Inteligencia Artificial

1. Definição de IA.

IA é fazer com que os computadores pensem como os seres humanos ou que sejam tão inteligentes quanto o homem - A inteligência artificial é um ramo de pesquisa da ciência da computação que busca, através de símbolos computacionais, construir mecanismos e/ou dispositivos que simulem a capacidade do ser humano de pensar, resolver problemas, ou seja, de ser inteligente.

1. 5 Elementos essenciais para que um problema seja considerado bem definido.

Estados e Estado inicial – posição(a), limpo;

Ações possíveis

Modelos de Transição – resultados das ações, definindo o espaço de estados possíveis à partir do estado inicial.

Teste de objetivo – comparação do estado atual com o estado objetivo.

Custo de caminho.

1. Características de ambiente -> Relacionar colunas
   
2. Mecanismo de Busca:
   Busca em largura
   Busca em profundidade:  limitada Profundidade pré-determinada. Pode introduzir imcompleteza.
   Busca de aprofundamento interativo: Usada em conjunto com busca em profundidade encontrando o melhor limite para profundidade.
   Busca bidirecional: Duas buscas simultâneas, uma partindo do estado inicial e outra do estado objetivo.
   Busca gulosa de melhor escolha: Pode haver problemas pois a heurística não necessariamente permite a completude ou mesmo otimalidade.
   Busca A*: minimização do custo total estimado da solução (RUSSEL, 2013) Trata-se da solução mais conhecida de “melhor escolha”.
3. Formas de raciocínio artificial comprimisso ontológico e epstemologico de logica proposicional, LPO e probabilidade.
   No caso da lógica proposicional, trata-se da atribuição de valor-verdade para as sentenças lógicas.

Lógica de Primeira Ordem:

Inclui objetos, relações e fatos em contraposição à lógica proposicional que representa apenas fatos.

Compromisso ontológico – o que existe no mundo – é, portanto, a diferença entre a lógica proposicional e a lógica de primeira ordem.

Compromisso epistemológico – crença de uma agente sobre os fatos – é igual (v, f, desconhecido).
Probabilidade:  Sobre o que versam as probabilidades Conjuntos dos mundos possíveis compõe o espaço amostral. Um modelo de Probabilidade totalmente especificado associa uma probabilidade numérica P(w) a cada mundo possível. Conjuntos são eventos que em IA são as proposições. As probabilidades podem ser incondicionais – ausência de outras informações de eventos. Ou ainda, podem ser condicionais, quando há informações já reveladas. Estas probabilidades são também chamadas respectivamente anterior e posterior.

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