HISTÓRIA
É possível
dividir as fazes da história da
Inteligência Artificial com os seguintes períodos:
1. ÉPOCA
PRÉ-HISTÓRICA
(Nesta época
nada se conhecia sobre os mecanismos da mente, nem sob o prisma fisiológico nem
psicológico e por esta razão vai até 1875 quando Camilo Golgi visualizou o
neurônio)
Objetivo: Criar seres e mecanismos apresentando comportamento inteligente.
Metodologia e conquistas: Mecanismos usando mecânica de precisão desenvolvida nos autômatos, mecanismos baseados e teares, etc. Apelo ao sobrenatural.
Limitações: Complexidade
dos mecanismos, dificuldades de construção. Insucesso dos apelos ao
sobrenatural.
2. ÉPOCA
ANTIGA (1875-1943)
Época em que a
lógica formal apareceu (Russel, Gödel,etc) bem como se passou a reconhecer o
cérebro como orgão responsável pela inteligência. Hilbert imaginava um mundo
paradisíaco, em que tudo poderia ser axomatizado e reduzido à Lógica.
Entretanto assim como o final do século XIX viu o desmoronamento do mundo
Euclidiano, Gödel abalou o mundo de Hilbert com seu teorema de imconpletude da
aritmética. Foi a época em que, tal como os filósofos gregos fizeram, são
colocadas as bases da IAS e IAC, terminando com a publicação do trabalho de
McCulloch e Pitts modelando o neurônio.
Objetivo: Entender a inteligência humana
Metodologia e conquistas: Estudos da psicologia e de neurofisiologia. Nascimento da psicanálise.
Limitações: Grande distância entre as conquistas da psicologia e da neurofisiologia.
3. ÉPOCA
ROMÂNTICA (1943-1956)
(É o otimismo
desordenado, que tam um jovem rapaz romântico crê que tudo é possível. Acaba
com a reunião no Darthmouth College)
Objetivo: Simular a inteligência humana em situações pré-determinadas.
Metodologia e conquistas: Inspiração na natureza. Nascimento Cibernético. Primeiros mecanismos imitando funcionamento de redes de neurônios. Primeiros programas imitando comportamento inteligente.
Limitações: Limitação das capacidades computacionais.
4. ÉPOCA
BARROCA (1956-1969)
(Tudo é fácil e
será conseguido. O livro Perceptrons mostra que nem tudo é possível. Além
disto, grandes fabricantes de computadores, interessados em vender suas
máquinas para aplicações de escritório,tiveram grande interesse em
desmistificar o computador que na época chegou a ser chamado pelo grande
público de " cérebro eletrônico". Estes dois fatos marcaram o fim
da época.)
Objetivo: Expandir ao máximo as aplicações da IA tanto usando a abordagem simbólica quanto a conexionista.
Metodologia e conquistas: Perceptron. Primeiros sistemas especialistas usando a abordagem simbólica. Grandes esperanças da IAS.
Limitações: Dificuldades em técnicas de aprendizado de redes complexas.
5. ÉPOCA
DA TREVAS (1969-1981)
Paralização de
quase todas as pesquisas em IA por falta de verbas. Acabou quando em outubro os
japoneses anunciaram seus planos para a Quinta Geração de Computadores e em
outro ambiente Hopfield publica célebre artigo sobre redes neurais. Uma
característica interessante é que o renascimento da IA simbólica se fez em
ambientes de computação e o de redes neurais em um ambiente interdisciplinar.
Assim como a Idade Média da História da humanidade viu florescer idéias novas, nesta época não foi de total trevas. Nasceram as primeiras aplicações dos conjuntos nebulosos de Zadeh, nascendo o controle inteligente com Mamdani. Além disto os sistemas especialistas se firmaram com Shortliffe.
Objetivo: Encontrar para a IA aplicações práticas.
Metodologia e conquistas: Sistemas especialistas. Aplicações principalmente em laboratórios. Os computadores usados principalmente para aplicações administrativas e numéricas. Interesse dos fabricantes de computadores de desmistificar a máquina levando a pouco interesse em IA.
Limitações: Interesses econômicos.
6.
RENASCIMENTO (1981-1987)
(Começou a
corrida para IA. Os resultados obtidos nas épocas anteriores atingiram o
público em geral. Sistemas especialistas se popularizaram. Primeira
conferência internacional de Redes Neurais marca final do período. Note-se que
redes neurais evoluiu independente da IA Simbólica).
Objetivo: Renascimento da IA, simbólica e conexionista
Metodologia e
conquistas: Popularidade da linguagem Prolog, adotada pelos
japoneses. Crescimento da importância da Lógica. Proliferação de máquinas
suportando ferramentas para IA.
Alguns poucos pesquisadores continuaram seus trabalhos em RNAs, Grossberg,
Kohonen, Widrow, Hinton, etc. No final do período, trabalhos de Hopfield, do
grupo PDP, etc., criaram condições para a fase seguinte no que diz respeito
às RNAs.
Limitações: a IAS e a IAC evoluindo separadamente.
7. ÉPOCA
CONTEMPORÂNEA (1987- atual)
(Logo no início do período Gallant publica seu cérebre artigo sobre sistemas
especialistas conexionistas. Foi o ponto de partida para a união das duas
abordagens de IA, tornando a abordagem dirigida problemas a abordagem atual. É
a abordagem adotada neste trabalho.)
Objetivo: Alargamento das aplicações das IAs. Uso em tomografia, pesquisas em campos de petróleo, e bases de dados inteligentes.
Metodologia e conquistas: Redes diretas como aproximador universal. Lógica nebulosa usada largamente em indústrias para controle inteligente. Sistemas especialistas se torna tecnologia dominada. Bons resultados em problemas mal definidos com sistemas usando hibridismo neural-nebuloso. Novo paradigma de programação: programação conexionista.
Limitações: Quem sabe??? Uma possibilidade é uma grande expansão das bases de dados inteligentes.
RAÍZES DAS ABORDAGENS DE IA
O que esperar da :
IA SIMBÓLICA...
IA CONEXISNISTA...
IA EVOLUCIONÁRIA...
IA HIBRIDA..
Ler
capítulo 1
Inteligência
Artificial no limiar do século XXI,
Barreto,Jorge Muniz. 2001