Inteligência Artificial simbólica: o que é, e como ela funciona!

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) se tornou cada vez mais presente em nossa vida cotidiana, e entre as diversas abordagens existentes, a Inteligência Artificial simbólica é uma das mais antigas e conhecidas.

Ela se baseia na representação e manipulação de símbolos e regras lógicas para resolver problemas. Muito embora tenha sido superada em popularidade por abordagens mais recentes, ela ainda é usada em algumas aplicações, e por isso deverá continuar crescendo.

Uma pesquisa realizada pela empresa de análise de mercado Forrester, prevê que o mercado global de IA atingirá US$ 37 bilhões em 2025.

No que tange o atendimento ao cliente, a Inteligência Artificial também tem um papel crucial. Pois, ela ajuda a garantir uma experiência mais personalizada aos consumidores.

E de acordo com o relatório CX Trends 2023 da Zendesk, 70% dos clientes gastam mais quando as empresas oferecem experiências mais personalizadas e integradas.

Neste artigo, vamos mostrar o que é a IA simbólica, como ela se diferencia de outras abordagens, quais são seus limites e benefícios, bem como alguns exemplos. Boa leitura!

O que é IA simbólica?

A IA simbólica é uma abordagem de inteligência artificial no qual o conhecimento é representado por meio de símbolos, como palavras, frases ou conceitos, e é organizado em uma estrutura lógica que permite ao sistema de IA manipulá-lo para realizar tarefas como resolução de problemas, raciocínio e tomada de decisões.

Cabe destacar que ela tem sido uma área de pesquisa ativa desde a década de 1950 e foi uma das primeiras perspectivas usadas para criar sistemas de inteligência artificial. 

Embora tenha sido superada em popularidade por abordagens mais recentes, como a aprendizagem profunda, ela ainda é usada em algumas aplicações e continua sendo um tópico interessante de pesquisa.

Qual o papel dos símbolos na Inteligência Artificial?

Na Inteligência Artificial simbólica, os símbolos desempenham um papel fundamental, sendo usados para representar conceitos e relações entre conceitos, como objetos, eventos e ideias, que são relevantes para o domínio de aplicação do sistema de IA.

Esses símbolos podem ser organizados em estruturas lógicas, como árvores, grafos ou redes semânticas, que refletem a estrutura do conhecimento no domínio de aplicação.

Eles também são usados para representar regras que governam a manipulação do conhecimento, sendo que elas podem ser usadas para inferir novos conhecimentos a partir do já existente, permitindo a resolução de problemas e tomada de decisões mais assertivas.

No entanto, é importante ressaltar que a utilização de símbolos na IA pode tornar o sistema menos eficiente do que outros conceitos, especialmente quando lida com grandes volumes de dados ou problemas complexos.

Por isso, outras abordagens de IA, como a aprendizagem profunda, têm sido desenvolvidas para lidar com esses desafios de maneira mais eficiente.

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Diferenças entre Symbolic AI e Aprendizado de Máquina

A principal diferença entre a IA simbólica e o aprendizado de máquina é a forma como elas representam e manipulam o conhecimento. Na IA simbólica, ele é demonstrado por meio de símbolos e regras. 

Essa abordagem é mais apropriada para domínios de aplicação em que o conhecimento é bem estruturado e o raciocínio lógico é essencial para resolver problemas. No entanto, a IA simbólica tem dificuldades em lidar com grandes volumes de dados ou aprender com exemplos.

Por outro lado, no aprendizado de máquina, o conhecimento é adquirido a partir de exemplos ou informações. Nesse caso, o sistema é alimentado com dados e usa algoritmos para reconhecer padrões e fazer previsões ou classificações. 

Essa abordagem é mais apropriada para domínios de aplicação em que o conhecimento não é bem estruturado ou é difícil de ser representado por meio de símbolos e regras.

Nesse contexto, o aprendizado de máquina pode ser usado para resolver problemas em uma variedade de domínios, como visão computacional, processamento de linguagem natural e reconhecimento de voz.

O que é uma abordagem simbólica e conexionista?

É importante esclarecer que dentro da área de inteligência artificial existem duas principais abordagens: a simbólica e a conexionista, sendo que elas carregam algumas diferenças entre si.

A abordagem simbólica, como discutido anteriormente, é baseada na representação e manipulação de símbolos e regras lógicas para resolver problemas de inteligência artificial, se concentrando na inferência lógica e no raciocínio simbólico.

Por outro lado, a abordagem conexionista, também conhecida como rede neural, é baseada em modelos inspirados no funcionamento do cérebro.

Eles são compostos por neurônios artificiais interconectados, que são capazes de aprender a partir de exemplos e reconhecer padrões nos dados.

Dessa forma, as redes neurais podem ser usadas para uma ampla variedade de tarefas, incluindo classificação, reconhecimento de fala e visão computacional.

Quais são os limites e benefícios da IA simbólica?

A IA simbólica tem seus próprios limites e benefícios, que precisam ser considerados na escolha da abordagem mais apropriada para uma aplicação específica. Vamos mostrar a fundo quais são os seus benefícios e limites.

Benefícios da IA simbólica

• representação explícita do conhecimento: a IA simbólica permite a representação explícita do conhecimento em termos de símbolos e regras, tornando mais fácil para os usuários o entenderem e manipularem;
• raciocínio lógico: ela é capaz de realizar raciocínio lógico e inferência a partir do conhecimento representado em termos de símbolos e regras;
• explicabilidade: é considerada mais explicável do que outras abordagens, como as redes neurais.

Limites da IA simbólica

• dificuldade em lidar com grande quantidade de dados: a IA simbólica tem mais dificuldade em lidar com grande quantidade de dados, tornando-a menos apropriada para aplicações em que isso é necessário;
• dificuldade em aprender a partir de exemplos: ela tem dificuldade em aprender a partir de exemplos, tornando-a menos adequada para esse tipo de aplicação;
• incapacidade de lidar com incertezas: a IA simbólica possui dificuldade em lidar com incertezas e imprecisões.

Exemplos de IA simbólica

Agora que já vimos o que é a Inteligência Artificial Simbólica, vamos mostrar alguns exemplos que são usados hoje em dia.

1. Sistemas especialistas

Os sistemas especialistas são programas de computador que usam conhecimento especializado em um domínio específico para tomar decisões ou fornecer recomendações. 

Eles usam uma base de conhecimento de símbolos e regras lógicas para inferir novos conhecimentos a partir do já existente. O mais comum são os ERP’s.

2. Sistemas de raciocínio baseados em regras

Esses sistemas usam regras lógicas para representar o conhecimento. Eles são usados em uma variedade de aplicações, como sistemas de diagnóstico médico e de suporte à decisão, como o próprio sistema CRM.

3. Lógica de programação

A lógica de programação é uma linguagem que usa lógica simbólica para representar problemas e suas soluções. Ela é usada em aplicações como robótica e inteligência artificial.

4. Sistemas de processamento de linguagem neural baseados em regras

Por fim, esses sistemas usam regras lógicas para analisar a linguagem neural e extrair informações úteis. Eles são usados em aplicações como assistentes virtuais, chatbots e até mesmo sistemas de tradução de idiomas.

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