introdução inteligência artificial parte 4

3/2/2024 IA - Prof. Paulemir Campos 1
UPE – Caruaru – Sistemas de Informação
Disciplina: Inteligência Artificial
Prof.: Paulemir G. Campos
Introdução à IA
(Parte 4)

História da IA
(De Gestação da IA até uma Dose
de Realidade)

A Gestação da IA (1943-1955)
 O primeiro trabalho em IA foi realizado
por McCulloch e Pitts, quando
propuseram um modelo de neurônios
artificiais;
 Sugeriram ainda que Redes Neurais
Artificiais (RNAs) definidas
adequadamente seriam capazes de
aprender.

 De fato, em 1949, Donald Hebb
demonstrou uma regra de atualização
simples para as conexões entre
neurônios artificiais;
 Atualmente esta regra é chamada de
Aprendizagem Hebbiana.

 Em 1951, Minsky e Edmonds
construíram o primeiro computador de
rede neural, o SNARC;
 Este continha 3.000 válvulas e um
mecanismo de piloto automático de um
bombardeiro B-24 para simular uma
RNA de 40 neurônios.

 Em 1950, no artigo “Computing
Machinery and Intelligency”, Alan Turing
foi o primeiro a articular uma visão
completa de IA;
 Neste artigo foi apresentado o Teste
de Turing, Aprendizagem de
Máquina, Algoritmos Genéticos e
Aprendizagem por Reforço.

O Nascimento da IA (1956)
 A Inteligência Artificial (IA) surgiu num
seminário de dois meses ocorrido em
Dartmouth no verão de 1956;
 McCarthy juntamente com Minsky,
Shannon e Rochester reuniram outros
pesquisadores dos Estados Unidos
interessados em Teoria dos Autômatos,
RNAs e no estudo da Inteligência.

 Haviam 10 participantes ao todo,
incluindo pesquisadores de Princeton,
da IBM e do MIT.
 Contudo, Newell e Simon (do Carnegie
Tech, atualmente Carnegie Mellon
University – CMU) “roubaram o show”
com o seu programa de raciocínio, o
Logic Theorist (LT).

 Tanto é que o programa LT, após o
seminário, conseguiu demonstrar a
maioria dos teoremas do Capítulo 2 do
livro “Principia Mathematica” de Russel
e Whitehead;
 Inclusive, apresentando uma prova de
um teorema mais curta que a do livro.

 Nos vinte anos seguintes, o campo seria
dominado por estes pesquisadores,
seus alunos e colegas do MIT, da CMU,
de Stanford e da IBM;
 A propósito, o campo Inteligência
Artificial resultou de um acordo para
adotar o nome sugerido por McCarthy.

 Talvez, “racionalidade computacional”
fosse melhor, mas, IA foi o nome que se
fixou;
 Em geral, a IA procura reproduzir
faculdades humanas, como:
 criatividade;
 auto-aperfeiçoamento;
 e, uso da linguagem.

Entusiasmo Inicial, Grandes
Expectativas (1952-1969)
 O sucesso inicial de Newell e Simon
prosseguiu com o General Problem
Solver (GPS);
 Diferente do Logic Theorist, o GPS foi
projetado para imitar protocolos
humanos de resolução de problemas.

 Em 1976, Newell e Simon formularam a
hipótese do Sistema de Símbolos
Físicos;
 Isto é, qualquer sistema (ser humano
ou máquina) que exibe inteligência
deve operar manipulando estruturas de
dados compostas por símbolos.

 Na IBM, Rochester e seus colegas
produziram alguns dos primeiros
programas de IA;
 Gelernter em 1959 construiu o
Geometry Theorem Prover, que podia
provar teoremas relativamente
complicados;

 A partir de 1952, Samuel escreveu uma
série de programas para jogos de
damas, capazes de aprender a jogar
num nível amador elevado;
 Além disso, Samuel contestou a idéia de
que os computadores só poderiam
realizar atividades para as quais foram
programados;

 Tanto é que, seu programa aprendeu
rapidamente a jogar melhor do que seu
criador;
 Inclusive, em fevereiro de 1956, este
programa foi demonstrado na televisão
americana, causando uma impressão
muito forte.

