Inteligência artificial

Inteligência artificial
Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
Ir para: navegação, pesquisa
Nota: Se procura o filme Inteligência Artificial, veja A.I. - Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial(IA) é uma área de pesquisa da computação dedicada a buscar
métodos ou dispositivos computacionais que possuam ou multipliquem a capacidade
racional do ser humano de resolver problemas, pensar ou, de forma ampla, ser
inteligente. Também pode ser definida como o ramo da ciência da computação que se
ocupa do comportamento inteligente1 ou ainda, o estudo de como fazer os computadores
realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor.2
O principal objetivo dos sistemas de IA (Inteligência Artificial), é executar funções que,
caso um ser humano fosse executar, seriam consideradas inteligentes. É um conceito
amplo, e que recebe tantas definições quanto damos significados diferentes à palavra
Inteligência.3
Podemos pensar em algumas características básicas desses sistemas, como a capacidade
de raciocínio (aplicar regras lógicas a um conjunto de dados disponíveis para chegar a
uma conclusão), aprendizagem (aprender com os erros e acertos de forma a no futuro
agir de maneira mais eficaz), reconhecer padrões (tanto padrões visuais e sensoriais,
como também padrões de comportamento) e inferência (capacidade de conseguir aplicar
o raciocínio nas situações do nosso cotidiano).3
O desenvolvimento da área começou logo após a Segunda Guerra Mundial, com o
artigo "Computing Machinery and Intelligence" do matemático inglês Alan Turing4 , e o
próprio nome foi cunhado em 1956.5 6 Seus principais idealizadores foram os cientistas
Herbert Simon, Allen Newell, John McCarthy, Warren McCulloch, Walter Pitts e
Marvin Minsky, entre outros.
A construção de máquinas inteligentes interessam à humanidade há muito tempo,
havendo na história um registro significante de autômatos mecânicos (reais) e
personagens místicos, como o Golem e o Frankenstein, que demonstram um sentimento
ambíguo do homem, composto de fascínio e de medo, em relação à Inteligência
Artificial.7
Apenas recentemente, com o surgimento do computador moderno, é que a inteligência
artificial ganhou meios e massa crítica para se estabelecer como ciência integral, com
problemáticas e metodologias próprias. Desde então, seu desenvolvimento tem
extrapolado os clássicos programas de xadrez ou de conversão e envolvido áreas como
visão computacional, análise e síntese da voz, lógica difusa, redes neurais artificiais e
muitas outras.
Inicialmente a IA visava reproduzir o pensamento humano. A Inteligência Artificial
abraçou a ideia de reproduzir faculdades humanas como criatividade, autoaperfeiçoamento e uso da linguagem. Porém, o conceito de inteligência artificial é
bastante difícil de se definir. Por essa razão, Inteligência Artificial foi (e continua
sendo) uma noção que dispõe de múltiplas interpretações, não raro conflitantes ou
circulares.2
Índice
[esconder]










