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Redação Galileu 25 Out 2018 - 08h59 Atualizado em 25 Out 2018 - 08h59

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Inteligência Artificial com “bom senso” está sendo desenvolvida nos EUA

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Agência do exército norte-americano está realizando testes para aprimorar seus robôs

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Inteligência artificial (por vezes mencionada pela sigla em português IA ou pela sigla em inglês AI - artificial intelligence) é a inteligência similar à humana exibida por sistemas de software, além de também ser um campo de estudo acadêmico. Os principais pesquisadores e livros didáticos definem o campo como "o estudo e projeto de agentes inteligentes", onde um agente inteligente é um sistema que percebe seu ambiente e toma atitudes que maximizam suas chances de sucesso. Andreas Kaplan e Michael Haenlein definem a inteligência artificial como "uma capacidade do sistema para interpretar corretamente dados externos, aprender a partir desses dados e utilizar essas aprendizagens para atingir objetivos e tarefas específicas através de adaptação flexível". John McCarthy, quem cunhou o termo em 1956 ("numa conferência de especialistas celebrada em Darmouth Colege" Gubern, Román: O Eros Eletrónico), a define como "a ciência e engenharia de produzir sistemas inteligentes". É uma área de pesquisa da computação dedicada a buscar métodos ou dispositivos computacionais que possuam ou multipliquem a capacidade racional do ser humano de resolver problemas, pensar ou, de forma ampla, ser inteligente. Também pode ser definida como o ramo da ciência da computação que se ocupa do comportamento inteligente ou ainda, o estudo de como fazer os computadores realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor.

O desenvolvimento da área começou logo após a Segunda Guerra Mundial, com o artigo "Computing Machinery and Intelligence" do matemático inglês Alan Turing, e o próprio nome foi cunhado em 1956. Seus principais idealizadores foram os cientistas Herbert Simon, Allen Newell, John McCarthy, Warren McCulloch, Walter Pitts e Marvin Minsky, entre outros. A construção de máquinas inteligentes interessam à humanidade há muito tempo, havendo na história tanto um registro significante de autômatos mecânicos (reais) quanto de personagens místicos (fictícios) construídos pelo homem com inteligência própria, tais como o Golem e o Frankenstein. Tais relatos, lendas e ficções demonstram expectativas contrastantes do homem, de fascínio e de medo, em relação à Inteligência Artificial.

Apenas recentemente, com o surgimento do computador moderno, é que a inteligência artificial ganhou meios e massa crítica para se estabelecer como ciência integral, com problemáticas e metodologias próprias. Desde então, seu desenvolvimento tem extrapolado os clássicos programas de xadrez ou de conversão e envolvido áreas como visão computacional, análise e síntese da voz, lógica difusa, redes neurais artificiais e muitas outras. Inicialmente a IA visava reproduzir o pensamento humano. A Inteligência Artificial abraçou a ideia de reproduzir faculdades humanas como criatividade, auto-aperfeiçoamento e uso da linguagem. Porém, o conceito de inteligência artificial é bastante difícil de se definir. Por essa razão, Inteligência Artificial foi (e continua sendo) uma noção que dispõe de múltiplas interpretações, não raro conflitantes ou circulares.

A questão sobre o que é "inteligência artificial", mesmo como definida anteriormente, pode ser separada em duas partes: "qual a natureza do artificial" e "o que é inteligência". A primeira questão é de resolução relativamente fácil, apontando no entanto para a questão de o que poderá o homem construir.

A segunda questão seria consideravelmente mais difícil, levantando a questão da consciência, identidade e mente (incluindo a mente inconsciente) juntamente com a questão de que componentes estão envolvidos no único tipo de inteligência que universalmente se aceita como estando ao alcance do nosso estudo: a inteligência do ser humano. O estudo de animais e de sistemas artificiais que não são modelos triviais, começa a ser considerados como matéria de estudo na área da inteligência.

Ao conceituar inteligência artificial, presume-se a interação com o ambiente, diante de necessidades reais como relações entre indivíduos semelhantes, a disputa entre indivíduos diferentes, perseguição e fuga; além da comunicação simbólica específica de causa e efeito em diversos níveis de compreensão intuitiva, consciente ou não.

Suponhamos uma competição de cara ou coroa, cujos resultados sejam observados ou não. Se na segunda tentativa der o mesmo resultado que a primeira, então não existiam as mesmas chances para ambas as 2 opções iniciais. Claro que a coleta de informação em apenas duas amostragens é confiável apenas porque a quantidade de tentativas é divisível pelo número de opções de resultados prováveis.

A verdade é que o conceito de cara ou coroa está associado a artigos de valor, como moedas e medalhas que podem evitar que as pessoas abandonem o jogo e induzir participantes a acompanhar os resultados até o final. Para manter a disposição do adversário em desafiar a máquina seria necessário aparentar fragilidade e garantir a continuidade da partida. Isso é muito utilizado em máquinas de cassino, sendo que vários apostadores podem ser induzidos a dispensar consideráveis quantias em apostas.

A utilização de uma máquina de resultados pode compensar a ausência de um adversário, mas numa partida de xadrez, por exemplo, para que a máquina não precise armazenar todas as informações que excedem a capacidade de próprio universo imaginável são necessárias fórmulas que possam ser armazenadas para que então sejam calculadas por princípios físicos, lógicos, geométricos, e estatísticos para refletir o sistema completo em cada uma das suas partes; como a integração do Google com Wikipedia, por exemplo.

Uma popular e inicial definição de inteligência artificial, introduzida por John McCarthy na famosa conferência de Dartmouth em 1956 é " fazer a máquina comportar-se de tal forma que seja chamada inteligente caso fosse este o comportamento de um ser humano." No entanto, esta definição parece ignorar a possibilidade de existir a IA forte (ver abaixo).

Outra definição de Inteligência Artificial é a inteligência que surge de um "dispositivo artificial". A maior parte das definições podem ser categorizadas em sistemas que: "pensam como um humano; agem como um humano; pensam racionalmente ou agem racionalmente".

O conceito de inteligência artificial não é contemporâneo. Aristóteles, professor de Alexandre, o Grande, almejava substituir a mão-de-obra escrava por objetos autônomos, sendo essa a primeira idealização de Inteligência Artificial relatada, uma ideia que seria explorada muito tempo depois pela ciência da computação. O desenvolvimento dessa ideia se deu de forma plena no Século XX, com enfoque nos anos 50, com pensadores como Herbert Simon e John McCarthy. Os primeiros anos da IA foram repletos de sucessos - mas de uma forma limitada. Considerando-se os primeiros computadores, as ferramentas de programação da época e o fato de que apenas alguns anos antes os computadores eram vistos como objetos capazes de efetuar operações aritméticas e nada mais, causava surpresa o fato de um computador realizar qualquer atividade remotamente inteligente.

O sucesso inicial prosseguiu com o General Problem Solver (Solucionador de problemas gerais) ou GPS, desenvolvido por Newell e Simon. Esse programa foi projetado para imitar protocolos humanos de resolução de problemas. Dentro da classe limitada de quebra-cabeças com a qual podia lidar, verificou-se que a ordem em que os seres humanos abordavam os mesmos problemas. Desse modo, o GPS talvez tenha sido o primeiro programa a incorporar a abordagem de "pensar de forma humana".

Desde o início os fundamentos da inteligência artificial tiveram o suporte de várias disciplinas que contribuíram com ideias, pontos de vista e técnicas para a IA. Os filósofos (desde 400 a.C.) tornaram a IA concebível, considerando as ideias de que a mente é, em alguns aspectos, semelhante a uma máquina, de que ela opera sobre o conhecimento codificado em alguma linguagem interna e que o pensamento pode ser usado para escolher as ações que deverão ser executadas. Por sua vez, os matemáticos forneceram as ferramentas para manipular declarações de certeza lógica, bem como declarações incertas e probabilísticas. Eles também definiram a base para a compreensão da computação e do raciocínio sobre algoritmos.

Os economistas formalizaram o problema de tomar decisões que maximizam o resultado esperado para o tomador de decisões. Os psicólogos adotaram a ideia de que os seres humanos e os animais podem ser considerados máquinas de processamento de informações. Os lingüistas mostraram que o uso da linguagem se ajusta a esse modelo. Os engenheiros de computação fornecem os artefatos que tornam possíveis as aplicações de IA. Os programas de IA tendem a ser extensos e não poderiam funcionar sem os grandes avanços em velocidade e memória que a indústria de informática tem proporcionado.

No processamento, são compostos os estímulos recebidos conforme a intensidade de cada ligação, produzindo um único estímulo de saída. É o arranjo das interconexões entre os neurônios e as respectivas intensidades que define as principais propriedades e o funcionamento de uma RN. O estudo das redes neurais ou o conexionismo se relaciona com a capacidade dos computadores aprenderem e reconhecerem padrões. Podemos destacar também o estudo da biologia molecular na tentativa de construir vida artificial e a área da robótica, ligada à biologia e procurando construir máquinas que alojem vida artificial. Outro subcampo de estudo é a ligação da IA com a Psicologia, na tentativa de representar na máquina os mecanismos de raciocínio e de procura.

Nos últimos anos, houve uma revolução no trabalho em inteligência artificial, tanto no conteúdo quanto na metodologia. Agora, é mais comum usar as teorias existentes como bases, em vez de propor teorias inteiramente novas, fundamentar as informações em teoremas rigorosos ou na evidência experimental rígida, em vez de utilizar como base a intuição e destacar a relevância de aplicações reais em vez de exemplos de brinquedos.

A utilização da IA permite obter não somente ganhos significativos de performance, mas também possibilita o desenvolvimento de aplicações inovadoras, capazes de expandir de forma extraordinária nossos sentidos e habilidades intelectuais. Cada vez mais presente, a inteligência artificial simula o pensamento humano e se alastra por nosso cotidiano. Em maio de 2017 no Brasil, foi criada a ABRIA (Associação Brasileira de Inteligência Artificial) com o objetivo de mapear iniciativas brasileiras no setor de inteligência artificial, englobando os esforços entre as empresas nacionais e formação de mão de obra especializada. Esse passo reforça que, atualmente, a inteligência artificial é impactante no setor econômico.

A inteligência artificial começou como um campo experimental nos anos 50 com pioneiros como Allen Newell e Herbert Simon, que fundaram o primeiro laboratório de inteligência artificial na Universidade Carnegie Mellon, e McCarty que juntamente com Marvin Minsky, que fundaram o MIT AI Lab em 1959. Foram eles alguns dos participantes na famosa conferência de verão de 1956 em Darthmouth College.

Historicamente, existem dois grandes estilos de investigação em IA: IA "neats" e IA "scruffies". A IA "neats", limpa, clássica ou simbólica. Envolve a manipulação de símbolos e de conceitos abstractos, e é a metodologia utilizada na maior parte dos sistemas periciais.

Paralelamente a esta abordagem existe a abordagem IA "scruffies", ou "coneccionista", da qual as redes neuronais são o melhor exemplo. Esta abordagem cria sistemas que tentam gerar inteligência pela aprendizagem e adaptação em vez da criação de sistemas desenhados com o objectivo especifico de resolver um problema. Ambas as abordagems apareceram num estágio inicial da história de IA. Nos anos 60s e 70s os coneccionistas foram retirados do primeiro plano da investigação em IA, mas o interesse por esta vertente da IA foi retomada nos anos 80s, quando as limitações da IA "limpa" começaram a ser percebidas.

Pesquisas sobre inteligência artificial foram intensamente custeadas na década de 1980 pela Agência de Projetos de Pesquisas Avançadas sobre Defesa ("Defense Advanced Research Projects Agency"), nos Estados Unidos, e pelo Projeto da Quinta Geração ("Fifth Generation Project"), no Japão. O trabalho subsidiado fracassou no sentido de produzir resultados imediatos, a despeito das promessas grandiosas de alguns praticantes de IA, o que levou proporcionalmente a grandes cortes de verbas de agências governamentais no final dos anos 80, e em conseqüência a um arrefecimento da atividade no setor, fase conhecida como O inverno da IA. No decorrer da década seguinte, muitos pesquisadores de IA mudaram para áreas relacionadas com metas mais modestas, tais como aprendizado de máquinas, robótica e visão computacional, muito embora pesquisas sobre IA pura continuaram em níveis reduzidos.

Não existe uma teoria ou paradigma unificador que orienta a pesquisa de IA. Pesquisadores discordam sobre várias questões. Algumas das perguntas constantes mais longas que ficaram sem resposta são as seguintes: a inteligência artificial deve simular inteligência natural, estudando psicologia ou neurociência? Ou será que a biologia humana é tão irrelevante para a pesquisa de IA como a biologia das aves é para a engenharia aeronáutica? O comportamento inteligente pode ser descrito usando princípios simples e elegantes (como lógica ou otimização)? Ou ela necessariamente requer que se resolva um grande número de problemas completamente não relacionados? A inteligência pode ser reproduzida usando símbolos de alto nível, similares às palavras e ideias? Ou ela requer processamento "sub-simbólico"? John Haugeland, que cunhou o termo GOFAI (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence - Boa Inteligência Artificial à Moda Antiga), também propôs que a IA deve ser mais apropriadamente chamada de inteligência sintética, um termo que já foi adotado por alguns pesquisadores não-GOFAI.

Nos anos de 1940 e 1950, um número de pesquisadores exploraram a conexão entre neurologia, teoria da informação e cibernética. Alguns deles construíram máquinas que usaram redes eletrônicas para exibir inteligência rudimentar, como as tartarugas de W. Grey Walter e a Besta de Johns Hopkins. Muitos desses pesquisadores se reuniram para encontros da Sociedade teleológica da Universidade de Princeton e o Ratio Club na Inglaterra. Em 1960, esta abordagem foi abandonada, apesar de seus elementos serem revividos na década de 1980.

Inteligência computacional

Interesse em redes neurais e " conexionismo" foi revivida por David Rumelhart e outros em meados de 1980. Estas e outras abordagens sub-simbólicas, como sistemas de fuzzy e computação evolucionária, são agora estudados coletivamente pela disciplina emergente inteligência computacional.

IA forte e IA fraca

A investigação em Inteligência Artificial Forte aborda a criação da forma de inteligência baseada em computador que consiga raciocinar e resolver problemas; uma forma de IA forte é classificada como auto-consciente.

