Inteligência Artificial

1324 Pages·2013·22.75 MB·Portuguese

by  Peter Norvig

Do original:
Artificial Intelligence
Tradução autorizada do idioma inglês da edição publicada por Prentice Hall
Copyright © 2010, 2003,1995 by Pearson Education, Inc.
© 2013, Elsevier Editora Ltda.
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Coordenação de produção: Silvia Lima
Copidesque: Ivone Teixeira
Editoração eletrônica: DTPhoenix Editorial
Revisão gráfica: Marília Pinto de Oliveira
Conversão para eBook: Freitas Bastos
Elsevier Editora Ltda.
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ISBN da edição original: 978-0136042594
ISBN: 978-85-352-3701-6
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Russell, Stuart J. (Stuart Jonathan), 1962-
Inteligência artificial / Stuart Russell, Peter Norvig; tradução Regina Célia Simille. – Rio
de Janeiro: Elsevier, 2013.
Tradução de: Artificial intelligence, 3rd ed.
R925i
Inclui bibliografia e índice
ISBN 978-85-352-3701-6
1. Inteligência artificial. I. Norvig, Peter, 1956- II. Título.
11- CDD: 006.3
5978 CDU: 004.81
Para Loy, Gordon, Lucy e Isaac — S.J.R.
Para Kris, Isabella e Juliet — P.N.
Prefácio
inteligência artificial (IA) é um grande campo, e este é um grande livro. Tentamos explorar toda
A
a extensão do assunto, que abrange lógica, probabilidade e matemática do contínuo, além de
percepção, raciocínio, aprendizado, ação e, ainda, tudo o que se refere à eletrônica, desde
dispositivos microeletrônicos até robôs para exploração planetária. O livro também é grande porque
nos aprofundamos na apresentação de resultados.
O subtítulo deste livro é “Uma Abordagem Moderna”. O significado pretendido dessa frase um
tanto vazia é que tentamos sintetizar o que hoje é conhecido numa estrutura comum, em vez de
tentarmos explicar cada subcampo da IA em seu próprio contexto histórico. Pedimos desculpas
àqueles que trabalham em subcampos, que, como resultado, receberam menos reconhecimento do que
deveriam.
Novidades desta edição
Esta edição capturou as mudanças em IA que tiveram lugar desde a última edição em 2003. Houve
aplicações importantes de tecnologia de IA, tais como a implantação generalizada da prática de
reconhecimento de fala, tradução automática, veículos autônomos e robótica de uso doméstico.
Houve marcos em algoritmos, como a solução do jogo de damas, e um significativo progresso
teórico, particularmente em áreas como a do raciocínio probabilístico, aprendizado de máquina e
visão computacional. Mais importante, do nosso ponto de vista, é a evolução contínua na maneira
como pensamos sobre essa área e, dessa forma, como organizamos este livro. As principais
mudanças foram as seguintes:
• Colocamos mais ênfase em ambientes parcialmente observáveis e não determinísticos,
especialmente nas configurações não probabilísticas de pesquisa e planejamento. Os conceitos
de estado de crença (um conjunto de mundos possíveis) e estimação de estado (manutenção do
estado de crença) foram introduzidos nesta versão; mais adiante, adicionamos probabilidades.
• Além de discutir os tipos de ambientes e tipos de agentes, agora cobrimos com mais
profundidade os tipos de representações que um agente pode utilizar. Distinguimos entre
representações atômicas (em que cada estado do mundo é tratado como uma caixa-preta),
representações fatoradas (em que um estado é um conjunto de atributos/pares de valor) e
representações estruturadas (em que o mundo consiste em objetos e relações entre eles).
• Nossa cobertura do planejamento aprofundou-se sobre o planejamento contingente em ambientes
parcialmente observáveis, incluindo​​ uma nova abordagem para o planejamento hierárquico.
• Adicionamos um novo material de modelos probabilísticos de primeira ordem, incluindo
modelos de universo aberto para casos de incerteza quanto à existência de objetos.
• Reescrevemos totalmente o capítulo introdutório de aprendizado de máquina, salientando uma
variedade ampla de aprendizagem mais moderna de algoritmos, colocando-os em um patamar
teórico mais consistente.
• Expandimos a cobertura de pesquisa na Web e de extração de informações e de técnicas de
aprendizado a partir de conjuntos de dados muito grandes.
• 20% das citações desta edição são de trabalhos publicados depois de 2003.
• Estimamos que 20% do material é novo. Os 80% restantes refletem trabalhos mais antigos, mas
foram amplamente reescritos para apresentar uma imagem mais unificada da área.