1 Visão geral
2 IA forte e IA fraca
o 2.1 Inteligência artificial forte
o 2.2 Inteligência artificial fraca
o 2.3 Críticas filosóficas e a argumentação de uma IA forte
3 História
o 3.1 Investigação na IA experimental
4 Abordagens
5 Aplicações Práticas de Técnicas de IA
6 Pesquisadores de IA
7 Referências
8 Bibliografia
o 8.1 Não ficção
o 8.2 Ficção
9 Ver também
o 9.1 Sub-ramos da pesquisa de IA
o 9.2 Filosofia
 9.2.1 Lógica
o 9.3 Ciência
o 9.4 Aplicações
o 9.5 Não categorizados
10 Ligações externas
o 10.1 Organizações relacionadas a IA
o 10.2 Máquinas que demonstram algum nível de "inteligência"
o 10.3 Outros
Visão geral
A questão sobre o que é "inteligência artificial", mesmo como definida anteriormente,
pode ser separada em duas partes: "qual a natureza do artificial" e "o que é inteligência".
A primeira questão é de resolução relativamente fácil, apontando no entanto para a
questão de o que poderá o homem construir.
A segunda questão seria consideravelmente mais difícil, levantando a questão da
consciência, identidade e mente (incluindo a mente inconsciente) juntamente com a
questão de que componentes estão envolvidos no único tipo de inteligência que
universalmente se aceita como estando ao alcance do nosso estudo: a inteligência do ser
humano. O estudo de animais e de sistemas artificiais que não são modelos triviais,
começam a ser considerados como matéria de estudo na área da inteligência.
Ao conceituar inteligência artificial, presume-se a interação com o ambiente, diante de
necessidades reais como relações entre indivíduos semelhantes, a disputa entre
indivíduos diferentes, perseguição e fuga; além da comunicação simbólica específica de
causa e efeito em diversos níveis de compreensão intuitiva, consciente ou não.
Suponhamos uma competição de cara ou coroa, cujos resultados sejam observados ou
não. Se na segunda tentativa der o mesmo resultado que a primeira, então não existiam
as mesmas chances para ambas as 2 opções iniciais. Claro que a coleta de informação
em apenas duas amostragens é confiável apenas porque a quantidade de tentativas é
divisível pelo número de opções de resultados prováveis.
A verdade é que o conceito de cara ou coroa está associado a artigos de valor, como
moedas e medalhas que podem evitar que as pessoas abandonem o jogo e induzir
participantes a acompanhar os resultados até o final. Para manter a disposição do
adversário em desafiar a máquina seria necessário aparentar fragilidade e garantir a
continuidade da partida. Isso é muito utilizado em máquinas de cassino, sendo que
vários apostadores podem ser induzidos a dispensar consideráveis quantias em apostas.
A utilização de uma máquina de resultados pode compensar a ausência de um
adversário, mas numa partida de xadrez, por exemplo, para que a máquina não precise
armazenar todas as informações que excedem a capacidade de próprio universo
imaginável são necessárias fórmulas que possam ser armazenadas para que então sejam
calculadas por princípios físicos, lógicos, geométricos, e estatísticos para refletir o
sistema completo em cada uma das suas partes; como a integração do Google com
Wikipedia, por exemplo.
Uma popular e inicial definição de inteligência artificial, introduzida por John
McCarthy na famosa conferência de Dartmouth em 1956 é "fazer a máquina
comportar-se de tal forma que seja chamada inteligente caso fosse este o
comportamento de um ser humano." No entanto, esta definição parece ignorar a
possibilidade de existir a IA forte (ver abaixo).
Outra definição de Inteligência Artificial é a inteligência que surge de um "dispositivo
artificial". A maior parte das definições podem ser categorizadas em sistemas que:
"pensam como um humano; agem como um humano; pensam racionalmente ou agem
racionalmente".8
IA forte e IA fraca
Entre os teóricos que estudam o que é possível fazer com a IA existe uma discussão
onde se consideram duas propostas básicas: uma conhecida como "forte" e outra
conhecida como "fraca". Basicamente, a hipótese da IA forte considera ser possível
criar uma máquina consciente, ou seja afirma que os sistemas artificiais devem replicar
a mentalidade humana.9
Inteligência artificial forte
Isaac Azimov no trono de suas realizações
A investigação em Inteligência Artificial Forte aborda a criação da forma de
inteligência baseada em computador que consiga raciocinar e resolver problemas; uma
forma de IA forte é classificada como auto-consciente
A IA forte é tema bastante controverso, pois envolve temas como consciência e fortes
problemas éticos ligados ao que fazer com uma entidade que seja cognitivamente
indiferenciável de seres humanos.
A ficção científica tratou de muitos problemas desse tipo. Isaac Asimov, por exemplo,
escreveu O Homem Bicentenário, onde um robô consciente e inteligente luta para
possuir um status semelhante ao de um humano na sociedade.10 E Steven Spielberg
dirigiu "A.I. Inteligência Artificial" onde um garoto-robô procura conquistar o amor de
sua "mãe", procurando uma maneira de se tornar real. Por outro lado, o mesmo Asimov
reduz os robôs a servos dos seres humanos ao propor as três leis da robótica.7
Inteligência artificial fraca
Trata-se da noção de como lidar com problemas não determinísticos.
Uma contribuição prática de Alan Turing foi o que se chamou depois de Teste de
Turing (TT),11 de 1950: em lugar de responder à pergunta "podem-se ter computadores
inteligentes?" ele formulou seu teste, que se tornou praticamente o ponto de partida da
pesquisa em "Inteligência Artificial".4
O teste consiste em se fazer perguntas a uma pessoa e um computador escondidos. Um
computador e seus programas passam no TT se, pelas respostas, for impossível a
alguém distinguir qual interlocutor é a máquina e qual é a pessoa.
No seu artigo original ele fez a previsão de que até 2000 os computadores passariam seu
teste.11 Pois bem, há um concurso anual de programas para o TT, e o resultado dos
sistemas ganhadores é tão fraco (o último tem o nome "Ella") que com poucas perguntas
logo percebe-se as limitações das respostas da máquina. É interessante notar que tanto a
Máquina de Turing quanto o Teste de Turing talvez derivem da visão que Turing tinha
de que o ser humano é uma máquina.
Há quem diga que essa visão está absolutamente errada, do ponto de vista lingüístico, já
que associamos à "máquina" um artefato inventado e eventualmente construído. Dizem
eles: "Nenhum ser humano foi inventado ou construído". Afirma-se ainda que a
comparação, feita por Turing, entre o homem e a máquina é sinônimo de sua
"ingenuidade social", pois as máquinas são infinitamente mais simples do que o homem,
apesar de, paradoxalmente, se afirmar que a vida é complexa. No entanto, esta linha de
raciocínio é questionável, afinal de contas, os computadores modernos podem ser
considerados "complexos" quando comparados ao COLOSSUS (computador cujo
desenvolvimento foi liderado por Turing, em 1943), ou a qualquer máquina do início do
século XX.
A inteligência artificial fraca centra a sua investigação na criação de inteligência
artificial que não é capaz de verdadeiramente raciocinar e resolver problemas. Uma tal
máquina com esta característica de inteligência agiria como se fosse inteligente, mas
não tem autoconsciência ou noção de si. O teste clássico para aferição da inteligência
em máquinas é o Teste de Turing.11
Há diversos campos dentro da IA fraca, e um deles é o Processamento de linguagem
natural, que trata de estudar e tentar reproduzir os processos de desenvolvimento que
resultaram no funcionamento normal da língua. Muitos destes campos utilizam
softwares específicos e linguagens de programação criadas para suas finalidades. Um
exemplo bastante conhecido é o programa A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet
Computer Entity, ou Entidade Computadorizada de Linguagem Artificial para Internet),
um software que simula uma conversa humana. Programado em Java e desenvolvido
com regras heurísticas para os caracteres de conversação, seu desenvolvimento resultou
na AIML (Artificial Intelligence Markup Language), uma linguagem específica para
tais programas e seus vários clones, chamados de Alicebots.
Muito do trabalho neste campo tem sido feito com simulações em computador de
inteligência baseado num conjunto predefinido de regras. Poucos têm sido os progressos
na IA forte. Mas dependendo da definição de IA utilizada, pode-se dizer que avanços
consideráveis na IA fraca já foram alcançados.
Críticas filosóficas e a argumentação de uma IA forte
Ficheiro:John Searle Mexico 2005.JPG
John Searle no Mexico em 2005
Muitos filósofos, sobretudo John Searle e Hubert Dreyfus, inseriram no debate questões
de ordem filosófica e epistemológica, questionando qualquer possibilidade efetiva da IA
forte.12 13 Seriam falsos, assim, os próprios pressupostos da construção de uma
inteligência ou consciência semelhante à humana em uma máquina.14
Searle é bastante conhecido por seu contra-argumento sobre o Quarto Chinês (ou Sala
Chinesa), que inverte a questão colocada por Minsky a respeito do Teste de Turing.15
Seu argumento diz que ainda que uma máquina possa parecer falar chinês por meio de
recursos de exame comparativo com mostras e tabelas de referência, binárias, isso não
implica que tal máquina fale e entenda efetivamente a língua. Ou seja, demonstrar que
uma máquina possa passar no Teste de Turing não necessariamente implica um ser
consciente, tal como entendido em seu sentido humano.16 Dreyfus, em seu livro O que
os computadores ainda não conseguem fazer: Uma crítica ao raciocínio artificial,
argumenta que a consciência não pode ser adquirida por sistemas baseados em regras ou
lógica; tampouco por sistemas que não façam parte de um corpo físico. No entanto, este
último autor deixa aberta a possibilidade de um sistema robótico baseado em Redes
Neuronais, ou em mecanismos semelhantes, alcançar a inteligência artificial.13
Mas já não seria a referida IA forte, mas sim um correlato bem mais próximo do que se
entende por IA fraca. Os revezes que a acepção primeira de Inteligência Artificial vem
levando nos últimos tempos contribuíram para a imediata relativização de todo seu
legado. O papel de Marvin Minsky, figura proeminente do MIT e autor de Sociedade da
Mente, fora central para a acepção de uma IA linear que imitaria com perfeição a mente
humana, mas seu principal feito foi construir o primeiro computador baseado em redes
neurais, conhecido como Snark,17 tendo simplesmente fracassado pois nunca executou
qualquer função interessante, apenas consumiu recursos de outras pesquisas mais
promissoras. O primeiro neuro computador a obter sucesso (Mark I Perceptron) surgiu
em 1957 e 1958, criado por Frank Rosenblatt, Charles Wightman e outros.Atualmente,
no entanto, as vertentes que trabalham com os pressupostos da emergência e com
elementos da IA fraca parecem ter ganhado proeminência do campo.
As críticas sobre a impossibilidade de criar uma inteligência em um composto artificial
podem ser encontradas em Jean-François Lyotard (O Pós-humano) e Lucien Sfez
(Crítica da Comunicação); uma contextualização didática do debate encontra-se em
Sherry Turkle (O segundo Eu: os computadores e o espírito humano). Pode-se resumir
o argumento central no fato de que a própria concepção de inteligência é humana e,
nesse sentido, animal e biológica. A possibilidade de transportá-la para uma base
plástica, artificial, encontra um limite claro e preciso: se uma inteligência puder ser
