Stuart Russell e Peter Norvig | Inteligência Artificial
Capítulo 1 • Introdução 9 dos teóricos acredita nisso.) Esses resultados contrastam com o otimismo com que a imprensa popular saudou os primeiros computadores – “Supercérebros eletrônicos” que eram “Mais rápidos que Einstein!”. Apesar da crescente velocidade dos computadores, o uso parcimo- nioso de recursos e a necessidade de imperfeição é que caracterizarão os sistemas inteligentes. Grosso modo , o mundo é uma instância de um problema extremamente grande! 1.2.3 Economia • Como devemos tomar decisões de acordo com nossas preferências? • Como devemos fazer isso quando outros não podem nos acompanhar? • Como devemos fazer isso quando a recompensa pode estar distante no futuro? A ciência da economia teve início em 1776, quando Adam Smith (1723-1790) publicou An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations ( Uma Investigação sobre a Natureza e as Causas da Riqueza das Nações ). Smith propôs que as economias consistiam em agentes individuais atendendo aos seus próprios interesses. Porém, Smith não defendia a ganância financeira como uma posição moral: seu livro anterior (1759), The Theory of Moral Sentiments ( A Teoria dos Sentimentos Morais ) começa indicando que a preocupação com o bem-estar de outros é um componente essencial dos interesses de cada indivíduo. A maioria das pessoas pensa que a economia trata de dinheiro e, de fato, a primeira aná- lise matemática de decisões sob incerteza, a fórmula do valor máximo esperado de Arnauld (1662), tratava do valor monetário de apostas. Daniel Bernoulli (1738) notou que essa fór- mula não parecia funcionar bem para grandes quantias de dinheiro, como investimentos em expedições comerciais marítimas. Em vez disso, ele propôs um princípio baseado na maximi- zação da utilidade esperada e explicou as escolhas de investimento humano ao propor que a utilidade marginal de uma quantidade adicional de dinheiro diminuía à medida que se adquiria mais dinheiro. Léon Walras (pronuncia-se “Valrasse”) (1834-1910) deu à teoria da utilidade uma base mais genérica em termos de preferências entre apostas sobre quaisquer resultados (não apenas resultados monetários). A teoria foi aperfeiçoada por Ramsey (1931) e, mais tarde, por John von Neumann e Oskar Morgenstern em seu livro The Theory of Games and Economic Behavior ( A Teoria dos Jogos e o Comportamento Econômico ) (1944). A economia não é mais o estudo do dinheiro; antes, é o estudo dos desejos e das preferências. A teoria da decisão , que combina a teoria da probabilidade com a teoria da utilidade, for- nece uma estrutura formal e completa para decisões (econômicas ou outras) tomadas sob in- certeza, ou seja, em casos nos quais as descrições probabilísticas captam de forma apropriada o ambiente do tomador de decisões. Isso é adequado para “grandes” economias em que cada agente não precisa levar em conta as ações de outros agentes como indivíduos. No caso das “pequenas” economias, a situação é muito mais parecida com um jogo : as ações de um jogador podem afetar de forma significativa a utilidade de outro (positiva ou negativamente). O desen- volvimento da teoria dos jogos por Von Neumann e Morgenstern (consulte também Luce e Raiffa, 1957) incluiu o surpreendente resultado de que, em alguns jogos, um agente racional deve adotar políticas que são (ou pelo menos parecem ser) aleatórias. Ao contrário da teoria da decisão, a teoria dos jogos não oferece uma receita inequívoca para a seleção de ações. Na IA, as decisões que envolvem vários agentes são estudadas sob o título de sistemas multia- gentes (Capítulo 18). Os economistas, com algumas exceções, não trataram a terceira questão da listagem ante- rior, ou seja, como tomar decisões racionais quando as recompensas das ações não são ime- diatas, mas resultam de várias ações executadas em sequência . Esse tópico foi adotado no campo de pesquisa operacional , que emergiu na Segunda Guerra Mundial dos esforços britâ- nicos para otimizar instalações de radar e, mais tarde, encontrou inúmeras aplicações civis. O trabalho de Richard Bellman (1957) formalizou uma classe de problemas de decisões sequen- ciais chamados de processos de decisão markovianos , que estudaremos no Capítulo 17 e, sob o título de aprendizagem por reforço , no Capítulo 22. O trabalho em economia e pesquisa operacional contribuiu muito para nossa noção de agentes racionais, ainda que por muitos anos a pesquisa em IA se desenvolvesse ao longo de caminhos inteiramente separados. Uma razão para isso era a aparente complexidade da Teoria da decisão Pesquisa operacional
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