Inteligência Artificial: do século XIV à era Big Data

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Este artigo é uma tradução adaptada do conteúdo originalmente publicado na revista Forbes por Gil Press.

Com a crescente onda de dados gerados, está cada vez mais claro que tecnologias de preparação e processamento de Big Data precisam se apoiar em Inteligência Artificial.

Mas… pensando em retrospecto, tecnologias de Inteligência Artificial são tão recentes assim?

Preparamos e traduzimos uma timeline organizada por Gil Press, especialista em tecnologia, empreendedorismo e inovação, que revela que os conceitos de AI (ou IA em português) já dão sinais da era data-driven há muito tempo.

1308

O poeta e teólogo catalão Ramon Llull publica Ars Generalis Ultima (The Ultimate General Art), aperfeiçoando ainda mais seu método de usar meios mecânicos em papel para gerar novas informações a partir da combinação de dados.llull_arsbrevis

1666

O matemático e filósofo Gottfried Leibniz publica “Dissertatio de arte combinatoria“, seguindo Ramon Llull, e propõe um alfabeto do pensamento humano. Leibniz afirmava que todas as idéias não são nada além de combinações de um número relativamente pequeno de conceitos simples.

1726

Jonathan Swift publica “As Viagens de Gulliver”, que inclui uma descrição de “O Motor“, uma máquina na Ilha de Laputa (e uma paródia de Ars Magna): “um projeto para melhorar o conhecimento especulativo por meio de operações práticas e mecânicas”. Usando esta “força”, “a pessoa mais ignorante a uma carga razoável, e com um pouco de trabalho corporal, pode escrever Livros em Filosofia, Poesia, Política, Direito, Matemática e Teologia, com a menor assistência dos estudos.

1763

Thomas Bayes desenvolve uma estrutura para o raciocínio sobre a probabilidade de eventos. A inferência bayesiana se tornaria a principal abordagem técnica na aprendizagem mecânica.

1854

George Boole argumenta que o raciocínio lógico poderia ser realizado sistematicamente da mesma maneira que se resolvia um sistema de equações.

1898

Em uma exposição elétrica no recém-concluído Madison Square Garden, Nikola Tesla faz uma demonstração do primeiro navio controlado por rádio do mundo.  Como o próprio Tesla descreveu, o barco estava equipado com “uma mente emprestada.”

1914

O engenheiro espanhol Leonardo Torres y Quevedo demonstra a primeira máquina de jogo de xadrez, capaz de executar movimentos cruciais com o Rei e a Torre sem qualquer intervenção humana.

1921

O escritor checo Karel Čapek introduz a palavra “robô” em sua peça R.U.R. (Rossum’s Universal Robots). A palavra “robô” vem da palavra “robota” (trabalho).r-u-r-_by_karel_c48dapek_1939

1925

A Houdina Radio Control, empresa de equipamentos de radiofrequência, lança um carro sem motor controlado por rádio. O automóvel chega a navegar, via rádio, pelas ruas da cidade de Nova York.

1927

O filme de ficção científica Metropolis é lançado. Maria, a protagonista do filme, é um robô duplo de uma menina camponesa, que desencadeia o caos na Berlim de 2026 – foi o primeiro robô a ser retratado em um filme, inspirando o visual art deco do C-3PO em Star Wars.

1929

Makoto Nishimura projeta ‘Gakutensoku’ (‘aprender com as leis da natureza’ em japonês), o primeiro robô construído no Japão. O robô era capaz de mudar sua expressão facial e mover sua cabeça e mãos através de um mecanismo de pressão de ar.


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1943

Warren S. McCulloch e Walter Pitts publicam “Um Cálculo Lógico das Idéias Imanentes na Atividade Nervosa” no Boletim de Biofísica Matemática. Este artigo influente, no qual eles discutiram redes de neurônios artificiais idealizados e simplificados e como eles poderiam executar funções lógicas simples, se tornará a inspiração para o termo “redes neurais” baseadas em computador (e mais tarde “deep learning”), bem como a descrição popular dos dois termos: “imitando o cérebro”.