gerada a partir destes elementos, deverá ser necessariamente diferente da humana, na
medida em que o seu resultado provém da emergência de elementos totalmente
diferentes dos encontrados nos humanos. A inteligência, tal como a entendemos, é
essencialmente o fruto do cruzamento da uma base biológica com um complexo
simbólico e cultural, impossível de ser reproduzido artificialmente.
Outros filósofos sustentam visões diferentes. Ainda que não vejam problemas com a IA
fraca, entendem que há elementos suficientes para se crer na IA forte também. Daniel
Dennett argumenta em Consciência Explicada que se não há uma centelha mágica ou
alma nos seres humanos, então o Homem é apenas uma outra máquina. Dennett
questiona por que razão o Homem-máquina deve ter uma posição privilegiada sobre
todas as outras possíveis máquinas quando provido de inteligência.
Alguns autores sustentam que se a IA fraca é possível, então também o é a forte. O
argumento da IA fraca, de uma inteligência imitada mas não real, desvelaria assim uma
suposta validação da IA forte. Isso se daria porque, tal como entende Simon Blackburn
em seu livro Think, dentre outros, não existe a possibilidade de verificar se uma
inteligência é verdadeira ou não. Estes autores argumentam que toda inteligência apenas
parece inteligência, sem necessariamente o ser. Parte-se do princípio que é impossível
separar o que é inteligência de fato do que é apenas simulação: apenas acredita-se ser.
Estes autores rebatem os argumentos contra a IA forte dizendo que seus críticos
reduzem-se a arrogantes que não podem entender a origem da vida sem uma centelha
mágica, um Deus ou uma posição superior qualquer. Eles entenderiam, em última
instância, máquina como algo essencialmente incapaz e sequer conseguem supô-la
como capaz de inteligência. Nos termos de Minsky, a crítica contra a IA forte erra ao
supor que toda inteligência derive de um sujeito - tal como indicado por Searle - e assim
desconsidera a possibilidade de uma maquinaria complexa que pudesse pensar. Mas
Minsky desconsidera o simples fato de que os maiores avanços na área foram
conseguidos com "maquinaria complexa", também chamada por pesquisadores mais
importantes de Inteligência Artificial Conexista. Se a crítica de Minsky fosse válida a
maquina criada por Rosenblatt e Bernard Widrow não estaria em uso ainda hoje, e o
Mark I Perceptron não seria o fundador da neuro-computação. Alguns pesquisadores
importantes afirmam que um dos motivos das críticas de Minsky foi o fato de ter
falhado com Snark. A partir daí começou a criticar essa área por não compreende-la
completamente, prejudicando desde então pesquisas importantes sobre o assunto.
O debate sobre a IA reflete, em última instância, a própria dificuldade da ciência
contemporânea em lidar efetivamente com a ausência de um primado superior. Os
argumentos pró-IA forte são esclarecedores dessa questão, pois são os próprios
cientistas, que durante décadas tentaram e falharam ao criar uma IA forte, que ainda
procuram a existência de uma ordem superior. Ainda que a IA forte busque uma ordem
dentro da própria conjugação dos elementos internos, trata-se ainda da suposição de que
existe na inteligência humana uma qualidade superior que deve ser buscada, emulada e
recriada. Reflete, assim, a difícil digestão do legado radical da Teoria da Evolução, onde
não existe positividade alguma em ser humano e ser inteligente; trata-se apenas de um
complexo de relações que propiciaram um estado particular, produto de um cruzamento
temporal entre o extrato biológico e uma complexidade simbólica.
História
Os primeiros anos da IA foram repletos de sucessos – mas de uma forma limitada.
Considerando-se os primeiros computadores, as ferramentas de programação da época e
o fato de que apenas alguns anos antes os computadores eram vistos como objetos
capazes de efetuar operações aritméticas e nada mais, causava surpresa o fato de um
computador realizar qualquer atividade remotamente inteligente.
O sucesso inicial prosseguiu com o General Problem Solver (Solucionador de
problemas gerais) ou GPS, desenvolvido por Newell e Simon.18 Esse programa foi
projetado para imitar protocolos humanos de resolução de problemas. Dentro da classe
limitada de quebra-cabeças com a qual podia lidar, verificou-se que a ordem em que os
seres humanos abordavam os mesmos problemas. Desse modo, o GPS talvez tenha sido
o primeiro programa a incorporar a abordagem de “pensar de forma humana”.
Desde o início os fundamentos da inteligência artificial tiveram o suporte de várias
disciplinas que contribuíram com ideias, pontos de vista e técnicas para a IA. Os
filósofos (desde 400 a.C.) tornaram a IA concebível, considerando as ideias de que a
mente é, em alguns aspectos, semelhante a uma máquina, de que ela opera sobre o
conhecimento codificado em alguma linguagem interna e que o pensamento pode ser
usado para escolher as ações que deverão ser executadas. Por sua vez, os matemáticos
forneceram as ferramentas para manipular declarações de certeza lógica, bem como
declarações incertas e probabilísticas. Eles também definiram a base para a
compreensão da computação e do raciocínio sobre algoritmos.
Os economistas formalizaram o problema de tomar decisões que maximizam o
resultado esperado para o tomador de decisões. Os psicólogos adotaram a ideia de que
os seres humanos e os animais podem ser considerados máquinas de processamento de
informações. Os lingüistas mostraram que o uso da linguagem se ajusta a esse modelo.
Os engenheiros de computação fornecem os artefatos que tornam possíveis as
aplicações de IA. Os programas de IA tendem a serem extensos e não poderiam
funcionar sem os grandes avanços em velocidade e memória que a indústria de
informática tem proporcionado.
Atualmente, a IA abrange uma enorme variedade de subcampos. Dentre esses
subcampos está o estudo de modelos conexionistas ou redes neurais. Uma rede neural
pode ser vista como um modelo matemático simplificado do funcionamento do cérebro
humano.19 Este consiste de um número muito grande de unidades elementares de
processamento, ou neurônios, que recebem e enviam estímulos elétricos uns aos outros,
formando uma rede altamente interconectada.
No processamento, são compostos os estímulos recebidos conforme a intensidade de
cada ligação, produzindo um único estímulo de saída. É o arranjo das interconexões
entre os neurônios e as respectivas intensidades que define as principais propriedades e
o funcionamento de uma RN. O estudo das redes neurais ou o conexionismo se
relaciona com a capacidade dos computadores aprenderem e reconhecerem padrões.
Podemos destacar também o estudo da biologia molecular na tentativa de construir vida
artificial e a área da robótica, ligada à biologia e procurando construir máquinas que
alojem vida artificial. Outro subcampo de estudo é a ligação da IA com a Psicologia, na
tentativa de representar na máquina os mecanismos de raciocínio e de procura.
Nos últimos anos, houve uma revolução no trabalho em inteligência artificial, tanto no
conteúdo quanto na metodologia. Agora, é mais comum usar as teorias existentes como
bases, em vez de propor teorias inteiramente novas, fundamentar as informações em
teoremas rigorosos ou na evidência experimental rígida, em vez de utilizar como base a
intuição e destacar a relevância de aplicações reais em vez de exemplos de brinquedos.
A utilização da IA permite obter não somente ganhos significativos de performance,
mas também possibilita o desenvolvimento de aplicações inovadoras, capazes de
expandir de forma extraordinária nossos sentidos e habilidades intelectuais. Cada vez
mais presente, a inteligência artificial simula o pensamento humano e se alastra por
nosso cotidiano.
Humanoide
Investigação na IA experimental
A inteligência artificial começou como um campo experimental nos anos 50 com
pioneiros como Allen Newell e Herbert Simon, que fundaram o primeiro laboratório de
inteligência artificial na Universidade Carnegie Mellon, e McCarty que juntamente com
Marvin Minsky, que fundaram o MIT AI Lab em 1959. Foram eles alguns dos
participantes na famosa conferência de verão de 1956 em Darthmouth College.20
Historicamente, existem dois grandes estilos de investigação em IA: IA "neats" e IA
"scruffies". A IA "neats", limpa, clássica ou simbólica. Envolve a manipulação de
símbolos e de conceitos abstractos, e é a metodologia utilizada na maior parte dos
sistemas periciais.
Paralelamente a esta abordagem existe a abordagem IA "scruffies", ou "coneccionista",
da qual as redes neuronais são o melhor exemplo. Esta abordagem cria sistemas que
tentam gerar inteligência pela aprendizagem e adaptação em vez da criação de sistemas
desenhados com o objectivo especifico de resolver um problema. Ambas as abordagems
apareceram num estágio inicial da história de IA. Nos anos 60s e 70s os coneccionistas
foram retirados do primeiro plano da investigação em IA, mas o interesse por esta
vertente da IA foi retomada nos anos 80s, quando as limitações da IA "limpa"
começaram a ser percebidas.
Pesquisas sobre inteligência artificial foram intensamente custeadas na década de 1980
pela Agência de Projetos de Pesquisas Avançadas sobre Defesa (“Defense Advanced
Research Projects Agency”), nos Estados Unidos, e pelo Projeto da Quinta Geração
(“Fifth Generation Project”), no Japão. O trabalho subsidiado fracassou no sentido de
produzir resultados imediatos, a despeito das promessas grandiosas de alguns
praticantes de IA, o que levou proporcionalmente a grandes cortes de verbas de agências
governamentais no final dos anos 80, e em conseqüência a um arrefecimento da
atividade no setor, fase conhecida como O inverno da IA. No decorrer da década
seguinte, muitos pesquisadores de IA mudaram para áreas relacionadas com metas mais
modestas, tais como aprendizado de máquinas, robótica e visão computacional, muito
embora pesquisas sobre IA pura continuaram em níveis reduzidos.
Abordagens
Não há uma teoria ou paradigma unificado estabelecido que guie a pesquisa em IA. Os
pesquisadores discordam em muitas questões.21 Algumas das questões mais duradouras
que permaneceram sem respostas são essas: a inteligência artificial poderia simular a
inteligência natural, através do estudo da psicologia ou neurologia? Ou a biologia
humana é tão irrelevante à pesquisa de IA quando a biologia de um pássaro é para a
engenharia aeronáutica? O comportamento inteligente pode ser descrito usando simples
princípios elegantes (tais como lógica ou otimização)? Ou faz-se necessário resolver um
grande número de problemas completamente não-relacionados? A inteligência pode ser
reproduzida utilizando-se símbolos de alto nível, semelhante à palavras e ideias? Ou
faz-se necessário o processamento "sub-simbólico"?22
Aplicações Práticas de Técnicas de IA
Enquanto que o progresso direcionado ao objetivo final de uma inteligência similar à
humana tem sido lento, muitas derivações surgiram no processo. Exemplos notáveis
incluem as linguagens Lisp e Prolog, as quais foram desenvolvidas para pesquisa em
IA,23 embora também sejam usadas para outros propósitos. A cultura hacker surgiu
primeiramente em laboratórios de IA, em particular no MIT AI Lab, lar várias vezes de
celebridades tais como McCarthy, Minsky, Seymour Papert (que desenvolveu a
linguagem Logo), Terry Winograd (que abandonou IA depois de desenvolver
SHRDLU).
Muitos outros sistemas úteis têm sido construídos usando tecnologias que ao menos
uma vez eram áreas ativas em pesquisa de IA. Alguns exemplos incluem:




