"O novo e excitante esforço para fazer
computadores pensarem... máquinas com
mentes, no sentido literal e completo"
(Haugeland, 1985)
"A automação de atividades que nós associamos
com o pensamento humano, atividades como
tomada de decisões, solução de problemas,
aprendizado..." (Bellman, 1978)
Sistemas que agem como humanos
"A arte de ciar máquinas que realizam funções
que requerem inteligência quando realizadas
por pessoas" (Kurzweil, 1990)
"O estudo de como fazer os computadores
realizarem tarefas as quais, até o momento, as
pessoas fazem melhor" (Rich e Knight, 1994)
Sistemas que pensam racionalmente
"O estudo de faculdades mentais através do uso
de modelos computacionais" (Charniak e
McDermott, 1985)
"O estudo de computações que tornem
possível perceber, raciocinar e agir" (Winston,
1992)
Sistemas que agem racionalmente
"Um campo de estudo que busca explicar e
emular comportamento inteligente em
termos de processos computacionais"
(Schalkoff, 1990)
"O ramo da ciência da computação que se
preocupa com a automação do comportamento
inteligente" (Luger e Stubblefield, 1993)
Fases Históricas
Clássica
Objetivo: Simular a inteligência humana
Método: Solucionadores gerais de problemas e lógica
Principal Limitação: Subestimação da
complexidade computacional dos
problemas
Moderna
Objetivo: Simular o comportamento de um
especialista humano ao resolver problema
em um domínio específico.
Método: Sistema de regras, representação de
incerteza, conexionismo
Principal Limitação: Subestimação da
complexidade do problema de aquisição de
conhecimento
Romântica
Objetivo: Simular a inteligência
humana em situações
pré-determinadas
Método: Formalismo de
representação do conhecimento
adaptados ao tipo de problema,
mecanismo de ligação procedural
visando maior eficiência
computacional
Principal Limitação: Subestimação da
quantidade de conhecimento necessário para
tratar mesmo o mais banal problema de
senso comum