A história da inteligência artificial

  • Gestação da IA

    Warren McCulloch e Walter Pitts desenvolvem um artefato para funcionar como um modelo de neurônio artificial. O modelo desenvolvido se utilizava de chaves ligado/desligado para ativar os neurônios e transmitir informações aos neurônios vizinhos.
  • Máquina de Turing

    Máquina de Turing
    Alan Turing publicou seu artigo chamado “Computing Machinery and Intelligence”, que postulava sobre os conceitos de inteligência artificial e o Teste de Turing, além de definir modelos matemáticos para a resolução de problemas, a chamada “Máquina de Turing” (TURING, 1950).
  • Computador SNARC

    Computador SNARC
    Na mesma época que Turing publicava seu artigo, Marvins Minsky e Dean Edmonds, dois pesquisadores na área de matemática e física, respectivamente, pesquisaram conceitos relacionados à inteligência artificial e desenvolveram o SNARC, um computador que envolvia conceitos de redes neurais, baseado na Máquina de Turing.
  • Nascimento da IA

    Nascimento da IA
    O termo “inteligência artificial” foi utilizado pela primeira vez em um seminário com pesquisadores em diversas áreas. Quando perceberam a necessidade de comunicar e organizar informações relevantes para a área. Durante o evento os participantes puderam compartilhar sobre suas descobertas, suas experiências, entre outras atividades.
  • Period: to

    Logic Theorist, - Entusiasmo Inicial, Grandes Expectativas.

    Allen Newell e Herbert Simon apresentaram o Logic Theorist, um programa de raciocínio capaz de raciocinar e provar teoremas matemáticos e chegou a provar teoremas matemáticos com maior precisão do que os livros-base utilizados pelos pesquisadores. Também desenvolveram o GPS (General Problem Solver), que gerou requisitos para outros dois pesquisadores, Nathaniel Rochester e Herbert Gelernter, desenvolverem o Geometry Problem Solver.
  • Uma Dose De Realidade - Uma Nova Etapa Para A História Da IA

    Uma Dose De Realidade - Uma Nova Etapa Para A História Da IA
    Foi previsto que levaria 10 anos para uma inteligência artificial vencesse um humano no xadrez, mas a realidade levou 40 anos. Parte dos problemas que eram resolvidos com sistema de inteligência, nessa época, eram problemas com pouco conhecimento e/ou domínio limitado, o que acarretava sucesso em testes simples, mas falhas em testes mais complexos.
  • IA na indústria

    A ideia de trabalhar com uma IA que conseguisse resolver qualquer tipo de problema, e em tipos de sistemas especializados tornava a IA mais completa e eficiente, resultando em novas formas de representar e armazenar o conhecimento. O uso desse tipo de sistema também fez com que diversos domínios no mundo inteiro os adotas sem, criando novas empresas com faturamentos altos, e grande quantidade de funcionários, fazendo com que a IA se tornasse uma indústria.
  • O retorno no uso de redes neurais

    O retorno no uso de redes neurais
    Iniciou nos anos 40, e com foco maior no final dos anos 80. Trouxe novos conceitos
    aos algoritmos de perceptrons, e retropropagação, fez com que novas perspectivas pudessem ser abordadas, aumentando o alcance deste tipo de recurso
  • Uso De Redes De Crença

    Uso De Redes De Crença
    P uso de redes de crença, ganhou força a partir dos anos 90. Trabalham visando a representação e o processamento de incertezas, representações diferentes do 0 e 1 tradicional, tal como exemplo a Lógica Fuzzy e a Lógica Modal.
  • Eventos recentes na IA

    Eventos recentes na IA
    o avanço das tecnologias relacionadas aos computadores, os algoritmos também evoluíram, visando tratar esses novos dados. Como exemplos, pode-se citar os algoritmos para processamento de imagem, aliados à evolução das câmeras digitais, e também o impulsionamento dos dispositivos que fazem o processamento de som/fala.
  • IA nos dias Atuais

    IA nos dias Atuais
    Atualmente, diversas empresas e entidades têm grandes projetos sendo desenvolvidos utilizando IA como recurso base. Como exemplo os planejamento autônomo, carros inteligentes como das famosas empresas Google e Tesla e programas que realizam o diagnósticos de doenças estão cada vez mais eficazes.