1949

Edmund Berkeley publica “Cérebros gigantes: ou máquinas que pensam”, no qual ele escreve: “Recentemente, houve uma grande quantidade de notícias sobre estranhas máquinas gigantes que podem lidar com informações com grande velocidade e habilidade… Essas máquinas são semelhantes ao que um cérebro seria se fosse feito de hardware e fio em vez de carne e nervos… Uma máquina pode lidar com informações; pode calcular, concluir e escolher; pode executar operações razoáveis com informações. Uma máquina, portanto, pode pensar. ”

1949

Donald Hebb publica “Organização do Comportamento: Uma Teoria Neuropsicológica” no qual ele propõe uma teoria sobre o aprendizado baseada em conjecturas sobre redes neurais ea capacidade das sinapses de se fortalecerem ou enfraquecerem ao longo do tempo.

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1950

1951

Marvin Minsky e Dean Edmunds constroem a SNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator), a primeira rede neural de inteligência artificial, utilizando 3000 tubos de vácuo para simular uma rede de 40 neurônios.

1952

Arthur Samuel desenvolve o primeiro computador verificador-jogando programa eo primeiro programa de computador para aprender por conta própria.

1955

  • O termo “inteligência artificial” é cunhado numa proposta para um “estudo de inteligência artificial de 2 meses, 10 homens”, apresentado por John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Universidade de Harvard), Nathaniel Rochester e Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories) . O workshop, realizado um ano depois, em julho e agosto de 1956, é geralmente considerado como a data de nascimento oficial do novo campo.
  • Herbert Simon e Allen Newell desenvolvem o Teórico da Lógica, o primeiro programa de inteligência artificial, que eventualmente provaria 38 dos primeiros 52 teoremas em ‘Principia Mathematica’ dos matemáticos Whitehead e Russell.

1957

Frank Rosenblatt desenvolve o ‘Perceptron’, uma rede neural artificial que permitia o reconhecimento de padrões baseado em uma rede de aprendizagem de computador em duas camadas. O New York Times relatou que o perceptron é “o embrião de um computador eletrônico que a Marinha espera poder andar, falar, ver, escrever, reproduzir-se e ser consciente de sua existência”. “Notável máquina… capaz de algo equivalente ao pensamento.”

1958

John McCarthy desenvolve a linguagem de programação Lisp, que se torna a linguagem de programação mais popular usada na pesquisa de inteligência artificial.

1959

  • Arthur Samuel cunha o termo “aprendizado de máquina”, ao escrever sobre a programação de um computador “para que ele jogue damas melhor do que a pessoa que escreveu o próprio programa”.
  • Oliver Selfridge publica “Pandemonium: Um paradigma para a aprendizagem” no “Procedimentos do Simpósio sobre Mecanização de Processos do Pensamento”, no qual descreve um modelo para um processo pelo qual os computadores poderiam reconhecer padrões que não foram especificados com antecedência.
  • John McCarthy publica “Programas com Sentido Comum” no “Procedimentos do Simpósio sobre Mecanização de Processos do Pensamento”, no qual descreve o Advice Taker, um programa para resolver problemas manipulando frases em linguagens formais com o objetivo final de fazer programas que “aprendam de sua experiência tão eficazmente como os humanos.”

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1961

O primeiro robô industrial, Unimate, começa a trabalhar em uma linha de montagem em uma fábrica da General Motors, em Nova Jersey.

 

James Slagle desenvolve o SAINT (Symbolic Automatic INTegrator), um programa heurístico que resolveu problemas de integração simbólica no cálculo de calouros do MIT.

1964

Daniel Bobrow conclui sua dissertação de PhD de MIT intitulada “Entrada de Linguagem Natural para um Sistema de Solução de Problemas de Computador” e desenvolve o ESTUDANTE, um programa de computador de compreensão da linguagem natural.