Planejamento automatizado e escalonamento: a uma centena de milhões de
quilômetros da Terra, o programa Remote Agent da NASA se tornou o primeiro
programa de planejamento automatizado (autônomo) de bordo a controlar o
escalonamento de operações de uma nave espacial. O Remote Agent gerou
planos de metas de alto nível especificadas a partir do solo e monitorou a
operação da nave espacial à medida que os planos eram executados – efetuando
a detecção, o diagnóstico e a recuperação de problemas conforme eles ocorriam.
Aplicações de Raciocínio baseado em casos: RBC tem sido utilizado em
diversas aplicações como análise financeira, assessoramento de riscos, controle
de processos, etc. Exemplos de aplicações de RBC incluem KRITIK,24 o
CLAVIER na Lockheed,25 o CASELine na British Airways,25 PROTOS,
CASEY, CASCADE, COMPOSER, etc..26
Aplicações de Algoritmos genéticos: AG são aplicáveis em diversos problemas
como escalonamento de horários, sistemas de potência e filogenética.27 O CS-1
foi o primeiro sistema de classificação aplicando AG.28
Jogos: o Deep Blue da IBM se tornou o primeiro programa de computador a
derrotar o campeão mundial em uma partida de xadrez, ao vencer Garry
Kasparov por um placar de 3,5 a 2,5 em um match de exibição em 1996.29 30
Kasparov disse que sentiu “uma nova espécie de inteligência” do outro lado do





