Inteligência Artificial - A Definição de Turing

Study Notes

A definição clássica de IA, proposta por Alan Turing em 1950, sugere que uma máquina é inteligente se conseguir imitar o pensamento humano a ponto de ser indistinguível de uma pessoa em uma conversa.
O termo inteligência artificial foi criado por John McCarthy em 1956, na proposta do Workshop de Dartmouth.
John McCarthy definiu a IA como "a ciência e engenharia de criar máquinas inteligentes".

Stuart Russell e Peter Norvig (2013) definem a IA como “a arte de fazer máquinas que realizam tarefas que exigiriam inteligência se fossem realizadas por seres humanos".
Pei Wang (2020) define a IA como “o esforço de compreender e construir entidades inteligentes".

A IA é um campo interdisciplinar que busca replicar ou simular características da inteligência humana em sistemas artificiais.
A IA requer uma definição cuidadosa, pois diferentes interpretações moldam a pesquisa de maneiras diversas.

A IA tornou-se uma ferramenta crucial em muitos aspectos da vida moderna, impactando positivamente uma ampla gama de setores e atividades.
A IA influencia não apenas no avanço da tecnologia, mas também na maneira como influencia nossa sociedade e economia.

A IA desempenha um papel fundamental na automação de tarefas, por meio de algoritmos inteligentes e aprendizado de máquina.
A IA revolucionou setores como saúde e medicina, com algoritmos de diagnóstico médico assistido por computador.
A IA está sendo usada para desenvolver tratamentos personalizados e melhorar a eficiência dos serviços de saúde.
A IA está causando um impacto significativo na condução autônoma, tornando o transporte mais seguro, eficiente e acessível.
A IA também está sendo aplicada em sistemas de transporte público, controle de tráfego e logística de entrega, melhorando a mobilidade urbana e reduzindo o congestionamento nas cidades.

O conceito de Inteligência Artificial (IA) remonta à antiguidade grega, onde mitos falavam de seres artificiais criados para servir propósitos humanos semelhantes.

O campo de IA foi fundado em um projeto de pesquisa de verão na Dartmouth College, liderado por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon.
O objetivo do projeto era criar máquinas que pudessem simular habilidades de resolução de problemas humanos.

O primeiro programa de IA, Logical Theorist, foi desenvolvido em 1956 por Allen Newell e Herbert Simon.
Sistemas de expertise baseados em regras, como MYCIN (1976), foram desenvolvidos para imitar a tomada de decisão humana em domínios específicos.

O aprendizado de máquina, que permite que máquinas aprendam com dados, foi introduzido na década de 1950.
O primeiro simulador de rede neural, SNARC, foi desenvolvido em 1951 por Marvin Minsky.
O algoritmo de retropropagação, um componente chave de redes neurais modernas, foi introduzido na década de 1980.

Sistemas de expertise, como PROLOG (1972), foram desenvolvidos para representar e raciocinar sobre conhecimento.
O desenvolvimento de linguagens de representação de conhecimento, como KL-ONE (1979), permitiu que sistemas de IA fossem mais eficientes.

Apesar do progresso feito, a pesquisa de IA enfrentou cortes significativos de financiamento e perda de interesse nas décadas de 1980 e 1990, conhecido como o inverno da IA.
Este período foi marcado pelo declínio de sistemas de expertise e o reconhecimento das limitações da IA.

O ressurgimento da IA foi impulsionado por avanços em poder de computação, armazenamento de dados e algoritmos de aprendizado de máquina.
O desenvolvimento da internet e a disponibilidade de grandes conjuntos de dados permitiram aplicações de IA em áreas como processamento de linguagem natural e visão computacional.

O século 21 viu avanços significativos em IA, incluindo o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado profundo, como redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs).
As aplicações de IA se expandiram para áreas como robótica, veículos autônomos e saúde.
Preocupações sobre o impacto da IA na sociedade, ética e deslocamento de trabalho se tornaram cada vez mais proeminentes.