Tendências da Inteligência artificial
10
mai
No final dos anos 80 as promessas e desafios da Inteligência artificial pareciam desmoronar a frase
de Hans Moracev: “é fácil fazer os computado- res exibirem desempenho de nível adulto em testes de inteligência ou jogar damas, e é difícil ou impossível dar a eles as habilidades de um garoto de um ano quando se trata de percepção e mobilidade”, em seu livro de 1988 “Mind Children”.
Também um dos maiores precursores da IA (Inteligência Artificial) Marvin Minsky e co-fundador do Laboratório de Inteligência Artificial, declarava no final dos anos 90: “A história da IA é engraçada, pois os primeiros feitos reais eram belas coisas, máquina que fazia demonstrações em lógica e saía-se bem no curso de cálculo. Mas, depois, a tentar fazer máquinas capazes de responder perguntas sobre históricas simples, máquina … 1º. ano do cicio básico. Hoje não há nenhuma máquina que consiga isto.” (KAKU, 2001, p. 131)
Minsky junto com outro precursor de IA: Seymor Papert, chegou a vislumbrar uma teoria d’A Sociedade da Mente, que buscava explicar como o que chamamos de inteligência poderia ser um produto da interação de partes não-inteligentes, mas o caminho da IA seria outro, ambos faleceram no ano de 2016 vendo a virada da IA, sem ver a “sociedade da mente” emergir.
Graças a uma demanda da nascente Web cujos dados careciam de “significado”, os trabalhos de IA vão se unir aos esforços dos projetistas da Web para desenvolver a chamada Web Semântica.
Já havia dispositivos os softbots, ou simplesmente bots, robôs de software que navegavam pelos dados brutos procurando “capturar alguma informação”, na prática eram scripts escritos para Web ou para a Internet, que poderiam agora ter uma função mais nobre do que roubar dados.
Renasceu assim a ideia de agentes inteligentes, vinda de fragmentos de código, ela passa a ter na Web uma função diferente, a de rastrear dados semiestruturados, armazená-los em bancos de dados diferenciados, que não são mais SQL (Structured Query Language), mas procurar questões dentro das perguntas e respostas que são feitas na Web, então estes bancos são chamados de No-SQL, e eles servirão de base também para o Big-Data.
O desafio emergente agora é construir taxonomias e ontologias com estas informações dispersas na Web, semi-estruturadas, que nem sempre estão respondendo a um questionário bem formulado ou a raciocínios lógicos dentro de uma construção formal clara.
Neste contexto emergiu o linked data, a ideia de ligar dados dos recursos na Web, investigando-os dentro das URI (Uniform Resource Identifier) que são os registros e localização de dados na Web.
O cenário perturbador no final dos anos 90 teve uma virada semântica nos anos 2000.
KAKU, M. A física do Impossível: uma exploração científica do mundo dos fasers, campos de forças, teletransporte e viagens do tempo. 1ª. Edição. Lisboa: Editorial Bizâncio, 2008.