A IA forte é tema bastante controverso, pois envolve temas como consciência e fortes problemas éticos ligados ao que fazer com uma entidade que seja cognitivamente indiferenciável de seres humanos.

A ficção científica tratou de muitos problemas desse tipo. Isaac Asimov, por exemplo, escreveu O Homem Bicentenário, onde um robô consciente e inteligente luta para possuir um status semelhante ao de um humano na sociedade. E Steven Spielberg dirigiu "A.I. Inteligência Artificial" onde um garoto-robô procura conquistar o amor de sua "mãe", procurando uma maneira de se tornar real. Por outro lado, o mesmo Asimov reduz os robôs a servos dos seres humanos ao propor as três leis da robótica.

Stephen Hawking alertou sobre os perigos da inteligência artificial e considerou uma ameaça à sobrevivência da humanidade ( ver: Rebelião das máquinas).

Trata-se da noção de como lidar com problemas não determinísticos. Uma contribuição prática de Alan Turing foi o que se chamou depois de Teste de Turing (TT), de 1950: em lugar de responder à pergunta "podem-se ter computadores inteligentes?" ele formulou seu teste, que se tornou praticamente o ponto de partida da pesquisa em "Inteligência Artificial".

Há quem diga que essa visão está absolutamente errada, do ponto de vista lingüístico, já que associamos à "máquina" um artefato inventado e eventualmente construído. Dizem eles: "Nenhum ser humano foi inventado ou construído". Afirma-se ainda que a comparação, feita por Turing, entre o homem e a máquina é sinônimo de sua "ingenuidade social", pois as máquinas são infinitamente mais simples do que o homem, apesar de, paradoxalmente, se afirmar que a vida é complexa. No entanto, esta linha de raciocínio é questionável, afinal de contas, os computadores modernos podem ser considerados "complexos" quando comparados ao COLOSSUS (computador cujo desenvolvimento foi liderado por Tommy Flowers, em 1943), ou a qualquer máquina do início do século XX.

A inteligência artificial fraca centra a sua investigação na criação de inteligência artificial que não é capaz de verdadeiramente raciocinar e resolver problemas. Uma tal máquina com esta característica de inteligência agiria como se fosse inteligente, mas não tem autoconsciência ou noção de si. O teste clássico para aferição da inteligência em máquinas é o Teste de Turing.

Há diversos campos dentro da IA fraca, e um deles é o Processamento de linguagem natural, que trata de estudar e tentar reproduzir os processos de desenvolvimento que resultaram no funcionamento normal da língua. Muitos destes campos utilizam softwares específicos e linguagens de programação criadas para suas finalidades. Um exemplo bastante conhecido é o programa A.L.I.C.E. ( Artificial Linguistic Internet Computer Entity, ou Entidade Computadorizada de Linguagem Artificial para Internet), um software que simula uma conversa humana. Programado em Java e desenvolvido com regras heurísticas para os caracteres de conversação, seu desenvolvimento resultou na AIML ( Artificial Intelligence Markup Language), uma linguagem específica para tais programas e seus vários clones, chamados de Alicebots.

Muito do trabalho neste campo tem sido feito com simulações em computador de inteligência baseado num conjunto predefinido de regras. Poucos têm sido os progressos na IA forte. Mas dependendo da definição de IA utilizada, pode-se dizer que avanços consideráveis na IA fraca já foram alcançados.

Muitos filósofos, sobretudo John Searle e Hubert Dreyfus, inseriram no debate questões de ordem filosófica e epistemológica, questionando qualquer possibilidade efetiva da IA forte. Seriam falsos, assim, os próprios pressupostos da construção de uma inteligência ou consciência semelhante à humana em uma máquina.

Searle é bastante conhecido por seu contra-argumento sobre o Quarto Chinês (ou Sala Chinesa), que inverte a questão colocada por Minsky a respeito do Teste de Turing. Seu argumento diz que ainda que uma máquina possa parecer falar chinês por meio de recursos de exame comparativo com mostras e tabelas de referência, binárias, isso não implica que tal máquina fale e entenda efetivamente a língua. Ou seja, demonstrar que uma máquina possa passar no Teste de Turing não necessariamente implica um ser consciente, tal como entendido em seu sentido humano. Dreyfus, em seu livro O que os computadores ainda não conseguem fazer: Uma crítica ao raciocínio artificial, argumenta que a consciência não pode ser adquirida por sistemas baseados em regras ou lógica; tampouco por sistemas que não façam parte de um corpo físico. No entanto, este último autor deixa aberta a possibilidade de um sistema robótico baseado em Redes Neuronais, ou em mecanismos semelhantes, alcançar a inteligência artificial.

Mas já não seria a referida IA forte, mas sim um correlato bem mais próximo do que se entende por IA fraca. Os revezes que a acepção primeira de Inteligência Artificial vem levando nos últimos tempos contribuíram para a imediata relativização de todo seu legado. O papel de Marvin Minsky, figura proeminente do MIT e autor de Sociedade da Mente, fora central para a acepção de uma IA linear que imitaria com perfeição a mente humana, mas seu principal feito foi construir o primeiro computador baseado em redes neurais, conhecido como Snark, tendo simplesmente fracassado pois nunca executou qualquer função interessante, apenas consumiu recursos de outras pesquisas mais promissoras. O primeiro neuro computador a obter sucesso (Mark I Perceptron) surgiu em 1957 e 1958, criado por Frank Rosenblatt, Charles Wightman e outros. Atualmente, no entanto, as vertentes que trabalham com os pressupostos da emergência e com elementos da IA fraca parecem ter ganhado proeminência do campo.

As críticas sobre a impossibilidade de criar uma inteligência em um composto artificial podem ser encontradas em Jean-François Lyotard ( O Pós-humano) e Lucien Sfez ( Crítica da Comunicação); uma contextualização didática do debate encontra-se em Sherry Turkle ( O segundo Eu: os computadores e o espírito humano). Pode-se resumir o argumento central no fato de que a própria concepção de inteligência é humana e, nesse sentido, animal e biológica. A possibilidade de transportá-la para uma base plástica, artificial, encontra um limite claro e preciso: se uma inteligência puder ser gerada a partir destes elementos, deverá ser necessariamente diferente da humana, na medida em que o seu resultado provém da emergência de elementos totalmente diferentes dos encontrados nos humanos. A inteligência, tal como a entendemos, é essencialmente o fruto do cruzamento da uma base biológica com um complexo simbólico e cultural, impossível de ser reproduzido artificialmente.

Outros filósofos sustentam visões diferentes. Ainda que não vejam problemas com a IA fraca, entendem que há elementos suficientes para se crer na IA forte também. Daniel Dennett argumenta em Consciência Explicada que se não há uma centelha mágica ou alma nos seres humanos, então o Homem é apenas uma outra máquina. Dennett questiona por que razão o Homem-máquina deve ter uma posição privilegiada sobre todas as outras possíveis máquinas quando provido de inteligência.

Alguns autores sustentam que se a IA fraca é possível, então também o é a forte. O argumento da IA fraca, de uma inteligência imitada mas não real, desvelaria assim uma suposta validação da IA forte. Isso se daria porque, tal como entende Simon Blackburn em seu livro Think, dentre outros, não existe a possibilidade de verificar se uma inteligência é verdadeira ou não. Estes autores argumentam que toda inteligência apenas parece inteligência, sem necessariamente o ser. Parte-se do princípio que é impossível separar o que é inteligência de fato do que é apenas simulação: apenas acredita-se ser.

Estes autores rebatem os argumentos contra a IA forte dizendo que seus críticos reduzem-se a arrogantes que não podem entender a origem da vida sem uma centelha mágica, um Deus ou uma posição superior qualquer. Eles entenderiam, em última instância, máquina como algo essencialmente incapaz e sequer conseguem supô-la como capaz de inteligência. Nos termos de Minsky, a crítica contra a IA forte erra ao supor que toda inteligência derive de um sujeito - tal como indicado por Searle - e assim desconsidera a possibilidade de uma maquinaria complexa que pudesse pensar. Mas Minsky desconsidera o simples fato de que os maiores avanços na área foram conseguidos com "maquinaria complexa", também chamada por pesquisadores mais importantes de Inteligência Artificial Conexista. Se a crítica de Minsky fosse válida a maquina criada por Rosenblatt e Bernard Widrow não estaria em uso ainda hoje, e o Mark I Perceptron não seria o fundador da neuro-computação. Alguns pesquisadores importantes afirmam que um dos motivos das críticas de Minsky foi o fato de ter falhado com Snark. A partir daí começou a criticar essa área por não compreende-la completamente, prejudicando desde então pesquisas importantes sobre o assunto.

O debate sobre a IA reflete, em última instância, a própria dificuldade da ciência contemporânea em lidar efetivamente com a ausência de um primado superior. Os argumentos pró-IA forte são esclarecedores dessa questão, pois são os próprios cientistas, que durante décadas tentaram e falharam ao criar uma IA forte, que ainda procuram a existência de uma ordem superior. Ainda que a IA forte busque uma ordem dentro da própria conjugação dos elementos internos, trata-se ainda da suposição de que existe na inteligência humana uma qualidade superior que deve ser buscada, emulada e recriada. Reflete, assim, a difícil digestão do legado radical da Teoria da Evolução, onde não existe positividade alguma em ser humano e ser inteligente; trata-se apenas de um complexo de relações que propiciaram um estado particular, produto de um cruzamento temporal entre o extrato biológico e uma complexidade simbólica.

Enquanto que o progresso direcionado ao objetivo final de uma inteligência similar à humana tem sido lento, muitas derivações surgiram no processo. Exemplos notáveis incluem as linguagens Lisp e Prolog, as quais foram desenvolvidas para pesquisa em IA, embora também sejam usadas para outros propósitos. A cultura hacker surgiu primeiramente em laboratórios de IA, em particular no MIT AI Lab, lar várias vezes de celebridades tais como McCarthy, Minsky, Seymour Papert (que desenvolveu a linguagem Logo), Terry Winograd (que abandonou IA depois de desenvolver SHRDLU).

Muitos outros sistemas úteis têm sido construídos usando tecnologias que ao menos uma vez eram áreas ativas em pesquisa de IA. Alguns exemplos incluem:

Sistemas Cognitivos Multi-Modais permitem que agentes conversacionais de software, também conhecidos como Chatbots, possam interagir através do raciocínio feito com dados Multi-Modais, isto é, além do texto da fala, o tom de voz, a orientação da cabeça, do corpo, expressões faciais, entre outras modalidades. Recentemente, Maira Gatti de Bayser e Jeffrey O. Kephart da IBM Research organizaram em conjunto com Rahul Divekar e Hui Su, do Instituto Politécnico Rensselaer, NY, a competição inovadora HUMAINE, que estreou na ANAC, IJCAI 2020. Nesta primera edição da competição, 2 agentes inteligentes interagem com um humano em um diálogo de negociação em uma plataforma Multi-Modal adaptada para a competição.

Planejamento automatizado e escalonamento: a uma centena de milhões de quilômetros da Terra, o programa Remote Agent da NASA se tornou o primeiro programa de planejamento automatizado (autônomo) de bordo a controlar o escalonamento de operações de uma nave espacial. O Remote Agent gerou planos de metas de alto nível especificadas a partir do solo e monitorou a operação da nave espacial à medida que os planos eram executados - efetuando a detecção, o diagnóstico e a recuperação de problemas conforme eles ocorriam.

Aplicações de Raciocínio baseado em casos: RBC tem sido utilizado em diversas aplicações como análise financeira, assessoramento de riscos, controle de processos, etc. Exemplos de aplicações de RBC incluem KRITIK, o CLAVIER na Lockheed, o CASELine na British Airways, PROTOS, CASEY, CASCADE, COMPOSER, etc..

Aplicações de Algoritmos genéticos: AG são aplicáveis em diversos problemas como escalonamento de horários, sistemas de potência e filogenética. O CS-1 foi o primeiro sistema de classificação aplicando AG.

Jogos: o Deep Blue da IBM se tornou o primeiro programa de computador a derrotar o campeão mundial em uma partida de xadrez, ao vencer Garry Kasparov por um placar de 3,5 a 2,5 em um match de exibição em 11 de maio de 1997. Kasparov disse que sentiu "uma nova espécie de inteligência" do outro lado do tabuleiro. O valor das ações da IBM teve um aumento de 18 bilhões de dólares. Ainda hoje há indícios que o jogo foi armado, pois a IBM negou-se a entregar os logs sobre o jogo, especialistas afirmam que na verdade o jogo foi uma farsa, pois não era a maquina que estava jogando e sim uma equipe de especialistas em xadrez.

Controle autônomo: o sistema de visão de computador ALVINN foi treinado para dirigir um automóvel, mantendo-o na pista. Ele foi colocado na minivan controlada por computador NAVLAB da CMU e foi utilizado para percorrer os Estados Unidos - ao longo de quase 4.600 km o ALVINN manteve o controle da direção do veículo durante 98% do tempo. Um ser humano assumiu o comando nos outros 2%, principalmente na saída de declives. A NAVLAB tem câmeras e vídeo que transmitem imagens da estrada para ALVINN, que então calcula a melhor forma de guiar, baseado na experiência obtida em sessões de treinamento anteriores.

Diagnóstico: programas de diagnóstico médico baseados na analise probabilística foram capazes de executar tarefas no nível de um médico especialista em diversas áreas da medicina. Heckerman (1991) descreve um caso em que um importante especialista em patologia de gânglios linfáticos ridiculariza o diagnóstico de um programa em um caso especialmente difícil. Os criadores do programa sugeriram que ele pedisse ao computador uma explicação do diagnóstico. A máquina destacou os principais fatores que influenciaram sua decisão e explicou a interação sutil de vários sintomas nesse caso. Mais tarde, o especialista concordou com o programa.

Planejamento logístico: durante a crise do Golfo Pérsico em 1991, as forças armadas dos Estados Unidos distribuíram uma ferramenta denominada Dynamic Analysis and Replanning Tool, ou DART, a fim de realizar o planejamento logístico automatizado e a programação de execução do transporte. Isso envolveu até 50 000 veículos, transporte de carga aérea e de pessoal ao mesmo tempo, e teve de levar em conta os pontos de partida, destinos, rotas e resolução de conflitos entre todos os parâmetros. As técnicas de planejamento da IA permitiram a geração em algumas horas de um plano que exigiria semanas com outros métodos. A Defense Advanced Research Project Agency (DARPA) declarou que essa única aplicação compensou com folga os 30 anos de investimentos da DARPA em IA.

