Inverno da IA
anos 1970–anos 1990 · O abismo entre o hype e a realidade
O arrefecimento do primeiro boom da IA chegou mais rápido do que o esperado. No início da década de 1970, os investigadores de IA descobriram que haviam subestimado enormemente a dificuldade de alcançar a inteligência. A redução de financiamento e as expectativas públicas não atendidas mergulharam a IA num longo inverno de críticas e dúvidas.
Este período pode ser dividido em duas fases principais: o primeiro inverno da IA (décadas de 1970–1980) e o segundo inverno da IA (1987–1993). No entanto, mesmo durante este período difícil, houve desenvolvimentos importantes — as aplicações comerciais dos sistemas especialistas, o renascimento do conexionismo e a histórica vitória do Deep Blue da IBM no xadrez — que prepararam o terreno para o ressurgimento da IA.
É notável que, mesmo durante o inverno, o governo japonês continuou investindo no projeto do computador de quinta geração, demonstrando confiança de longo prazo no desenvolvimento da IA.
Marcos importantes
Crítica de Minsky-Papert
Marvin Minsky e Seymour Papert publicaram «Perceptrons», uma análise rigorosa do que perceptrons de camada única podem ou não representar. O livro é frequentemente associado à queda posterior do interesse em redes neurais, mas as mudanças de financiamento também refletiram limites computacionais, expectativas frustradas e decisões políticas mais amplas.
Marvin Minsky e Seymour Papert
O nascimento do Prolog
Alain Colmerauer, Philippe Roussel e seus colaboradores desenvolveram em Marselha a primeira versão do Prolog, aplicando a lógica de predicados à programação e impulsionando a programação lógica e a IA simbólica.
Alain Colmerauer e Philippe Roussel
Relatório Lighthill
O cientista britânico James Lighthill apresentou ao governo do Reino Unido um relatório pessimista sobre a pesquisa em IA, levando a cortes significativos no financiamento.
James Lighthill (1924–1998)
Teoria dos frames
Marvin Minsky publicou o «Frame Paper», propondo a teoria dos frames para representação de conhecimento. Essa teoria influenciou a programação orientada a objetos e os métodos de representação de conhecimento posteriores.
Marvin Minsky
Sistema especialista MYCIN
A Universidade de Stanford desenvolveu o MYCIN, um sistema especialista para diagnóstico médico. Ele demonstrou a praticidade dos sistemas especialistas, embora nunca tenha sido utilizado clinicamente devido a questões de responsabilidade.
Universidade de Stanford
Sistema especialista XCON
A DEC implementou o XCON (eXpert CONfigurer), um sistema especialista para configurar sistemas informáticos VAX. O desenvolvimento começou em 1978 na Universidade Carnegie Mellon, a primeira implementação deu-se em 1979 e o sistema estava plenamente operacional em 1980. Foi um dos primeiros sistemas especialistas com êxito comercial e permitiu à empresa poupar milhões por ano.
Digital Equipment Corporation
Primeiro inverno da IA
Após avaliações críticas e cortes de financiamento nos anos 1970, parte da pesquisa em IA entrou em retração. O «primeiro inverno da IA» é uma periodização retrospectiva, com momento e intensidade diferentes entre países e áreas.
FGCS japonês
O Japão anunciou o projeto do computador de quinta geração (FGCS) numa conferência do JIPDEC e do MITI em outubro de 1981, uma iniciativa nacional de 10 anos para desenvolver computadores capazes de raciocínio lógico e processamento de conhecimento. O projeto foi lançado formalmente em abril de 1982, com a fundação do ICOT (Institute for New Generation Computer Technology).
MITI japonês
Algoritmo de retropropagação
David Rumelhart, Geoffrey Hinton e Ronald Williams publicaram sobre o algoritmo de retropropagação, tornando possível o treino de redes neurais multicamadas.
David Rumelhart e Geoffrey Hinton
Início do segundo inverno da IA
No final da década de 1980, expectativas que tinham ultrapassado os resultados foram frustradas. Os fabricantes de máquinas Lisp perderam terreno para as estações de trabalho de uso geral, várias empresas de IA fecharam e o financiamento da DARPA à investigação básica em IA caiu entre 1987 e 1989.
IA na Guerra do Golfo
Os militares dos EUA usaram sistemas de planeamento e logística baseados em IA na Guerra do Golfo, demonstrando o potencial da IA em aplicações do mundo real.
Forças Armadas dos EUA
Fim do segundo inverno
A crise atenuou-se gradualmente, em vez de terminar numa data precisa. Muitos investigadores voltaram-se para objetivos mais modestos e alcançáveis, enquanto o renascimento das redes neurais e dos métodos probabilísticos estabeleceu as bases para uma nova era.
Deep Blue contra Kasparov
O Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, demonstrando a capacidade da IA de superar as capacidades humanas em tarefas bem definidas.
IBM Deep Blue
Figuras importantes
Geoffrey Hinton
Pai da aprendizagem profunda
Hinton é um pioneiro em redes neurais e aprendizagem profunda. Suas contribuições para a retropropagação, máquinas de Boltzmann e redes capsulares foram revolucionárias. Mesmo durante o inverno da IA, ele persistiu na pesquisa em redes neurais e recebeu o Prémio Turing em 2018.
Garry Kasparov
Campeão mundial de xadrez
Em 1997, Kasparov foi derrotado pelo Deep Blue da IBM. Este evento não apenas demonstrou as capacidades da IA, mas também provocou reflexões filosóficas. Mais tarde, ele se tornou um defensor ativo da IA.
James Lighthill
Crítico da IA
O relatório de Lighthill teve um impacto profundo na pesquisa em IA no Reino Unido, levando a uma década de cortes no financiamento. No entanto, suas críticas também levaram os investigadores de IA a serem mais pragmáticos.
Karen Spärck Jones
Pioneira da recuperação de informação
Em 1972, Spärck Jones publicou no Journal of Documentation a frequência inversa de documento, que pondera um termo consoante a raridade com que surge numa coleção. A ideia sustenta a ordenação da pesquisa e permanece dentro dos sistemas de recuperação atuais. Trabalhou em Cambridge durante os anos de escassez de financiamento para a IA e defendia que a computação era demasiado importante para ser deixada aos homens.
Citações célebres
Em nenhuma parte do campo as descobertas feitas até agora produziram o grande impacto que então foi prometido.
Artificial Intelligence: A General Survey · Science Research Council, 1973, §3 · Chilton Computing
Deep Blue foi a prova conclusiva de que as máquinas poderiam superar os seres humanos em tarefas cognitivas complexas que há muito assumíamos serem exclusivas dos nossos cérebros desenvolvidos.
There’s No Shame in Losing to a Machine · Fortune, 2017