Visão geral do livro
O principal tema unificador é a ideia de agente inteligente. Definimos a IA como o estudo de
agentes que recebem percepções do ambiente e executam ações. Cada agente implementa uma função
que mapeia sequências de percepções em ações, e abordaremos diferentes maneiras de representar
essas funções, tais como sistemas de produção, agentes reativos, planejadores condicionais em
tempo real, redes neurais e sistemas de teoria de decisão. Explicaremos o papel da aprendizagem
como uma extensão do alcance do projetista em ambientes desconhecidos e mostraremos que esse
papel restringe o projeto de agentes, favorecendo a representação explícita do conhecimento e do
raciocínio. Trataremos da robótica e da visão, não como problemas definidos independentemente,
mas como ocorrendo a serviço da realização de objetivos. Enfatizamos a importância do ambiente da
tarefa na determinação do projeto apropriado de agentes.
Nosso principal objetivo é transmitir as ideias que emergiram nos últimos cinquenta anos de
pesquisa sobre a IA e nos dois últimos milênios de trabalhos relacionados a esse tema. Procuramos
evitar uma formalidade excessiva na apresentação dessas ideias, ao mesmo tempo em que tentamos
preservar a exatidão. Quando consideramos apropriado, incluímos algoritmos em pseudocódigo para
tornar as ideias concretas; nosso pseudocódigo é descrito de forma sucinta no Apêndice B.
Este livro se destina principalmente ao uso em cursos de graduação ou de extensão. Também pode
ser usado em curso de pós-graduação (talvez com a inclusão de algumas das principais fontes de
consulta sugeridas nas notas bibliográficas). O único pré-requisito é a familiaridade com os
conceitos básicos de ciência da computação (algoritmos, estruturas de dados, complexidade) em
nível básico; os fundamentos matemáticos necessários encontram-se no Apêndice A.
Os exercícios que exigem programação significativa estão marcados com um ícone de
teclado. Esses exercícios podem ser mais bem resolvidos aproveitando-se o repositório de código
em aima.cs.berkeley.edu. Alguns deles são grandes o suficiente para serem considerados
projetos semestrais. Vários exercícios exigem alguma investigação da literatura de referência; esses
exercícios estão marcados com o ícone de livro.
Ao longo do livro, os pontos importantes estão indicados por um pequeno ícone de mão
apontando. Incluímos um índice extenso, com cerca de 6.000 termos, a fim de facilitar a localização
de itens no livro. Onde quer que um novo termo seja definido pela primeira vez, ele também estará
indicado na margem.
Sobre o site*
aima.cs.berkeley.edu, o site do livro, contém:
• implementações dos algoritmos do livro em várias linguagens de programação
• uma lista de mais de 1.000 escolas que utilizaram o livro, muitas com links para materiais de
cursos on-line e ementas
• uma lista comentada com mais de 800 links para diversos sites com conteúdo útil de IA
• uma lista, capítulo por capítulo, de materiais de consulta e links suplementares
• instruções sobre como participar de um grupo de discussão referente ao livro
• instruções sobre como entrar em contato com os autores para fazer perguntas ou comentários
Sobre a capa
A capa mostra a posição final do jogo decisivo da partida 6 de 1997 entre o campeão de xadrez
Garry Kasparov e o programa DEEP BLUE. Kasparov, com a cor preta, foi forçado a desistir,
tornando essa a primeira vez que um computador derrotou um campeão do mundo em uma partida de
xadrez. No topo está a imagem de Kasparov. À sua esquerda está o robô humanoide Asimo e, à sua
direita, Thomas Bayes (1702-1761), cujas ideias sobre probabilidade, como medida de crença,
formam a base de muito da tecnologia moderna de IA. Abaixo vemos o MarsExploration Rover, um
robô que aterrissou em Marte em 2004 e tem explorado o planeta desde então. À direita está Alan
Turing (1912-1954), cujo trabalho fundamental definiu os campos da ciência da computação em geral
e da inteligência artificial em particular. No fundo está Shakey (1966-1972), o primeiro robô a
combinar percepção, modelagem do mundo, planejamento e aprendizado. Junto com Shakey está o
líder de projeto Charles Rosen (1917-2002). Embaixo à direita está Aristóteles (384-322 a.C.),
pioneiro no estudo da lógica, seu trabalho foi o estado da arte até o século XIX (cópia de um busto
por Lisipo). Na parte inferior à esquerda, levemente escondido atrás dos nomes dos autores, está um
algoritmo de planejamento por Aristóteles de De Motu Animalium no original em grego. Atrás do
título está uma porção da rede bayesiana CPSC para diagnóstico médico (Pradhan et al., 1994).