Robótica: muitos cirurgiões agora utilizam robôs assistentes em microcirurgias. O HipNav é um sistema que emprega técnicas de visão computacional para criar um modelo tridimensional da anatomia interna de um paciente, e depois utiliza controle robótico para orientar a inserção de uma prótese de substituição do quadril.

Reconhecimento de linguagem e resolução de problemas: o PROVERB é um programa computador que resolve quebra-cabeças de palavras cruzadas melhor que a maioria dos seres humanos, utilizando restrições sobre possíveis preenchimentos de palavras, um grande banco de dados de quebra-cabeças anteriores e uma variedade fonte de informações que incluem dicionários e bancos de dados on-line, como uma lista de filmes e dos atores que participam deles. Por exemplo, ele descobre que a pista "Nice Story" pode ser resolvido por "ETAGE", porque seu banco de dados inclui o par pista/solução "Story in France/ETAGE" e porque reconhece que os padrões "Nice X" e "X in France" com freqüência tem mesma solução. O programa não sabe que Nice é uma cidade da França, mas consegue resolver o quebra-cabeça. * Chinook foi declarado o campeão Homem-Máquina em Damas em 1994.

Sistemas especialistas vêm sendo usados a uma certa escala industrial. Os sistemas especialistas foram um dos primeiros sucessos da IA, com o software Mycin. Os principais componentes de um Sistema especialista são uma base de conhecimento alimentada por um especialista, uma máquina de inferência e uma memória de trabalho. Sistemas especialistas em uso como o XCON/R1 da Digital Equipment Coporation sabem hoje muito mais do que um especialista humano em como configurar os seus sistemas de computação.

Sistemas Tutoriais Inteligentes vem sendo usados para o aprendizado. Uma característica distintiva desta técnica é o modelo do estudante. * Sistemas tradutores, tais como SYSTRAN, têm sido largamente usados (no entanto, os resultados não são ainda comparáveis com tradutores humanos).

Redes Neurais vêm sendo usadas em uma larga variedade de tarefas, de Sistema de detecção de intrusos a jogos de computadores.

Sistemas de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) podem traduzir letra escrita de forma arbitrária em texto.

Reconhecimento de escrita a mão é usada em muitos Assistentes Pessoais Digitais. Atualmente existe um sistema de comparação de escrita forense a mão chamado CEDAR-FOX. * Reconhecimento de voz está disponível comercialmente e é amplamente usado.

Sistemas de álgebra computacional, tais como Mathematica e Macsyma, são bons exemplos de aplicações de IA na solução de problemas algébricos.

Sistemas com Visão computacional são usados em muitas aplicações industriais.

Aplicações utilizando Vida Artificial são utilizados na indústria de entretenimento e no desenvolvimento da Computação Gráfica.

Chatterbots (robôs de software para conversação), personagens virtuais que conversam em linguagem natural como se fossem humanos de verdade, são cada vez mais comuns na Internet. Eles podem ser criados com uma interface Web que permite programar a detecção de intenção da frase através de Algoritmos baseados em Aprendizagem de Máquina, tal como IBM Watson Assistant.

Compliance & Mitigação de riscos, empresas como Experian, Dun and Bradstreet, Equifax, LexisNexis, UpLexis, Montax Big Data e eStracta utilizam IA na análise do risco de contratações a partir de consultas automáticas de megadados sobre pessoas e organizações disponíveis em bancos de dados públicos e privados.

Aplicação na área da saúde, a introdução na medicina com a criação da IAM (Inteligência artificial na Medicina) propôs a ajuda mútua entre profissionais da saúde e da computação com a ideia de realizarem uma revolução na área médica. A partir dos anos 70 e 80, grandes universidades americanas iniciaram projetos para auxiliar no processo de diagnósticos, como MIT, Tufts University, Pittsburgh, entre outras. Esses programas rapidamente atraíram vários dos melhores cientistas da época, com os primeiros anos da realização dos projetos sendo até hoje referências na história da IAM, por terem sido extremamente ricos e produtivos.

A visão da Inteligência Artificial substituindo julgamento humano profissional tem surgido muitas vezes na história do campo, em ficção científica e, hoje em dia, em algumas áreas especializadas onde " Sistemas Especialistas" são usados para melhorar ou para substituir julgamento profissional em engenharia e medicina, por exemplo.

Os usos potenciais de IA no governo são amplos e variados, com a Deloitte considerando que "as tecnologias cognitivas podem eventualmente revolucionar todas as facetas das operações do governo". Mehr sugere que seis tipos de problemas governamentais são apropriados para aplicações de IA:

1. Alocação de recursos - por exemplo, quando o suporte administrativo é necessário para concluir as tarefas mais rapidamente.

2. Grandes conjuntos de dados - onde eles são muito grandes para os funcionários trabalharem de forma eficiente e vários conjuntos de dados podem ser combinados para fornecer maiores insights.

3. Falta de especialistas - incluindo onde perguntas básicas podem ser respondidas e questões de nicho podem ser aprendidas.

4. Cenário previsível - os dados históricos tornam a situação previsível.

5. Procedural - tarefas repetitivas em que as entradas ou saídas têm uma resposta binária.

6. Dados diversos - onde os dados assumem uma variedade de formas (como visuais e linguísticas) e precisam ser resumidos regularmente.

Os usos potenciais e reais da IA ​​no governo podem ser divididos em três categorias amplas: aqueles que contribuem para os objetivos de políticas públicas; aqueles que auxiliam nas interações públicas com o governo; e outros usos.

Auxiliar na defesa e segurança nacional (ver Inteligência artificial § Militares e Aplicações da inteligência artificial § Outros, respectivamente).

Responder a perguntas usando assistentes virtuais ou chatbots (veja abaixo)

Direcionar solicitações para a área apropriada dentro do governo

Preencher formulários

Exemplos de assistentes virtuais ou chatbots usados ​​pelo governo incluem o seguinte:

Lançado em fevereiro de 2016, o Australian Taxation Office tem um assistente virtual em seu site chamado "Alex". Em 30 de junho de 2017, Alex podia responder a mais de 500 perguntas, participou de 1,5 milhão de conversas e resolveu mais de 81% das dúvidas no primeiro contato.

O National Disability Insurance Scheme (NDIS) da Austrália está desenvolvendo um assistente virtual chamado "Nadia", que assume a forma de um avatar usando a voz do ator Cate Blanchett. O objetivo do Nadia é auxiliar os usuários do NDIS a navegar no serviço. Custando cerca de US $ 4,5 milhões, o projeto foi adiado devido a uma série de questões. O Nadia foi desenvolvido usando o IBM Watson, no entanto, o governo australiano está considerando outras plataformas, como a Microsoft Cortana, para seu desenvolvimento posterior.

O Departamento de Serviços Humanos do governo australiano usa assistentes virtuais em partes de seu site para responder a perguntas e incentivar os usuários a permanecer no canal digital. Em dezembro de 2018, um assistente virtual chamado "Sam" poderia responder a perguntas gerais sobre família, candidatos a emprego e pagamentos de estudantes e informações relacionadas. O Departamento também introduziu um assistente virtual voltado para o ambiente interno, denominado "MelissHR", para facilitar o acesso da equipe departamental às informações de recursos humanos.

A Estônia está construindo um assistente virtual que orientará os cidadãos em todas as interações que eles tiverem com o governo. Serviços automatizados e proativos "empurram" os serviços para os cidadãos em eventos importantes de suas vidas (incluindo nascimentos, luto, desemprego, ...). Um exemplo é o registro automatizado de bebês quando nascem.

Outros usos da inteligência artificial pelo governo incluem:

Interpretação de linguagem, pioneira pela Direção Geral de Interpretação da Comissão Europeia e Florika Fink-Hooijer.

Os Estados Unidos e outras nações estão desenvolvendo aplicativos de IA para uma série de funções militares. As principais aplicações militares de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina são para aprimorar as Comunicações, Sensores, Integração e Interoperabilidade. A pesquisa de IA está em andamento nas áreas de coleta e análise de inteligência, logística, operações cibernéticas, operações de informação, comando e controle e em uma variedade de veículos semi-autônomos e autônomos. As tecnologias de Inteligência Artificial permitem a coordenação de sensores e efetores, detecção e identificação de ameaças, marcação de posições inimigas, aquisição de alvos, coordenação e deconflição de disparos de junção distribuídos entre veículos de combate e tanques em rede também dentro de equipes tripuladas e não tripuladas (MUM-T). A IA foi incorporada às operações militares no Iraque e na Síria.

De acordo com a CNN, um estudo recente realizado por cirurgiões do Children's National Medical Center em Washington demonstrou com sucesso a cirurgia com um robô autônomo. A equipe supervisionou o robô enquanto ele realizava a cirurgia de tecidos moles, costurando o intestino de um porco durante a cirurgia aberta, e fazendo isso melhor do que um cirurgião humano, afirmou a equipe. A IBM criou seu próprio computador de inteligência artificial, o IBM Watson, que venceu a inteligência humana (em alguns níveis). O Watson tem se esforçado para obter sucesso e adoção na área de saúde.

As redes neurais artificiais são usadas como sistemas de apoio à decisão clínica para diagnóstico médico, como em tecnologia de processamento de conceito em software EMR.

Outras tarefas na medicina que podem ser potencialmente realizadas por inteligência artificial e estão começando a ser desenvolvidas incluem:

Interpretação de imagens médicas auxiliada por computador. Esses sistemas ajudam a digitalizar imagens digitais, por exemplo, da tomografia computadorizada, para aspectos típicos e para destacar cortes conspícuos, como possíveis doenças. Uma aplicação típica é a detecção de tumores.

Análise de registros médicos para fornecer informações mais úteis.

Projetar planos de tratamento.

Auxiliar em trabalhos repetitivos, incluindo o gerenciamento de medicamentos.

Fornecer consultas.

Estimar a probabilidade de morte em procedimentos cirúrgicos

Estimar a progressão do HIV.

Algumas aplicações de IA são voltadas para a análise de conteúdo de mídia audiovisual, como filmes, programas de TV, vídeos publicitários ou conteúdo gerado pelo usuário. As soluções geralmente envolvem visão computacional, que é uma das principais áreas de aplicação da IA.

Os cenários de caso de uso típicos incluem a análise de imagens usando técnicas de reconhecimento de objetos ou de rosto, ou a análise de vídeo para reconhecer cenas, objetos ou rostos relevantes. A motivação para usar a análise de mídia baseada em IA pode ser - entre outras coisas - a facilitação da pesquisa de mídia, a criação de um conjunto de palavras-chave descritivas para um item de mídia, monitoramento de política de conteúdo de mídia (como verificar a adequação do conteúdo para um determinado Tempo de exibição de TV), fala em texto para arquivamento ou outros fins, e a detecção de logotipos, produtos ou rostos de celebridades para a colocação de anúncios relevantes.

As empresas de IA de análise de mídia geralmente fornecem seus serviços por meio de uma API REST que permite o acesso automático baseado em máquina à tecnologia e permite a leitura dos resultados por máquina. Por exemplo, IBM, Microsoft e Amazon permitem acesso a sua tecnologia de reconhecimento de mídia usando APIs RESTful.

Embora a evolução da música sempre tenha sido afetada pela tecnologia, a inteligência artificial permitiu, por meio de avanços científicos, emular, em certa medida, a composição semelhante à humana.

O AI Iamus criou em 2012 o primeiro álbum clássico completo totalmente composto por um computador.

No Sony CSL Research Laboratory, o software Flow Machines criou canções pop aprendendo estilos musicais a partir de um enorme banco de dados de canções. Ao analisar combinações únicas de estilos e técnicas de otimização, ele pode compor em qualquer estilo.

O Boomtrain's é outro exemplo de IA projetado para aprender a melhor forma de envolver cada leitor individual com os artigos exatos - enviados pelo canal certo na hora certa - que serão mais relevantes para o leitor. É como contratar um editor pessoal para cada leitor individual para selecionar a experiência de leitura perfeita.

Em videogames, a inteligência artificial é rotineiramente usada para gerar comportamento dinâmico e intencional em personagens não-jogadores (NPCs). Além disso, técnicas de IA bem conhecidas são usadas rotineiramente para encontrar caminhos. Alguns pesquisadores consideram a NPC AI em jogos um "problema resolvido" para a maioria das tarefas de produção. Jogos com IA mais atípica incluem o diretor de IA de Left 4 Dead (2008) e o treinamento neuroevolucionário de pelotões em Supreme Commander 2 (2010). AI também é usada em Alien Isolation (2014) como uma forma de controlar quais ações o Alien executará a seguir. Devido à forma como a inteligência do Alien é configurada, pode-se dizer que o Alien parece aprender mais sobre o jogador conforme o jogo continua e o Alien começa a agir de acordo

Pesquisadores

Atualmente existem diversos pesquisadores de IA ao redor do mundo em várias instituições e companhias de pesquisa. Entre os muitos que fizeram contribuições significativas estão:

Foi um dos homens de maior importância não só para seu tempo, como para a atualidade. Com estudos que não só foram base para a existência da inteligência artificial, mas de quase todos os aparelhos eletrônicos já feitos. Criou seu famoso teste, o " Teste de Turing ", usado até hoje para descobrir o nível de inteligência de um programa de inteligência artificial. Esse teste não foi criado para analisar a capacidade de um computador de pensar por si mesmo, já que as máquinas são completamente incapazes disso, mas sim de identificar o quão bem ele pode imitar o cérebro humano.

Matemático, cientista, o criador do termo "inteligência artificial" e também o pai da linguagem de programação LISP. McCarthy foi considerado um dos primeiros homens a trabalhar no desenvolvimento da inteligência artificial e sempre disse que ela deveria interagir com o homem. Nascido na cidade de Boston, trabalhou na Universidade de Stanford e no Massachusetts Institute of Technology (MIT), além de ter vencido o prêmio Turing em 1972 e a Medalha Nacional de Ciência em 1991. Já a programação LISP, uma das maiores conquistas de McCarthy, surgiu em 1958 e serviu para facilitar o desenvolvimento da inteligência artificial. A linguagem é das mais antigas ainda em uso e foi usada pela primeira vez ao colocar um computador para jogar xadrez contra um adversário humano.

