No dois artigos anteriores vimos como o trabalho de Alan Turing, Claude Shannon e John von Neuman tornou possível a criação de computadores capazes de hospedar inteligência artificial. No entanto, todosprogramas ainda tinham que ser criados capazes de fazer a tarefa. É por isso que neste post descrevemos o caminho do software desde as primeiras simulações de conversação até os modelos de linguagem atuais.
Alan Turing foi o primeiro a definir uma forma de determinar o sucesso desse tipo de programa. O problema é que o teste de Turing demonstrou apenas habilidade de programação, não que estivéssemos diante do que se poderia chamar de inteligência artificial.
O caminho do software
Embora a definição de Marvin Minsky exija que, para ser considerada inteligência artificial, uma máquina deve executar a mesma tarefa que um ser humano, ela requer a capacidade de pensar, o teste de Turing pede apenas que um ser humano não seja capaz de determinar se seu interlocutor é ou não.
Embora o ELIZA, um programa de computador escrito em meados da década de 60, não tivesse a intenção de passar no teste de Turing, ele lançou as bases para uma série de programas que tentariam fazê-lo. O programa assumia o papel de um psiquiatra fazendo uma série de perguntas a um paciente sobre tópicos comuns, como família, amigos ou humor. De acordo com as respostas, ele continuou seguindo uma linha pré-estabelecida.
Nem ELIZA (e na verdade qualquer outro software) teria sido possível sem os trabalhos de um professor de matemática autodidata chamado George Boole, que no século XNUMX começou a estudar a tradução em termos matemáticos do processo de raciocínio humano. Para isso, analisou a forma de agrupar objetos em classes e o que acontecia quando essas classes eram combinadas com outras. Ele então atribuiu símbolos para cada um desses relacionamentos.
Da formalização ao feedback
Se os objetos de um conjunto são alterados por afirmações e estabelecemos três relações possíveis entre eles (E, OU e NÃO) já temos uma forma de classificá-los em um dos dois grupos (Verdadeiro ou Falso).
No entanto, as obras de Boole não eram boas para todos os tipos de reivindicações. Era necessária uma maneira de descrever conceitos gerais. Ou seja, elas podem ser verdadeiras ou falsas dependendo das circunstâncias.
Para que seja entendido. Trabalhos booleanos permitem que você trabalhe com a asserção
Diego é argentino e escreve em Linux Adictos
Mas você não pode fazer nada com:
X é... e escreve em Z.
Para isso, tivemos que esperar até a década de 70, quando um professor alemão chamado Frege introduziu o conceito de predicados. Um predicado é uma afirmação que pode ser descrita como verdadeira ou falsa dependendo das circunstâncias.
Diego, Argentino y Viciado em Linuxs são entidades que não são nem verdadeiras nem falsas, mas dependendo de como são combinadas em um predicado, elas o farão.
Freje adicionou duas expressões com seus símbolos correspondentes:
Para tudo (Indica que todos os valores de uma variável atendem a uma condição)
Existe um... tal que (Implica que há pelo menos um elemento que satisfará uma condição.
teoria do feedback
A próxima grande contribuição para a criação da Inteligência Artificial não foi matemática, veio da Biologia. Norbert Wiener, fundador da Cibernética, interessou-se pelos pontos comuns entre a Engenharia e a Biologia. Foi esse interesse que o levou a analisar como os animais de sangue quente mantinham sua temperatura constante, apesar das mudanças na temperatura ambiente. Wiener postulou que, neste e em outros casos, os mecanismos de feedback estavam funcionando. Ou seja, ao receber a informação, produziu-se uma resposta para se adaptar a ela.
Indo além, chegou a afirmar que os comportamentos inteligentes nada mais são do que o resultado de mecanismos de feedback. Em outras palavras, podemos concluir que A inteligência (natural ou artificial) trata de coletar informações, processá-las, agir sobre o resultado e repetir o processo.