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<title>Relatorio 1 Inteligencia Artificial</title>
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<a href="index.html">O que é inteligência artificial?</a>
<a href="history.html">Histórico</a>
<a href="art_pros_cons.html">Estado da Arte, Benefícios e Riscos</a>
<a href="agentes_ambientes.html">Agentes e ambientes</a>
<a href="rationality.html">Racionalidade</a>
<a href="ambiente_tarefas.html">Especificando o ambiente de tarefas</a>
<a href="architecture.html">Arquitetura do agente</a>
<a href="agent_type.html">Tipos de agente</a>
<a href="state_representation.html">Representação de estados</a>
<a href="references.html">Referências</a>
</div>
<h1>Histórico</h1>
<h2>Mitologia e Ficção</h2>
<p>
A ideia de ter seres artificiais que fazem tarefas para nós não é recente, algumas das representações mais antigas de
inteligência artificial podem ser encontradas em mitos, legendas e folclore. Alguns exemplos disso seriam Talos, um
gigante de bronze da mitologia grega que foi construído por Hefesto para defender Creta, outro exemplo seria os golems
da mitologia judaica, que foram criados através de rituais místicos para proteger seu criador, também aqui poderia considerar
Pandora também da mitologia grega e também criada por Hefesto que, embora fosse muito semelhante a uma pessoa também foi
criada com um propósito específico, abrir a caixa que continha todos os males, como uma forma de punição divina para a
humanidade.
<br>
Através destas peças de mitologia pode apreciar bastante das características modernas das inteligências artificiais como a
divisão entre IA focadas no razocinio e aquelas que tentam imitar o comportamento humano e como todas as IA foram criadas
para lidar com um propósito específico.
<br>
Nos campos da ficção existe uma grande prevalência de histórias onde as IA se levantam contra seus criadores e tentam
destruí-los, alguns exemplos são Skynet de Terminator, HAL 9000 de 2001: Uma odisseia espacial e Ultron de Marvel; aqui
está plasmada uma das maiores preocupações com o desenvolvimento da IA, a qual é a possível perda de controle e no caso
específico de Ultron encontra-se um cenário extremo de uma falha no modelo padrão; o principal objetivo definido para Ultron
é proteger a terra de qualquer ameaça alienígena e doméstica, no entanto, durante o processo de definição de objetivos nunca
foi colocado limites às medidas que Ultron poderia tomar em relação à raça humana; Isso levou Ultron a começar um genocídio
contra todos os humanos, pois ele considerou que eles eram a maior ameaça para a terra.
</p>
</body>
<h2>O início da inteligência artificial (1943-1956)</h2>
<p>
Foi durante este período que o primeiro modelo de redes neuronais foi criado, Warren McCulloch e Walter Pitts propuseram um modelo
de neurônios artificiais em que cada um é caracterizado por estar ligado ou desligado, Isso acontece dependendo do estado em que
os neurônios adjacentes estão. Uma adição importante a este modelo foi de Donald Hebb que demonstrou uma regra para a modificação
da força da conexão entre neurônios chamado Hebbian learning, o qual é influencial até agora. A primeira rede neural real foi
construída por Marvin Minsky e Dean Edmonds em 1950.
<br>
Alan Turing também fez contribuições muito importantes introduzindo o teste de Turing, machine learning, algoritmos genéticos e
aprendizado por reforço; também levantei a noção de que para programar inteligência artificial de nível humano era mais fácil
criar algoritmos de aprendizagem e ensinar a máquina do que programar a inteligência manualmente.
<br>
Foi durante este período que também realizou o workshop de Dartmouth; um estudo sobre inteligência artificial que duraria 2 meses
e tinha 10 participantes, onde todos eram pesquisadores, lamentavelmente este workshop não levou a nenhum avanço, o trabalho mais
completo foi apresentado por Newell e Simon, que consistiu em um programa de computador capaz de pensar não-numericamente.
</p>
<h2>Entusiasmo inicial, grandes expectativas (1952-1969)</h2>
<p>
Foi durante este período que os pesquisadores de IA quebraram muitos dos conceitos que tinham sobre os limites do que uma IA
poderia realizar, isto foi feito com um foco em atividades que eram consideradas indicativas da inteligência humana como são
jogos, quebra-cabeças, matemática e outras.
<br>
Foi durante este período que Newell e Simon criaram o GPS (General problem solver) resolvedor de problemas geral, capaz de
resolver alguns tipos de quebra-cabeças tinha a peculiaridade de considerar ações possíveis e objetivos de uma forma semelhante
como uma pessoa faria; foi um dos primeiros programas a usar a abordagem de pensamento semelhante ao humano. Isso levou à criação
de uma hipótese chamada sistema físico de símbolos (physical symbol system) que postulava que qualquer sistema que mostrasse
inteligência deveria operar manipulando os símbolos que representam dados; Um exemplo disso é encontrado na linguagem onde os
símbolos são letras, as palavras são expressões e os processos são as ações de falar, expressar e ler.
