Você conhece a história das tecnologias de IA das quais se fala constantemente? Hoje vamos mergulhar no tópico: “Há quanto tempo a IA existe?” junto com você.
A inteligência artificial (IA), um campo relativamente novo com cerca de 60 anos de história, é uma coleção de ciências, teorias e métodos que tentam replicar as habilidades cognitivas humanas. Esses incluem:
- lógica matemática
- Estatísticas, probabilidade
- neurociência computacional
- Ciência da Computação
Começando em meio à Segunda Guerra Mundial, seus avanços estão intimamente ligados aos da computação e permitiram que os computadores assumissem tarefas cada vez mais complicadas que antes eram exclusivamente adequadas para humanos.
Há quanto tempo a IA existe?
Desde 1940, a frase inteligência artificial (IA) está em nossas vidas. Alguns especialistas acham o termo enganoso porque essa tecnologia ainda está longe da verdadeira inteligência humana. Seu estudo ainda não avançou a ponto de poder ser comparado às realizações atuais da humanidade. Avanços na ciência fundamental seriam necessários para que a IA “forte”, que só apareceu ainda na ficção científica, pudesse modelar o mundo inteiro.
No entanto, desde 2010, o campo viu um novo aumento de popularidade, principalmente como resultado de avanços significativos no poder de processamento do computador e fácil acesso a grandes quantidades de dados. Uma compreensão objetiva da questão é prejudicada por repetidas promessas e preocupações que ocasionalmente são fantasiadas.
A nosso ver, uma breve revisão da história da disciplina pode servir para enquadrar as discussões atuais.
1940–1960: nascimento da IA
A confluência de avanços tecnológicos e a busca por compreender como combinar o funcionamento de máquinas e seres orgânicos entre 1940 e 1960 deixou uma impressão duradoura.
Para criar “toda uma teoria de controle e comunicação, tanto em animais quanto em máquinas”, Norbert Wiener, um pioneiro no campo da cibernética, viu a necessidade de integrar teoria matemática, eletrônica e automação. Antes disso, Warren McCulloch e Walter Pitts criaram o primeiro modelo matemático e computacional do neurônio biológico em 1943.
Embora não tenham inventado o termo inteligência artificial (IA) no início de 1950, John Von Neumann e Alan Turing foram os pioneiros da tecnologia subjacente a ela. Eles ajudaram os computadores a mudar para a lógica decimal do século XIX e as máquinas para a lógica binária. Assim, os dois pesquisadores codificaram a arquitetura dos computadores atuais e mostraram que eles eram um dispositivo universal capaz de realizar o que estava programado. Turing, por outro lado, definiu um “jogo de imitação” no qual uma pessoa deveria ser capaz de dizer em uma conversa de teletipo se está falando com um homem ou com uma máquina pela primeira vez em seu renomado artigo de 1950 “Computing Machinery and Inteligência.”
Independentemente de quão contencioso possa ser, esta peça é frequentemente considerada o ponto de partida para discussões sobre onde a linha entre humanos e máquinas deve ser traçada.
John McCarthy, do MIT, é creditado por inventar a “IA”, que Marvin Minsky define como:
“O desenvolvimento de programas de computador que se envolvem em tarefas que atualmente são melhor executadas por humanos porque exigem processos mentais de alto nível, como aprendizado perceptivo, organização de memória e raciocínio crítico.”
A disciplina é creditada com o início de um simpósio realizado no Dartmouth College no verão de 1956. Curiosamente, é importante observar o workshop que serviu como o principal evento da conferência. McCarthy e Minsky foram dois dos seis indivíduos que participaram continuamente desse esforço.
O início da década de 1960 viu um declínio no apelo da tecnologia, embora ela continuasse empolgante e promissora. Devido à pouca memória dos computadores, usar uma linguagem de computador era um desafio.
A IPL, ou linguagem de processamento de informação, viabilizou assim o desenvolvimento do programa LTM, que tentava mostrar teoremas matemáticos, já em 1956. No entanto, também havia alguns fundamentos que ainda estão presentes hoje, como as árvores de solução para resolver teoremas matemáticos.
1980-1990: Sistemas especialistas
O filme de 1968 “2001 Space Odyssey”, dirigido por Stanley Kubrick, apresenta um computador chamado HAL 9000 que encapsula todas as preocupações éticas levantadas pela inteligência artificial:
“Será muito sofisticado, benéfico para a humanidade ou um perigo?”