Natural de Nova Iorque, onde nasceu, o cientista recebeu diversos prémios internacionais pelo seu trabalho pioneiro no campo da inteligência artificial, incluindo em 1969, o Prêmio Turing, o maior prêmio em ciência informática. O cientista explorou a forma de dotar as máquinas de percepção e inteligência semelhantes à humana, criou mãos robóticas com capacidade para manipular objetos, desenvolveu novos marcos de programação e escreveu sobre assuntos filosóficos relacionados com a inteligência artificial. Minsky estava convencido de que o homem, um dia, desenvolveria máquinas que competiriam com a sua inteligência e via o cérebro como uma máquina cujo funcionamento pode ser estudado e reproduzido num computador, o que poderia ajudar a compreender melhor o cérebro humano e as funções mentais superiores.

Informático indiano naturalizado estadunidense, foi o primeiro asiático a vencer o Prêmio Turing. Entre suas contribuições para a IA estão a criação do Instituto de Robótica da CMU e demonstrações de diversos sistemas que usam alguma forma de IA. Entre esses sistemas, estão sistemas de: fala, controlados por voz, reconhecimento de voz, reconhecimento de voz independente do interlocutor, etc. Para Reddy, ao invés de substituir a humanidade, a tecnologia irá criar um novo tipo de humano que irá coexistir com seus antecessores enquanto se aproveita das vantagens de uma nova classe de ferramentas viabilizada pela tecnologia.

Winograd é um cientista da computação estadunidense, professor da Universidade Stanford, e co-diretor do grupo de interação humano-computador de Stanford. É conhecido nas áreas de filosofia da mente e inteligência artificial por seu trabalho sobre língua natural usando o programa SHRDLU. Para Terry, não restam dúvidas de que a tecnologia da informática, mais precisamente a área de inteligência artificial, transformará as sociedades, introduzindo modificações socioeconômicas irreversíveis. Esse especialista procura saber se os seres-humanos seriam capazes de construir máquinas que poderiam compreende-los, resolver seus problemas e dirigir suas vidas, além de buscar respostas sobre o que aconteceria se, algum dia, essas máquinas se tornassem mais inteligentes do que os próprios humanos que as criaram.

Nascido na Filadélfia, Pensilvânia, se formou na Universidade da Pensilvânia. Douglas Bruce Lenat é o Diretor Executivo do Cycorp e foi também um pesquisador proeminente em inteligência artificial, recebendo o prêmio bianual IJCAI Computers and Thought em 1976 pela criação do programa de aprendizado de máquinas. Ele também trabalhou em simulações militares e em numerosos projetos para organizações governamentais, militares, científicas e de inteligência dos EUA. A missão de Lenat, no longo ciclo do projeto Cyc, iniciado em 1984, era de construir a base de uma inteligência artificial geral ao representar manualmente o conhecimento como axiomas lógicos contextualizados na linguagem formal com base em extensões ao cálculo de predicados de primeira ordem e em seguida, usar esse enorme motor de inferência de ontologia e a base de conhecimento contextualizada como um viés indutivo para automatizar e acelerar cada vez mais a educação contínua do próprio Cyc, via aprendizagem em máquina e compreensão da linguagem natural.

Redução de erros: Uma vez que são máquinas, a inteligência artificial é mais resistente e tem maior capacidade de suportar ambientes hostis, reduzindo as chances de falharem em seus propósitos, tendo a possibilidade de alcançar um maior grau de precisão.

Exploração: Devido à programação dos robôs, eles podem realizar um trabalho mais laborioso e duro com maior responsabilidade. Assim, são capazes de ser utilizadas também em processos de exploração de minérios e de outros combustíveis, no fundo do oceano e, portanto, superar as limitações humanas.

Aplicações diárias: Inteligência Artificial é amplamente empregada por instituições financeiras e instituições bancárias para organizar e gerenciar dados. A sua utilização está presente em vários mecanismos do nosso cotidiano como o GPS (global positioning system), a correção nos erros de digitação na ortografia, entre outros.

Sem pausas: As máquinas, ao contrário dos seres humanos, não precisam de intervalos frequentes. Elas conseguem exercer vários horas de trabalho sem ficarem cansadas, distraídas ou entendiadas, apenas pela sua programação.

Causa o desemprego: Como são capazes de executar tarefas antes exclusivas aos humanos de maneira mais otimizada e eficiente, os mecanismos de inteligência artificial tendem a substituir a atividade humana em larga escala. O trabalho de uma máquina que possui inteligência artificial é, muitas vezes, mais viável que o trabalho humano, logo, a projeção de um crescimento no desemprego em função disso é coerente.

A IA, nas mais diversas áreas, acaba realizando apenas tarefas específicas ao contexto em que é aplicada. Cada sistema criado é limitado a um conjunto de atividades de cada finalidade: um bot. (diminutivo de robot) de atendimento vai trabalhar com ofertas de produtos, responder a dúvidas, negociar dívidas mas esse mesmo bot. não vai conseguir jogar xadrez ou guiar um veículo autônomo, por exemplo, já que não consegue elaborar estratégias funcionais e sim apenas executar comandos com base em alguma análise de dados relativa à sua função. Um sistema tão complexo e abrangente como o cérebro humano ainda é uma realidade distante. Os extraordinários avanços da neurociência mostram que o ser humano ainda está longe de compreender alguns mistérios do cérebro humano, entre eles, a incrível capacidade de criar, destruir e refinar ideias, ou seja, a criatividade. A IA é mais competente do que as pessoas em tarefas de análise, organização e até resolução de alguns problemas, mas ainda não é capaz de melhorar a si mesma, em diversos campos, e aprender coisas novas sem informações prévias. Grandes empresas já estão trabalhando na chamada 'deep learning' (aprendizagem profunda), um dos mais promissores campos da IA, que pretende fazer dos sistemas entidades capazes de aprender evolutivamente. Mas, ainda não é possível, e talvez nunca será, eliminar o fator humano, entre outros pontos, da própria avaliação de progresso dessa disciplina tecnológica.

Um sistema que utiliza inteligência artificial pode armazenar e analisar bilhões de dados, realizar automaticamente tarefas com base nessa análise, fechar acordos, vender, controlar uma linha de produção etc., mas não é capaz de criar estratégias do zero. Além disso, tudo o que envolve humanização, sentimentos como empatia ou características como dedicação, mesmo em um contexto onde a IA se espalhe, ainda dependerá de uma interação entre o homem e a máquina. Empregos como os conhecemos hoje se transformarão, muitos inclusive deixarão de existir, mas tantos outros novos surgirão.

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Inteligência artificial - Wikipédia, a enciclopédia livre

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Inteligência artificial (por vezes mencionada pela sigla em português IA ou pela sigla em inglês AI - artificial intelligence) é a inteligência similar à humana exibida por sistemas de software, além de também ser um campo de estudo acadêmico.

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Inteligência artificial (por vezes mencionada pela sigla em português IA ou pela sigla em inglês AI - artificial intelligence) é a inteligência similar à humana exibida por sistemas de software, além de também ser um campo de estudo acadêmico.[1] Os principais pesquisadores e livros didáticos definem o campo como "o estudo e projeto de agentes inteligentes", onde um agente inteligente é um sistema que percebe seu ambiente e toma atitudes que maximizam suas chances de sucesso.

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Inteligência artificial (por vezes mencionada pela sigla em português IA ou pela sigla em inglês AI - artificial intelligence) é a inteligência similar à humana exibida por sistemas de software, além de também ser um campo de estudo acadêmico.[1] Os principais pesquisadores e livros didáticos definem o campo como "o estudo e projeto de agentes inteligentes", onde um agente inteligente é um sistema que percebe seu ambiente e toma atitudes que maximizam suas chances de sucesso.

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Resumo sobre a eletrônica basica, quais os principais componentes de um sistema eletronico, baterias, resistores, capacitores, diodos, etc.

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A é a ciência que estuda a forma de utilizar a energia elétrica em baixas correntes, por meio de componentes os quais permitem o aproveitamento do fluxo de elétrons em dispositivos.

Divide-se em analógica e em digital porque suas coordenadas de trabalho optam por obedecer estas duas formas de apresentação dos sinais elétricos a serem tratados.

Numa definição mais abrangente, podemos dizer que a eletrônica é o ramo da ciência que estuda o uso de circuitos formados por componentes elétricos e eletrônicos, com o objetivo principal de representar, armazenar, transmitir ou processar informações além do controle de processos e servomecanismos. Sob esta ótica, também se pode afirmar que os circuitos internos dos computadores (que armazenam e processam informações), os sistemas de telecomunicações (que transmitem informações), os diversos tipos de sensores e transdutores (que representam grandezas físicas - informações - sob forma de sinais elétricos) estão, todos, dentro da área de interesse da eletrônica.

Complementar à definição acima, a eletrotécnica é o ramo da ciência que estuda uso de circuitos formados por componentes elétricos e eletrônicos, com o objetivo principal de transformar, transmitir, processar e armazenar energia, utilizando a eletrônica de potência. Sob esta definição, as usinas hidrelétricas, termoelétricas e eólicas (que geram energia elétrica), as linhas de transmissão (que transmitem energia), os transformadores, retificadores e inversores (que processam energia) e as baterias (que armazenam energia) estão, todos, dentro da área de interesse da eletrotécnica.

Entre os mais diversos ramos que a abrangem, estuda a transmissão da corrente elétrica no vácuo e nos semicondutores. Também é considerada um ramo da eletricidade que, por sua vez, é um ramo da Física onde se estudam os fenômenos das cargas elétricas elementares, as propriedades e comportamento, do elétron, fótons, partículas elementares, ondas eletromagnéticas, etc.

A eletrônica analógica desenvolveu-se com o advento do controle das grandezas físicas variáveis ou não, formas oscilatórias em baixas ou altas frequências e que são utilizados em quase todos os tipos de equipamentos e quando da necessidade de manipulação das tensões e correntes existentes num circuito, formando circuitos capazes de realizar amplificações de sinais, comutação de máquinas e possibilitou a diversificação das telecomunicações que a princípio só trabalhavam com modulações de sinais.

Seus principais componentes são os chamados transistores, além dos resistores, capacitores, bobinas, potenciômetros e circuitos integrados, cristais e outros. A eletrônica analógica se baseia nos princípios da lei de ohm.

Na eletrônica analógica, seus valores, quantidades ou sinais, variam de modo contínuo numa escala. Os valores dos sinais não precisam ser inteiros.

Transistores bipolares de porta isolada (IGBTs)

O transistor bipolar de porta isolada (IGBT) destaca-se pelas características de baixa queda de tensão no estado ligado do Transistor Bipolar de Junção (BJT) com as excelentes características de chaveamento, que traz um circuito de acionamento da porta bem simplificado e com alta impedância de entrada do mosfet. Existem no mercado transistores IGBTs com os valores nominais de corrente e de tensão bem acima dos valores encontrados para Mosfets de potência.

Os IGBTs estão gradativamente substituindo os mosfets que se dizem em aplicações de alta tensão, onde as perdas na condução precisam ser mantidas em valores baixos. Mesmo as velocidades de chaveamento dos IGBTs sejam maiores (até 50 kHz) do que as do BJTs e as do mosfets.

Ao contrário do ocorrido no MOSFET, o IGBT não tem nenhum diodo reverso internamente, sendo assim este fator torna sua capacidade de bloqueio para tensões inversas muito baixa, podendo suportar uma tensão inversa máxima em menos de 10 volts.

Princípios de operação do IGBT A operação do IGBT é muito similar à dos MOSFETs de potência. Para colocá-lo no estado ligado, basta polarizá-lo positivamente no terminal do coletor (C+) em relação ao terminal do emissor (E -). De igual maneira, uma tensão positiva VG aplicada na porta (G) fará o dispositivo passar para o estado ligado (ON), quando a tensão no gate (G) exceder a tensão de limiar. O IGBT passara para o estado desligado (OFF) quando houver o corte de tensão do terminal da porta (G).

Curva Característica de tensão-corrente do IGBT A curva característica e uma plotagem da corrente de coletor (IC) x a tensão do coletor-emissão (VCE).

Quando não houver a tensão aplicada na porta, o transmissor IGBT estará no estado desligado (OFF), onde a corrente (IC) é igual a zero (0) e a tensão que passa através da chave é igual a tensão da fonte.Se a tensão > VGE(th) for aplicada na porta, o dispositivo passará para o estado ligado e permitira a passagem da corrente IC. Essa corrente é limitada pela tensão da fonte e pela resistência de carga. No estado ligado, a tensão através da chave se define a zero.

Na eletrônica digital este controle se faz digitalizando o sinal de controle no seu estágio de geração para evitar as variações térmicas ou de envelhecimento a que todo material está sujeito (desde o sensor até o relé final de um sistema analógico); no mais, o sinal digitalizado pode ter a forma de uma corrente pulsante cuja frequência de pulsação represente fielmente o sinal "variação de resistência por efeito da temperatura".

O efeito da variação de parâmetros (e aumento do erro de medição) por termo-agitação e envelhecimento é cumulativo nos sistemas analógicos pois as variações de parâmetros devidas ao aumento da temperatura no forno (a medir) são produzidas pelo mesmo processo interno atômico que origina a "deriva", "agitação indesejável" "movimento eletrônico caótico" e se tornam parte das variações espúria que mascaram a medição, e ainda mais serão amplificadas por componentes que têm sua própria agitação térmica que se tornam cumulativos.

Considera-se o primeiro componente eletrônico puro a célula fotovoltaica (1839) seguida pela válvula termoiônica (Ver Efeito Édison), ou termiônica e alguns diodos à base de Selênio (Se).

Um transístor é um dispositivo que controla a passagem da corrente elétrica através de materiais semi condutores inteiramente sólidos. Assim, por definição, ambos são componentes eletrônicos que servem para executar trabalhos idênticos, o segundo porém mais moderno que o primeiro.

