Inteligência Artificial

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