Descobre a IA simbólica: aprende como os sistemas baseados em regras imitam o raciocínio humano, combinando lógica e IA moderna para obter soluções robustas e explicáveis.
A IA simbólica, também conhecida como IA baseada em regras ou Good Old-Fashioned AI (GOFAI), é uma abordagem à inteligência artificial que se centra na representação explícita do conhecimento através de símbolos e regras. Ao contrário da aprendizagem automática, que aprende padrões a partir de dados, a IA simbólica tem como objetivo codificar conhecimentos compreensíveis por humanos num sistema, permitindo-lhe raciocinar e resolver problemas de uma forma que imita a cognição humana. Este método baseia-se na lógica, nas regras e nas representações simbólicas, em vez de modelos estatísticos ou redes neuronais.
No centro da IA simbólica está a ideia de representar o conhecimento de uma forma estruturada e simbólica. Para tal, utiliza frequentemente técnicas como os sistemas baseados em regras, a programação lógica e as redes semânticas. Estas representações permitem aos sistemas de IA manipular símbolos, fazer inferências e efetuar raciocínios lógicos. Por exemplo, um sistema pode utilizar regras "se-então" para tomar decisões ou empregar redes semânticas para compreender as relações entre conceitos. Os sistemas periciais, um exemplo clássico de IA simbólica, utilizam uma base de conhecimentos de regras e factos para emular o processo de tomada de decisões de um perito humano num domínio específico.
Apesar da ascensão da aprendizagem automática, a IA simbólica continua a ser relevante em vários domínios em que a representação do conhecimento explícito e o raciocínio são cruciais.
Sistemas especializados: A IA simbólica distingue-se pela criação de sistemas especializados que incorporam conhecimentos específicos de um domínio para resolver problemas complexos. Na análise de imagens médicas, por exemplo, os sistemas simbólicos podem ser concebidos para diagnosticar doenças com base num conjunto de regras lógicas derivadas de conhecimentos médicos especializados. Estes sistemas podem interpretar sintomas e dados médicos para fornecer sugestões de diagnóstico, à semelhança do processo de raciocínio de um médico humano.
Robótica e planeamento: A IA simbólica é útil na robótica para planeamento e tomada de decisões de alto nível. Considera um sistema de automatização de processos robóticos (RPA) concebido para automatizar tarefas num armazém. A IA simbólica pode ser utilizada para criar planos para os robôs navegarem no armazém, recolherem itens e entregarem-nos em locais designados, tudo com base em regras predefinidas e conhecimentos sobre o ambiente e as tarefas. Isto contrasta com as abordagens que se baseiam na aprendizagem dos movimentos dos robôs diretamente a partir dos dados.
Processamento de linguagem natural (PNL): Embora a PNL moderna seja dominada por métodos estatísticos e de aprendizagem profunda, a IA simbólica desempenha um papel em certos aspectos da compreensão da linguagem. Para tarefas que exigem uma análise semântica profunda ou a geração de texto com base em regras, as abordagens simbólicas podem ser eficazes. Por exemplo, no início do desenvolvimento dos chatbots, os sistemas utilizavam regras simbólicas para compreender e responder às perguntas dos utilizadores, embora estas tenham sido em grande parte substituídas por modelos treinados em vastos conjuntos de dados.
A principal distinção entre a IA simbólica e a aprendizagem automática reside na sua abordagem à resolução de problemas. A IA simbólica baseia-se em conhecimentos e regras de raciocínio explicitamente programados, tornando-os interpretáveis e transparentes. Em contrapartida, a aprendizagem automática, em particular a aprendizagem profunda, aprende implicitamente a partir de grandes conjuntos de dados, resultando frequentemente em modelos "caixa negra" difíceis de interpretar.
Embora a IA simbólica seja eficaz para tarefas que exijam raciocínio lógico e conhecimento explícito, pode ter dificuldades em tarefas que envolvam perceção, reconhecimento de padrões ou aprendizagem a partir de dados ruidosos e não estruturados - áreas em que a aprendizagem automática se destaca. A IA moderna integra frequentemente ambas as abordagens, tirando partido dos pontos fortes de cada uma para construir sistemas mais robustos e versáteis. Por exemplo, um sistema híbrido pode utilizar a aprendizagem automática para a deteção de objectos utilizando Ultralytics YOLOv8 e a IA simbólica para o raciocínio de alto nível sobre os objectos detectados.
A IA simbólica enfrenta desafios para se adaptar a cenários complexos do mundo real e para se adaptar a novas informações sem reprogramação manual. O "estrangulamento da aquisição de conhecimentos" - a dificuldade de codificar manualmente grandes quantidades de conhecimentos - é uma limitação significativa.
Apesar destes desafios, os princípios da IA simbólica continuam a influenciar a investigação em IA. A combinação do raciocínio simbólico com a aprendizagem automática, em áreas como a IA explicável (XAI) e a IA neuro-simbólica, é uma área de investigação ativa. Estas abordagens híbridas visam criar sistemas de IA que sejam simultaneamente inteligentes e compreensíveis, colmatando a lacuna entre a IA baseada em regras e a IA baseada em dados. À medida que a IA evolui, a integração dos pontos fortes da IA simbólica com técnicas modernas de aprendizagem automática pode abrir caminho a uma inteligência artificial mais robusta e semelhante à humana.