<br>
Outra criação bastante importante foi feita por Nathaniel Rochester e sua equipe que era o testador de teoremas geométricos
(Geometric Theorem Prover) que foi capaz de provar teoremas bastante complicados mesmo para pessoas treinadas em matemática.
<br>
Arthur Samuel foi capaz de criar um programa com a capacidade de jogar damas em um nível amador forte, foi um dos primeiros usos
dos métodos que depois se conhecerão como aprendizagem por reforço; foi aqui quando a noção de que os computadores só podem
fazer o que lhes é ordenado foi desmentida.
<br>
Dois dos mais importantes avanços deste período foram feitos por John McCarthy, um foi a criação da linguagem de alto nível Lisp
que seria a linguagem dominante para IA pelos próximos 30 anos o outro seria a ideia de um programa chamado o Advice Taker, que
teria conhecimento geral do mundo e seria capaz de usá-lo para gerar planos e também seria capaz de integrar novos conhecimentos
a esse plano permitindo-lhe alcançar competência em áreas desconhecidas sem a necessidade de ser reprogramada; este último
influenciou o curso que tomaria o desenvolvimento de IAs pois introduziu a noção de representações objetivas do mundo e como
este funciona que depois poderão ser manipuladas para gerar previsões.
</p>
<h2>Uma dose de realidade (1966-1973)</h2>
<p>
Foi um período caracterizado pela estagnação no desenvolvimento de inteligências artificiais, não se conseguiu que estas pudessem
resolver problemas mais complexos do que os já resolvidos, o progresso nulo no desenvolvimento de IAs levou muitos lugares a optar
por deixar as pesquisas sobre esses temas.
<br>
Este fracasso foi principalmente por duas razões, a primeira é que as IAs até então se concentravam em como os humanos resolviam
tais problemas ao invés de tentar entender o problema em si, definir que uma solução para esse problema poderia ser considerada e
que métodos deveriam ser usados para obter tais soluções de forma consistente.
<br>
A segunda razão foi a abordagem que se tomou para resolver problemas, em um início a forma de encontrar soluções era a de tentar
diferentes combinações até que uma deu com a resposta, Isso funcionou porque os problemas iniciais contavam com um número muito
limitado de objetos e, portanto, tinham poucas ações possíveis e sequências de solução muito curtas.
<br>
Havia a crença errônea de que para resolver problemas maiores, só precisava de hardware mais rápido e memórias maiores.
<br>
Outro problema que contribuiu para esse fracasso foi a limitada capacidade de representação das redes neuronais da época; estas
eram capazes de aprender tudo o que podiam representar mas não eram capazes de representar muitas coisas.
</p>
<h2>Sistemas Especialistas (1969-1986)</h2>
<p>
Durante este período há uma mudança nos métodos de resolução de problemas, a forma utilizada anteriormente baseia-se no uso de
conhecimentos gerais para tentar encontrar soluções completas, Este método é conhecido como métodos fracos porque eles são bons
para uso geral, mas não são capazes de resolver problemas grandes ou complexos; a alternativa adotada é usar informações mais
específicas em relação a um campo ou tema o que permite melhor raciocínio e uma maior facilidade para lidar com situações que
ocorrem dentro de um campo ou disciplina específica, estes são conhecidos como métodos fortes.
<br>
Um programa criado com estes novos métodos fortes foi DENDRAL que encontrou a estrutura molecular usando informação dada por um
espectrômetro de massas, para isso era necessária a fórmula da moleca e o espectro de massa quando bombardeada por um raio de
elétrons; o programa gera todas as possíveis estruturas da fórmula, prediz o espectro de massa de cada uma e compara com o espectro
atual para identificar a estrutura molecular correta. Foi o primeiro sistema de conhecimento intensivo.
<br>
Outro sistema foi MYCIN que foi usado para diagnosticar infecções de sangue, seu desempenho foi melhor do que os médicos júnior
e estava no nível de doutores experientes, as regras deste sistema foram adquiridos através de entrevistas a profissionais, isto
combinado com cálculos de incerteza foram os principais responsáveis pelo seu alto desempenho.
<br>
O primeiro sistema comercial deste tipo foi R1, que serviu para ajudar a configurar pedidos para novos sistemas de computadores
selecionando os componentes em base às exigências do cliente, foi um grande sucesso economizando aproximadamente 40 milhões de
dólares por ano.