Quando se tem qualquer tipo de dispositivo onde haja a atuação de um determinado fenômeno físico em correlação com outro, interagindo, modificando, medindo, aí está a eletrônica. Um exemplo seria a conversão de onda sonora para onda eletromagnética, da emissão eletromagnética através do espaço físico, para em seguida a captação desta, sua recepção[desambiguação necessária ] e reconversão para onda eletromagnética, assim novamente para onda sonora. Sem a eletrônica, isto seria impossível de se conseguir, pois o ato de se transmitir uma onda de radiofrequência e sua posterior recepção necessita de dispositivos eletrônicos que transformarão as manifestações físicas de um determinado tipo de energia que será convertido em outro. Por exemplo: onda sonora em onda elétrica, onda luminosa para onda sonora e vice versa.

Os dispositivos eletrônicos são combinações onde se usa o circuito básico repetitivamente e seus componentes que, uma vez agrupados de forma organizada formam blocos. Estes interligados formam circuitos eletrônicos mais complexos, e assim sucessivamente fazem funcionar os mais diversos equipamentos eletrônicos.

O funcionamento básico de qualquer circuito eletrônico baseia-se no controle de tensão e intensidade de corrente elétrica, podendo ser moldadas de forma a que o projetista possa tirar proveito desses parâmetros e configurá-los em oscilação e amplificação até chegar ao resultado final quando, por exemplo, através de um feixe de luz, ou feixe de laser numa fibra óptica conseguimos nos comunicar com velocidades cada vez maiores e quantidades de informação imensas a milhares de km de distância e, tudo isso, em segundos, milissegundos.

Unidades do Sistema Internacional

São as seguintes as unidades do Sistema Internacional de Unidades:

V = volt = medida de tensão elétrica ou diferença de potencial;

A = ampère = medida de intensidade da corrente elétrica;

C = coulomb = medida de carga elétrica;

s = segundo = medida de tempo;

Ω = ohm = medida de resistência elétrica;

S = siemens = medida de condutância elétrica;

J = joule = medida de energia;

W = watt = medida de potência;

Hz = hertz = medida de frequência;

F = farad = medida de capacitância;

H = henry = medida de indutância;

Wb = Weber = medida de fluxo magnético;

T = Tesla = medida de densidade do fluxo magnético;

VA - Voltampere = é a unidade utilizada na medida de potência aparente em sistemas elétricos de corrente alternada ( AC).

Outras unidades

As unidades abaixo ainda são utilizadas, embora não façam parte do Sistema Internacional.

hp = horse power (cavalo de força) = medida de potência Obs: 1 hp = 746 W.

cv = cavalo vapor = medida de potência. Obs: 1 cv = 736 W.

A evolução da eletrônica foi lenta no início, porém com o passar do tempo, acelerou-se. Nos séculos XVII, XVIII e XIX, foram informações dispersas, aleatórias.

Em 1835, Munk, ao gerar centelhas de alta tensão próximo de certos pós metálicos, observou que estes mudavam sua condutividade elétrica. Isto ficou registrado, mas não se encontrou uma utilidade prática para o fenômeno.

Acredita-se que o dispositivo eletrônico mais antigo foi uma célula fotovoltaica construída em 1839 por Becquerel. Embora funcional, sua utilidade era meramente para curiosidade científica.

A partir de 1850, a físico-química passou a se interessar nos fenômenos do comportamento da AT (Alta Tensão) e dos gases. A experiência de Julius Plücker pode ser considerada como ponto de partida para tal. O pesquisador, ao conectar tensão elétrica muito alta em dois eletrodos, inseridos numa ampola de vidro com atmosfera rarefeita, mostrou o fenômeno da descarga dos gases. Durante sua demonstração, observou-se um efeito eletroluminescente de cor púrpura sobre as paredes do vidro.

Em 1866, Varley novamente observou a mudança de condutividade de pós metálicos na presença de centelhas elétricas, da mesma forma que Munk em 1835, porém, o fenômeno continuou a parecer meramente curiosidade científica.

Alexander Graham Bell e Charles Sumner Tainter em 1878, utilizaram a célula de selênio para fazer experiências com um telefone sem fio, utilizando ondas luminosas.

Hughes, na verdade, se antecipou à geração de radiofrequência em cinco anos a Hertz e em dez anos em sua detecção.

Julius Elster e Hans Geitel, no início de 1880, encerraram um filamento de uma lâmpada incandescente e uma placa metálica numa ampola com vácuo. O efeito observado foi uma corrente elétrica que fluiu do filamento à placa através do vácuo. Ao mesmo tempo Flemming, naquela época empregado de Thomas Edison, estava investigando o porquê do escurecimento do vidro de uma lâmpada de filamento. Inseriu uma placa metálica e fez uma ligação externa ao dispositivo. Ao fazê-lo, observou que ao se aplicar um potencial positivo à placa em relação ao filamento, imediatamente fluía uma corrente elétrica pelo vácuo. Ao inverter a polaridade, a corrente não fluía. A este efeito se deu o nome de Efeito Edison.

Calzecchi Onesti, em 1884, voltou a observar a mudança de condutividade de pós metálicos na presença de centelhas elétricas, da mesma forma que Munk em 1835, porém, novamente o fenômeno continuou a parecer meramente curiosidade científica.

De novo, agora na pessoa de Édouard Branly, em 1890, houve a observação da mudança de condutividade de pós metálicos na presença de centelhas elétricas, da mesma forma que Munk em 1835, porém, o fenômeno ainda continuou a parecer meramente curiosidade científica, sem uso prático.

A partir de 1850, com as experiências de Julius Plücker sobre a eletroluminescência, Hittorf, William Crookes e Eugen Goldstein, iniciaram uma investigação dos efeitos da alta tensão. Crookes inseriu um eletrodo em forma de cruz de malta no tubo de vidro, foi observado que o brilho produzido pelos raios invisíveis, era devido à aceleração de algum tipo de partícula ou raio que provinha do eletrodo negativo para o positivo. A este tipo de manifestação se deu o nome de "raios catódicos", pois acreditou-se que sua carga era negativa. A experiência foi confirmada por Hallwachs. Em 1897, Thomson estudou o efeito e deu o nome de elétrons às partículas aceleradas no tubo de raios catódicos.

Tommasina reinventou o detector de radiofrequência de Hughes em 1899. Ao dispositivo foi dado o nome de coesor de auto-restauração de Castelli, de Solari, ou coesor de auto-restauração da Marinha Italiana.

O padre Roberto Landell de Moura, em 1893, iniciou as experiências com um telefone sem fio utilizando radiofreqüência. Dia 3 de junho de 1900 fez uma demonstração pública.

Em 1901, Marconi recebeu os primeiros sinais de rádio através do Atlântico. O detector utilizado foi um retificador de glóbulo de ferro mercúrio idêntico ao inventado por Hughes em 1874.

Com o transistor e o desenvolvimento das técnicas de miniaturização, ficou cada vez mais acelerada a confecção e projeto de componentes e equipamentos eletrônicos.

Logo após, no início da década de setenta, os componentes passaram a ser fabricados em silício, elemento de mais fácil manipulação e menos sensível aos efeitos de avalanche térmica.

Nos dias de hoje, depois do trabalho de milhares, senão milhões de colaboradores anônimos, a Eletrônica está finalmente entrando na era da nanotecnologia.

Os equipamentos e circuitos eletrônicos moldam, configuram e mensuram grandezas físicas de diversas naturezas. Algumas são variáveis, outra fixas, exemplo disso são as variáveis elétricas que transportam informação, os sinais.

Podemos definir três grupos distintos de sinais em eletrônica: Sinal analógico, é todo aquele que varia continuamente em função do tempo, ou seja: pode ser representado por uma função matemática contínua.

Um velocímetro analógico;

Um termômetro analógico;

Uma balança analógica;

Um voltímetro analógico.

São exemplos de sinais lidos de forma direta sem passar por qualquer codificação, decodificação complexa. As variáveis são observadas diretamente. O instrumento analógico consiste num painel com uma escala e um ponteiro que desliza de forma a se verificar a posição deste sobre aquela, um galvanômetro, ou o ecrã de um osciloscópio.

Sinal periódico consiste de "pacotes" de informação que são levados de forma direta, as ondas de rádio por exemplo, onde a codificação e decodificação é executada de forma direta, um exemplo é a Amplitude Modulada, onde temos uma onda portadora de freqüência fixa modulada em amplitude variável, a decodificação na recepção se dá de forma direta por supressão da portadora, retificação em meia onda do sinal resultante, e amplificação do resultado de forma a termos um sinal em forma de música, por exemplo.

Sinal digital é formado por códigos de linguagem matemática, um exemplo disto é a linguagem binária, ou sistema binário, ( álgebra booleana), onde se usa um código binário de transporte de informação, a leitura é indireta, depende de sistemas de interpretação e leitura, pois esta não é direta, é digitalizada, é formada por componentes que digitalizam a informação, isto é, convertem o sistema decimal para sistema binário, ou para o sistema hexadecimal e vice-versa, digitalizar é manipular, converter a informação processá-la e reconvertê-la de forma que seja entendida.

O avanço da indústria 4.0 tem tornado evidente a importância cada vez maior dos sistemas eletrônicos, tanto no mundo atual quanto nos desenvolvimentos tecnológicos previstos para o nosso futuro.

Referências

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Eletrônica - Wikipédia, a enciclopédia livre

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A é a ciência que estuda a forma de utilizar a energia elétrica em baixas correntes, por meio de componentes os quais permitem o aproveitamento do fluxo de elétrons em dispositivos. Divide-se em analógica e em digital porque suas coordenadas de trabalho optam por obedecer estas duas formas de apresentação dos sinais elétricos a serem tratados.

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A eletrônica (português brasileiro) ou eletrónica (português europeu) é a ciência que estuda a forma de utilizar a energia elétrica em baixas correntes, por meio de componentes os quais permitem o aproveitamento do fluxo de elétrons em dispositivos.[1]Divide-se em analógica e em digital porque suas coordenadas de trabalho optam por obedecer estas duas formas de apresentação dos sinais elétricos a serem tratados.

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A eletrônica (português brasileiro) ou eletrónica (português europeu) é a ciência que estuda a forma de utilizar a energia elétrica em baixas correntes, por meio de componentes os quais permitem o aproveitamento do fluxo de elétrons em dispositivos.[1]Divide-se em analógica e em digital porque suas coordenadas de trabalho optam por obedecer estas duas formas de apresentação dos sinais elétricos a serem tratados.

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A Domótica é uma tecnologia recente que permite a gestão de todos os recursos habitacionais. O termo "Domótica" resulta da junção da palavra latina "Domus" (casa) com "" (controlo automatizado de algo). É este último elemento que rentabiliza o sistema, simplificando a vida diária das pessoas, satisfazendo as suas necessidades de comunicação , de conforto e . Quando a domótica surgiu (com os primeiros edifícios, nos anos 80) pretendia-se controlar a iluminação, condições climáticas, a segurança e a interligação entre os 3 elementos.

Nos nossos dias, a ideia base é a mesma, a diferença é o contexto para o qual o sistema está pensado: já não um contexto militar ou industrial, mas doméstico. Apesar de ainda ser pouco conhecida e divulgada, mas pelo conforto e comodidade que pode proporcionar, a domótica promete vir a ter muitos adeptos.

Desta forma permite o uso de dispositivos para automatizar as rotinas e de uma . Normalmente são feitos controles de temperatura ambiente, iluminação e som, distinguindo dos controlos normais por ter uma central que comanda tudo, que as vezes é acoplada a um computador e/ou internet.

O projeto de automação prevê todos os pontos de comunicação (, e ), todos os pontos de áudio (som ambiente e home theater ), todas as cargas que deverão ser controladas (luzes, cortinas, etc.), a posição de todos os quadros de controle, lógicos e de automação, a posição de todas as tomadas e da central de aspiração, entre muitos outros itens que são estabelecidos com base na pesquisa de interesses realizada com sua família antes da execução do projecto.

A Domótica é uma tecnologia recente que permite a gestão de todos os recursos habitacionais. O termo "Domótica" resulta da junção da palavra latina "Domus" (casa) com "" (controlo automatizado de algo). É este último elemento que rentabiliza o sistema, simplificando a vida diária das pessoas, satisfazendo as suas necessidades de comunicação , de conforto e . Quando a domótica surgiu (com os primeiros edifícios, nos anos 80) pretendia-se controlar a iluminação, condições climáticas, a segurança e a interligação entre os 3 elementos.

Nos nossos dias, a ideia base é a mesma, a diferença é o contexto para o qual o sistema está pensado: já não um contexto militar ou industrial, mas doméstico. Apesar de ainda ser pouco conhecida e divulgada, mas pelo conforto e comodidade que pode proporcionar, a domótica promete vir a ter muitos adeptos.

Desta forma permite o uso de dispositivos para automatizar as rotinas e de uma . Normalmente são feitos controles de temperatura ambiente, iluminação e som, distinguindo dos controlos normais por ter uma central que comanda tudo, que as vezes é acoplada a um computador e/ou internet.

O projeto de automação prevê todos os pontos de comunicação (, e ), todos os pontos de áudio (som ambiente e home theater ), todas as cargas que deverão ser controladas (luzes, cortinas, etc.), a posição de todos os quadros de controle, lógicos e de automação, a posição de todas as tomadas e da central de aspiração, entre muitos outros itens que são estabelecidos com base na pesquisa de interesses realizada com sua família antes da execução do projecto.

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Domótica / Automação Residencial - Metra Automação

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A Domótica é uma tecnologia recente que permite a gestão de todos os recursos habitacionais. O termo "Domótica" resulta da junção da palavra latina "Domus" (casa) com "" (controlo automatizado de algo). É este último elemento que rentabiliza o sistema, simplificando a vida diária das pessoas, satisfazendo as suas necessidades de comunicação , de conforto e .

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A página não foi encontrada! :: Choque Tecnológico

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Domótica (do francês Domotique, da junção Domus "casa" com Immotique "automático") é o termo usado para caracterizar a integração dos mecanismos automáticos de um espaço residencial, simplificando o quotidiano das pessoas, satisfazendo necessidades de comunicação, de conforto e segurança. O termo surgiu com os primeiros edifícios nos anos 80 na França quando pretendia-se controlar a iluminação, climatização, e segurança, interligando esses elementos

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Domótica (do francês Domotique, da junção Domus "casa" com Immotique "automático") é o termo usado para caracterizar a integração dos mecanismos automáticos de um espaço residencial, simplificando o quotidiano das pessoas, satisfazendo necessidades de comunicação, de conforto e segurança. O termo surgiu com os primeiros edifícios nos anos 80 na França quando pretendia-se controlar a iluminação, climatização, e segurança, interligando esses elementos

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Introdução

Vimos na aula 01 um conceito importante sobre robôs e este conceito vai nos ajudar a construir uma linha histórica mais clara, pois muitas máquinas poderiam ser chamadas de robôs se pesquisarmos o passado, mas graças a definição da aula 01 podemos ser mais precisos em nossa pesquisa histórica, localizar e conectar os pontos que nos trazem a robótica atual.