Atrás do tabuleiro de xadrez encontra-se parte do modelo lógico bayesiano para detectar explosões
nucleares a partir de sinais sísmicos.
Créditos: Stan Honda/Getty (Kasparov), Biblioteca do Congresso (Bayes), Nasa (Mars rover),
National Museum of Rome (Aristóteles), Peter Norvig (livro), Ian Parker (silhueta de Berkeley),
Shutterstock (Asimo, peças de xadrez), Time Life/Getty (Shakey, Turing).
Agradecimentos
Este livro não teria sido possível sem os muitos colaboradores cujos nomes não consegui colocar
na capa. Jitendra Malik e David Forsyth escreveram o Capítulo 24 (visão computacional) e Sebastian
Thrun escreveu o Capítulo 25 (robótica). Vibhu Mittal escreveu parte do Capítulo 22 (linguagem
natural). Nick Hay, Mehran Sahami e Ernest Davis escreveram alguns dos exercícios. Zoran Duric
(George Mason), Thomas C. Henderson (Utah), Leon Reznik (RIT), Michael Gourley (Central
Oklahoma) e Ernest Davis (NYU) revisaram o manuscrito e fizeram sugestões úteis. Agradecemos a
Ernie Davis, em especial por sua capacidade incansável para ler múltiplos rascunhos e ajudar a
melhorar o livro. Nick Hay formatou a bibliografia e no prazo final permaneceu até às 05h30
codificando para melhorar o livro. Jon Barron formatou e melhorou os diagramas nesta edição,
enquanto Tim Huang, Mark Paskin e Cynthia Bruyns ajudaram com diagramas e algoritmos em
edições anteriores. Ravi Mohan e Ciaran O’Reilly escreveram e mantiveram os exemplos de código
Java no site. John Canny escreveu o capítulo de robótica para a primeira edição e Douglas Edwards
pesquisou as notas históricas. Tracy Dunkelberger, Allison Michael, Scott Disanno e Jane Bonnell da
Pearson fizeram o melhor possível para nos manter dentro do cronograma e deram muitas sugestões
úteis. Mais útil de todas foi Julie Sussman, P.P.A., que leu todos os capítulos, proporcionando
melhorias extensivas. Nas edições anteriores tivemos revisores que nos avisavam se deixávamos
uma vírgula de fora, corrigiam para qual quando colocávamos que, Julie avisava-nos quando nos
esquecíamos de um sinal de menos e corrigia para x quando colocávamos x. Para cada erro de
i j
digitação ou explicação confusa que permaneceu no livro, tenha certeza de que Julie corrigiu pelo
menos cinco. Ela perseverou mesmo quando uma falha de energia a obrigou a trabalhar com luz da
lanterna, em vez da incandescência do LCD.
Stuart gostaria de agradecer a seus pais pelo apoio e incentivo constante, e à sua esposa, Loy
Sheflott, por sua paciência infinita e sabedoria ilimitada. Ele espera que Gordon, Lucy, George e
Isaac logo estejam lendo este livro, após perdoá-lo por ter trabalhado tanto. O RUGS (Russell’s
Unusual Group of Students — Grupo Incomum de Alunos de Russell) foi de uma utilidade sem igual,
como sempre.
Peter gostaria de agradecer a seus pais (Torsten e Gerda), os responsáveis pelo início de sua
carreira, e também à sua esposa (Kris), a seus filhos (Bella e Juliet), colegas e amigos pelo incentivo
e pela tolerância durante as longas horas de escrita e durante as horas ainda mais longas em que foi
preciso reescrever algumas páginas.