 Em 1958, McCarthy foi para o MIT,
onde efetuou três contribuições cruciais
num ano histórico:
 Definiu a linguagem de alto nível LISP;
 Com outros pesquisadores criaram o
compartilhamento de tempo;
 E, descreveram o Advice Tasker, um
programa hipotético visto como o primeiro
programa de IA completo.

 Em particular, o Advice Tasker descrito
no artigo “Programs with common
sense”, incorporava os princípios
centrais de representação de
conhecimento e de raciocínio;

 Ou seja:
 a utilidade de uma representação formal e
explícita do mundo e do modo como as
ações de um agente afetam o mundo;
 e, a capacidade de manipular essas
representações com processos dedutivos.
 É notável como grande parte deste
artigo de 1958 é relevante até hoje!

 Em 1963, McCarthy fundou o
laboratório de IA em Stanford;
 Neste laboratório, foram desenvolvidas
muitas aplicações da lógica, como:
 sistemas para responder perguntas;
 sistemas de planejamento de Green;
 e, o projeto de robótica Shakey.

 No MIT desde 1958, Minsky orientou
vários alunos a escolherem problemas
limitados cuja solução parecia exigir
inteligência;
 Esses domínios limitados tornaram-se
conhecidos como micromundos.

 Exemplos de programas para mundos
limitados ou micromundos:
 O programa SAINT de Slagle (1963) era
capaz de resolver problemas de cálculo
integral típicos do primeiro ano
universitário;
 O programa ANALOGY de Evans (1968)
resolvia problemas de analogia geométrica
que aparecem em testes de QI;

está para
assim como
está para
1 2 3 4 5
Exemplo de problema resolvido pelo programa ANALOGY de Evans.

 Exemplos de programas para mundos
limitados ou micromundos (Cont.):
 O programa STUDENT de Bobrow (1967)
resolvia problemas clássicos de álgebra,
como:
“Se o número de clientes que Tom consegue é igual ao
dobro do quadrado de 20% do número de anúncios que ele
publica, e se o número de anúncios publicados é 45, qual é
o número de clientes que Tom consegue?”

 O mais famoso micromundo foi o
mundo de blocos, que consiste de:
 Um conjunto de blocos sólidos sobre uma
mesa;
 Objetiva-se reorganiza-los de uma certa
maneira utilizando a mão de um robô que
pode erguer um bloco por vez.

 Por sua vez, o mundo de blocos foi base
de vários projetos, como:
 o projeto da visão de Huffman (1971);
 do trabalho em visão e propagação de
restrições de Waltz (1975);
 da teoria do aprendizado de Winston (1970);

 Por sua vez, o mundo de blocos foi base
de vários projetos, como (Cont.):
 do programa de compreensão de linguagem
natural de Winograd (1972);
 e, da agenda eletrônica de Fahlman (1974).

 O trabalho pioneiro baseado em Redes
Neurais de McCulloch e Pitts também
prosperou;
 Tanto é que, o trabalho de Winograd e
Cowan (1963) mostrou que um grande
número de elementos podia representar
coletivamente um conceito individual,
com ganho em robustez e paralelismo.

 Os métodos de aprendizado de Hebb
foram aperfeiçoados por:
 Widrow e Hoff para as redes adalines;
 e, Rosenblatt com seus perceptrons.

Uma Dose de Realidade
(1966-1973)
 Havia muita ousadia nos prognósticos
dos sucessos futuros da IA, como pode-
se constatar numa declaração de Simon
em 1957:
 “... agora existem no mundo máquinas que pensam,
aprendem e criam. Além disso, sua capacidade de realizar
essas atividades está crescendo rapidamente até o ponto –
em um futuro visível – no qual a variedade de problemas
com que elas poderão lidar será correspondente à variedade
de problemas com os quais lida a mente humana.”

