INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NOS TEMPOS MODERNOS

FACULDADE  DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

CARLOS A. S. GUIMARÃES

CURSO DE ENGENHARIA ELETRONICA

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NOS TEMPOS MODERNOS

Orientador: Fabrício Lago

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Rio de Janeiro - MG

2020

1. REFERENCIAL TEÓRICO

A Inteligência Artificial – IA é considerada uma área de grande abrangência dentro da Ciência da Computação, que visa a implementação de mecanismos dotados de inteligência, com condições de executar atividades que, geralmente, necessitam da inteligência do ser humano. Assim, constitui uma disciplina que trabalha com vários enfoques, inclusive, com o progresso do Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e do Aprendizado Profundo (Deep Learning), rompeu com todos os paradigmas que existiam até então, no ramo de tecnologia (YKP; 2020, p. 1).

Esta tecnologia é muito mais antiga do que se possa imaginar, até mesmo existem os mitos dos homens mecânicos da Grécia Antiga e do Egito. Dentre as estátuas majestosas de mármore e de cobre, localizava-se um dos artefatos que mais instigou os aficionados por tecnologia: um dispositivo constituído por bronze corroído, de dimensões semelhantes a um notebook da atualidade, construído há cerca de dois mil anos, na Grécia. O nome dele era máquina de Anticítera. Existem discrepâncias a respeito do período histórico exato em que ele foi descoberto, no entanto, isso ocorreu entre os anos de 1900 e de 1902 (BBC NEWS BRASIL; 2017, p. 1).

A partir da evolução do computador, nos anos de 1940, verificou-se que ele podia ter a sua programação focada em fazer atividades bem complicadas, tais como, encontrar as provas que subsidiavam os teoremas do ramo da Matemática ou jogar xadrez. Ainda assim, mesmo com o progresso consecutivo no que se refere à velocidade de processamento das máquinas e do aumento da memória, não havia softwares que se equiparavam à plasticidade do ser humano em campos de maior extensão ou em atividades que exigiam maior conhecimento do cotidiano (AMORIM; 2002, p. 15).

Em seu livro inovador Artificial Intelligence: A Modern Approach, os autores Stuart Russell e Peter Norvig abordam a questão unificando seu trabalho em torno do tema de agentes inteligentes em máquinas. Com isso em mente, os autores exploram quatro abordagens diferentes que historicamente definiram o campo da IA: sistemas que pensam como seres humanos, sistemas que atuam como seres humanos, sistemas que pensam racionalmente e sistemas que atuam racionalmente (RUSSEL; NORVIG; 2010, p. 62).

Desde 2010, no entanto, a disciplina experimentou um novo boom, principalmente devido à melhoria considerável no poder de computação dos computadores e acesso a grandes quantidades de dados. Promessas renovadas e preocupações, às vezes fantasiadas, complicam a compreensão objetiva do fenômeno. Breves lembretes históricos podem ajudar a situar a disciplina e informar os debates atuais (OVANESSOFF e PLASTINO; 2017, p. 12).

1. A Geração da Inteligência Artificial (1940-1960)

O período entre 1940 e 1960 foi fortemente marcado pela combinação de desenvolvimentos tecnológicos (dos quais a Segunda Guerra Mundial foi um acelerador) e o desejo de entender como aproximar o funcionamento das máquinas e dos seres orgânicos. Para Norbert Wiener, um pioneiro da cibernética, o objetivo era unificar a teoria matemática, a eletrônica e a automação como "uma teoria completa de controle e comunicação, tanto em animais quanto em máquinas" (MASARO; 2010, p. 6).

Um pouco antes, um primeiro modelo matemático e computacional do neurônio biológico (neurônio formal) foi desenvolvido por Warren McCulloch e Walter Pitts em 1943. O neurônio artificial pode ser descrito a partir de uma modelagem sintética e simulada do que se compreende do neurônio real e seus atributos fundamentais se referem à capacidade de ajustamento e de representar os conhecimentos fundamentados em conexões (BABINI; 2006, p. 25).

Esse artifício, a partir do instante em que surgiu, tem sido muito usado e validado por vários campos de pesquisa, que buscam antecipar acontecimentos, prevendo situações e colaborando em tomadas de decisão. Existem várias topologias das chamadas Redes Neurais Artificiais – RNA, que procuram a solução de problemas distintos e variados, que podem incluir o reconhecimento de voz, o processamento de linguagem natural e a presciência de valores (SOUZA, 2019, p. 1).

Em 1949, Donald Hebb publica o artigo “Organização do Comportamento: Uma Teoria Neuropsicológica”, na qual propõe uma teoria sobre a aprendizagem baseada em conjecturas sobre redes neurais e a capacidade das sinapses de se fortalecer ou enfraquecer ao longo do tempo (KONKIEWITZ; 2013, p. 1).

Foi publicado no início da década de 1950, um artigo referente à concepção de um programa computacional que jogava xadrez. Mesmo sabendo que essa atividade poderia não significar algo tão relevante, no quesito prático, para muitos, ele elencou diversas tarefas bem importantes que poderiam ser implantadas, usando esse dispositivo, sendo que algumas delas, são realizadas por máquinas nos tempos modernos. Também, neste trabalho, ficou claro que era possível implementar uma máquina que poderia vencer um ser humano campeão da modalidade (CORTÊS; 2018, p. 1).

No início de 1950, John Von Neumann e Alan Turing não criaram o termo IA, mas foram os pais fundadores da tecnologia por trás dele: eles fizeram a transição dos computadores para a lógica decimal do século 19 (valores de 0 a 9) e máquinas para lógica binária (que se baseia na álgebra booleana, lidando com cadeias mais ou menos importantes de 0 ou 1). Os dois pesquisadores formalizaram assim a arquitetura dos computadores contemporâneos e demonstraram que se tratava de uma máquina universal, capaz de executar o que está programado (TURING; 2010, p. 227).

Turing levantou a questão da possível inteligência de uma máquina pela primeira vez em seu famoso artigo "Computing Machinery and Intelligence" – conhecido como Teste de Turing. Neste estudo ele descreveu um "jogo da imitação", onde um ser humano conversa com uma máquina por cinco minutos sem perceber que ela não é humana, o computador passa no teste (LOPES; 2020, p. 12).

Figura 1 - Teste de Turing.

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Fonte: Google Imagens

Um computador digital poderia ser descrito como uma máquina de estados discretos, que seriam mecanismos que possuem estados limitados e bem definidos, e, assim, os pontos intermediários no movimento contínuo de transição entre um estado e outro são desconsiderados, pois seriam irrelevantes. Dessa forma, uma máquina de estados discretos possui ações computáveis na forma de dados, e, assim, podem ser previstas e imitadas por um computador digital (TURING; 2010, p. 228).