1965

  • Hubert Dreyfus publica “Alchemy e AI”, argumentando que a mente não é como um computador e que havia limites além dos quais a AI não iria progredir.
  • J. Good escreve em “Especulações sobre a Primeira Máquina Ultra-Inteligente” que “a primeira máquina ultra-inteligente é a última invenção que o homem precisa fazer, desde que a máquina seja dócil o suficiente para nos dizer como mantê-la sob controle”.
  • Joseph Weizenbaum desenvolve ELIZA, um programa interativo capaz de promover diálogos em inglês sobre qualquer assunto. Weizenbaum, que queria demonstrar a superficialidade da comunicação entre o homem e a máquina, ficou surpreso com o número de pessoas que atribuíram sentimentos humanos ao programa de computador.
  • Edward Feigenbaum, Bruce G. Buchanan, Joshua Lederberg e Carl Djerassi começam a trabalhar no DENDRAL na Universidade de Stanford. O primeiro sistema especialista capaz de automatizar o processo de tomada de decisão e comportamento de resolução de problemas de químicos orgânicos, com o objetivo geral de estudar a formação de hipóteses e construir modelos de indução empírica na ciência.

1966

Shakey, o robô é o primeiro robô móvel capaz de raciocinar sobre suas próprias ações. Em um artigo da revista Life de 1970 sobre esta “primeira pessoa eletrônica”, Marvin Minsky é citado dizendo com “certeza”: “De três a oito anos teremos uma máquina com a inteligência geral de um ser humano comum”.

1968

  • O filme 2001: Space Odyssey é lançado, apresentando Hal, um computador consciente e sensível.
  • Terry Winograd desenvolve SHRDLU, um programa de computador com todas as funções iniciais de compreensão de linguagem natural.

1969

  • Arthur Bryson e Yu-Chi Ho descrevem a retropropagação como um método dinâmico de otimização de vários estágios. Um algoritmo de aprendizagem para os primeiros modelos de redes neurais artificiais multicamadas. Toda a informação construída nesse processo contribuiu profundamente para o sucesso das iniciativas mais recentes de Deep Learning.
  • Marvin Minsky e Seymour Papert publicam “Perceptrons: Uma Introdução à Geometria Computacional” destacando as limitações de redes neurais simples. Em uma edição expandida publicada em 1988, eles responderam às alegações de que suas conclusões de 1969 reduziram significativamente o financiamento para a pesquisa de redes neurais: “Nossa versão é que o progresso já tinha chegado a uma parada virtual devido à falta de teorias básicas adequadas… Havia muitos experimentos com perceptrons, mas ninguém tinha sido capaz de explicar por que eles foram capazes de reconhecer certos tipos de padrões e não outros.

1970

O primeiro robô antropomórfico, o WABOT-1, é construído na Universidade de Waseda, no Japão. Consistia de um sistema de controle de membros, um sistema de visão e um sistema de conversação.

1972

MYCIN, um dos primeiros sistemas a utilizar inteligência artificial para identificar bactérias causadoras de infecções graves e recomendar antibióticos, é desenvolvido na Universidade de Stanford.

1973

James Lighthill apresenta ao British Science Research Council as suas pesquisas sobre o estado da inteligência artificial, concluindo que “as descobertas feitas até agora não produziram os grandes impactos prometidos”, levando a uma redução drástica do apoio governamental à pesquisa da AI.

1976

O cientista da computação Raj Reddy publica “Speech Recognition by Machine: A Review”, resumindo os primeiros trabalhos sobre Natural Language Processing (NLP), ou processamento de linguagem natural em português.

1978

O programa XCON (eXpert CONfigurer), um sistema inteligente baseado em regras que auxilia na ordenação dos computadores VAX DEC, selecionando automaticamente os componentes com base nas necessidades do cliente, é desenvolvido na Carnegie Mellon University.

1979

O carrinho Stanford atravessa com sucesso uma sala cheia de cadeiras sem intervenção humana em cerca de cinco horas, tornando-se um dos primeiros exemplos de um veículo autônomo.

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1980

Wabot-2 é construído na Universidade de Waseda no Japão, um robô humanóide com habilidades musicais: capaz de se comunicar com uma pessoa, ler uma partitura musical e tocar músicas de média dificuldade em um órgão eletrônico.

1981

O Ministério do Comércio e Indústria do Japão financia US $ 850 milhões para o Projeto de Informática da Quinta Geração. O projeto visava desenvolver computadores que pudessem realizar conversas, traduzir idiomas, interpretar imagens e raciocinar como seres humanos.