(1966-1973)
 Claro que termos com “futuro visível” é
bastante subjetivo;
 Simon também fez uma previsão mais
concreta, como, em 10 anos um
computador seria campeão de xadrez;
 Bem, essa previsão realizou-se 40 anos
depois, em 1997, e não em 10 anos.

(1966-1973)
 O excesso de confiança de Simon
provinha do desempenho promissor dos
primeiros sistemas de IA em exemplos
simples;
 Contudo, quase sempre, estes sistemas
de IA falharam desastrosamente
quando aplicados a problemas mais
extensos ou mais difíceis.

(1966-1973)
 O primeiro tipo de dificuldade diz
respeito a pouco ou nenhum
conhecimento prévio do assunto a ser
tratado pelo sistema de IA.

(1966-1973)
 Ex.: Problema de tradução de texto
científico de russo para inglês, após o
lançamento do Sputnik em 1957.
 Imaginava-se que transformações
sintáticas simples baseadas nas gramáticas
russas e inglesas e a substituição de
palavras com a utilização de um dicionário
eletrônico seria suficiente para preservar os
significados exatos das orações.

(1966-1973)
 Ex.: Problema de tradução de texto
científico de russo para inglês, após o
lançamento do Sputnik em 1957 (Cont.).
 Mas, com retradução do tipo “o espírito está
disposto, mas a carne é fraca” como “a
vodca é boa, mas a carne é podre” ficou
evidente a dificuldade encontrada.

(1966-1973)
 Em 1966, um relatório de um comitê
consultivo concluiu que:
 “Não existe nenhum sistema de tradução
automática para texto científico em geral, e
não existe nenhuma perspectiva imediata
nesse sentido.”
 Com isso, o governo americano cancelou
todo projeto acadêmico de tradução.

(1966-1973)
 Atualmente, a tradução automática é
uma ferramenta imperfeita, mas,
amplamente utilizada em documentos
técnicos, comerciais, governamentais e
da Internet.

(1966-1973)
 O segundo tipo de dificuldade foi a
impossibilidade de tratar muitos dos
problemas que a IA estava tentando
resolver;
 Isto porque, a maior parte dos primeiros
programas de IA resolvia problemas
experimentando diferentes combinações
de passos até encontrar a solução.

(1966-1973)
 Nos micromundos esta estratégia
funcionou bem;
 Contudo, com o aumento da
complexidade em algumas dezenas de
fatos, não foi obtido êxito.

(1966-1973)
 A incapacidade de conviver com a
“explosão combinatória” foi uma das
principais críticas à IA contidas no
relatório Lighthill (1973);
 Este relatório foi a base para a decisão
do governo britânico de encerrar o apoio
à pesquisa em IA em quase todas as
universidades do país.

(1966-1973)
 E, a terceira dificuldade surgiu de
limitações de estruturas básicas (redes
Perceptron) para gerar o comportamento
inteligente;
 Por exemplo, no livro de Minsky e
Papert, Perceptrons (1969), provou-se
que redes perceptrons podiam
representar muito pouco.

(1966-1973)
 Em particular, uma rede perceptron de
duas camadas não podia ser treinada
para reconhecer quando suas entradas
eram diferentes.
 Em outras palavras, uma rede
perceptron só tratava de problemas
linearmente separáveis.

(1966-1973)
 Embora esta crítica não se aplicasse a
redes mais complexas de várias
camadas, a subvenção de pesquisas
relacionadas com redes neurais logo
reduziu-se a quase nada.

(1966-1973)
 Ironicamente, em 1969, foram
descobertos novos algoritmos de
aprendizado por retropropagação para
redes de várias camadas;
 Estes algoritmos acabaram provocando
um enorme renascimento na pesquisa de
redes neurais no final da década de 1980.

Referências
 Russel, S. e Norvig, P. Inteligência
Artificial. Tradução de: “Artificial
Intelligence: A Modern Approach”, 2 ed.
Editora Campus, 2004. (Capítulo 1,
seção 1.3).

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