Inteligência Artificial

Description

Livro número um no tema, oferece a mais abrangente introdução à teoria e prática da inteligência artificial, sendo adotado por mais de 750 universidades em 85 países. Nos últimos cinquenta anos de pesquisas sobre IA e nos dois últimos milênios de trabalhos relacionados a esse campo de estudo, muitas ideias surgiram e a maneira como se pensa esta área está em constante evolução. Nesta tradução da terceira edição, foram consideradas as mais importantes aplicações de tecnologia de IA e seus marcos algoritmos, como a solução do jogo de damas, colocando a obra num patamar teórico bastante consistente. Ganchos Inclui o desenvolvimento de tecnologias para robôs para exploração interplanetária; prática de reconhecimento de fala; tradução automática; veículos autônomos; robótica de uso doméstico. Indicado para cursos de graduação e pós-graduação ou estudantes que tenham familiaridade com os conceitos básicos de ciência da computação. Folha de Rosto......Page 2 Créditos......Page 3 Epigraph......Page 5 Prefácio......Page 6 Sobre os Autores......Page 11 Nota dos revisores técnicos da edição brasileira......Page 12 Sumário......Page 13 PARTE I: Inteligência artificial......Page 22 1. Introdução......Page 23 1.1 O que é IA?......Page 24 1.2 Os fundamentos da inteligência artificial......Page 28 1.3 História da inteligência artificial......Page 40 1.4 O estado da arte......Page 54 1.5 Resumo......Page 55 Notas bibliográficas e históricas......Page 56 Exercícios......Page 57 2. Agentes inteligentes......Page 61 2.1 Agentes e ambientes......Page 62 2.2 Bom comportamento: o conceito de racionalidade......Page 64 2.3 A natureza dos ambientes......Page 68 2.4 A estrutura de agentes......Page 75 2.5 Resumo......Page 88 Notas bibliográficas e históricas......Page 89 Exercícios......Page 91 PARTE II: Resolução de problemas......Page 95 3. Resolução de problemas por meio de busca......Page 96 3.1 Agentes de resolução de problemas......Page 98 3.2 Exemplos de problemas......Page 102 3.3 Em busca de soluções......Page 108 3.4 Estratégias de busca sem informação......Page 115 3.5 Estratégia de busca informada (heurística)......Page 127 3.6 Funções heurísticas......Page 138 3.7 Resumo......Page 144 Notas bibliográficas e históricas......Page 146 Exercícios......Page 149 4. Além da busca clássica......Page 158 4.1 Algoritmos de busca local e problemas de otimização......Page 159 4.2 Busca local em espaços contínuos......Page 169 4.3 Busca com ações não determinísticas......Page 172 4.4 Pesquisando com observações parciais......Page 177 4.5 Agentes de busca on-line em ambientes desconhecidos......Page 187 4.6 Resumo......Page 194 Notas bibliográficas e históricas......Page 195 Exercícios......Page 198 5. Busca competitiva......Page 203 5.1 Jogos......Page 204 5.2 Decisões ótimas em jogos......Page 206 5.3 Poda alfa-beta......Page 210 5.4 Decisões imperfeitas em tempo real......Page 214 5.5 Jogos estocásticos......Page 220 5.6 Jogos parcialmente observáveis......Page 224 5.7 Programas de jogos de última geração......Page 229 5.8 Abordagens alternativas......Page 232 5.9 Resumo......Page 234 Notas bibliográficas e históricas......Page 235 Exercícios......Page 240 6. Problemas de satisfação de restrições......Page 248 6.1 Definição de problemas de satisfação de restrições......Page 249 6.2 Propagação de restrição: inferência em PSRs......Page 255 6.3 Busca com retrocesso para PSRs......Page 262 6.4 Busca local para PSRs......Page 269 6.5 A estrutura de problemas......Page 271 6.6 Resumo......Page 275 Notas bibliográficas e históricas......Page 276 Exercícios......Page 279 PARTE III: Conhecimento, pensamento e planejamento......Page 283 7. Agentes lógicos......Page 284 7.1 Agentes baseados em conhecimento......Page 286 7.2 O mundo de wumpus......Page 288 7.3 Lógica......Page 291 7.4 Lógica proposicional: uma lógica muito simples......Page 294 7.5 Prova de teoremas proposicionais......Page 300 7.6 Verificação de modelos proposicionais eficientes......Page 313 7.7 Agentes baseados em lógica proposicional......Page 319 7.8 Resumo......Page 329 Notas bibliográficas e históricas......Page 330 Exercícios......Page 334 8. Lógica de primeira ordem......Page 341 8.1 Uma revisão da representação......Page 342 8.2 Sintaxe e semântica da lógica de primeira ordem......Page 347 8.3 Utilização da lógica de primeira ordem......Page 359 8.4 Engenharia de conhecimento em lógica