1.4 Abordagens usuais em Inteligência Artificial

1.4 Abordagens usuais em Inteligência

Artificial

Com base nos diversos campos de estudos que fundamentaram os princípios teóricos da Inteligência Artificial, têm-se as três abordagens características citadas a seguir.

• Simbólica: baseada na hipótese de um sistema de símbolos definido, em

que há um conjunto de estruturas simbólicas e um conjunto de regras de manipulação dessas estruturas, pelos quais têm-se os meios necessários e suficientes para se criar comportamento inteligente. Essa abordagem trata de problemas bem definidos (p.ex., planejamento de tarefas), e sua principal contribuição são os sistemas especialistas. Também denominada descendente ou cognitiva, dá ênfase aos processos cognitivos, ou seja, a forma como o ser humano raciocina. Objetiva encontrar uma explicação para comportamentos inteligentes com base em aspectos psicológicos e processos algorítmicos. Os pioneiros dessa corrente foram John McCarthy, Marvin Minsky, Newell e Simon. As primeiras modelagens da inteligência surgiram na década de 1950 e tiveram como base as regras de produção e a lógica dos predicados. A formalização da lógica facilitou o processo de formalização e representação dos conhecimentos a serem utilizados pelos programas de computador. Inicialmente, esses conhecimentos se restringiram a esquemas de raciocínios para jogos, aplicações em provas de teoremas matemáticos e simuladores específicos.

• Conexionista: baseia-se na hipótese de causa-efeito, segundo a qual um

modelo suficientemente preciso de neurônios biológicos basta para reproduzir a inteligência humana. Essa abordagem trata de problemas imprecisos, mas que podem ser definidos através de exemplos (p.ex., reconhecimento de caligrafia), e sua principal contribuição são as redes neurais artificiais. Também denominada biológica ou ascendente, dá ênfase ao modelo de funcionamento do cérebro, dos neurônios e das conexões neurais. Os pioneiros dessa corrente foram McCulloch, Pitts, Hebb, Rosenblatt e Widrow. Em 1943 introduziu-se a representação matemática dos neurônios artificiais, que fez surgir os primeiros modelos de redes neurais artificiais. A corrente conexista sofreu grande impacto quando os cientistas Marvin Minsky e Seymour Papert publicaram (1969) o livro Perceptrons, no qual criticaram e garantiram que os modelos das