Teoria de Controle

A teoria de controle é o estudo formal das propriedades dos sistemas de controla automatizados, que abrangem desde máquinas a vapor até aviões, passando por uma gama enorme de sistemas entre esses dois extremos.

Controle realimentado (ou retroativo) de sistemas dinâmicos é um conceito antigo com muitas características que têm evoluído ao longo do tempo. A ideia central é que a saída de um sistema pode ser medida e retransmitida a um controlador usado para fazer o controle. Comprovou-se que um sinal de realimentação pode ser usado para controlar uma vasta variedade de sistemas dinâmicos, incluindo, por exemplo, aeronaves e discos rígidos para armazenamento de dados. Para alcançar um bom controle, existem quatro requisitos básicos:

O sistema deve ser sempre estável.

A saída do sistema deve rastrear o sinal de comando na entrada.

A saída do sistema não deve responder a entradas de distúrbio.

Esses requisitos devem ser cumpridos, mesmo se o modelo utilizado no projeto não for totalmente preciso, ou se a dinâmica do sistema físico mudar ao longo do tempo ou devido a mudanças ambientais.

O requisito de estabilidade é básico e pode ter dois motivos. Em primeiro lugar, o sistema pode ser instável. Esse caso é ilustrado por um (veículo automotor com duas rodas em paralelo), que pode simplesmente cair se o controle for desligado. Por outro lado, a realimentação pode conduzir o sistema à instabilidade. A referida experiência de instabilidade é chamada de "círculo vicioso", no qual o sinal de retroação piora a situação ao invés de melhorar.

Há muitos exemplos de sistemas que têm como requerimento que sua saída siga um comando. Por exemplo, dirigir um carro para que o veículo permaneça na sua faixa. Da mesma forma, pilotar um avião durante a aproximação da pista de pouso exige que o trajeto de descida seja precisamente seguido.

Rejeição de distúrbios é uma das aplicações mais antigas do controle realimentado. Neste caso, o "comando" é uma constante de referência para qual a saída deve obedecer quando as condições ambientais mudam. Um exemplo muito comum é o quarto com temperatura controlada automaticamente, cuja função é manter a temperatura próxima da temperatura de referência enquanto a temperatura externa e o vento mudam, e quando as portas e janelas são abertas e fechadas.

Podemos perceber pelos textos anteriores que a teoria de controle é um assunto complexo e que precisa de uma base matemática grande para ser estudado, mas em robótica educacional os dispositivos de controle que serão usados, serão tratados como caixas pretas e assim sendo, precisamos apenas saber das entradas necessárias e das saídas fornecidas (à semelhança de orientação objeto que já estudamos)

Cibernética

A cibernética é o estudo interdisciplinar da estrutura dos sistemas reguladores, suas estruturas, restrições e possibilidades. Norbert Wiener definiu a cibernética em 1948 como "o estudo científico do controle e da comunicação no animal e na máquina". Em outras palavras, é o estudo científico de como humanos, animais e máquinas controlam e se comunicam. A cibernética é aplicável quando um sistema em análise incorpora um circuito fechado de sinalização - originalmente chamado de relação "causal circular" - isto é, onde a ação do sistema gera alguma mudança em seu ambiente e essa mudança é refletida no sistema de alguma maneira (feedback) que aciona uma alteração no sistema. A cibernética é relevante para, por exemplo, sistemas mecânicos, físicos, biológicos, cognitivos e sociais. O objetivo essencial do amplo campo da cibernética é entender e definir as funções e processos de sistemas que possuem objetivos e que participam de cadeias causais circulares que passam da ação para a detecção, para comparação com a meta desejada e novamente para a ação. Seu foco é como qualquer coisa (digital, mecânica ou biológica) processa as informações, reage às informações e muda ou pode ser alterada para realizar melhor às duas primeiras tarefas. A cibernética inclui o estudo de feedback, caixas-pretas e conceitos derivados, como comunicação e controle em organismos, máquinas e organizações vivas, incluindo a auto-organização.

A raiz da teoria cibernética

O termo "cibernética" vem do grego Κυβερνήτης. A palavra cybernétique também foi utilizada em 1834 pelo físico André-Marie Ampère (1775-1836) para se referir às ciências de governo num sistema de classificação dos conhecimentos humanos.

Historicamente, os primeiros mecanismos a utilizar regulação automática (ainda que não se usasse a palavra cibernética na altura) foram desenvolvidos para medir o tempo, tal como as clepsidras. Nestes, a água fluía de uma fonte, como um tanque num depósito e desde o depósito aos mecanismos do relógio. Ctesíbio usou um dispositivo flutuador em forma de cone para controlar o nível da água represada e ajustar a velocidade do fluxo da água para manter um nível constante de água represada, de modo a não transbordar nem a ficar em seco. Esta foi a primeira hipótese verdadeiramente automática de um dispositivo normativo que não requer a intervenção externa entre a retroalimentação e o controlo do mecanismo. Ainda que não se estivessem a referir a este conceito com o nome de cibernética (era considerado um campo na engenharia), Ctesíbio e outros como Heron de Alexandria e Su Song são considerados alguns dos primeiros a estudar os princípios cibernéticos.

O estudo da cibernética no seu sentido atual começa com a teleologia (do grego telos, que significa "meta" ou "propósito") em máquinas com processos de retroalimentação corretiva de fins de 1700 quando aparece o motor a vapor de James Watt. Este motor estava equipado com um limitador de velocidade, uma bomba centrífuga para o controlo da velocidade do motor. Alfred Russel Wallace identificou-o como o princípio da evolução no seu famoso artigo de 1858. Em 1868, James Clerk Maxwell publicou um artigo teórico sobre os limitadores de velocidade, um dos primeiros a discutir e aperfeiçoar os princípios da autorregulação dos dispositivos.

Jakob von Uexküll aplica o mecanismo de retroalimentação através do seu modelo de ciclo de função (Funktionskreis) com o fim de explicar o comportamento dos animais e as origens do sentido em geral, e utiliza, pela primeira vez, a palavra "Cibernética", referindo-se aos sistemas autorregulados. No seu livro Cibernética: ou Controle e Comunicação no Animal e na Máquina, dedicado ao seu companheiro de ciência, Arturo Rosenblueth, fisiólogo focado no sistema nervoso central, este desafia Norbert Wiener a utilizar os seus modelos matemáticos para reproduzir o sistema automático das redes neurais artificiais que governam o automatismo respiratório. De fato, o espaço virtual que existe nos dendritos da célula neural fê-lo imaginar a navegação num espaço virtual, pelo que a cibernáutica ou os cibernautas traduzem o que ele queria dizer: navegar em algo que existe mas que ninguém vê.

Cibernética e robótica

Muita gente associa a cibernética à robótica, aos robôs e ao conceito de " cyborg " devido ao uso que se dá em algumas obras de ficção científica, mas do ponto de vista estritamente científico, a cibernética trata de sistemas de controlo baseados na retroalimentação.

Certas aplicações da cibernética podem apresentar algumas desvantagens, por exemplo:

A criação de máquinas complexas que substituem os trabalhadores provocaria uma redução de pessoal.

No futuro já não se contrataria pessoal "velho" e contratariam técnicos jovens para a manutenção das máquinas.

É uma tecnologia muito potente mas a sua grande limitação é encontrar a relação máquina-sistema nervoso, já que para isto devia conhecer-se o sistema nervoso perfeitamente.

Algumas vantagens são:

A redução das jornadas laborais, os trabalhos complexos ou rotineiros passariam a ser das máquinas. Além disso, a cibernética contribui muito para o campo medicinal.

Um conhecimento maior de como funcionam os sistemas complexos poderia levar à solução de problemas também complexos como a criminalidade em grandes cidades.

Algumas "desvantagens" são:

Substituição de mão-de-obra humana por mão-de-obra robótica.

Significativo aumento da desigualdade social, com o favorecimento a quem tem recursos para adquirir e utilizar máquinas. O desequilíbrio das classes sociais se tornaria evidente.

Os países mais industrializados exerceriam um controle ainda maior sobre os países com menos tecnologias, que ficariam perigosamente dependentes dos primeiros. Já que a tecnologia é definitiva e importante para os países desenvolvidos.

Transformação de "desvantagens" em vantagens:

A substituição da mão-de-obra "barata" por máquinas complexas emancipa o homem de trabalhos desagradáveis.

Ao aumentar cada vez mais e mais a cibernética e a automatização, o chamado "desemprego" converter-se-ia no que os gregos chamam "ócio" ou artes liberais (conjunto de estudos e disciplinas que provê conhecimentos, métodos e habilidades intelectuais "gerais" para seus estudantes, ao invés de focar em especializações ocupacionais).

Ao substituir-se a mão-de-obra humana por mão-de-obra robótica o homem ficaria por fim emancipado de trabalhos incômodos, rotineiros, alienantes, perigosos, nocivos, degradantes, etc.

Não haveria razão para continuar como o sistema de exploração "do homem por parte do homem".

Tartaruga de Grey Walter

O trabalho mais famoso de Grey Walter foi sua construção de um dos primeiros robôs autônomos. Ele queria provar que muitas conexões entre um pequeno número de neurônios podiam criar comportamentos muito complexos - essencialmente o segredo de como o cérebro trabalha está em como estão suas conexões. Seus primeiros robôs, chamados Elmer e Elsie, foram construidos entre 1948 e 1949 e eram descritos como tortoises devido aos seus formatos e quantidades pequenas de movimento - e por eles "nos contaram" os segredos da organização e da vida. Os três robôs tortoise que usavam roda eram capazes de fotossensibilidade, pelas quais eles podiam achar seu caminho para e estação de recarga quando eles ficavam com as baterias descarregadas. Em um experimento ele colocou a luz no "nariz" de um tortoise e observou como o robô se observava no espelho.

"Ele começou a tremer, se mover e se debater como um Narciso desajeitado Narcissus", disse. Observando o mesmo comportamento em animais ele disse que isto "poderia ser aceito como uma evidência de um certo nível de auto-consciência".

Versões posteriores dos robôs foram exibidas no Festival of Britain em 1951.

Walter sempre insistiu na importância de usar circuitos puramente analógicos para simular processos do cérebro enquanto alguns outro cientistas como Alan Turing e John Von Neumann estavam todos se voltando para a visão de processos mentais em termos de computação digital. O seu trabalho inspirou gerações subsequentes de pesquisadores em robótica tais como Rodney Brooks, Hans Moravec e Mark Tilden. As versões modernas das "tartarugas " de Walter podem ser encontrados na Robótica BEAM.

Recentemente, um dos tortoises originais foi encontrado por Dr. Owen Holland, da University of West of England, e foi restaurado no ano de 1995. Um espécime de uma tartaruga da segunda geração está na coleção do Smithsonian Institution.

Veículos de Braitenberg

Um veículo Braitenberg é um conceito concebido em um experimento de pensamento pelo italiano - austríaca ciberneticista Valentino Braitenberg . Os modelos livro mundo animal de uma forma minimalista e construtiva, a partir de comportamentos simples reativos (como fototaxia ) através dos veículos mais simples, para a formação de conceitos, comportamento espacial e geração de idéias. Para os veículos mais simples, o movimento do veículo é directamente controlada por alguns sensores (por exemplo células de foto). No entanto, o comportamento resultante pode parecer complexo ou mesmo inteligente.

Um veículo Braitenberg é um agente que pode movimentar-se autonomamente com base nas suas entradas de sensor. Tem primitivos sensores que medem a alguns estímulos num ponto, e das rodas (cada um acionado pelo seu próprio motor), que funcionam como atuadores ou efetuadores. Na configuração mais simples, um sensor está diretamente ligado a um efetuador, de modo a que um sinal detectado imediatamente produz um movimento da roda. Dependendo de como sensores e as rodas estão ligadas, o veículo apresenta comportamentos diferentes. Isto significa que, dependendo da fiação do sensor-motor, ele parece se esforçar para alcançar determinadas situações e evitar outros, mudar de rumo quando a situação muda. As conexões entre os sensores e atuadores para os veículos mais simples pode ser ipsilateral ou contralateral , e excitatória ou inibitória, produzindo quatro combinações com diferentes comportamentos chamados medo, agressão, gosto, e amor. Estes correspondem aos impostos positivos e negativos biológicos presentes em muitas espécies animais.

Em um ambiente complexo com várias fontes de estímulo, veículos Braitenberg irá apresentar um comportamento complexo e dinâmico. Dependendo das conexões entre sensores e atuadores, um veículo Braitenberg pode mover perto de uma fonte, mas não tocá-lo, fugir muito rápido, ou descrever círculos ou figuras-de-oito em torno de um ponto. Este comportamento é, sem dúvida, flexível e adaptável meta-dirigida, e pode até parecer inteligente, a maneira alguma inteligência mínima é atribuída a uma barata. No entanto, o funcionamento do agente é puramente mecânico, sem qualquer processamento de informação ou outros aparentemente cognitivas processos.

Robótica BEAM - BEAM robotics Robótica BEAM

Robótica BEAM (sigla para Biology (Biologia), Electronics (Eletrônica), Aesthetics (Estética), e Mechanics (Mecânica)) é um estilo de robótica que usa circuitos analógicos simples ao invés de microprocessadores. A maioria dos robôs BEAM são simples em seu projeto comparados aos robôs móveis tradicionais.

Existe um grande número de robôs BEAM desenvolvidos para usar a energia de pequenos painéis solares ligados a circuitos que armazenam essa energia, criando robôs autônomos capazes de operar sem baterias e em diferentes tipos de iluminação.

O mecanismo comentado foi inventado por Mark W. Tilden, embora exista uma pesquisa mais recente por Ed Rietman em 'Experiments In Artificial Neural Networks (Experimentos Em Redes Neurais Artificiais)', onde os circuitos são usados para simular o comportamento de neurônios biológicos. O circuito de Tilden é frequentemente comparado com um registrador de deslocamento, mas com características importantes, tornando-o útil para ser usado em um robô móvel.

