Raciocínio Automatizado

Annotations:

  • Para usar as informações armazenadas com a finalidade de responder a perguntas e tirar novas conclusões.
1.4.4 Aprendizado de Máquina

Annotations:

  • Para se adaptar a novas circunstâncias e para detectar e extrapolar padrões.
1.4.5 Visão de Computador

Annotations:

  • Para perceber objetos
1.4.6 Robótica

Annotations:

  • Para manipular objetos e movimentar-se.
1.5 Pensando Racionalmente: a abordagem das "leis do pensamento"
1.5.1 Lógica

Annotations:

  • Notações precisas para declarações sobre todos os tipos de coisas no mundo e sobre as relações entre elas.
1.5.2 Logicista

Annotations:

  • A tradição logicista dentro da I.A. esperava desenvolver tais programas para criar sistemas inteligentes. 
1.5.2.1 Dois obstáculos desta abordagem
1.5.2.1.1 Dificuldade de enunciação de problemas informais de maneira formal
1.5.2.1.2 Diferença entre ser capaz de resolver um problema em princípio, e na prática
1.5.3 Silogismo

Annotations:

  • Aristóteles foi o primeiro a tentar codificar o "pensamento correto", com premissas corretas, seus argumentos resultavam em conclusões corretas.
1.6 Agindo Racionalmente: a abordagem de agente racional
1.6.1 Agente
1.6.1.1 Características que o distingue de meros programas
1.6.1.1.1 Operar sobre controle autônomo
1.6.1.1.2 Perceber seu ambiente
1.6.1.1.3 Persistir por um período de tempo prolongado
1.6.1.1.4 Adaptar-se a mudanças
1.6.1.1.5 Capacidade de assumir metas de outros
1.6.2 Agente Racional
1.6.2.1 Age para alcançar o melhor resultado

Annotations:

  • Caso haja incerteza, o melhor resultado esperado.
1.6.2.2 Realização de inferências corretas

Annotations:

  • Porque uma das formas de agir racionalmente é raciocinar de modo lógico até a conclusão de que uma dada ação alcançará as metas pretendidas. E depois agir de acordo com essas conclusões.
1.6.2.2.1 Mas, não representa toda a racionalidade

Annotations:

  • Porque com frequência ocorrem situações em que não existe nenhuma ação comprovadamente correta a realizar, mas mesmo assim algo tem de ser feito.
1.6.2.3 Racionalidade Limitada

Annotations:

  • Capítulo 6 e 17.
1.7 Pensando de forma humana: a estratégia de modelagem cognitiva
1.7.1 Ciência Cognitiva

Annotations:

  • Só tendo uma teoria suficientemente precisa de como a mente funciona, será possível expressar a teoria como um programa de computador.
1.7.1.1 Separação com a I.A.

Annotations:

  • Os autores modernos separaram os dois tipos de afirmações; essa distinção permitiu que tanto a I.A. quando a Ciência cognitiva se desenvolvessem com maior rapidez.
1.7.1.1.1 Os dois campos continuam a fertilizar um ao outro

Annotations:

  • Em especial nas áreas de visão e linguagem natural.
2 Os fundamentos da Inteligência Artificial
2.1 Filosofia

Annotations:

  • Regras formais podem ser usadas para obter conclusões válidas?
  • Como a mente (o intelecto) se desenvolve a partir de um cérebro físico?
  • De onde vem o conhecimento?
  • Como o conhecimento conduz a ação?
2.1.1 Teoria da Confirmação
2.1.2 Sentenças de Pbservação
2.1.3 Positivismo Lógico
2.1.4 Indução
2.1.5 Empirismo
2.1.6 Materialismo
2.1.7 Dualismo
2.2 Matemática

Annotations:

  • Quais são as regras formais para obter conclusões válidas?
  • O que pode ser computado?
  • Como raciocinamos com informações incertas?
2.2.1 Probabilidade
2.2.2 NP-Completeza
2.2.3 Intratabilidade
2.2.4 Algoritmo
2.2.5 Teorema de Imcompleteza
2.3 Economia

Annotations:

  • Como devemos tomar decisões para maximizar os lucros?
  • Como devemos fazer isso quando outros não podem nos acompanhar?
  • Como devemos fazer isso quando o lucro pode estar distante no futuro?
2.3.1 Satisfação
2.3.2 Pesquisa Operacional
2.3.3 Teoria dos Jogos
2.3.4 Teoria da Decisão
2.4 Neurociência

Annotations:

  • Como o cérebro processa informações?
2.4.1 Neurônios
2.5 Psicologia

Annotations:

  • Como os seres humanos e os animais pensam e reagem?
2.5.1 Behaviorismo
2.5.2 Ciência Cognitiva
2.5.3 Psicologia Cognitiva
2.6 Engenharia de Computadores

Annotations:

  • Como podemos construir um computador eficiente?
2.7 Teoria de Controle e Cibernética

Annotations:

  • Como os artefatos podem operar sob seu próprio controle?
2.7.1 Teoria de Controle
2.7.2 Função Objetivo
2.7.3 Cibernética
2.8 Linguística
2.8.1 Linguística Computacional
3 História da Inteligência Artificial
3.1 A Gestão da Inteligência Artificial (1943-1955)
3.2 O Nascimento da Inteligência Artificial (1956)
3.2.1 John McCarthy, em Princeton
3.3 Entusiasmo inicial, Grandes Expectativas (1952- 1969)
3.3.1 Sistema de Símbolos Físicos
3.3.2 LISP
3.3.3 Micromundos
3.4 Uma dose de Realidade (1966-1973)
3.4.1 Evolução da Máquina
3.5 Sistemas baseados em conhecimento: a chave para o poder? (1969-1979)
3.5.1 Métodos Fracos
3.5.2 Sistemas Especialistas
3.5.3 FRAMES
3.6 A I.A. se torna uma Indústria (1980-atualidade)
3.7 O retorno das Redes Neurais (1986-atualidade)
3.7.1 Conexionismo
3.8 O Surgimento de agentes inteligentes (1995-atualidade)
3.9 I.A. se torna uma ciência (1987-atualidade)
3.9.1 Mineração de Dados
4 O estado da Arte
4.1 Planejamento Autônomo e Escalonamento
4.2 Jogos
4.3 Controle Autônomo
4.4 Diagnóstico
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