Nós dois agradecemos aos bibliotecários em Berkeley, Stanford, e à Nasa e aos desenvolvedores
do CiteSeer, Wikipédia e Google, que revolucionaram a maneira de pesquisar. Não podemos
agradecer a todas as pessoas que utilizaram o livro e fizeram sugestões, mas gostaríamos de observar
os comentários especialmente úteis de Gagan Aggarwal, Eyal Amir, Ion Androutsopoulos, Krzysztof
Apt, Warren Haley Armstrong, Ellery Aziel, Jeff Van Baalen, Darius Bacon, Brian Baker, Shumeet
Baluja, Don Barker, Tony Barrett, James Newton Bass, Don Beal, Howard Beck, Wolfgang Bibel,
John Binder, Larry Bookman, David R. Boxall, Ronen Brafman, John Bresina, Gerhard Brewka,
Selmer Bringsjord, Carla Brodley, Chris Brown, Emma Brunskill, Wilhelm Burger, Lauren Burka,
Carlos Bustamante, João Cachopo, Murray Campbell, Norman Carver, Emmanuel Castro, Anil
Chakravarthy, Dan Chisarick, Berthe Choueiry, Roberto Cipolla, David Cohen, James Coleman, Julie
Ann Comparini, Corinna Cortes, Gary Cottrell, Ernest Davis, Tom Dean, Rina Dechter, Tom
Dietterich, Peter Drake, Chuck Dyer, Doug Edwards, Robert Egginton, Asma’a El-Budrawy, Barbara
Engelhardt, Kutluhan Erol, Oren Etzioni, Hana Filip, Douglas Fisher, Jeffrey Forbes, Ken Ford, Eric
Fosler-Lussier, John Fosler, Jeremy Frank, Alex Franz, Bob Futrelle, Marek Galecki, Stefan
Gerberding, Stuart Gill, Sabine Glesner, Seth Golub, Gosta Grahne, Russ Greiner, Eric Grimson,
Barbara Grosz, Larry Hall, Steve Hanks, Othar Hansson, Ernst Heinz, Jim Hendler, Christoph
Herrmann, Paul Hilfinger, Robert Holte, Vasant Honavar, Tim Huang, Seth Hutchinson, Joost Jacob,
Mark Jelasity, Magnus Johansson, Istvan Jonyer, Dan Jurafsky, Leslie Kaelbling, Keiji Kanazawa,
Surekha Kasibhatla, Simon Kasif, Henry Kautz, Gernot Kerschbaumer, Max Khesin, Richard Kirby,
Dan Klein, Kevin Knight, Roland Koenig, Sven Koenig, Daphne Koller, Rich Korf, Benjamin
Kuipers, James Kurien, John Lafferty, John Laird, Gus Larsson, John Lazzaro, Jon LeBlanc, Jason
Leatherman, Frank Lee, Jon Lehto, Edward Lim, Phil Long, Pierre Louveaux, Don Loveland, Sridhar
Mahadevan, Tony Mancill, Jim Martin, Andy Mayer, John McCarthy, David McGrane, Jay
Mendelsohn, Risto Miikkulanien, Brian Milch, Steve Minton, Vibhu Mittal, Mehryar Mohri, Leora
Morgenstern, Stephen Muggleton, Kevin Murphy, Ron Musick, Sung Myaeng, Eric Nadeau, Lee
Naish, Pandu Nayak, Bernhard Nebel, Stuart Nelson, XuanLong Nguyen, Nils Nilsson, Illah
Nourbakhsh, Ali Nouri, Arthur Nunes-Harwitt, Steve Omohundro, David Page, David Palmer, David
Parkes, Ron Parr, Mark Paskin, Tony Passera, Amit Patel, Michael Pazzani, Fernando Pereira,
Joseph Perla, Wim Pijls, Ira Pohl, Martha Pollack, David Poole, Bruce Porter, Malcolm Pradhan,
Bill Pringle, Lorraine Prior, Greg Provan, William Rapaport, Deepak Ravichandran, Ioannis
Refanidis, Philip Resnik, Francesca Rossi, Sam Roweis, Richard Russell, Jonathan Schaeffer,
Richard Scherl, Heinrich Schuetze, Lars Schuster, Bart Selman, Soheil Shams, Stuart Shapiro, Jude
Shavlik, Yoram Singer, Satinder Singh, Daniel Sleator, David Smith, Bryan So, Robert Sproull, Lynn
Stein, Larry Stephens, Andreas Stolcke, Paul Stradling, Devika Subramanian, Marek Suchenek, Rich
Sutton, Jonathan Tash, Austin Tate, Bas Terwijn, Olivier Teytaud, Michael Thielscher, William
Thompson, Sebastian Thrun, Eric Tiedemann, Mark Torrance, Randall Upham, Paul Utgoff, Peter van
Beek, Hal Varian, Paulina Varshavskaya, Sunil Vemuri, Vandi Verma, Ubbo Visser, Jim Waldo,
Toby Walsh, Bonnie Webber, Dan Weld, Michael Wellman, Kamin Whitehouse, Michael Dean
White, Brian Williams, David Wolfe, Jason Wolfe, Bill Woods, Alden Wright, Jay Yagnik, Mark
Yasuda, Richard Yen, Eliezer Yudkowsky, Weixiong Zhang, Ming Zhao, Shlomo Zilberstein e nossos
estimados colegas os Revisores Anônimos.
* Conteúdo em inglês.