Inteligência Artificial - Sistemas Inteligentes
Ao estudar inteligência artificial, você precisa saber o que é inteligência. Este capítulo cobre a idéia de inteligência, tipos e componentes de inteligência.
O que é inteligência?
A capacidade de um sistema de calcular, raciocinar, perceber relações e analogias, aprender com a experiência, armazenar e recuperar informações da memória, resolver problemas, compreender ideias complexas, usar a linguagem natural com fluência, classificar, generalizar e adaptar novas situações.
Tipos de Inteligência
Conforme descrito por Howard Gardner, um psicólogo do desenvolvimento americano, a Inteligência vem em múltiplas -
| Inteligência | Descrição | Exemplo |
|---|---|---|
| Inteligência linguística | A capacidade de falar, reconhecer e usar mecanismos de fonologia (sons da fala), sintaxe (gramática) e semântica (significado). | Narradores, oradores |
| Inteligência musical | A capacidade de criar, comunicar e compreender os significados do som, compreensão do tom, ritmo. | Músicos, cantores, compositores |
| Inteligência lógico-matemática | A capacidade de usar e compreender relacionamentos na ausência de ação ou objetos. Compreender ideias complexas e abstratas. | Matemáticos, Cientistas |
| Inteligência espacial | A capacidade de perceber informações visuais ou espaciais, alterá-las e recriar imagens visuais sem referência aos objetos, construir imagens 3D e movê-las e girá-las. | Leitores de mapas, astronautas, físicos |
| Inteligência corporal cinestésica | A capacidade de usar todo ou parte do corpo para resolver problemas ou produtos de moda, controlar habilidades motoras finas e grosseiras e manipular objetos. | Jogadores, dançarinos |
| Inteligência intra-pessoal | A capacidade de distinguir entre os próprios sentimentos, intenções e motivações. | Gautam Buddhha |
| Inteligência interpessoal | A capacidade de reconhecer e fazer distinções entre os sentimentos, crenças e intenções de outras pessoas. | Comunicadores de massa, entrevistadores |
Você pode dizer que uma máquina ou sistema é artificially intelligent quando está equipado com pelo menos uma e no máximo todas as inteligências nele.
De que é composta a inteligência?
A inteligência é intangível. É composto por -
- Reasoning
- Learning
- Solução de problemas
- Perception
- Inteligência Lingüística
Vamos examinar todos os componentes brevemente -
Reasoning- É o conjunto de processos que nos permite fornecer base para julgamento, tomada de decisões e previsão. Existem basicamente dois tipos -
| Raciocínio indutivo | Raciocínio dedutivo |
|---|---|
| Ele realiza observações específicas para fazer declarações gerais gerais. | Ele começa com uma declaração geral e examina as possibilidades de se chegar a uma conclusão lógica específica. |
| Mesmo que todas as premissas sejam verdadeiras em uma afirmação, o raciocínio indutivo permite que a conclusão seja falsa. | Se algo é verdade para uma classe de coisas em geral, também é verdade para todos os membros dessa classe. |
| Exemplo - "Nita é professora. Nita é estudiosa. Portanto, todos os professores são estudiosos." | Exemplo - “Todas as mulheres acima de 60 anos são avós. Shalini tem 65 anos. Portanto, Shalini é avó”. |
Learning- É a atividade de adquirir conhecimento ou habilidade estudando, praticando, sendo ensinado ou experimentando algo. A aprendizagem aumenta a consciência dos sujeitos do estudo.
A capacidade de aprendizagem é possuída por humanos, alguns animais e sistemas habilitados para IA. A aprendizagem é categorizada como -
Auditory Learning- É aprender ouvindo e ouvindo. Por exemplo, alunos ouvindo palestras em áudio gravadas.
Episodic Learning- Aprender lembrando-se de sequências de eventos que alguém testemunhou ou experimentou. Isso é linear e ordenado.
Motor Learning- É aprender pelo movimento preciso dos músculos. Por exemplo, escolher objetos, escrever, etc.
Observational Learning- Aprender observando e imitando os outros. Por exemplo, a criança tenta aprender imitando seu pai.
Perceptual Learning- É aprender a reconhecer estímulos que já se viu. Por exemplo, identificar e classificar objetos e situações.
Relational Learning- Envolve aprender a diferenciar entre vários estímulos com base em propriedades relacionais, ao invés de propriedades absolutas. Por exemplo, adicionar um pouco menos de sal na hora de cozinhar batatas que ficaram salgadas da última vez, quando cozidas com adição de, digamos, uma colher de sopa de sal.
Spatial Learning - É aprender por meio de estímulos visuais, como imagens, cores, mapas, etc. Por exemplo, uma pessoa pode criar um roteiro na mente antes de realmente seguir a estrada.
Stimulus-Response Learning- É aprender a realizar um determinado comportamento quando um determinado estímulo está presente. Por exemplo, um cachorro levanta a orelha ao ouvir a campainha.
Problem Solving - É o processo no qual se percebe e tenta chegar a uma solução desejada a partir de uma situação presente, tomando algum caminho, que está bloqueado por obstáculos conhecidos ou desconhecidos.
A resolução de problemas também inclui decision making, que é o processo de seleção da alternativa mais adequada entre várias alternativas para atingir a meta desejada.
Perception - É o processo de aquisição, interpretação, seleção e organização da informação sensorial.
A percepção presume sensing. Em humanos, a percepção é auxiliada por órgãos sensoriais. No domínio da IA, o mecanismo de percepção reúne os dados adquiridos pelos sensores de maneira significativa.
Linguistic Intelligence- É a habilidade de usar, compreender, falar e escrever a linguagem verbal e escrita. É importante na comunicação interpessoal.
Diferença entre inteligência humana e máquina
Os humanos percebem por padrões, enquanto as máquinas percebem por um conjunto de regras e dados.
Humanos armazenam e recuperam informações por padrões, enquanto as máquinas fazem isso procurando algoritmos. Por exemplo, o número 40404040 é fácil de lembrar, armazenar e recuperar, pois seu padrão é simples.
Os humanos podem descobrir o objeto completo, mesmo se alguma parte dele estiver faltando ou distorcida; enquanto as máquinas não podem fazer isso corretamente.