A influência do filme obviamente não será científica, mas ajudará a tornar o tema mais conhecido, assim como o romancista de ficção científica Philip K. Dick, que nunca parará de se perguntar se as máquinas podem sentir emoções.
Os primeiros microprocessadores foram introduzidos no final de 1970, e os sistemas especialistas entraram em seu apogeu quando a IA mais uma vez decolou. A abordagem tornou-se pública na Universidade de Stanford em 1972 com MYCIN e no MIT em 1965 com DENDRAL. Esses sistemas dependiam de um “mecanismo de inferência”, construído para ser uma réplica lógica do raciocínio humano. Ao fornecer informações, o mecanismo produziu respostas altamente inteligentes.
As promessas previam um avanço significativo, mas no final de 1980 ou início de 1990, o entusiasmo teria atingido o pico. Deu muito trabalho implementar essas informações e, entre 200 e 300 regras, havia um efeito de “caixa preta” que obscurecia a lógica da máquina. Assim, a criação e a manutenção tornaram-se incrivelmente difíceis e, o mais importante, havia inúmeras outras opções disponíveis, mais rápidas, menos difíceis e mais acessíveis. Deve-se lembrar que, na década de 1990, a expressão “inteligência artificial” havia praticamente desaparecido do vocabulário acadêmico e que formas mais suaves, como “computação avançada”, haviam até entrado.
Em maio de 1997, o supercomputador Deep Blue da IBM teve uma vitória contra Garry Kasparov em uma partida de xadrez, no entanto, não incentivou o financiamento e o avanço desse tipo de IA.
O Deep Blue operava por meio de uma abordagem metódica de força bruta, na qual todos os movimentos potenciais eram pesados e avaliados. Embora o Deep Blue só tenha sido capaz de atacar uma área relativamente pequena e esteja longe de ser capaz de simular a complexidade do globo, a derrota do humano permaneceu um evento extremamente simbólico na história.
2010-Hoje: A era moderna da IA
As tecnologias de IA, que ganharam destaque após a derrota de Kasparov para o supercomputador Deep Blue, atingiram o pico em meados de 2010. Dois fatores podem explicar o novo boom da disciplina por volta de 2010:
- Acesso a enormes quantidades de dados
- Descoberta de processadores de placas gráficas de computador que funcionam com eficiência extremamente alta
As conquistas públicas possibilitadas por essa nova tecnologia aumentaram os investimentos, e Watson, a IA da IBM, derrotará dois campeões do Jeopardy em 2011.
Uma IA será capaz de identificar gatos em vídeos em 2012 graças ao Google X. Este desafio final exigiu o emprego de mais de 16.000 processadores, mas o potencial de uma máquina aprender a distinguir entre coisas diferentes foi surpreendente.
Em 2016, Lee Sedol e Fan Hui, campeões europeus e mundiais em Go Games, perderiam para o AI AlphaGO do Google.
De onde se originou esse milagre? Um afastamento radical dos sistemas especialistas. A metodologia mudou para ser indutiva; em vez de codificar regras como no caso dos sistemas especialistas, agora é necessário permitir que os computadores as descubram independentemente por meio de correlação e categorização com base em grandes quantidades de dados.
O aprendizado profundo parece ser a tecnologia de aprendizado de máquina mais promissora para uma variedade de aplicações. Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio e Yann LeCun decidiram lançar um programa de pesquisa em 2003 para modernizar as redes neurais. Com o auxílio do laboratório de Toronto, experimentos realizados simultaneamente em Microsoft, Googlee IBM revelou que esse tipo de aprendizado foi bem-sucedido em reduzir pela metade as taxas de erro no reconhecimento de fala. A equipe de reconhecimento de imagem da Hinton teve sucesso semelhante.
Quase da noite para o dia, a grande maioria das equipes de pesquisa adotou essa tecnologia, que trazia vantagens inegáveis. Embora tenha havido uma melhora significativa no reconhecimento de texto por causa dessa forma de aprendizado, ainda há um longo caminho a percorrer até que sistemas de compreensão de texto possam ser criados, segundo especialistas como Yann LeCun.
Os agentes de conversação fornecem uma boa ilustração dessa dificuldade: embora nossos smartphones atualmente sejam capazes de transcrever instruções, eles são incapazes de contextualizá-las adequadamente ou discernir nossas intenções.
É assim que resumimos o desenvolvimento das tecnologias de IA até o momento para você. Continue nos lendo para que você não ignore as últimas notícias sobre tecnologias de IA, como Notion AI e Meta Galactica AI
Source: Há quanto tempo a IA nos ajuda?
