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História da Inteligência Artificial
Inteligência artificial (IA) se refere amplamente a qualquer comportamento semelhante ao do humano apresentado por uma máquina ou sistema. Na forma mais básica da IA, os computadores são programados para “imitar” o comportamento humano usando dados extensivos de exemplos anteriores de comportamento similar. Eles podem variar desde reconhecer diferenças entre um gato e um pássaro até realizar atividades complexas em uma fábrica (Research Pathfinder Report, 2019). -
Lógica proposicional e Teoria da Computação
Os pesquisadores Warrem Macculloch e Walter Pitts sugerem modelo de neurônios artificiais, sua fisiologia básica e função dos neurônios do cérebro, fazendo uma análise da lógica proposicional criada por Russell e Whitehead e a teoria da computação de Turing, onde "cada neurônio era caracterizado por “ligado” ou “desligado”, desse modo, o estado de um neurônio era analisado como, “equivalente em termos concretos a uma proposição que definia seu estímulo adequado” (RUSSELL;
NORVIG, 2004). -
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Geração da Inteligência Artificial
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Artigo "Máquina de Turing"
Alan Turing, publica seu artigo, mostrando uma primeira visão completa da IA, intitulado “Computing Machinery and Intelligency”, apresentando o Teste de Turing, e os conceitos de Inteligência Artificial, onde sugeriu um teste baseado na tentativa de distinguir entre entidades inteligentes, “os seres humanos” e o computador, através de algumas perguntas e respostas por escrito. -
Termo "Inteligência Artificial"
Foi em um seminário, no ano de 1956, com pesquisadores de diversas áreas, que a primeira menção do termo "Inteligência Artificial" foi utilizado. -
Programa Logic Theorist
No seminário de 1956, foi apresentado, por Allen Newell e Herbert Simon, o programa de raciocínio lógico Logic Theorist, capaz de raciocinar e provar teoremas matemáticos. "O Logic Theorist fez sucesso no evento, e chegou a provar teoremas matemáticos com maior precisão do que os livros-base utilizados pelos pesquisadores" (Russell e Norvig (2013). -
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Início e nascimento da IA
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Criação do GPS
Nesta época, Newell e Simon desenvolveram o GPS (General Problem Solver), ou “solucionador de problemas gerais”, que tratava a resolução de problemas tais como os humanos resolvem. O GPS gerou requisitos para outros dois pesquisadores, Nathaniel Rochester e Herbert Gelernter, desenvolverem o Geometry Problem Solver (Solucionador de problemas da geometria), que demonstrava teoremas matemáticos (RUSSEL; NORVIG, 2013). -
Teoria dos Perceptrons
Elaborado por Frank Rosemblatt, o conceito dos perceptrons relacionava a similaridade entre uma ainda rudimentar rede neural e o conceito do funcionamento do neurônio, através da atualização de pesos, incorporados à rede, como uma forma de aprendizagem. -
Programa DENDRAL
Em meados de 1969, a Universidade de Stanford desenvolveu o programa DENDRAL, com o objetivo de determinar "soluções capazes de encontrar as estruturas moleculares orgânicas a partir da espectrometria de massa das ligações químicas presentes em uma molécula desconhecida". Este software "representou o primeiro sistema bem-sucedido de conhecimento intensivo: sua habilidade derivava de um grande número de regras de propósito específico" (RUSSELL; NORVIG, 2004). -
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Sistemas Baseados em Conhecimento (1966-1979)
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A indústria da Inteligência Artificial
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Retorno das Redes Neurais
"O retorno no uso de redes neurais, que começou nos anos 40 e 50, voltou a ganhar foco no final dos anos 80. A introdução de novos conceitos aos algoritmos de perceptrons, como o conceito de retropropagação ,fez com que novas perspectivas pudessem ser abordadas, aumentando o alcance deste tipo de recurso" (RUSSEL; NORVIG, 2013). -
Lógicas Fuzzy e Modal
"Outro aspecto importante que ganhou força a partir dos anos 90 foi o uso de redes de crença, que 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" (LUGER, 2013). -
Inteligência Artificial: Atualidade
Atualmente, a IA segue em expansão, com diversas tecnologias em uso ou experimentais, que destacam a relevância e importância da IA nos tempos modernos, por exemplo, o planejamento autônomo e escalonamento para explorar superfícies desconhecidas, pela NASA, o trabalho em supercomputadores, como o Deep Blue, pelo IBM, o ALVINN, precursor dos carros autônomos das famosas Google e Tesla, e a utilização de micros e nanos robôs, executando cirurgias e micro cirurgias em pacientes na área médica.