Inteligência artificial popperiana
| Ano de defesa: | 2002 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://hdl.handle.net/10183/5901 |
Resumo: | A inteligência tem sido estudada como fruto de evolução biológica. Nas últimas centenas de milhões de anos, a inteligência tem evoluído juntamente com a biologia. Essa conclusão pode ser obtida ao analisar o comportamento das criaturas que emergiram assim como a sua capacidade de armazenar e processar informação. A evolução gerou criaturas possuidoras de cérebros com grande poder de adaptação. Partindo-se do pressuposto que a inteligência humana é resultado de um processo evolutivo paulatino que ocorreu ao longo de milhões de anos, faz sentido tentar repetir os mesmos passos dados ao longo da evolução da inteligência artificialmente. A evolução oferece uma rota que vai desde tipos de mentes simples até tipos de mentes mais complexas apresentando um caminho de características e capacidades que evoluíram ao longo do tempo. No presente trabalho, acredita-se que esse caminho seguido pela evolução é uma boa fonte de inspiração para a geração de inteligência artificial. De acordo com Dennett, um tipo de mente que apareceu ao longo da evolução é a mente popperiana que aprende as regras do ambiente e tem a capacidade de imaginar ou planejar estados futuros permitindo que ela se adapte com facilidade a novas e inesperadas situações. Sendo assim, modela-se e implementa-se um agente popperiano capaz de aprender as regras do seu ambiente e planejar ações futuras baseando-se no seu aprendizado. Por fim, são implementados dois protótipos de agentes popperianos para resolver problemas distintos e observa-se a capacidade dos agentes popperianos em se adaptar às condições do seu meio para alcançar seus objetivos. |
| id |
URGS_21ba6a2ee2b371b882c3beb5fbcfbac2 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:www.lume.ufrgs.br:10183/5901 |
| network_acronym_str |
URGS |
| network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Schuler, Joao Paulo SchwarzAlvares, Luis Otavio Campos2007-06-06T18:50:58Z2002http://hdl.handle.net/10183/5901000477446A inteligência tem sido estudada como fruto de evolução biológica. Nas últimas centenas de milhões de anos, a inteligência tem evoluído juntamente com a biologia. Essa conclusão pode ser obtida ao analisar o comportamento das criaturas que emergiram assim como a sua capacidade de armazenar e processar informação. A evolução gerou criaturas possuidoras de cérebros com grande poder de adaptação. Partindo-se do pressuposto que a inteligência humana é resultado de um processo evolutivo paulatino que ocorreu ao longo de milhões de anos, faz sentido tentar repetir os mesmos passos dados ao longo da evolução da inteligência artificialmente. A evolução oferece uma rota que vai desde tipos de mentes simples até tipos de mentes mais complexas apresentando um caminho de características e capacidades que evoluíram ao longo do tempo. No presente trabalho, acredita-se que esse caminho seguido pela evolução é uma boa fonte de inspiração para a geração de inteligência artificial. De acordo com Dennett, um tipo de mente que apareceu ao longo da evolução é a mente popperiana que aprende as regras do ambiente e tem a capacidade de imaginar ou planejar estados futuros permitindo que ela se adapte com facilidade a novas e inesperadas situações. Sendo assim, modela-se e implementa-se um agente popperiano capaz de aprender as regras do seu ambiente e planejar ações futuras baseando-se no seu aprendizado. Por fim, são implementados dois protótipos de agentes popperianos para resolver problemas distintos e observa-se a capacidade dos agentes popperianos em se adaptar às condições do seu meio para alcançar seus objetivos.application/pdfporInteligência artificialRedes neuraisAgentes inteligentesInteligência artificial popperianainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2002mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000477446.pdf000477446.pdfTexto completoapplication/pdf1938333http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/5901/1/000477446.pdf9024d536a00c05dc46587dd66a76ad61MD51TEXT000477446.pdf.txt000477446.pdf.txtExtracted Texttext/plain233366http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/5901/2/000477446.pdf.txtec0ffe68e284f913ed85bbf31c8f13f0MD52THUMBNAIL000477446.pdf.jpg000477446.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1094http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/5901/3/000477446.pdf.jpgdd8e20f8f201fa62c864c5731a76820fMD5310183/59012018-10-09 08:57:08.218oai:www.lume.ufrgs.br:10183/5901Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-09T11:57:08Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
| dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Inteligência artificial popperiana |
| title |
Inteligência artificial popperiana |
| spellingShingle |
Inteligência artificial popperiana Schuler, Joao Paulo Schwarz Inteligência artificial Redes neurais Agentes inteligentes |
| title_short |
Inteligência artificial popperiana |
| title_full |
Inteligência artificial popperiana |
| title_fullStr |
Inteligência artificial popperiana |
| title_full_unstemmed |
Inteligência artificial popperiana |
| title_sort |
Inteligência artificial popperiana |
| author |
Schuler, Joao Paulo Schwarz |
| author_facet |
Schuler, Joao Paulo Schwarz |
| author_role |
author |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Schuler, Joao Paulo Schwarz |
| dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Alvares, Luis Otavio Campos |
| contributor_str_mv |
Alvares, Luis Otavio Campos |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Inteligência artificial Redes neurais Agentes inteligentes |
| topic |
Inteligência artificial Redes neurais Agentes inteligentes |
| description |
A inteligência tem sido estudada como fruto de evolução biológica. Nas últimas centenas de milhões de anos, a inteligência tem evoluído juntamente com a biologia. Essa conclusão pode ser obtida ao analisar o comportamento das criaturas que emergiram assim como a sua capacidade de armazenar e processar informação. A evolução gerou criaturas possuidoras de cérebros com grande poder de adaptação. Partindo-se do pressuposto que a inteligência humana é resultado de um processo evolutivo paulatino que ocorreu ao longo de milhões de anos, faz sentido tentar repetir os mesmos passos dados ao longo da evolução da inteligência artificialmente. A evolução oferece uma rota que vai desde tipos de mentes simples até tipos de mentes mais complexas apresentando um caminho de características e capacidades que evoluíram ao longo do tempo. No presente trabalho, acredita-se que esse caminho seguido pela evolução é uma boa fonte de inspiração para a geração de inteligência artificial. De acordo com Dennett, um tipo de mente que apareceu ao longo da evolução é a mente popperiana que aprende as regras do ambiente e tem a capacidade de imaginar ou planejar estados futuros permitindo que ela se adapte com facilidade a novas e inesperadas situações. Sendo assim, modela-se e implementa-se um agente popperiano capaz de aprender as regras do seu ambiente e planejar ações futuras baseando-se no seu aprendizado. Por fim, são implementados dois protótipos de agentes popperianos para resolver problemas distintos e observa-se a capacidade dos agentes popperianos em se adaptar às condições do seu meio para alcançar seus objetivos. |
| publishDate |
2002 |
| dc.date.issued.fl_str_mv |
2002 |
| dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2007-06-06T18:50:58Z |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10183/5901 |
| dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv |
000477446 |
| url |
http://hdl.handle.net/10183/5901 |
| identifier_str_mv |
000477446 |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) instacron:UFRGS |
| instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| instacron_str |
UFRGS |
| institution |
UFRGS |
| reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
| collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
| bitstream.url.fl_str_mv |
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/5901/1/000477446.pdf http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/5901/2/000477446.pdf.txt http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/5901/3/000477446.pdf.jpg |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
9024d536a00c05dc46587dd66a76ad61 ec0ffe68e284f913ed85bbf31c8f13f0 dd8e20f8f201fa62c864c5731a76820f |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| repository.mail.fl_str_mv |
lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br |
| _version_ |
1831315809776959488 |