“A resolução de problemas em IA tem sido aplicada a uma vasta gama de ambientes de tarefas. Vamos explorar alguns dos problemas mais conhecidos, distinguindo entre problemas simplificados e do mundo real

“A resolução de problemas em IA tem sido aplicada a uma vasta gama de ambientes de tarefas. Vamos explorar alguns dos problemas mais conhecidos, distinguindo entre problemas simplificados e do mundo real. Um problema simplificado é projetado para ilustrar ou exercitar vários métodos de resolução de problemas. Ele pode ser descrito de forma concisa e exata, sendo adequado como referência para pesquisadores compararem o desempenho de algoritmos. Já um problema do mundo real, como a navegação de robôs, é aquele cujas soluções são realmente usadas pelas pessoas e cuja formulação é idiossincrática, não padronizada. Isso acontece, pois, por exemplo, cada robô tem sensores diferentes, os quais produzem dados diferentes”.

Fonte: PINTO, Rafael Albuquerque. Inteligência Artificial Simbólica. Florianópolis: Arqué, 2025. p. 43.

A resolução de problemas em Inteligência Artificial representa um campo em constante expansão, abrangendo desde situações altamente controladas e idealizadas até desafios complexos e imprevisíveis do mundo real. Enquanto os problemas simplificados servem como laboratórios conceituais para testar algoritmos, os problemas reais trazem à tona variáveis contextuais como sensores defeituosos, ruídos nos dados e ambientes dinâmicos. Entender essa diferença é fundamental para qualquer profissional que deseja atuar de forma crítica e eficiente no desenvolvimento de soluções em IA.