Inteligência Artificial: história (By: Israel Freire dos Santos e Uriel José Castellanos Aguirre)
By UrielCast
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Era da Concepção
Marca o início da concepção da IA, onde Alan Turing, com seu artigo “Computing Machinery and Intelligence” de 1950, propôs o famoso teste de Turing para avaliar se uma máquina pode ser considerada inteligente. Esse período também inclui o trabalho de McCulloch e Pitts em 1943 sobre redes neurais artificiais, e o aprendizado de Hebb proposto por Donald Hebb em 1949, que são considerados fundamentais para o desenvolvimento inicial da IA. -
Redes Neurais Artificiais - Warren Mcculloch & Walter Pitts
Referência Bibliográfica:
https://home.csulb.edu/~cwallis/382/readings/482/mccolloch.logical.calculus.ideas.1943.pdf -
Computing Machinery And Intelligence - Alan Turing
Referência
Bibliográfica: https://academic.oup.com/mind/article/LIX/236/433/986238 -
Programming a Computer for Playing Chess - Claude E. Shannon
Referência Bibliográfica: https://www.computerhistory.org/chess/doc-431614f453dde/ -
Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator (SNARC) - Marvin Minsky
Referência Bibliográfica: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2892716 -
Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers - Arthur Samuel
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Era dos Sistemas Especialistas
Apresentava um grande desenvolvimento dos sistemas que tentavam replicar a expertise humana em tarefas específicas. Isso incluiu o desenvolvimento da linguagem de programação LISP por John McCarthy em 1960, e o programa ELIZA por Joseph Weizenbaum em 1966, que simulava uma conversa terapêutica. No entanto, críticas como as de Minsky e Papert em 1969 sobre a capacidade limitada das redes neurais da época levaram a um “inverno da IA” nos anos 70 devido à diminuição dos investimentos. -
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Era dos Algoritmos Genéticos
Retomada dos investimentos em IA que ocorreu nos anos 80, especialmente com o projeto de Quinta Geração do Japão em 1981. Essa era a aplicação de retroprogramação e o desenvolvimento de algoritmos genéticos e redes neurais. Este período também marcou uma mudança de abordagem com um foco maior em evidências experimentais e aplicações práticas dos desenvolvimentos teóricos existentes. -
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Era do Big Data
A IA começou a lidar com grandes volumes de dados (Big Data). As aplicações de IA se expandiram para várias áreas do cotidiano, como saúde, finanças e segurança. Um marco importante foi o desenvolvimento do Deep Blue da IBM, que venceu o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov em 1997, demonstrando a capacidade das máquinas de processar grandes quantidades de dados e tomar decisões complexas. -
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Era da Inteligência Artificial Profunda
Marcada pela IA profunda que utiliza técnicas de deep learning para melhorar continuamente com base em grandes quantidades de dados. Exemplos notáveis incluem o programa AlphaZero do Google, que aprendeu a jogar xadrez por conta própria, e a arquitetura Transformer, introduzida em 2017, que revolucionou o Processamento de Linguagem Natural (PNL). -
Inteligência Artificial Preditiva
Cujos algoritmos permitem o reconhecimento de padrões, isto permite às pessoas a tomar uma decisão, dado que sua aplicabilidade as tarefas básicas e repetitivas podem resultar no aumento da produtividade. -
Inteligência Artificial Generativa (IAG)
Se apresentam innovaciones relacionadas ao Processamento de Linguagem Natural Generativo e do Processamento de Imagens Generativo, isto provém do desenvolvimento do modelo de PNL o qual tem como reforço e respaldo outros grandes modelos de linguagem e a rede neural Transformer.