tabuleiro. O valor das ações da IBM teve um aumento de 18 bilhões de dólares.
Ainda hoje há indícios que o jogo foi armado, pois a IBM negou-se a entregar os
logs sobre o jogo, especialistas afirmam que na verdade o jogo foi uma farsa,
pois não era a maquina que estava jogando e sim uma equipe de especialistas em
xadrez.
Controle autônomo: o sistema de visão de computador ALVINN foi treinado
para dirigir um automóvel, mantendo-o na pista. Ele foi colocado na minivan
controlada por computador NAVLAB da CMU e foi utilizado para percorrer os
Estados Unidos – ao longo de quase 4.600 km o ALVINN manteve o controle da
direção do veículo durante 98% do tempo. Um ser humano assumiu o comando
nos outros 2%, principalmente na saída de declives. A NAVLAB tem câmeras e
vídeo que transmitem imagens da estrada para ALVINN, que então calcula a
melhor forma de guiar, baseado na experiência obtida em sessões de treinamento
anteriores.
Diagnóstico: programas de diagnóstico medico baseados na analise
probabilística foram capazes de executar tarefas no nível de um medico
especialista em diversas áreas da medicina. Heckerman (1991) descreve um caso
em que um importante especialista em patologia de gânglios linfáticos
ridiculariza o diagnóstico de um programa em um caso especialmente difícil. Os
criadores do programa sugeriram que ele pedisse ao computador uma explicação
do diagnóstico. A máquina destacou os principais fatores que influenciaram sua
decisão e explicou a interação sutil de vários sintomas nesse caso. Mais tarde, o
especialista concordou com o programa.
Planejamento logístico: durante a crise do Golfo Pérsico em 1991, as forças
armadas dos Estados Unidos distribuíram uma ferramenta denominada Dynamic
Analysis and Replanning Tool, ou DART, a fim de realizar o planejamento
logístico automatizado e a programação de execução do transporte. Isso
envolveu até 50 000 veículos, transporte de carga aérea e de pessoal ao mesmo
tempo, e teve de levar em conta os pontos de partida, destinos, rotas e resolução
de conflitos entre todos os parâmetros. As técnicas de planejamento da IA
permitiram a geração em algumas horas de um plano que exigiria semanas com
outros métodos. A Defense Advanced Research Project Agency (DARPA)
declarou que essa única aplicação compensou com folga os 30 anos de
investimentos da DARPA em IA.
Robótica: muitos cirurgiões agora utilizam robôs assistentes em microcirurgias.
O HipNav é um sistema que emprega técnicas de visão computacional para criar
um modelo tridimensional da anatomia interna de um paciente, e depois utiliza
controle robótico para orientar a inserção de uma prótese de substituição do
quadril.
Reconhecimento de linguagem e resolução de problemas: o PROVERB é um
programa computador que resolve quebra-cabeças de palavras cruzadas melhor
que a maioria dos seres humanos, utilizando restrições sobre possíveis
preenchimentos de palavras, um grande banco de dados de quebra-cabeças
anteriores e uma variedade fonte de informações que incluem dicionários e
bancos de dados on-line, como uma lista de filmes e dos atores que participam
deles.31 Por exemplo, ele descobre que a pista “Nice Story” pode ser resolvido
por “ETAGE”, porque seu banco de dados inclui o par pista/solução ”Story in
France/ETAGE” e porque reconhece que os padrões “Nice X” e “X in France”
com freqüência tem mesma solução. O programa não sabe que Nice é uma
cidade da França, mas consegue resolver o quebra-cabeça.














