Inteligência Artificial: Ferramentas e Teorias

O livro Inteligência Artificial: Ferramentas e Teorias de Guilherme Bittencourt (falecido professor da Universidade Federal de Santa Catarina) aborda uma introdução principalmente teórica aos primeiros conceitos da IA. Já vou avisando desde o início que o livro é bem cansativo de ser lido, pois apresenta muitos formalismos matemáticos e a maior parte do texto segue uma escrita muito “formal” que é difícil de compreender várias partes do livro.

O Capítulo 1 aborda o histórico da inteligência artificial, e diferentemente de outros livros que tratam desse assunto; o autor mostra as perspectivas históricas da filosofia, matemática e tecnologia para que o leitor tenha uma visão mais abrangente de outras áreas além da computação das quais a IA se originou (as partes filosóficas são de difícil compreensão).

Por outro lado, o foco do Capítulo 2 é em representação do conhecimento, abordando conceitos como símbolos, semântica, percepção e controle motor. Depois, no Capítulo 3 o foco é direcionado para Lógica e Prolog, sendo mostrados assuntos como métodos de resolução e vários tipos de lógica, como por exemplo: modal, multivalores, não monotônicas e lógica temporal. Os conceitos explicados nesta parte do livro também são de difícil entendimento, limitando-se a apresentação de equações sem muita contextualização. Após toda a teoria sobre lógica ser apresentada, foram dedicadas somente 11 páginas que mostram alguns exemplos simples da linguagem Prolog. Essa parte do livro é um tanto frustrante por dedicar muito tempo à teoria e quase nada à prática!

O Capítulo 4 é dedicado à manipulação simbólica e a linguagem Lisp, sendo apresentados alguns conceitos teóricos sobre essa linguagem (não ensina comandos básicos). Essa parte do livro é bem interessante por mostrar várias implementações já prontas programadas em Lisp, principalmente focando em resolução de problemas utilizando algoritmos inteligentes. São apresentados vários exemplos em jogos, como o jogo das moedas, o Kalah (é um jogo que pode ser utilizado para ensino de matemática) e também o algoritmo Mini Max. Essa parte do livro vale a pena pelos exemplos de código fonte, porém, peca pela falta de explicações de como efetivamente os códigos funcionam de maneira mais detalhada.

No Capítulo 5 o foco são os sistemas de produções e sistemas especialistas. O autor apresenta um ótimo embasamento teórico principalmente do histórico desses sistemas, que são considerados como uma das primeiras implementações comerciais da Inteligência Artificial. São apresentados também vários conceitos sobre aquisição de conhecimento e representação do conhecimento.

E fechando o livro, o Capítulo 6 apresenta alguns outros tópicos da inteligência artificial, como por exemplo: representação de incerteza (lógica fuzzy e abordagens probabilistas e possibilistas), inteligência artificial distribuída e sistemas multiagente, redes neurais artificiais e computação evolutiva. E para fechar, o Capítulo 7 apresenta algumas perspectivas, previsões e decepções da IA. Como essa área evoluiu bastante nos últimos anos, algumas dessas perspectivas já são realidade hoje em dia e vale a pena ler essa parte para ter uma ideia da evolução que a IA passou nos últimos tempos!

E pra fechar esse review, eu recomendo este livro caso você queira utilizar alguns conceitos clássicos da área para algum tipo de pesquisa ou trabalho acadêmico (não para uma leitura inteira). Caso você queira uma abordagem prática e didática, com certeza esse livro não é recomendado. Segue abaixo os dados completos do livro:

Título: Inteligência Artificial: Ferramentas e Teorias
Autor: Guilherme Bittencourt
Editora: Editora da UFSC
Ano: 2006
Páginas: 372

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