<br>
O sucesso desses sistemas aumentou o valor da indústria de inteligência artificial em bilhões de dólares e levou à criação de
muitas empresas baseadas na construção de sistemas especializados; empresas que eventualmente fecharão porque criar e manter
sistemas de especialistas para domínios complexos era difícil, este período será chamado o inverno da IA.
</p>
<h2>O retorno das redes neurais</h2>
<p>
Neste período é criado o chamado modelo conexionista, resultado da reinvenção do algoritmo de aprendizagem por propagação inversa,
este modelo é capaz de formar conceitos internos de uma forma mais fluida e imprecisa que se adapta muito melhor à desordem do
mundo real, também são capazes de aprender através de exemplos comparando o valor de saída predito com o valor real de um problema
modificando os parâmetros para reduzir a diferença.
</p>
<h2>Raciocínio probabilístico e aprendizado de máquina (1987-presente)</h2>
<p>
A fragilidade dos sistemas especializados levou outra nova abordagem no desenvolvimento de IAs, incorporou-se a probabilidade
e em vez do conhecimento adicionado manualmente dos sistemas especializados utiliza-se machine learning para que aprendam por si
mesmos; muito mais peso é colocado em resultados experimentais.
<br>
Durante este período, tornou-se mais comum construir sobre teoremas existentes do que a criação de novos teoremas, deixou de lado a
intuição e favoreceu-se teoremas sólidos e experimentação rigorosa quando se fazem promessas sobre as capacidades de IA; IAs agora
são testados com situações do mundo real ao invés de usar dados gerados pelos mesmos usuários.
<br>
Tornou-se a norma usar conjuntos de problemas compartilhados para medir o desempenho e evolução, alguns destes foram o
International Planning Competition para algoritmos de planejamento, LibriSpeech para reconhecimento auditivo da linguagem,
MNIST para reconhecimento de digitação escrita, ImageNet e COCO para reconhecimento de objetos, entre outros.
<br>
Foi durante este período que o isolacionismo em que se encontrava o campo da investigação de IAs em relação ao resto das ciências
da computação começa a abandonar-se, isto possibilita o uso dos resultados de anos de pesquisa e campos como teoria da informação,
modelação estocástica, otimização e controle clássico, análise estática entre outros.
<br>
Um dos principais resultados disso foi a criação de redes bayesianas por parte de Judea Pearl, que era capaz de representar
conhecimento incerto e também possuía algoritmos práticos para raciocínio probabilístico.
<br>
O processo de integração do campo da IA com os outros campos das ciências da computação trouxe benefícios em termos de aplicações
práticas e na melhor compreensão teórica dos problemas centrais da IA.
</p>
<h2>Big Data (2001-presente)</h2>
<p>
Devido aos avanços na potência computacional e a criação da rede informática mundial (world wide web) se facilitou a criação de
grandes conjuntos de dados, este fenômeno passou a ser conhecido como big data.
<br>
Esses conjuntos de dados são compostos por trilhões de palavras, imagens, milhões de horas de vídeo entre outros, estes
apresentaram uma oportunidade para que se desenvolvam IAs especialmente projetadas para lidar com quantidades imensuráveis de dados.
<br>
Mesmo sem esses dados terem qualquer tipo de contexto adicionado uma IA com um algoritmo de aprendizagem apropriado será capaz de
determinar onde e como eles são usados e também o significado destes com um alto grau de precisão, aproximadamente 96%; para isso
é necessária a grande quantidade de dados que oferecem os conjuntos de dados de big data, tal processo não seria possível com
quantidades menores de dados.
<br>
A melhoria do desempenho de IAs deste tipo depende muito mais da quantidade de dados que recebem do que dos ajustes que podem ser
feitos ao algoritmo.
</p>
<h2>Deep learning (2011-presente)</h2>
<p>
Deep learning refere-se ao aprendizado de máquina usando múltiplas camadas de elementos de computação simples e ajustáveis, Este
novo modelo de IA provou ser superior aos anteriores desenvolvidos como pôde ser visto na competição do ImageNet de 2012 onde o
sistema de deep learning criado pelo grupo de Geoffrey Hinton mostrou um desempenho superior em relação aos demais.
<br>
Estes sistemas apresentam desempenho muito melhor do humano em tarefas visuais e estão ligeiramente atrasados em outros aspectos,
o sucesso destes sistemas rejuvenesceu os interesses em IA por parte de estuciantes, empresas, governos, o público geral e muitas
outras organizações.
<br>
Deep learning requer hardware muito poderoso para funcionar, pois podem consumir entre 10 14 a 10 17 operações por segundo na forma
de operações matriciais e vetoriais altamente paralelizadas; Além disso, ele também precisa de uma grande quantidade de dados para
o treinamento.
</p>
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