Chinook foi declarado o campeão Homem-Máquina em Damas em 1994.
Lógica incerta, uma técnica para raciocinar dentro de incertezas, tem sido
amplamento usada em sistemas de controles industriais.32
Sistemas especialistas vêm sendo usados a uma certa escala industrial. Os
sistemas especialistas foram um dos primeiros sucessos da IA, com o software
Mycin.33 Os principais componentes de um Sistema especialista são uma base de
conhecimento alimentada por um especialista, uma máquina de inferência e uma
memória de trabalho.34 Sistemas especialistas em uso como o XCON/R1 da
Digital Equipment Coporation sabem hoje muito mais do que um especialista
humano em como configurar os seus sistemas de computação.35
Sistemas Tutoriais Inteligentes vem sendo usados para o aprendizado.36 Uma
característica distintiva desta técnica é o modelo do estudante.37 38
Sistemas tradutores, tais como SYSTRAN,39 têm sido largamente usados (no
entanto, os resultados não são ainda comparáveis com tradutores humanos).
Redes Neurais vêm sendo usadas em uma larga variedade de tarefas, de sistemas
de detecção de intrusos a jogos de computadores.
Sistemas de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) podem traduzir letra
escrita de forma arbitrária em texto.
Reconhecimento de escrita a mão é usada em muitos Assistentes Pessoais
Digitais. Atualmente existe um sistema de comparação de escrita forense a mão
chamado CEDAR-FOX.40
Reconhecimento de voz está disponível comercialmente e é amplamente usado.
Sistemas de álgebra computacional, tais como Mathematica e Macsyma, são
bons exemplos de aplicações de IA na solução de problemas algébricos.41
Sistemas com Visão computacional são usados em muitas aplicações industriais.
Aplicações utilizando Vida Artificial são utilizados na indústria de
entretenimento e no desenvolvimento da Computação Gráfica.
Sistemas baseados na ideia de agentes artificiais, denominados Sistemas
Multiagentes, têm se tornado comuns para a resolução de problemas
complexos.42
Chatterbots (robôs de software para conversação), personagens virtuais que
conversam em linguagem natural como se fossem humanos de verdade, são cada
vez mais comuns na internet.43
A visão da Inteligência Artificial substituindo julgamento humano profissional tem
surgido muitas vezes na história do campo, em ficção científica e, hoje em dia, em
algumas áreas especializadas onde "Sistemas Especialistas" são usados para melhorar
ou para substituir julgamento profissional em engenharia e medicina, por exemplo.
Pesquisadores de IA
Atualmente existem diversos pesquisadores de IA ao redor do mundo em várias
instituições e companhias de pesquisa. Entre os muitos que fizeram contribuições
significativas estão:





