Do Aprendizado Natural ao Aprendizado Artificial

Redes Neurais - Aprendizado Artificial Fernando Osório Forum de I.A. ‘99 – Pg.26
3. Conclusão e Perspectivas
Neste trabalho apresentamos uma visão geral sobre os sistemas de I.A. e a necessidade do
aprendizado para que um sistema inteligente possa ser considerado como tal. Enfocamos o aprendizado
neural como sendo uma forma de aquisição de conhecimentos, que dadas as suas peculiaridades, possui
um interesse particular na área de inteligência Artificial.
As principais características consideradas foram: a representação de conhecimentos, o
paralelismo inerente as unidades da rede, a sua capacidade de adaptação, entre outros aspectos. As redes
neurais também se apresentam como uma alternativa ao processamento simbólico de informações,
podendo manipular informações do tipo quantitativo e qualitativo sem maiores problemas. Entretanto as
redes neurais possuem ainda alguns pontos fracos a serem estudados, principalmente no que diz respeito a
explicitação dos conhecimentos adquiridos e na dificuldade de convergência em relação a uma solução
ótima.
Procuramos apresentar neste trabalho uma visão bastante ampla do assunto, levantando
questionamentos e pontos em aberto para estudos futuros, de forma que o leitor possa ter ao mesmo
tempo uma visão global da área, e também uma noção dos temas de pesquisa na atualidade neste
domínio. Este trabalho visa ser uma fonte de questionamentos e idéias para novos trabalhos, onde a
extensa relação de bibliografias remetem o leitor as demais obras da área que podem complementar os
temas aqui abordados.
Concluindo, acreditamos que as pesquisas futuras nos levam em direção aos sistemas com
múltiplas formas de aquisição e representação de conhecimentos, onde os sistemas híbridos, sistemas
multi-agentes e sistemas com múltiplas inteligências são uma tendência. Devemos buscar a integração
dos métodos simbólicos com os métodos conexionistas de forma a expandir as potencialidades dos
“sistemas inteligentes”, para quem sabe assim podermos realmente ter sistemas com as características
(múltiplas!) relacionadas a inteligência que foram levantadas na primeira seção deste trabalho.