1984

  • Electric Dreams é lançado, um filme sobre um triângulo amoroso entre um homem, uma mulher e um computador pessoal.
  • Na reunião anual da AAAI (Associação Americana de Inteligência Artificial), Roger Schank e Marvin Minsky alertam para o próximo “AI Winter”, prevendo um estouro iminente da bolha da AI (que aconteceu três anos depois), semelhante à redução do investimento em AI e do financiamento da pesquisa no Meados dos anos setenta.

1986

  • O primeiro carro autônomo, uma van Mercedes-Benz equipada com câmeras e sensores, é construído na Universidade Federal de Munique sob a direção de Ernst Dickmanns. A van alcança rotações de até 55 mph em ruas vazias.
  • David Rumelhart, Geoffrey Hinton e Ronald Williams publicam “Learning representations by back-propagating errors“, no qual descrevem “um novo procedimento de aprendizagem, a retro-propagação, para redes de unidades neuronais”.

1987

O vídeo Knowledge Navigator, que acompanha o discurso do CEO da Apple, John Sculley, no Educom, prevê um futuro no qual “as aplicações de conhecimento seriam acessadas por agentes inteligentes trabalhando em redes conectadas a enormes quantidades de informações digitalizadas”.

1988

  • Judea Pearl publica “Raciocínio Probabilístico em Sistemas Inteligentes”. Sua citação do Prêmio Turing de 2011 diz: “Judea Pearl criou a base representacional e computacional para o processamento de informações sob incerteza. Ele é creditado com a invenção de redes bayesianas, um formalismo matemático para definir modelos complexos de probabilidade, bem como os principais algoritmos utilizados para a inferência nesses modelos. Este trabalho não só revolucionou o campo da inteligência artificial, mas também se tornou uma ferramenta importante para muitos outros ramos da engenharia e das ciências naturais “.
  • Rollo Carpenter desenvolve o chat-bot Jabberwacky para “simular o bate-papo humano natural de uma maneira interessante, divertida e humorística”. É uma tentativa inicial de criar inteligência artificial através da interação humana.
  • Marvin Minsky e Seymour Papert publicam uma edição expandida de seu livro de 1969 Perceptrons. Em “Prologue: A View from 1988” eles escreveram: “Uma das razões pelas quais o progresso foi tão lento neste campo é que os pesquisadores que não conhecem sua história continuaram a cometer muitos dos mesmos erros que os outros fizeram antes deles”.

1989

Yann LeCun e outros pesquisadores da AT & T Bell Labs aplicam com êxito um algoritmo de retro-propagação a uma rede neural de várias camadas, reconhecendo CEPs manuscritos. Dadas as limitações de hardware no momento, foram necessários cerca de 3 dias (ainda uma melhoria significativa em relação aos esforços anteriores) para treinar a rede.

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1990

Rodney Brooks publica “Elefantes não jogam xadrez”, propondo uma nova abordagem para a construção de sistemas de AI, especificamente robôs, a partir da base e com foco na interação física em curso com o ambiente: “O mundo é o seu próprio melhor modelo … O truque é senti-lo apropriadamente e com freqüência suficiente.”

1993

Vernor Vinge publica “The Coming Technological Singularity”, onde ele prevê que “dentro de trinta anos, teremos os meios tecnológicos para criar inteligência sobre-humana. Pouco depois, a era humana será terminada.”

1995

Richard Wallace desenvolve o chatbot A.L.I.C.E (Artificial Linguistic Internet Computer Entity), inspirado no programa ELIZA de Joseph Weizenbaum, mas com a adição da coleta de dados de amostra de linguagem natural em uma escala sem precedentes, habilitada pelo advento da Web.

1997

  • Sepp Hochreiter e Jürgen Schmidhuber propõem a Long Short-Term Memory (LSTM), um tipo de rede neural recorrente usada hoje em reconhecimento de escrita manual e reconhecimento de fala.
  • Deep Blue se torna o primeiro programa de jogo de xadrez a vencer um campeão mundial de xadrez.