Wolfgang Wahlster
John McCarthy
Doug Lenat
Roger Schank
Alan Turing



Raj Reddy
Terry Winograd
Marvin Minsky
Referências
1. Ir para cima ↑ Luger, George F. Inteligência Artificial: Estruturas e Estratégias
para a Solução de Problemas Complexos. 4ª ed. Porto Alegre: Bookman,
2004. 774 p. p. 23. ISBN 85-363-0396-4
2. ↑ Ir para: a b Rich, Elaine; Knight, Kevin. Inteligência Artificial. 2ª ed. Rio de
Janeiro: McGraw-Hill, 1994. 722 p. p. 3. ISBN 85-346-0122-4
3. ↑ Ir para: a b Vasconcelos, V.V.;Martins Junior, P.P. Protótipo de Sistema
Especialista em Direito Ambiental para Auxílio à decisão em Situações de
Desmatamento Rural. NT-27. CETEC-MG. 2004. 80p.
4. ↑ Ir para: a b Alan Turing. Computing Machinery and Intelligence (em inglês).
Página visitada em 22 de maio de 2007.
5. Ir para cima ↑ István S. N. Berkeley. What is Artificial Intelligence? (em inglês).
Página visitada em 22 de maio de 2007.
6. Ir para cima ↑ J. McCarthy, M. L. Minsky, N. Rochester e C.E. Shannon. A
Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence
(em inglês). Página visitada em 22 de maio de 2007.
7. ↑ Ir para: a b Bruce Mazlish. The man-machine and artificial intelligence (em
inglês). Página visitada em 22 de maio de 2007.
8. Ir para cima ↑ Russell, Stuart; Norvig, Peter. Artificial Intelligence: A Modern
Approach (em inglês). 2ª ed. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall,
2003. 1081 p. p. 1-2. ISBN 0-13-790395-2
9. Ir para cima ↑ Coelho, Helder. Inteligência Artificial em 25 Lições.
Lisboa: Fundação Calouste Gulbenkian, 1994. 532 p. p. 341. ISBN 972-31-0679-5
10. Ir para cima ↑ Asimov, Isaac. The Complete Stories, Volume 2.
[S.l.]: Doubleday, 1992. p. 568–604. ISBN 978-0385420785
11. ↑ Ir para: a b c Copeland, B. Jack (Editor); Turing, Alan (autor do artigo). The
Essential Turing: The Ideas that Gave Birth to the Computer Age (em inglês).
Oxford: Clarendon Press, Oxford, 2004. Capítulo: 13-Can Digital Computers
Think?. , 613 p. ISBN 0-19-825079-7
12. Ir para cima ↑ Dreyfus, Hubert L. What Computers Can't Do: A critique of
artificial reason (em inglês). New York: Harper & Row, 1972. 259 p. ISBN 006011082-1
13. ↑ Ir para: a b Dreyfus, Hubert L. What Computers Still Can't Do: A Critique of
Artificial Reason (em inglês). Cambridge: The MIT Press, 1992. 429 p. ISBN
978-0-26254067-4
14. Ir para cima ↑ Genesereth, Michael R.; Nilsson, Nils J. Logical Foundations of
Artificial Intelligence. Los Altos, California: Morgan Kaufmann Publishers, Inc.,
1987. 405 p. p. 7. ISBN 0-934613-31-1
15. Ir para cima ↑ Searle, John L. Minds, Brains, and Programs (em inglês).
Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press, 1986. 112 p. ISBN 978-067457633-9
16. Ir para cima ↑ Noyes, James L. Artificial Intelligence with Common Lisp:
Fundamentals of Symbolic and Numeric Processing (em inglês). Lexington,
Massachusetts: D. C. Heath, 1992. 542 p. p. 534. ISBN 0-669-19473-5
17. Ir para cima ↑ Minsky, Marvin. The Society of Mind (em inglês). New
York: Touchstone, 1986. 339 p. p. 76. ISBN 0-671-65713-5
18. Ir para cima ↑ Newell, Allen (autor do artigo); Simon, H. A (autor do artigo);
Feigenbaum, Edward A. (editor); Feldman, Julian(editor). Computers &
Thought (em inglês). Menlo Park, Cambridge: AAAI Press/MIT press,
1995. Capítulo: Part 2. Section 1. GPS, A program that Simulates Human
Thought. , 535 p. p. 279-296. ISBN 0-262-56092-5
19. Ir para cima ↑ Bose, N. K.; Liang, P. Neural Network Fundamentals with
Graphs, Algorithms, and Applications (em inglês). New York: [s.n.], 1996. 478
p. p. 5-8. ISBN 0-07-006618-3
20. Ir para cima ↑ Bittencourt, Guilherme. Inteligência Artificial: Ferramentas e
Teorias. 2ª ed. Florianópolis: Editora da UFSC, 2001. 362 p. p. 51. ISBN 85-3280138-2
21. Ir para cima ↑ Nilsson, Nils. (1983). "Artificial Intelligence Prepares for 2001".
AI Magazine 1 (1). ISSN 0738-4602.
22. Ir para cima ↑ Nilsson, Nils. Artificial Intelligence: A New Synthesis. San
Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, 1998. p. 7. ISBN 978-1-55860-467-4
23. Ir para cima ↑ Sebesta, Robert W. Conceitos de Linguagens de Programação.
9ª ed. Porto Alegre: Bookman, 2010. 68-72;101-104 p. p. 108-131. ISBN 978-857780-791-8
24. Ir para cima ↑ Kolodner, Janet. Case-Based Reasoning (em inglês). San Mateo,
CA: Morgan Kaufmann, 1993. 668 p. p. 11. ISBN 1-55860-237-2
25. ↑ Ir para: a b Watson, Ian. Applying Case-Based Reasoning: Techniques for
Enterprise Systems (em inglês). San Francisco, CA: Morgan Kaufmann,
1997. 289 p. p. 66-89. ISBN 1-55860-462-6
26. Ir para cima ↑ von Wangenheim, Christiane Gresse; von Wangenheim, Aldo.
Raciocínio Baseado em Casos. Barueri, SP: Manole, 2004. Capítulo: 10:
Aplicações de RBC. , 293 p. p. 227-241. ISBN 85-204-1459-1
27. Ir para cima ↑ Linden, Ricardo. Algoritmos Genéticos. Rio de Janeiro: Brasport,
2006. 348 p. p. 285-312. ISBN 85-7452-265-1
28. Ir para cima ↑ Goldberg, David E.. Genetic Algorithms in Search, Optimization,
and Machine Learning. [S.l.]: Addison-Wesley, 1989. ISBN 0-201-15767-5
29. Ir para cima ↑ Hsu, Feng-hsiung. Behind Deep Blue: Building the Computer that
Defeated the World Chess Champion. [S.l.]: Princeton University Press, 2002.
ISBN 0-691-09065-3
30. Ir para cima ↑ Davis, Martin. Engines of Logic: Mathematicians and the Origin
of the Computer (em inglês). New York: W. W. Norton, 2000. 257 p. p. 203.
ISBN 0-393-32229-7
31. Ir para cima ↑ PROVERB: The Probabilistic Cruciverbalist. Página visitada em
29-01-2012.
32. Ir para cima ↑ Branco, Antonio Carlos Saraiva; Evsukoff, Alexandre Gonçalves.
Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações. Barueri, SP: Manole,
2004. Capítulo: S-Sistema Neuro Fuzzy de Monitoramento e Diagnóstico de
Falhas em Reatores Nucleares. , 525 p. p. 449-452. ISBN 85-204-1683-7
33. Ir para cima ↑ Harmon, Paul; King, David. Sistemas Especialistas: A
Inteligência Artificial Chega ao Mercado. Rio de Janeiro: Campus, 1988. 304 p.
p. 17-23. ISBN 85-7001-430-9
34. Ir para cima ↑ Durkin, John. Expert Systems: Design and Development (em
inglês). New York: Macmillan, 1994. 800 p. p. 28-29. ISBN 0-02-330970-9
35. Ir para cima ↑ Giarratano, John; Riley, Gary. Expert Systems: Principles and
Programming (em inglês). 3ª ed. Boston: PWS Publishing Company, 1998. 597
p. p. 6. ISBN 0-534-95053-1
36. Ir para cima ↑ Linton, Frank (autor); Boulay, B. du (editor); Mizoguchi, R.
(editor). Artificial Intelligence in Education: Knowledge and Media in Learning
Systems (em inglês). Amsterdam: IOS Press, 1997. Capítulo: Learning to Learn
from an ITS. , 685 p. p. 317-324. ISBN 90-5199-353-6
37. Ir para cima ↑ Sleeman, D.; Brown, J.S.(eds.). Intelligent Tutoring Systems (em
inglês). Orlando: Academic Press Associates, 1982. 345 p. ISBN 0-12-648681-6
38. Ir para cima ↑ Frasson, Claude; Gauthier, Gilles (eds.). Intelligent Tutoring
Systems: At the crossroads of artificial intelligence and education (em inglês).
Norwood, New Jersey: Ablex, 1990. Capítulo: Student Modeling and Tutoring
Flexibility in the Lisp Intelligent Tutoring System. , 291 p. p. 83-105. ISBN 089391-625-0
39. Ir para cima ↑ Systran: Past and Present. Página visitada em 29-01-2012.
40. Ir para cima ↑ S. N. Srihari; Huang, C.; Srinivasan, H. (2008). "Journal of
Forensic Sciences On the Discriminability of the Handwriting of Twins".
Journal of Forensic Sciences 53 (2) pp. 430-446. ISSN 1556-4029.
41. Ir para cima ↑ Norvig, Peter. Paradigms of Artificial Intelligence Programming:
Case Studies in Common Lisp (em inglês). San Francisco: Morgan Kauffmann,
1992. Capítulo: 8: Symbolic Mathematics: A Simplification Program. , 946 p.
p. 238-261. ISBN 1-55860-191-0
42. Ir para cima ↑ Wooldridge, Michael. An Introduction to MultiAgent Systems (em
inglês). Baffins Lane: John Wiley & Sons, 2002. 348 p. p. xi. ISBN 0-471-49691-X
43. Ir para cima ↑ Cheong, Fah-Chuh. Internet Agents: Spiders, Wanderers, Brokers
and Bots (em inglês). Indianapolis: New Riders, 1996. Capítulo: 11: MUD
Agents and Chatterbots. , 413 p. p. 249-280. ISBN 1-56205-463-5
Bibliografia
Não ficção