Ao lado da computação simplistica das "Redes Neurais" de Tilden. BEAM trouxe uma série de utilitários para as todos que estão envolvidos na robótica. O circuito "Solar Engine", muitas circuitos H-bridge para o controle de pequenos motores, a criação de inúmeros sensores de toque, e muitas técnicas para o construção de robôs de escala média (tamanho da palma da mão) foram documentadas e compartilhadas pela comunidade BEAM.

Sendo focados em comportamentos "baseados em reação" (como foi inspirado originalmente pelo trabalho de Rodney Brooks), A Robótica BEAM tenta copiar as características e o comportamento de organismos naturais, com o objetivo final de domesticar esses robôs "selvagens". A robótica BEAM também promove a importância da estética no desenvolvimento dos robôs, pois considera que um robô com boa estética é geralmente melhor construíido e mais robusto que um robô com má estética.

A sigla BEAM possui os seguintes significados possíveis:

Biology(Biologia) Electronics(Eletrônica) Aesthetics(Estética) Mechanics(Mecânica)

Building(Construção) Evolution(Evolução) Anarchy(Anarquia) Modularity(Modularidade)

Biotechnology(Biotecnologia) Ethnology(Etnologia) Analogy(Analogia) Morphology(Morfologia)

Ao contrario de muitos outros tipos de robôs controlados por microcontroladores, os robôs BEAM são construídos baseados no princípio de usar multíplos circuitos de comportamento simples ligados diretamente aos sensores com pouco condicionamento de sinal. A filosofia dos projetos está intimamente ligada ao livro "Vehicles: Experiments in Synthetic Psychology(Veículos: Experimentos em Psicologia Sintética)", o qual explora através de uma série de experimentos o desenvolvimento de robôs complexos através de simples ligações inibidoras/excitadoras entra os sensores e os atuadores.

Microcontroladores e Programação normalmente não fazem parte de um robô BEAM devido a sua filosofia de projeto centralizada em programas fixos. Existem projetos bem-sucedidos de robôs que utilizam-se das duas tecnologias, são chamados de robôs "cavalo e cavaleiro" ou híbridos. O robô usando a tecnologia BEAM controla o corpo físico o "cavalo"), e o microcontrolador e seu programa controlam o corpo do robô influenciando o circuito BEAM, sendo o "cavaleiro"(The ScoutWalker 3). O "cavaleiro" não é necessário para o funcionamento do robô, porém sem ele o robô irá perder a influência do microcontrolador dizendo o que ele deve fazer.

Princípios

Os princípios básicos do BEAM se concentram em uma habilidade baseada em estímulo-resposta em uma máquina. O subjacente mecanismo foi inventado por Mark W. Tilden , onde o circuito (ou um líquido Nv de neurónios Nv ) é usado para simular comportamentos de neurônios biológicos. Algumas pesquisas semelhantes foram feitas anteriormente por Ed Rietman em 'Experiments In Artificial Neural Networks'. O circuito de Tilden é frequentemente comparado a um registrador de deslocamento , mas com vários recursos importantes que o tornam um circuito útil em um robô móvel.

Outras regras que estão incluídas (e em vários graus aplicadas):

Use o menor número possível de elementos eletrônicos ( "mantenha a simplicidade" )

Reciclar e reutilizar technoscrap

Use energia radiante (como a energia solar )

Há um grande número de robôs BEAM projetados para usar a energia solar de pequenos painéis solares para alimentar um " Motor Solar " que cria robôs autônomos capazes de operar sob uma ampla gama de condições de iluminação. Além da simples camada computacional das " redes nervosas " de Tilden , o BEAM trouxe uma infinidade de ferramentas úteis para a caixa de ferramentas do roboticista. O circuito "Solar Engine", muitos circuitos H-bridge para controle de motores pequenos, projetos de sensores táteis e técnicas de construção de robôs em mesoescala (do tamanho da palma da mão) foram documentados e compartilhados pela comunidade BEAM.

Microcontroladores

Ao contrário de muitos outros tipos de robôs controlados por microcontroladores, os robôs BEAM são construídos sob o princípio de usar múltiplos comportamentos simples ligados diretamente a sistemas de sensores com pouco condicionamento de sinal. Esta filosofia de design está intimamente ecoada no livro clássico "Veículos: Experiências em Psicologia Sintética". Por meio de uma série de experimentos mentais, este livro explora o desenvolvimento de comportamentos complexos de robôs por meio de simples links de sensores inibitórios e excitatórios para os atuadores. Microcontroladores e programação de computadores geralmente não fazem parte de um robô BEAM tradicional (também conhecido como "puro") devido à filosofia de projeto centrada em hardware de muito baixo nível.

Tipos

Existem vários BEAMbots "-trope", que tentam atingir um objetivo específico. Da série, os fototrópicos são os mais prevalentes, pois a busca de luz seria o comportamento mais benéfico para um robô movido a energia solar.

Os audiotropos reagem às fontes de som.

Os audiófilos vão para fontes sonoras.

Os audiófobos desaparecem das fontes de som.

Fotóforos ("buscadores da luz") reagem às fontes de luz.

Fotófilos (também Photovores) vão em direção a fontes de luz.

Os fotofóbicos desaparecem das fontes de luz.

Os radiotropos reagem a fontes de radiofrequência.

Radiófilos vão em direção a fontes de RF.

Os radiofóbicos desaparecem das fontes de RF.

Os termotrópicos reagem às fontes de calor.

Os termófilos vão em direção às fontes de calor.

Os termofóbicos desaparecem das fontes de calor.

Geral

Os BEAMbots têm uma variedade de movimentos e mecanismos de posicionamento. Esses incluem:

Assistentes: robôs sem movimento que têm um objetivo fisicamente passivo.

Beacons: Transmite um sinal (geralmente um aviso de navegação) para outros BEAMbots usarem.

Pummers: Exibe um "show de luzes".

Ornamentos: Um nome completo para os assistentes que não são balizas ou revólveres.

Squirmers: robôs estacionários que realizam uma ação interessante (geralmente movendo alguns tipos de membros ou apêndices).

Magbots: use campos magnéticos para o seu modo de animação.

Flagwavers: Mover um display (ou "flag") em torno de uma certa freqüência.

Cabeças: Gire e siga alguns fenômenos detectáveis, como uma luz (eles são populares na comunidade BEAM. Eles podem ser robôs autônomos, mas são mais frequentemente incorporados a um robô maior).

Vibradores: use um pequeno motor de pager com um peso descentrado para agitar-se.

Sliders: Robôs que se movem deslizando as partes do corpo suavemente ao longo de uma superfície, permanecendo em contato com ela.

Cobras: mova usando um movimento de onda horizontal.

Minhocas: mova-se usando um movimento de onda longitudinal.

Crawlers: robôs que se movem usando trilhas ou rolando o corpo do robô com algum tipo de apêndice. O corpo do robô não é arrastado no chão.

Turbots: Role seus corpos inteiros usando seu (s) braço (s) ou flagelos.

Inchworms: mova parte de seus corpos à frente, enquanto o resto do chassi está no chão.

Robôs rastreados: use rodas de lagartas, como um tanque.

Jumpers: Robôs que se movem do chão como um meio de locomoção.

Vibrobots: Produz um movimento de agitação irregular movendo-se em torno de uma superfície.

Springbots: Avance saltando em uma direção específica.

Rolos: Robôs que se movem rolando todo ou parte do corpo.

Symets: Dirigido usando um único motor com seu eixo tocando o solo, e se move em direções diferentes, dependendo de quais dos vários pontos de contato simétricos em torno do eixo estão tocando o solo.

Solarrollers: Carros movidos a energia solar que usam um único motor acionando uma ou mais rodas; muitas vezes projetado para completar um curso razoavelmente curto, reto e nivelado no menor tempo possível.

Poppers: Use dois motores com motores solares separados; confiar em sensores diferenciais para atingir um objetivo.

Miniballs: Deslocam seu centro de massa, fazendo com que seus corpos esféricos rolem.

Caminhantes: Robôs que se movem usando pernas com contato diferencial no solo.

Acionado por motor: use motores para mover suas pernas (normalmente 3 motores ou menos).

Condutores de Fio Muscular: use fios de Nitinol (liga de níquel-titânio) para seus atuadores de perna.

Nadadores: Robôs que se movem sobre ou abaixo da superfície de um líquido (normalmente água).

Boatbots: operar na superfície de um líquido.

Subbots: opera sob a superfície de um líquido.

Panfletos: Robôs que se movem pelo ar por períodos prolongados.

Helicópteros: Use um rotor motorizado para fornecer elevação e propulsão.

Planos: Use asas fixas ou agitadas para gerar sustentação.

Blimps: Use um balão de flutuação neutra para levantar.

Montanhistas: Robô que se move para cima ou para baixo em uma superfície vertical, geralmente em uma pista, como uma corda ou arame.

Aplicações e progresso atual

Atualmente, os robôs autônomos têm uma aplicação comercial limitada, com algumas exceções, como o aspirador robótico iRobot Roomba e alguns robôs para cortar grama. A principal aplicação prática do BEAM tem sido na rápida prototipagem de sistemas de movimento e aplicações de hobby / educação. Mark Tilden usou com sucesso o BEAM para a prototipagem de produtos da Wow-Wee Robotics, como evidenciado pelo BIOBug e pelo RoboRaptor. A Solarbotics Ltd., a Bug'n'Bots, a JCM InVentures Inc. e a PagerMotors.com também trouxeram para o mercado o passatempo relacionado com o BEAM e os bens educacionais. A Vex também desenvolveu Hexbugs, minúsculos robôs BEAM.

Os roboticistas aspirantes do BEAM geralmente têm problemas com a falta de controle direto sobre circuitos de controle BEAM "puros". Há trabalhos em andamento para avaliar técnicas biomórficas que copiam sistemas naturais porque eles parecem ter uma incrível vantagem de desempenho em relação às técnicas tradicionais. Há muitos exemplos de como minúsculos cérebros de insetos são capazes de desempenho muito melhor do que os microeletrônicos mais avançados.

Outra barreira à aplicação generalizada da tecnologia BEAM é a natureza aleatória percebida da 'rede nervosa', que requer que novas técnicas sejam aprendidas pelo construtor para diagnosticar e manipular com sucesso as características do circuito. Um think tank de acadêmicos internacionais se reúne anualmente em Telluride, Colorado, para abordar essa questão diretamente, e até recentemente, Mark Tilden fazia parte desse esforço (ele teve que se retirar devido a seus novos compromissos comerciais com os brinquedos da Wow-Wee).

Sem memória de longo prazo, os robôs BEAM geralmente não aprendem com o comportamento passado. No entanto, tem havido trabalho na comunidade BEAM para resolver este problema. Um dos robôs BEAM mais avançados nesse sentido é o Hider, da Bruce Robinson, que possui um grau impressionante de capacidade para um design sem microprocessador.

Inteligência Artificial na Robótica

O que é exatamente inteligência artificial ? Segundo Elaine Rich (RICH, 1988), embora a maioria das tentativas para definir com precisão termos complexos e de utilização ampla seja exercício de futilidade, é necessário delinear pelo menos uma fronteira aproximada em torno do conceito. Para fazer isto, propomos a seguinte definição, embora não seja ela universalmente aceita. A Inteligência Artificial (IA) é o estudo de como fazer os computadores realizarem tarefas em que, no momento as pessoas são melhores.

O termo "inteligência artificial" nasceu em 1956 no famoso encontro de Dartmouth. Dentre os presentes a este encontro incluíam-se Allen Newell, Herbert Simon, Marvin Minsky, Oliver Selfridge e John McCarthy. No final dos anos 50 e início dos anos 60, os cientistas Newell, Simon, e J. C. Shaw introduziram o processamento simbólico. Ao invés de construir sistemas baseados em números, eles tentaram construir sistemas que manipulassem símbolos. A abordagem era poderosa e foi fundamental para muitos trabalhos posteriores.

Desde então, as diferentes correntes de pensamento em IA têm estudado formas de estabelecer comportamentos "inteligentes" nas máquinas. Portanto, o grande desafio das pesquisas em IA, desde a sua criação, pode ser sintetizado com a indagação feita por Minsky em seu livro "Semantic Information Processing", há quase trinta anos: "Como fazer as máquinas compreenderem as coisas?" (MINSKY, 1968).

Assim, embora a área de IA seja estudada academicamente desde os anos 50, só recentemente tem gerado um interesse crescente por causa do surgimento de aplicações comerciais práticas. Um fator decisivo para o sucesso desta transição da academia para a indústria são os enormes avanços tecnológicos dos equipamentos computacionais ocorridos nas últimas duas décadas.

Um sistema IA não é capaz somente de armazenamento e manipulação de dados, mas também da aquisição, representação, e manipulação de conhecimento. Esta manipulação inclui a capacidade de deduzir ou inferir novos conhecimentos - novas relações sobre fatos e conceitos - a partir do conhecimento existente e utilizar métodos de representação e manipulação para resolver problemas complexos que são freqüentemente não-quantitativos por natureza. Uma das idéias mais úteis que emergiram das pesquisas em IA, é que fatos e regras - conhecimento declarativo - podem ser representados separadamente dos algoritmos de decisão - conhecimento procedimental. Isto teve um efeito profundo tanto na maneira dos cientistas abordarem os problemas, quanto nas técnicas de engenharia utilizadas para produzir sistemas inteligentes. Adotando um procedimento particular - máquina de inferência - o desenvolvimento de um sistema IA é reduzido à obtenção e codificação de regras e fatos que sejam suficientes para um determinado domínio do problema. Este processo de codificação é chamado de engenharia do conhecimento. Portanto, as questões principais a serem contornadas pelo projetista de um sistema IA são: aquisição, representação e manipulação de conhecimento e, geralmente, uma estratégia de controle ou máquina de inferência que determina os itens de conhecimento a serem acessados, as deduções a serem feitas, e a ordem dos passos a serem usados.

Shakey

É considerado o primeiro robô móvel capaz de raciocinar sobre suas próprias ações, tendo sido criado entre 1966 e 1972 no Instituto de Pesquisa de Stanford nos Estados Unidos. O diferencial dele para os outros robôs da época é que os outros necessitavam receber instruções detalhadas de cada passo que deveriam executar, enquanto que o Shakey tinha a capacidade de analisar comandos complexos, quebrá-los em partes menores e realizar as ações sem receber instruções passo a passo do que deveria fazer.

