Considerações Iniciais

O tema dos agentes de solução de problemas na inteligência artificial desperta grande interesse, pois apresenta um equilíbrio entre teoria e aplicação prática. Antes de aprofundar no assunto, as aulas da matéria proporcionaram uma visão inicial sobre como esses agentes funcionam como componentes essenciais para resolver problemas em ambientes complexos e dinâmicos. Até o momento, entendi que eles operam com base na formulação de objetivos e problemas, executando estratégias de busca e planejamento para alcançar resultados otimizados. Essa abordagem me ajudou a compreender a importância de conceitos como estados, ações, algoritmos de busca e heurísticas, frequentemente utilizados em aplicações como jogos, sistemas de recomendação e robótica.

Minhas expectativas são de consolidar esse conhecimento inicial, explorando de forma mais detalhada como diferentes modelos e algoritmos podem ser aplicados a problemas reais. Espero também entender melhor a escolha entre busca informada e não informada, assim como as vantagens e limitações de cada abordagem em cenários diversos. Por fim, estou curiosa para aprofundar a análise dos algoritmos genéticos e sua contribuição na resolução de problemas mais complexos. Acredito que esse estudo permitirá conectar a teoria com situações práticas, oferecendo um panorama mais completo e aplicável dos agentes de solução de problemas na inteligência artificial.

Agente de Soluções de Problemas

Um agente de soluções de problemas é um componente central no estudo da inteligência artificial, projetado para lidar com situações onde a sequência de ações necessária para alcançar um objetivo não é evidente de imediato (RUSSELL; NORVIG, 2016). Esse tipo de agente é capaz de "planejar à frente" ao considerar uma sequência de ações que o conduza ao estado desejado, ou seja, eles analisam o ambiente, formulam problemas e utilizam estratégias de busca para encontrar a melhor solução, sendo fundamentais em cenários como planejamento, navegação e jogos estratégicos. Essa capacidade de previsão é essencial em ambientes determinísticos e completamente observáveis, onde o agente pode confiar em seu modelo do mundo para alcançar resultados específicos.

Estrutura de Funcionamento

O processo de resolução de problemas por agentes pode ser dividido em quatro etapas principais segundo Russell e Norvig (2016) no livro Artificial Intelligence: A Modern Approach:

Formulação do Objetivo: Identificação de um estado final desejado, que orienta as ações do agente. Por exemplo, um turista em Roma pode definir como objetivo chegar a Londres.
Formulação do Problema: Modelagem abstrata do mundo, considerando estados possíveis e ações disponíveis. Nesse caso, as cidades podem representar os estados e os meios de transporte, como trem ou avião, podem ser as ações disponíveis. Para viajar de Roma a Londres, as opções podem incluir um voo direto ou trens com conexões.
Busca de Solução: UUtilização de algoritmos para encontrar um caminho viável do estado inicial ao estado objetivo. Por exemplo, para ir de Edimburgo a Londres, o agente pode explorar as opções de trem direto ou voos com menor tempo de viagem. A escolha da solução pode levar em consideração fatores como custo, tempo ou conveniência.
Execução da Solução: Implementação da sequência de ações planejada, como reservar passagens, viajar até a estação de trem ou aeroporto, embarcar no transporte escolhido e, finalmente, chegar a Londres.

Esses agentes são amplamente aplicados em diversas áreas, como:

Robótica: Planejamento de trajetórias para movimentação eficiente
Sistemas de logística: Otimização de rotas de entrega.
Jogos: Definição de estratégias vencedoras em jogos como xadrez.
Sistemas de recomendação: Sugestões personalizadas baseadas em padrões de busca.

Modelos de Busca e Algoritmos

Agentes de soluções de problemas operam em ambientes representados por grafos de estados, onde os vértices simbolizam estados possíveis e as arestas correspondem às ações disponíveis (RUSSELL; NORVIG, 2016). As estratégias de busca podem ser divididas em:

Busca não-informada: Exploração sistemática do espaço de estados sem informações adicionais sobre a proximidade do objetivo.
Busca informada: Utilização de heurísticas para priorizar estados mais promissores, tornando a busca mais eficiente.

Esses agentes são ideais para resolver problemas complexos que demandam uma análise profunda de alternativas, diferentemente dos agentes reativos, que operam com base em regras de condição-ação (ALGORITMOZ, 2020). O agente recebe a formulação do problema e o objetivo, busca a sequência de ações necessárias e as executa.

Um exemplo clássico é o problema "Férias na Romênia", em que o objetivo é sair de Arad e chegar a Bucareste. Nesse caso, as cidades representam os estados e as estradas, as ações. O problema é formulado considerando os elementos essenciais:

Estado inicial: Arad.
Ações possíveis (função sucessora): Conexões entre cidades.
Teste de objetivo: Verificação de chegada a Bucareste.
Custo do caminho: Distâncias percorridas.

A solução ótima é aquela que minimiza o custo do caminho, utilizando uma abstração do mundo real representada por um grafo de estados, desempenhando um papel crucial na IA, permitindo resolver problemas complexos de forma eficiente e otimizada (ALGORITMOZ, 2020). Essa abordagem é fundamental para os agentes de soluções de problemas, como detalhado no vídeo “Introdução à IA #6: Agentes de Resolução de Problemas” (ALGORITMOZ, 2020).