1998

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2000

  • Cynthia Breazeal do MIT desenvolve Kismet, um robô que poderia reconhecer e simular emoções.
  • O robô ASIMO da Honda, um robô humanóide artificialmente inteligente, é capaz de andar tão rápido quanto um ser humano, entregando bandejas aos clientes em um ambiente de restaurante.

2001

‘A.I. Inteligência Artificial’ é lançado, um filme de Steven Spielberg sobre David, um andróide infantil, exclusivamente programado com a capacidade de amar.

2004

O primeiro DARPA Grand Challenge, uma competição de prêmio para veículos autônomos, é realizada no deserto de Mojave. Nenhum dos veículos autônomos terminou a rota de 150 milhas.

2006

  • Oren Etzioni, Michele Banko e Michael Cafarella inventam o termo “leitura de máquinas” no documento “Machine Reading“, definindo-a como uma “compreensão autônoma do texto”, inerentemente não supervisionada.
  • Geoffrey Hinton publica “Aprendendo Múltiplas Camadas de Representação“, resumindo as idéias que levaram as “redes neurais multicamadas que contêm conexões de cima para baixo e treinando-as para gerar dados sensoriais ao invés de classificá-lo”, ou seja, as novas abordagens para os processos de Deep Learning como os conhecemos hoje.

2007

Fei Fei Li e colegas da Universidade de Princeton começam a montar o ImageNet, um grande banco de dados de imagens anotadas projetado para auxiliar na pesquisa de software de reconhecimento de objetos visuais.


Leia também: O dicionário de Big Data


2009

  • Rajat Raina, Anand Madhavan e Andrew Ng publicam “Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors“, argumentando que “os processadores gráficos modernos ultrapassam em muito as capacidades computacionais dos processadores multicore e têm o potencial de revolucionar a aplicabilidade de métodos de aprendizagem não supervisionados profundos”.
  • O Google começa a desenvolver, em segredo, um carro sem motorista. Em 2014, tornou-se o primeiro a passar, em Nevada, em um teste de auto-condução estadunidense.
  • Cientistas de informática no Intelligent Information Laboratory da Northwestern University desenvolvem o Stats Monkey, um programa que escreve notícias de esportes sem intervenção humana.

2010

Lançamento do Desafio de Reconhecimento Visual de Grande Escala ImageNet (ILSVCR), uma competição anual de reconhecimento de objetos utilizando inteligência artificial.

2011

  • Uma rede neural convolucional ganha a competição alemã de reconhecimento de trânsito com 99,46% de precisão (contra humanos em 99,22%).
  • Pesquisadores do IDSIA na Suíça relatam uma taxa de erro de 0,27% no reconhecimento de manuscritos usando redes neurais convolucionais, uma melhora significativa em relação à taxa de erro de 0,35% e 0,40% em anos anteriores.

2012

  • Jeff Dean e Andrew Ng relatam uma experiência em que mostraram uma rede neural muito grande de 10 milhões de imagens não-classificadas retiradas aleatoriamente de vídeos do YouTube e “para nosso divertimento, um de nossos neurônios artificiais aprendeu a responder fortemente a imagens de … gatos”.
  • Uma rede neural convolucional projetada por pesquisadores da Universidade de Toronto atinge uma taxa de erro de apenas 16% no Desafio de Reconhecimento Visual de Grande Escala ImageNet (ILSVCR), uma melhoria significativa sobre a taxa de erro de 25% alcançado pela melhor entrada no ano anterior.

2016

O AlphaGO, programa de Inteligência Artificial da Google DeepMind  derrota o campeão Lee Sedol e uma partida do complexo jogo Go.


A Web (especialmente a Wikipedia) é uma grande fonte para a história da inteligência artificial. Outras fontes importantes incluem:

  • O report da Universidade de StanfordArtificial Intelligence and Life in 2030’;
  • The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements’ de Nils Nilsson;
  • Artificial Intelligence: A Modern Approach’ de Stuart Russell and Peter Norvig e
  • The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World de Pedro Domingos.

E você, sabe de algum ponto histórico ligado a Inteligência Artificial que deixamos para trás? Compartilhe nos comentários!

 

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