de primeira ordem......Page 367 8.5 Resumo......Page 374 Notas bibliográficas e históricas......Page 375 Exercícios......Page 376 9. Inferência em lógica de primeira ordem......Page 384 9.1 Inferência proposicional versus inferência de primeira ordem......Page 385 9.2 Unificação e elevação......Page 388 9.3 Encadeamento para a frente......Page 394 9.4 Encadeamento para trás......Page 402 9.5 Resolução......Page 412 9.6 Resumo......Page 425 Notas bibliográficas e históricas......Page 426 Exercícios......Page 430 10. Planejamento clássico......Page 436 10.1 Definição do planejamento clássico......Page 437 10.2 Algoritmos de planejamento como busca em espaço de estados......Page 444 10.3 Grafos de planejamento......Page 451 10.4 Outras abordagens clássicas de planejamento......Page 460 10.5 Análise das abordagens de planejamento......Page 466 10.6 Resumo......Page 467 Notas bibliográficas e históricas......Page 468 Exercícios......Page 471 11. Planejamento e ação no mundo real......Page 476 11.1 Tempo, escalonamentos e recursos......Page 477 11.2 Planejamento hierárquico......Page 482 11.3 Planejamento e ação em domínios não determinísticos......Page 492 11.4 Planejamento multiagente......Page 503 Notas bibliográficas e históricas......Page 509 Exercícios......Page 513 12. Representação de conhecimento......Page 516 12.1 Engenharia ontológica......Page 517 12.2 Categorias e objetos......Page 520 12.3 Eventos......Page 527 12.4 Eventos mentais e objetos mentais......Page 532 12.5 Sistemas de raciocínio para categorias......Page 536 12.6 Raciocínio com informações default......Page 540 12.7 O mundo de compras da internet......Page 545 12.8 Resumo......Page 550 Notas bibliográficas e históricas......Page 551 Exercícios......Page 557 PARTE IV: Conhecimento incerto e pensamento......Page 564 13. Quantificando a incerteza......Page 565 13.1 Como agir em meio à incerteza......Page 566 13.2 Notação básica de probabilidade......Page 570 13.3 Inferência com o uso de distribuições conjuntas totais......Page 577 13.4 Independência......Page 581 13.5 A regra de Bayes e seu uso......Page 583 13.6 De volta ao mundo de wumpus......Page 587 13.7 Resumo......Page 591 Notas bibliográficas e históricas......Page 592 Exercícios......Page 594 14. Raciocínio probabilístico......Page 599 14.1 Representação do conhecimento em um domínio incerto......Page 600 14.2 A semântica das redes bayesianas......Page 603 14.3 Representação eficiente de distribuições condicionais......Page 608 14.4 Inferência exata em redes bayesianas......Page 612 14.5 Inferência aproximada em redes bayesianas......Page 621 14.6 Modelos de probabilidade relacional e de primeira ordem......Page 631 14.7 Outras abordagens para raciocínio incerto......Page 638 14.8 Resumo......Page 644 Notas bibliográficas e históricas......Page 645 Exercícios......Page 651 15. Raciocínio probabilístico temporal......Page 660 15.1 Tempo e incerteza......Page 661 15.2 Inferência em modelos temporais......Page 666 15.3 Modelos ocultos de Markov......Page 675 15.4 Filtros de Kalman......Page 681 15.5 Redes bayesianas dinâmicas......Page 688 15.6 Manutenção e controle de muitos objetos......Page 699 15.7 Resumo......Page 702 Notas bibliográficas e históricas......Page 703 Exercícios......Page 706 16. Tomada de decisões simples......Page 711 16.1 Combinação de crenças e desejos sob incerteza......Page 712 16.2 A base da teoria da utilidade......Page 714 16.3 Funções utilidade......Page 717 16.4 Funções utilidade multiatributo......Page 724 16.5 Redes de decisão......Page 729 16.6 O valor da informação......Page 732 16.7 Sistemas especialistas de teoria da decisão......Page 736 16.8 Resumo......Page 739 Notas bibliográficas e históricas......Page 740 Exercícios......Page 743 17. Tomada de decisões complexas......Page 750 17.1 Problemas de decisão sequencial......Page 751 17.2 Iteração de valor......Page 758 17.3 Iteração de política......Page 763 17.4 MDPs parcialmente observáveis......Page 764 17.5 Decisões com vários agentes: teoria dos jogos......Page 774 17.6 Projeto de mecanismos......Page 788 Notas bibliográficas e históricas......Page 794 Exercícios......Page 798 PARTE V: Aprendizagem......Page 804 18. Aprendendo a partir de exemplos......Page 805 18.1 Formas de aprendizagem......Page 806 18.2 Aprendizagem supervisionada......Page 808 18.3 Aprendizagem em árvores de decisão......Page 811 18.4 Avaliação e escolha da melhor hipótese......Page 