É considerado também um dos primeiros projetos da área da Inteligência Artificial que combinou raciocínio lógico e ações físicas, visto que ele possui módulos de visão computacional e processamento de linguagem natural (possuía uma câmera para identificar objetos no ambiente). Foi inicialmente programado na linguagem Lisp e tinha uma lista pequena de movimentos, como por exemplo: andar de uma localização até outra, ligar ou desligar interruptores, abrir e fechar portas, subir e descer de objetos e também mover objetos do ambiente.

O desenvolvimento desse robô trouxe vários benefícios para as pesquisas da inteligência artificial, principalmente o desenvolvimento do algoritmo A* (A Star/A Estrela) que é muito utilizado para encontrar o menor caminho entre dois pontos (pathfinding) e tem grande aplicações em jogos. Além disso, o robô contribuiu muito também para as áreas de processamento digital de imagens e visão computacional, sendo também considerado como a base para o desenvolvimento dos robôs modernos que temos atualmente.

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Hilare

O robô Hilare foi projetado em 1977 no LAAS (Laboratório de Análise e Arquitetura de Sistemas) em Toulouse. É considerado o primeiro robô móvel francês capaz de negociar de forma autônoma um ambiente desconhecido. Para isso, é capaz de perceber e analisar o seu entorno para tomar as decisões adequadas e reagir a eventos não repetitivos. Possui sensores de ultrassom para detectar objetos próximos e um laser direcional para mapear o ambiente, além de um hodômetro para medir distâncias percorridas. As informações que ele captura são processadas por quatro microprocessadores Intel 80286.

As sucessivas versões deste projeto de pesquisa levaram a avanços significativos na modelagem do ambiente e na autonomia, reatividade e programação de robôs móveis. LAAS doou ao museu em 2006.

Stanford Cart

Quando o Stanford Cart foi construído pela primeira vez, os sinais de controle entre o operador remoto e o carrinho podiam imitar o atraso de 2,6 segundos que ocorria nas comunicações de rádio entre a Terra e a Lua. Diante dos desafios de dirigir o carrinho com tanto atraso, os pesquisadores adicionaram um sistema preditivo que mostrava aos operadores onde o carrinho estaria quando começasse a agir no próximo comando. Apesar disso, os experimentos deixaram claro que um veículo lunar precisaria se mover extremamente devagar para ser dirigido de maneira confiável.

Cerca de uma década depois de ser construído, o carrinho renasceu como um veículo autônomo. Trazido para fora, ele rolou em um ritmo de caminhada consistente, seguindo uma linha branca. Esse rastreamento funcionava às vezes, mas inconsistências na iluminação, interferência visual de outros objetos ou uma curva abrupta podiam tirar o carrinho do curso.

Em sua forma final, o carrinho foi equipado com recursos de visão 3D. Também foi reconfigurado para fazer uma pausa após cada metro de movimento e levar de 10 a 15 minutos para reavaliar seus arredores e reavaliar seu caminho decidido. Em 1979, esta versão cautelosa do carrinho fez seu caminho com sucesso 20 metros através de uma sala cheia de cadeiras em cinco horas sem intervenção humana.

Em 1987, o Stanford Cart foi incluído no Robot Theatre no Digital Computer Museum em Boston, ao lado de Shakey e do Stanford Arm. Agora está em exibição no Computer History Museum em Mountain View, Califórnia.

Conclusão

Nesta aula analisou-se alguns conceitos fundamentais para o estudo de robótica em geral e exemplos históricos de autômatos. Poder-se-ia citar nanorrobótica, robôs meméticos e outras tantas tecnologias robóticas não abordadas, mas nosso foco é a robótica educacional e construiremos conhecimento necessário para isso ao longo de nossas aulas.
Fim da Aula 02

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Vimos na aula 01 um conceito importante sobre robôs e este conceito vai nos ajudar a construir uma linha histórica mais clara, pois muitas máquinas poderiam ser chamadas de robôs se pesquisarmos o passado, mas graças a definição da aula 01 podemos ser mais precisos em nossa pesquisa histórica, localizar e conectar os pontos que nos trazem a robótica atual.

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https://pplware.sapo.pt/ciencia/podera-a-proxima-pandemia-ser-assegurada-por-robos/

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Com a pandemia provocada pela COVID-19, os sistemas de saúde precisaram de se reinventar, além das tarefas do dia a dia que sofreram uma evolução. Esta que se prendeu essencialmente com a automatização de tarefas, de forma, não só a torna-las mais eficientes, como a tornar o ambiente mais higiénico.

Uma equipa de investigadores argumenta que o combate à próxima pandemia poderá estar, então, na mão de robôs.

Os robôs da pandemia

Uma equipa de investigadores da Jonhs Hopkins discutiu como a crise provocada pela COVID-19 acelerou os avanços relativamente à automatização. Por outro lado, também incluiu os obstáculos encontrados na implementação de sistemas robóticos em ambientes de cuidado de saúde.

Além disso, argumentou sobre os avanços registados na interação entre os humanos e os robôs, como o reforço da capacidade destes em termos de tato, sentimento e tomada de decisões. Na opinião dos investigadores, a evolução que for registada, seja ela positiva ou negativa, irá ditar se os robôs do futuro irão ajudar os hospitais a combater a próxima pandemia.

Então, a equipa observou duas formas que têm garantido um papel crucial aos robôs nesta pandemia que vivemos. Em primeiro lugar, a tecnologia robótica minimizou o contacto entre pacientes infetados e os profissionais de saúde. Em segundo, libertou os profissionais para tarefas mais importantes.

Todavia, a equipa expectava como os avanços poderiam aumentar a fiabilidade dos robôs para futuras calamidades.

A necessidade acelera o progresso

Na discussão participaram Russel Taylor w Axel Krieger, da Whiting School of Engineering, e Brian Garibaldi da Johns Hopkins.

Entra-se na pandemia com os robôs que se tem, não com os que se quer.

Não podemos construir uma frota de robôs para uma emergência e coloca-los num armazém. Não só não é economicamente viável, como, na altura em que precisar deles, eles poderão estar obsoletos."

Disse Taylor no artigo publicado na Nature Machine Intelligence.

Na opinião dos investigadores, os avanços na robótica e os serviços automatizados em torno dos cuidados de saúde requerem novas e atualizadas capacidades que possam ser facilmente adaptadas aos desafios do momento.

Por exemplo, quando a pandemia assolou o mundo, já existiam robôs nos hospitais capazes de entregar refeições e registar a febre dos pacientes.

Agora estamos a falar de sistemas muito mais sofisticados, que podem fazer limpezas sérias, realizar tarefas de enfermagem, fazer muitas coisas para além da simples entrega de mantimentos.

Os robôs do futuro

As novas capacidades que vão surgindo com o avanço tecnológico, embora essenciais, criam verdadeiros desafios de engenharia.

Um dos mais significativos prende-se com a capacidade de implementação e da rapidez com que os utilizadores não experientes podem adaptar-se e personalizar os robôs para cenários específicos.

Por exemplo, o nosso robô ventilador da UCI foi concebido para um tipo de ventilador com botões. Mas alguns ventiladores têm manípulos, por isso, precisamos de ser capazes de acrescentar uma modalidade para que o robô também possa manusear manípulos.

Explicou Taylor.

Este exemplo trazido por Taylor vai ao encontro da necessidade de um elemento multitasking. Ou seja, um robô que seja capaz de realizar várias tarefas, estando perfeitamente equipado para cada uma delas.

A pandemia mostrou algumas das atuais limitações dos sistemas robóticos para funcionarem de forma robusta e se adaptarem em ambientes difíceis e em grande escala.

Referiu Kreger.

Além disso, o investigador considera crucial aliar o conhecimento dos especialistas médicos com as capacidades dos robôs.

Embora haja algumas atividades para as quais se podia direcionar um robô, como intubação de um paciente ou terapia intravenosa (IV), os investigadores acreditam que os pacientes preferirão certamente um elemento humano a executar estas tarefas, num futuro previsível.

Os engenheiros precisam de feedback sobre como estes sistemas realmente funcionam no terreno.

Disse Taylor.

Colocando a hipótese que a próxima pandemia também tem um fundo infecioso, inserir os robôs na cadeia de tratamento não só afasta os profissionais de saúde dos pacientes, como também liberta o uso excessivo de recursos.

Leia também:

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Poderá a próxima pandemia ser assegurada por robôs? - Pplware

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Com a pandemia provocada pela COVID-19, os sistemas de saúde precisaram de se reinventar, além das tarefas do dia a dia que sofreram uma evolução. Esta que se prendeu essencialmente com a automatização de tarefas, de forma, não só a torna-las mais eficientes, como a tornar o ambiente mais higiénico.

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Pode buscar as informações aqui:
https://pt.wikipedia.org/wiki/Rob%C3%B3tica

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Curiosity, astromóvel-robô empregado na exploração de Marte

Robótica é um ramo educacional e tecnológico que trata de sistemas compostos por partes mecânicas automáticas em conjunto com circuitos integrados, tornando sistemas mecânicos motorizados controlados por circuitos elétricos e inteligência computacional. A robótica é objeto de estudo de diversas áreas: computação, aeroespacial, mecânica, automação, elétrica, etc.

Cada vez mais as pessoas utilizam os robôs para suas tarefas, como por exemplo o robô aspirador, e robôs para cirurgias médicas. Esta tecnologia, hoje adaptada por muitas fábricas e indústrias, tem obtido, de modo geral, êxito em questões como redução de custos, aumento de produtividade e redução de problemas trabalhistas. Contudo, apesar das vantagens, os robôs acabam trazendo outros problemas específicos, como a demissão de vários funcionários humanos.

O termo robô foi usado pela primeira vez pelo checo Karel Capek (1890-1938) na peça de teatro intitulada ( Rossum's Universal Robots, cujo livro foi lançado no Brasil pela editora Hedra com o título A Fábrica de Robôs), estreada em janeiro de 1921 em Praga. Inicialmente Capek estava decidido a chamar as criaturas automatas da sua peça de labori, em clara referência ao latin labor, "trabalho", mas acatou a sugestão de seu irmão, Josef Čapek (1887-1945) o verdadeiro criador da palavra ( ver: Irmãos Čapek) e os chamou de roboti (plural). A palavra robô, derivada de robot/roboti (singular/plural) tem como raiz a palavra checa robota, a qual significa "trabalho forçado, servidão" e tem como uma de suas derivações a palavra rabu, que significa "escravo". Os "robôs" de R.U.R. eram fabricados com matéria orgânica sintética sendo, portanto, mais próximos dos replicantes e dos clones humanos enquanto que na concepção atual, "robô" é definido como sendo composto por partes totalmente mecânicas.

O termo robótica foi criado e popularizado pelo escritor de ficção cientifica Isaac Asimov, no seu livro " de 1950. Neste livro, Asimov criou as Leis da robótica, que, segundo ele, regeriam os robôs no futuro: Crítico de R.U.R., Asimov desenvolveu as Leis para evitar rebeliões de máquinas como as vistas na peça.

1. Um robô não pode ferir um ser humano ou, por ócio, permitir que um ser humano sofra algum mal.

2. Um robô deve obedecer às ordens que lhe sejam dadas por seres humanos, exceto nos casos em que tais ordens contrariem a Primeira Lei.

3. Um robô deve proteger sua própria existência, desde que tal proteção não entre em conflito com a Primeira e Segunda Leis.

A ideia de se construir robôs começou a tomar força no início do século XX com a necessidade de aumentar a produtividade e melhorar a qualidade dos produtos. É nesta época que o robô industrial encontrou suas primeiras aplicações, o pai da robótica industrial foi George Devol (1912-2011). Devol criou o primeiro robô industrial, denominado Unimate, o qual foi instalado na fábrica da Ford Motor Company de Trenton (Nova Jérsei) em 1961. Devido aos inúmeros recursos que os sistemas de microcomputadores nos oferece, a robótica atravessa uma época de contínuo crescimento que permitirá, em um curto espaço de tempo, o desenvolvimento de robôs inteligentes fazendo assim a ficção do homem antigo se tornar a realidade do homem moderno.

A robótica de enxame trabalha com robôs grandes e pequenos e simples onde o objetivo é a otimização da realização de tarefas coletivas complexas.

Robotização é o nome dado ao processo que envolve a implementação de ferramentas tecnológicas que possibilitem a substituição de tarefas outrora executadas por humanos, de forma que tais atividades passem a ser executadas por meio de robôs..

A tecnologia envolvendo a robotização é altamente sofisticada e requer elevado grau de conhecimento, e altos níveis de desenvolvimento técnico-científico. Dentre as áreas mais comumente robotizadas, temos o setor computacional, setor aeroespacial, automação industrial (indústria automobilística, têxtil, etc.), setor militar e as atividades médico-hospitalares.

Referências

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Robótica - Wikipédia, a enciclopédia livre

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Robótica é um ramo educacional e tecnológico que trata de sistemas compostos por partes mecânicas automáticas em conjunto com circuitos integrados, tornando sistemas mecânicos motorizados controlados por circuitos elétricos e inteligência computacional. A robótica é objeto de estudo de diversas áreas: computação, aeroespacial, mecânica, automação, elétrica, etc.

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Robótica é um ramo educacional e tecnológico que trata de sistemas compostos por partes mecânicas automáticas em conjunto com circuitos integrados, tornando sistemas mecânicos motorizados controlados por circuitos elétricos e inteligência computacional. A robótica é objeto de estudo de diversas áreas: computação, aeroespacial, mecânica, automação, elétrica, etc.

Cada vez mais as pessoas utilizam os robôs para suas tarefas, como por exemplo o robô aspirador, e robôs para cirurgias médicas.[1] Esta tecnologia, hoje adaptada por muitas fábricas e indústrias, tem obtido, de modo geral, êxito em questões como redução de custos, aumento de produtividade e redução de problemas trabalhistas[2]. Contudo, apesar das vantagens, os robôs acabam trazendo outros problemas específicos, como a demissão de vários funcionários humanos.[3]

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Vídeo:

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https://www.youtube.com/watch?v=rBJfOChbnGY