inteligencia_artificial-páginas-13

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Fabio G. Cozman | Ary Plonski| Hugo Neri
tística para aprendizado e teoria de utilidade e de controle para 
tomada de decisão. Ou seja, ferramentas consagradas em outras 
áreas foram incorporadas a IA, dando maior solidez à essa última. 
Provavelmente a primeira edição do livro de Russell e Norvig é 
o texto que melhor captura o progresso em curso na década de 
1990. Porém, na prática, poucas técnicas funcionavam de forma 
robusta e dentro daquilo que se esperaria de uma verdadeira In-
teligência Artificial. Alguns programas passavam a ilusão de com-
preender linguagem natural, mas o faziam em cenários limitados; 
outros programas conseguiam planejar sequências de atividades, 
mas apenas a partir de modelos muito bem construídos. O sen-
timento geral da área era de relativa frustração: onde estavam, 
afinal, os maravilhosos computadores pensantes que serviriam a 
nós, mestres humanos?
Gradualmente, esse quadro se modificou no novo milênio. 
Houve, em primeiro lugar, uma explosão de poder computacional, 
não apenas embutido em computadores pessoais, mas também 
em câmeras e telefones de todos os tipos, veículos, eletrodomés-
ticos. Em segundo lugar, houve uma explosão na quantidade de 
dados coletados de equipamentos e pessoas. Além disso, o au-
mento na coleta de dados foi acompanhado em uma maior dis-
ponibilidade de dados através de redes de computadores. A “mi-
neração de dados” se tornou popular, bem como tecnologias de 
“inteligência empresarial” que se baseiam na análise de grandes 
quantidades de dados (em inglês, business intelligence). Por volta 
de 2010, a área estava pronta para resolver problemas práticos 
reais em escala nunca vista. O exemplo talvez mais importante 
daquele momento tenha sido o programa Watson, desenvolvido 
pela IBM, vencedor do jogo Jeopardy! contra campeões humanos 
em 2011. Esse programa apresentava considerável habilidade de 
compreender linguagem natural e raciocinar a partir de fatos e 
regras armazenados em grandes bases de conhecimento.