Inteligência Artificial, Ruben Romano Borges Barbosa,
Gödel, Escher, Bach : An Eternal Golden Braid (Gödel, Escher, Bach: Uma
Trança Eternamente Dourada), por Douglas R. Hofstadter
Shadows of the Mind (Sombras da Mente) e The Emperor's New Mind (A Nova
Mente do Imperador), por Roger Penrose
Consciousness Explained (A Consciência Explicada), por Dennett.
The Age of Spiritual Machines (A Era das Máquinas Espirituais), por Ray
Kurzweil
Understanding Understanding: Essays on Cybernetics and Cognition
(Entendendo o Entendimento: Ensaios sobre Cibernética e Cognição), por Heinz
von Foerster
In the Image of the Brain: Breaking the Barrier Between Human Mind and
Intelligent Machines (Na Imagem do Cérebro: Quebrando a Barreira entre a
Mente Humana e as Máquinas Inteligentes), por Jim Jubak
Today's Computers, Intelligent Machines and Our Future (Os Computadores de
Hoje, Máquinas Inteligentes e Nosso Futuro), por Hans Moravec, Stanford
University
Ficção




























Os carros de todos os filmes e seriados: Knight Rider [A Supermáquina (1982) /
A Nova Supermáquina (2008)]
Robôs do filme Bicentennial Man (O Homem Bicentenário)
O filme e o livro I, Robot (Eu, Robô)
O ciborgue do filme RoboCop (RoboCop, o policial do futuro)
HAL 9000 em 2001: Uma Odisséia no Espaço
HARLIE em When H.A.R.L.I.E. Was One (Quando H.A.R.L.I.E. Era Um), por
David Gerrold
A.I. Artificial Intelligence (A.I. - Inteligência Artificial)
A Inteligência Artificial—principalmente suas implicações filosóficas e seu
impacto em ciências humanas - é um tema central no romance Campus de David
Lodge Thinks ... (2001).
Rosie e outros robôs em Os Jetsons
Mike em The Moon is a Harsh Mistress de Robert A. Heinlein
Neuromancer
Vários romances de Isaac Asimov e as Três Leis da Robótica.
Ghost in the Shell
The Matrix e suas continuações
A série The Terminator
Vários "personagens" de Star Trek, como Data.
Pensador Profundo em O Guia do Mochileiro das Galáxias de Douglas Adams
The bomb in Dark Star (1974, by John Carpenter)
Harry Harrison / Marvin Minsky: The Turing Option (romance)
The Mind's I editado por Daniel C. Dennett e Douglas Hofstadter
Personoids, romances e livros de Stanislaw Lem
Arthur, da série de vídeo game The Journeyman Project
WarGames (Jogos de Guerra)
Rainha Vermelha de Resident Evil O Hóspede Maldito
O 13o andar (Filme)
R2-D2, C-3PO e todos os outros robôs de Star Wars.
Todos os robôs do filme Robots.
O robô do seriado "Perdidos no Espaço".
Ver também
Sub-ramos da pesquisa de IA











Busca combinatória
Visão computacional
Sistemas especialistas
Raciocínio baseado em casos
Programação genética
Algoritmo genético
Representação de conhecimento
Aprendizagem de máquina
Machine planning
Rede neural
Processamento de linguagem natural








Program synthesis
Robótica
Planejamento Automatizado
Vida artificial
Artificial being
Inteligencia Artificial Distribuída
Swarm Intelligence
Inteligência artificial e angelologia
Filosofia




Funcionalismo
Consciência simulada
Quarto chinês
Consciência
Lógica

Semântica
Ciência





Ciência cognitiva
Ciência da informação
Ciência da computação
Cibernética
Psicologia
Aplicações



Projetos de Inteligência Artificial
Agentes Inteligentes Artificiais
Computação bio-inspirada
Não categorizados






Inteligência coletiva - a ideia a que um número relativamente grande de pessoas
que cooperam em um processo podem conduzir à ação de confiança.
Mente do quantum - a ideia que a coerência em grande escala do quantum é
necessária para compreender o cérebro.
a Singularidade - um tempo no qual o progresso tecnológico acelera além da
possiblidade de entendimento do homem de hoje ou o ponto no tempo onde
emerge a inteligência mais inteligente que a humana.
Mindpixel - Um projeto para se coletar afirmações simples verdadeiro/falso e
validá-las colaborativamente com o objetivo de usá-las como um corpo de
conhecimento humano de senso comum que possa ser utilizado por uma
máquina.
Game programming AI (IA para programação de jogos)
artificial consciousness (consciência artificial).







Cyc - Uma base de conhecimento com coleção vasta dos fatos sobre o mundo
real e a habilidade lógica do raciocínio.
A.L.I.C.E. - Um chatterbot.
ELIZA - Um programa que simula um psicoterapeuta, desenvolvido na década
de 1960.
SHRDLU - HRDLU era um programa de computador adiantado da
compreensão de língua natural, desenvolvido em 1968-1970
Creatures - um jogo de computador com produção que envolvia criatura
codificada de um código genético superior utilizando um sofisticado
biochemistry e cérebros de rede neural.
EURISKO - uma linguagem para resolver problema que concistam em
heuristics, incluindo a descrição do heuristics explicando como usa-lo e
modifica-lo. Desenvolvido em 1978 por Douglas Lenat.
AM - Precursor do EURISKO foi um programa desenvolvido pelo mesmo autor
com o objetivo de aprender sozinho conceitos novos no domínio da matemática.
Ligações externas
Organizações relacionadas a IA









http://www.ed.conpet.gov.br/br/converse.php robo programa pelo governo para
defender suas questões (site 100% em português).
American Association for Artificial Intelligence
European Coordinating Committee for Artificial Intelligence
Inteligência Artificial - Computador Com QI de uma criança de 4 anos
The Association for Computational Linguistics
Artificial Intelligence Student Union
German Research Center for Artificial Intelligence, DFKI GmbH
Association for Uncertainty in Artificial Intelligence
Singularity Institute for Artificial Intelligence
Máquinas que demonstram algum nível de "inteligência"







Esfera Player - um player interativo voltado para a sonorização ambiente que
busca representar a capacidade de um DJ profissional na hora de escolher as
músicas e se adequar as situacões do dia-a-dia de um estabelecimento comercial
e ou de serviço. Desenvolvido por Rádio Esfera.
The Start Project - Um sistema baseado em internet que responde a perguntas
em inglês.
Alan - Outro chatterbot.
BBC news story A ultima criação do criador de Creatures . Steve Grand's Lucy.
X-Ray Vision for Surgeons - grupo no MIT que investigou visão médica.
Neural networks-based progams for backgammon and go.
Cortex - Programa aprende ao ler textos, Jornal Público.PT
Outros


Programming:AI @ Wikibooks.org
AI Depot - discussão comunitária, notícias e artigos.











Loebner Prize website
AIWiki - um wiki devotado inteiramente à Inteligência Artificial.
AIAWiki - este é devotado a algoritmos e pesquisa em Inteligência Artificial.
Mind-1.1
Mindpixel "The Planet's Largest Artificial Intelligence Effort" (O Maior Esforço
em Inteligência Artificial do Planeta).
OpenMind CommonSense "Teaching computers the stuff we all know"
(Ensinando aos computadores as coisas que todos nós sabemos).
Artificially Intelligent Ouija Board - exemplo criativo de Inteligência Artificial
parecida com a humana.
German Thesis Dissertação filosófica argumentando sobre uma impossibilidade
principal de IA. É feita a alegação de que inteligência pressupõe espírito e que
não é possível aos humanos criar espírito. Desse modo, um ser inteligente pode
no máximo ser imitado tecnicamente.
Artificial Life - AI Lab Zurich
Web Resources página da Universidade de Berkeley com links para cerca de 869
outras páginas na Web contendo informação sobre Inteligência Artificial.*
generation5 - Página com notícias e artigos sobre IA.
Introduzione all'intelligenza artificiale (em italiano)
<img src="//pt.wikipedia.org/wiki/Special:CentralAutoLogin/start?type=1x1" alt=""
title="" width="1" height="1" style="border: none; position: absolute;" />
Obtida de
"http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligência_artificial&oldid=37978755"
Categorias:



Filosofia da ciência
Inteligência artificial
Tecnologia na sociedade