821 18.5 Teoria da aprendizagem......Page 828 18.6 Regressão e classificação com modelos lineares......Page 832 18.7 Redes neurais artificiais......Page 842 18.8 Modelos não paramétricos......Page 852 18.9 Máquinas de vetores de suporte......Page 859 18.10 Aprendizagem por agrupamento......Page 864 18.11 Aprendizagem de máquina na prática......Page 869 18.12 Resumo......Page 873 Notas bibliográficas e históricas......Page 874 Exercícios......Page 879 19. Conhecimento em aprendizagem......Page 886 19.1 Uma formulação lógica da aprendizagem......Page 887 19.2 Conhecimento em aprendizagem......Page 896 19.3 Aprendizagem baseada na explanação......Page 900 19.4 Aprendizagem com o uso de informações de relevância......Page 904 19.5 Programação em lógica indutiva......Page 908 Notas bibliográficas e históricas......Page 919 Exercícios......Page 922 20. Aprendizagem de modelos probabilísticos......Page 924 20.1 Aprendizagem estatística......Page 925 20.2 Aprendizagem com dados completos......Page 929 20.3 Aprendizagem com variáveis ocultas: o algoritmo EM......Page 940 20.4 Resumo......Page 949 Notas bibliográficas e históricas......Page 950 Exercícios......Page 952 21. Aprendizagem por reforço......Page 956 21.1 Introdução......Page 957 21.2 Aprendizagem por reforço passiva......Page 959 21.3 Aprendizagem por reforço ativa......Page 966 21.4 Generalização da aprendizagem por reforço......Page 973 21.5 Busca de políticas......Page 976 21.6 Aplicações de aprendizagem por reforço......Page 978 21.7 Resumo......Page 981 Notas bibliográficas e históricas......Page 982 Exercícios......Page 986 PARTE VI: Comunicação, percepção e ação......Page 989 22. Processamento de linguagem natural......Page 990 22.1 Modelos de linguagem......Page 991 22.2 Classificação de texto......Page 996 22.3 Recuperação de informação......Page 999 22.4 Extração de informação......Page 1006 22.5 Resumo......Page 1016 Notas bibliográficas e históricas......Page 1017 Exercícios......Page 1019 23. Linguagem natural para comunicação......Page 1022 23.1 Gramática com estrutura frasal......Page 1023 23.2 Análise sintática......Page 1027 23.3 Gramáticas aumentadas e interpretação semântica......Page 1033 23.4 Tradução automática......Page 1043 23.5 Reconhecimento de voz......Page 1049 23.6 Resumo......Page 1055 Notas bibliográficas e históricas......Page 1056 Exercícios......Page 1060 24. Percepção......Page 1066 24.1 Formação de imagens......Page 1068 24.2 Operações iniciais de processamento de imagens......Page 1075 24.3 Reconhecimento de objeto por aparência......Page 1083 24.4 Reconstrução do mundo em 3-D......Page 1088 24.5 Reconhecimento de objetos a partir de informação estrutural......Page 1099 24.6 Utilização da visão......Page 1104 24.7 Resumo......Page 1108 Notas bibliográficas e históricas......Page 1109 Exercícios......Page 1112 25. Robótica......Page 1114 25.1 Introdução......Page 1115 25.2 Hardware de robôs......Page 1118 25.3 Percepção robótica......Page 1123 25.4 Planejamento do movimento......Page 1133 25.5 Planejamento de movimentos incertos......Page 1141 25.6 Movimento......Page 1145 25.7 Arquiteturas de software para robótica......Page 1152 25.8 Domínios de aplicação......Page 1155 25.9 Resumo......Page 1160 Notas bibliográficas e históricas......Page 1161 Exercícios......Page 1164 PARTE VII: Conclusão......Page 1171 26. Fundamentos filosóficos......Page 1172 26.1 IA fraca: as máquinas podem agir com inteligência?......Page 1173 26.2 IA forte: as máquinas podem realmente pensar?......Page 1179 26.3 A ética e os riscos de desenvolver a inteligência artificial......Page 1188 26.4 Resumo......Page 1194 Notas bibliográficas e históricas......Page 1195 Exercícios......Page 1197 27. IA, presente e futuro......Page 1199 27.1 Componentes de agentes......Page 1200 27.2 Arquiteturas de agentes......Page 1203 27.3 Estamos indo na direção correta?......Page 1205 27.4 E se a IA tiver sucesso?......Page 1207 A. Fundamentos matemáticos......Page 1209 A.1 Análise de complexidade e notação o( )......Page 1210 A.2 Vetores, matrizes e álgebra linear......Page 1213 A.3 Distribuições de probabilidade......Page 1214 Notas bibliográficas e históricas......Page 1217 B. Notas sobre linguagens e algoritmos......Page 1218 B.1 Definição de linguagens com a forma de Backus−Naur �⠀䈀一䘀)......Page 1219 B.2 Descrição de algoritmos com pseudocódigo......Page 1220 B.3 Ajuda on-line......Page 1221 Bibliografia......Page 1222