Inteligencia Artificial

I. INTRODUÇÃO

1. Definição de Inteligência Artificial

Uma das primeiras dificuldades daquele que inicia o estudo de Inteligência Artificial é tentar delimitar seu campo de estudo. O que é, exatamente, Inteligência Artificial ? Quais seus objetivos ? De uma forma simples, poderíamos definir Inteligência Artificial como a área da Computação que procura fazer com que o computador resolva problemas para os quais se exige inteligência; essa definição, no entanto, costuma acarretar discussões filosóficas e psicológicas a respeito do significado do termo “inteligência” e da possibilidade de existência de “máquinas inteligentes”.

Essa questão, de saber se uma máquina pode ou não ser inteligente, se uma máquina pode ou não exibir “comportamento inteligente” vem sendo discutida já há muito tempo; uma das principais contribuições a essa discussão foi dada pelo matemático inglês Alan Turing, em 1950, definindo o que ficou conhecido como “Teste de Turing” : colocase em uma sala A um ser humano, e em uma sala B, um computador. Uma outra pessoa, fazendo perguntas ao ser humano e ao computador, deve decidir qual deles é a máquina; se errar em mais de 50% das vezes, a máquina pode ser considerada inteligente.

Esse critério exige uma habilidade em manipulação de linguagem natural que, ainda hoje, nenhuma máquina possui. Pelo Teste de Turing, ainda hoje não existe nenhuma máquina inteligente.

Uma outra definição de Inteligência Artificial, devida a Rich, diz que IA é o estudo de como fazer os computadores realizarem tarefas que, no momento, são melhor executadas pelas pessoas. Essa definição não inclui aqueles problemas nos quais os computadores já são melhores que os humanos, nem as áreas nas quais os problemas não são bem solucionadas nem pelos humanos nem pelos computadores; no entanto, é uma definição útil, pois limita, de forma razoavelmente precisa, o escopo da Inteligência Artificial.

Até onde sabemos, o termo Inteligência Artificial foi utilizado pela primeira vez, por John McCarthy, em agosto de 1956, no convite para o encontro que ficou conhecido por Conferência de Dartmouth. Esse encontro tinha por objetivo “estudar as bases da conjectura de que cada aspecto do aprendizado e da inteligência pode, em princípio, ser tão precisamente descrito que o torne passível de ser simulado por uma má¬quina”, e reuniu 15 pioneiros do que viria a constituir a área de Inteligência Artificial.

2. Primeiros trabalhos

Listamos, abaixo, alguns dos principais projetos apresentados:

• Tradutor Automático Inglês-Russo

Desenvolvido por Oettinger, desde 1954; pretendia ser um programa que traduzisse textos (especialmente técnicos) do inglês para o russo e viceversa.

• Logic Theorist

Desenvolvido por Newell, Shaw e Simon, de 1956 a 59; pretendia ser um programa que , a partir dos postulados da Lógica, desenvolvesse e provasse seus teoremas; seus criadores acreditavam que em pouco tempo, ele provaria teoremas ainda desconhecidos.

• GPS – General Problem Solver

Desenvolvido por Newell, Shaw e Simon, entre 1959 e 1967; pretendia ser um programa que estabelecesse critérios gerais de resolução de problemas; isto é, dadas as condições iniciais, a configuração final, e os meios de se passar de uma configuração para outra, o programa devia desenvolver estratégias que permitissem obter o caminho que levaria da configuração inicial à final.

• Studant

Desenvolvido por Bobrow, entre 1956 e 1961; pretendia ser um programa que resolvesse pro-blemas de álgebra elementar, isto é, o programa deveria, a partir do enunciado do problema, estabelecer e resolver as equações algébricas necessárias para a resolução do problema.

É interessante ressaltar o otimismo (ou a ingenuidade) dos pesquisadores, na época; os proble¬mas abordados são extremamente difíceis, e, mesmo hoje em dia, não estão satisfatoriamente resolvidos.

3. Dificuldades no processamento de IA

Em 1972, o filósofo Hubert Dreyfus publicou um livro chamado “Uma crítica da Razão Artifi¬cial”, no qual examina o desenvolvimento da Inteligência Artificial. Com respeito ao desenvol¬vimento dos primeiros trabalhos, diz Dreyfus: “Todos os trabalhos tinham em comum um inicio auspicioso, para, em seguida, esbarrar em dificuldades intransponíveis. Não era difícil construir um programa que realizasse certa tarefa; mas parecia impossível fazer o programa realizá-la ‘bem’, isto é, torná-lo competitivo, em termos de qualidade, com o ser humano”.

Em virtude desses fatos, Dreyfus conclui que os pesquisadores em IA baseavam, implicita¬mente, seus trabalhos, em quatro pressupostos falsos:

• Pressuposto biológico: o cérebro pode ser modelado por um computador digital.

O cérebro humano possui, pelo menos, 106 vezes mais conexões do que qualquer computador; alem disso, o processamento do cérebro apresenta certas características (diversidade, simulta-neidade, interatividade) que os computadores não possuem.

• Pressuposto psicológico: a mente pode ser simulada por um programa.

Esse pressuposto fica claro em algumas afirmações da época: “Em 10 anos, as teorias psicológi¬cas assumirão a forma de um programa de computador” (Simon, 1957); “A tarefa de um psicó¬logo que tenta compreender a cognição humana é análoga à de alguém que tenta descobrir como um computador foi programado” (Neisser, 1959). Não sabemos o suficiente sobre a mente humana para decidir se pode ou não ser simulada por um programa, mas tudo indica que não.

• Pressuposto epistemológico: todo conhecimento pode ser formalizado.

O conhecimento científico certamente pode ser formalizado, mas o conhecimento comum, não. O exemplo mais claro é o da linguagem: é possível (e simples) ao ser humano compreender uma frase em que uma regra gramatical foi infringida, mas é impossível programar um computador para que compreenda infração de regras (seria necessário incluir regras gramaticais, meta-re¬gras, meta-meta-regras, e assim por diante).

• Pressuposto