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A gestação da AI
Warren McCulloch e Walter Pitts propuseram um modelo de neurônios artificiais, no qual cada neurônio se caracteriza por estar “ligado” ou “desligado”, com a troca para “ligado” ocorrendo em resposta à estimulação por um número suficiente de neurônios vizinhos. -
A gestação da AI
Donald Hebb demonstrou uma regra de atualização simples para modificar as intensidades de conexão entre neurônios. Sua regra, agora chamada aprendizado de Hebb, continua a ser um modelo influente até hoje. -
A gestação da AI
Dois alunos de Harvard, Marvin Minsky e Dean Edmonds, construíram o primeiro computador de rede neural. -
A gestação da AI
Alan Turing proferia palestras sobre o tema na Sociedade Matemática de Londres e articulou um programa de trabalhos persuasivo em seu artigo de 1950, “Computing Machinery and Intelligence”. Nesse artigo, ele apresentou o teste de Turing, aprendizagem de máquina, algoritmos genéticos e aprendizagem por reforço -
O nascimento da AI
Newell e Simon tinham um programa de raciocínio, o Logic Theorist (LT), sobre o qual Simon afirmou: “Criamos um programa de computador capaz de pensar não numericamente e, assim, resolvemos o antigo dilema mente-corpo.” -
O nascimento da AI
O seminário de Dartmouth não trouxe nenhuma novidade, mas apresentou uns aos outros todos os personagens importantes da história. Nos 20 anos seguintes, o campo seria dominado por essas pessoas e por seus alunos e colegas do MIT, da CMU, de Stanford e da IBM. -
Entusiasmo inicial, grandes expectativas
Percebeu-se que considerando os primitivos computadores, as ferramentas de programação da época e o fato de que apenas alguns anos antes os computadores eram vistos como objetos capazes de efetuar operações aritméticas e nada mais, causava surpresa o fato de um computador realizar qualquer atividade remotamente inteligente -
Entusiasmo inicial, grandes expectativas
Newell e Simon prosseguiu com o General Problem Solver (solucionador de problemas gerais) ou GPS. O GPS talvez tenha sido o primeiro programa a incorporar a abordagem de “pensar de forma humana” -
Entusiasmo inicial, grandes expectativas
Arthur Samuel escreveu uma série de programas para jogos de damas que eventualmente aprendiam a jogar em um nível amador elevado. -
O nascimento da AI
McCarthy, Minsky, Claude Shannon e Nathaniel Rochester reuniram pesquisadores dos Estados Unidos interessados em teoria de autômatos, redes neurais e estudo da inteligência. Eles organizaram um seminário de dois meses em Dartmouth, O estudo era para prosseguir com a conjetura básica de que cada aspecto da aprendizagem ou qualquer outra característica da inteligência pode, em princípio, ser descrita tão precisamente a ponto de ser construída uma máquina para simulá-la. -
Entusiasmo inicial, grandes expectativas
McCarthy definiu a linguagem de alto nível Lisp, que acabou por se tornar a linguagem de programação dominante na IA pelos próximos 30 anos. -
Entusiasmo inicial, grandes expectativas
Também em 1958, McCarthy publicou um artigo intitulado Programs with common sense, em que descrevia o Advice Taker, um programa hipotético que pode ser visto como o primeiro sistema de IA completo. -
Entusiasmo inicial, grandes expectativas
Herbert Gelernter construiu o Geometry Theorem Prover, que podia demonstrar teoremas que seriam considerados bastante complicados por muitos alunos de matemática -
Entusiasmo inicial, grandes expectativas
Minsky orientou vários alunos que escolheram problemas limitados cuja solução parecia exigir inteligência. Esses domínios limitados se tornaram conhecidos como micromundos. -
Entusiasmo inicial, grandes expectativas
O teorema da convergência do perceptron determina que o algoritmo de aprendizagem podia ajustar os pesos de conexão de um perceptron para corresponderem a quaisquer dados de entrada, desde que existisse tal correspondência. -
Entusiasmo inicial, grandes expectativas
McCarthy fundou o laboratório de IA em Stanford. Seu plano de usar a lógica para construir o Advice Taker definitivo foi antecipado pela descoberta feita por J. A. Robinson do método de resolução (um algoritmo completo para demonstração de teoremas para a lógica de primeira ordem) -
Uma dose de realidade
O segundo tipo de dificuldade foi a impossibilidade de tratar muitos dos problemas que a IA estava tentando resolver. A maior parte dos primeiros programas de IA resolvia problemas experimentando diferentes combinações de passos até encontrar a solução. -
Uma dose de realidade
O primeiro tipo de dificuldade surgiu porque a maioria dos primeiros programas não tinha conhecimento de seu assunto; eles obtinham sucesso por meio de manipulações sintáticas simples. -
Uma dose de realidade
Uma terceira dificuldade surgiu devido a algumas limitações fundamentais nas estruturas básicas que estavam sendo utilizadas para gerar o comportamento inteligente. Por exemplo, o livro de Minsky e Papert, Perceptrons (1969), provou que, embora os perceptrons (uma forma simples de rede neural) pudessem aprender tudo o que eram capazes de representar, eles podiam representar muito pouco. -
Entusiasmo inicial, grandes expectativas
Newell e Simon formularam a famosa hipótese do sistema de símbolos físicos, que afirma que “um sistema de símbolos físicos tem os meios necessários e suficientes para uma ação inteligente geral”.