APLICAÇÕES PRÁTICAS DE TÉCNICAS DE I.A. FRACA

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO        4

2 I.A. FRACA E I.A FORTE.        4

3 APLICAÇÕES PRÁTICAS DE TÉCNICAS DE I.A. FRACA.        5

4 MINERAÇÃO DE DADOS.        5

5 I.A. E O CLIMA.        7

REFERÊNCIAS        8

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1 INTRODUÇÃO

Inteligência artificial nada mais é do que a inteligência presente em softwares e em mecanismos que se assemelham a inteligência humana.

Não é de hoje que surgiu o interesse do homem em desenvolver uma forma de inteligência artificial. Pode-se afirmar que a inteligência artificial existe desde a  criação do primeiro   computador.  O propósito de desenvolver um equipamento que  facilitasse  o  trabalho do homem vem, historicamente, desde a segunda guerra mundial, quando era necessário auxilio de tal equipamento em cálculos precisos das trajetórias das bombas usadas nesse período.

Hoje a Inteligência artificial corresponde à área de pesquisa que tem como objetivos desenvolver métodos e criar dispositivos que tenham ou ampliem a capacidade do homem de pensar racionalmente, resolver problemas e ser inteligente.

2 I.A. FRACA E I.A FORTE.

No campo de estudo da inteligência artificial, existe uma discussão onde se conceituam duas concepções básicas de IA, denominadas como “forte” e “fraca”.

Basicamente, a ideia de I.A. forte consiste no conceito de que é possível criar uma máquina consciente. Neste caso, os sistemas dotados de uma I.A. forte sistemas não seriam apenas simulações de inteligência, mas entidades realmente inteligentes.

Consideramos que os computadores, em sua essência, são apenas máquinas de calcular, de processar dados, logo não  possuem nenhuma característica emocional,  psicológica  e outras  que o ser humano possui. O filósofo americano John Searle, por exemplo,  diz que a simples realização de um algoritmo bem sucedido não significa que  houve  entendimento  por parte do computador.

A inteligência artificial fraca trabalha na criação de I.A. que não é capaz de raciocinar verdadeiramente. Desse modo, uma máquina com esse tipo de inteligência é capaz de agir como se fosse inteligente, mas não tem consciência ou noção de si, é um sistema projetado com o objetivo especifico de resolver um problema. Podem agir racionalmente, agir como o homem, mas não pensam como o homem.

3 APLICAÇÕES PRÁTICAS DE TÉCNICAS DE I.A. FRACA.

Enquanto os avanços relacionados a uma inteligência artificial semelhante à humana tem se desenvolvido de maneira lenta e gradativa, muitas formas derivadas surgiram pelo caminho e são aplicadas diariamente.

Hoje em dia o piloto de um avião, por exemplo, não faz praticamente nada. Grandes aviões de passageiros e de carga já decolam e pousam sozinhos. Sistemas de raciocínio baseado em casos têm sido usados em varias aplicações como análise financeira e controle de processos. Sistemas especialistas vêm sendo usados em escala industrial e foram um dos primeiros sucessos da IA. Este tipo de sistema possui uma base de conhecimento alimentada por um especialista, uma máquina de inferência e uma memória de trabalho. Em algumas áreas os "Sistemas Especialistas" são usados para melhorar ou para substituir julgamento profissional em engenharia e medicina, por exemplo. Sistemas tutoriais inteligentes, tradutores, sistemas de reconhecimento óptico de caracteres e de voz e I.A. em jogos são os exemplos mais comuns.

4 MINERAÇÃO DE DADOS.

Conceitos da ciência e da engenharia da computação servem como ferramenta para avanços significantes nas áreas da Física Teórica e na Física Experimental. Em contrapartida conhecimentos de Física são aplicados a teoria da computação como o desenvolvimento de métodos para mineração de dados.

MD (mineração de dados), por sua vez, é o processo ou método de reconhecer padrões, auxiliando na formação de hipótese, com base em dados obtidos na Física Experimental, também responsável de agrupar informações funcionais de grandes conjuntos de dados, uma vez que, há quantidades incontáveis de conhecimento. A MD tem entre outras finalidades organizar dados e observando possíveis soluções de previstos problemas, para que a mineração de dados funcione é necessário a utilização de várias técnicas de estatística inteligente artificial e processamento de sinais.

É de grande importância e significação a visualização computacional na compreensão e interpretação melhor de dados cada vez mais complexos, essa visualização ocorre tanto no processo de Física Teórica como no de mineração de dados. Com a mineração de dados é possível obter informações relacionadas a:

· Associação/ocorrências ligadas a um evento único, associado à compra de dois produtos;

· Sequência – eventos ligados ao longo do tempo, ou seja, que compramos um objeto consequente a compra de um antes comprado;