Inteligencia artificial

Teorias Gerais
1. Computabilidade Uma função é dita computável se é possível calcular seu valor para todos os elementos de seu domínio de definição. 2. Complexidade A complexidade de um problema, com relação a um conjunto de recursos conhecidos para a solução do problema. 3. Heurísticos Um problema é dito NP-Completo quando não se conhece algoritmo de ordem polinomial capaz de resolvê-lo. Na IA as heurísticas são as “técnicas” que possibilitam tratar problemas NPCompletos e buscar algoritmos de ordem mínima para problemas polinomiais

Estratégias Básicas
1. Por enumeração exaustiva: o conhecimento necessário para resolver o problema está na enumeração. 2. Declarativamente: leva freqüentemente a problemas de busca. Utilizar um método de busca em que, por passos sucessivos se aproxima da solução, usando algumas vezes técnicas sem grande justificativa teórica. ESTA É A ABORDAGEM DA IA SIMBÓLICA! 3. Por exemplos: Se o problema foi definido por exemplos, se deverá usar um método para aproximar a função. ESTA É A ABORDAGEM DA IA CONEXIONISTA!

Resoluções
Entidade Cognitiva É o “mecanismo” inteligente que permite entre outras atividades: solução de problemas, uso de linguagem, tomada de decisões, percepção…

Métodos de Busca
1. Busca Cega Não existe informação. Uma estratégia de busca é dita cega se ela não leva em conta informações específicas sobre o problema a ser resolvido 2. Busca Eurística Faz uso da informação dada pelo exercício

Tipos de Busca Cega
1. Busca em largura Consiste em construir uma árvore de estados a partir do estado inicial, aplicando a cada momento, todas as regras possíveis aos estados do nível mais baixo, gerando todos os estados sucessores de cada um destes estados. Assim, cada nível da árvore é completamente construído antes de qualquer nodo do próximo nível seja adicionado à árvore 2. Busca pelo custo uniforme Supondo que exista um “custo do caminho” associado a cada nó percorrido e que se deseje achar o caminho de custo mínimo.