Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial é definida como a inteligência exibida por qualquer coisa que tenha sido construída pelo homem.Visão geral
A questão sobre o que é inteligência artifical, mesmo como definida anteriormente, pode ser separada em duas partes: "qual a natureza do artificial" e "o que é inteligência"? A primeira questão é de resolução relativamente fácil, apontando no entanto para a questão de o que poderá o homem construir.
A segunda questão é consideravelmente mais difícil, levantando a questão da consciência, identidade e mente (incuindo a mente inconsciente) juntamente com a questão de que componentes estão envolvidos no único tipo de inteligência que universalmente se aceita como estando ao alcançe do nosso estudo: a inteligência do ser humano. O estudo de animais e de sistemas artificiais que não são modelos triviais, começam a ser considerados como matéria de estudo na área da inteligência.
Diferentes tipos de inteligência artificial (IA) serão aqui elucidados. Igualmente os assunto da categorização, história, proponentes e oponentes, aplicações e investigação serão abordados seguidamente. Finalmente, apresentam-se referência a descrições de ficção e não ficção sobre a IA.
IA forte e IA fraca
Uma popular e inicial definição de inteligência artificial, introduzida por John McCarty na famosa conferência de Dartmouth em 1955 é "fazer a maquina comportar-se de tal forma que seja chamada inteligente caso fosse este o comportamento de um ser humano." No entanto esta definição parece ignorar a possibilidade de existir a IA forte (ver abaixo). Outra definçião de inteligência artificial é a inteligência que surge de uma dispositivo artificial. A maior parte das definições podem ser categorizadas em sistemas que: pensam como um humano; agem como um humano; pensam racionalmente ou agem racionalmente.
Inteligência artificial forte
A investigação em Inteligência artificial forte aborda a criação da formas de inteligência baseada em computador que consiga raciocinar e resolver problemas; uma forma de IA forte é classificada como auto-consciente.
Inteligência artificial fraca
A inteligência artificial fraca centra a sua investigação na criação de inteligência artificial que não é capaz de verdadeiramente raciocinar e resolver problemas. Uma tal maquina com esta característica de inteligência agiria como se fosse inteligente, mas não tem autoconsciência ou noção de si. O teste clássico para aferição da inteligência em máquinas é o Teste de Turing.
Há diversos campos dentro da IA fraca, e um deles é a Linguagem Natural, que trata de estudar e tentar reproduzir os processos de desenvolvimento que resultaram no funcionamento normal da língua. Muitos destes campos utilizam softwares específicos e linguagens de programação criadas para suas finalidades. Um exemplo bastante conhecido é o programa A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity, ou Entidade Computadorizada de Linguagem Artificial para Internet), um software que simula uma conversa humana. Programado em Java e desenvolvido com regras heurísticas para os caracteres de conversação, seu desenvolvimento resultou na AIML (Artificial Intelligence Markup Language), uma linguagem específica para tais programas e seus vários clones, chamados de Alicebots.
Até à data, muito do trabalho neste campo tem sido feito com simulações em computador de inteligência baseado num conjunto predefinido de regras. Poucos têm sido os progressos na IA forte. Mas dependendo da definição de IA utilizada, pode-se dizer que avanços consideráveis na IA fraca já foram alcançados.
Criticas filosóficas e a argumentação da IA forte
Muitos filósofos, sobretudo John Searle e Hubert Dreyfus, inseriram no debate questões de ordem filosófica e epistemológica, questionando qualquer possibilidade efetiva da IA forte. Seriam falsos, assim, os próprios pressupostos da construção de uma inteligência ou consciência semelhante à humana em uma máquina.
Searle é bastante conhecido por seu contra-argumento sobre o Quarto Chinês (ou Sala Chinesa), que inverte a questão colocada por Minsky a respeito do Teste de Turing. Seu argumento diz que ainda que uma máquina possa parecer falar chinês por meio de recursos de exame comparativo com mostras e tabelas de referência, binárias, isso não implica que tal máquina fale e entenda efetivamente a língua. Ou seja, demonstrar que uma máquina possa passar no Teste de Turing não necessariamente implica em um ser consciente, tal como entendido em seu sentido humano. Dreyfus, em seu livro O que os computadores ainda não conseguem fazer: Uma critica ao raciocínio artificial, argumenta que a consciência não pode ser adquirida por sistemas baseados em regras ou lógica; tampouco por sistemas que não façam parte de um corpo físico. No entanto, este último autor deixa aberta a possibilidade de um sistema robótico baseado em Redes Neuronais, ou em mecanismos semelhantes, alcançar a inteligência artificial.
Mas já não seria a referida IA forte, mas sim um correlato bem mais próximo do que se entende por IA fraca. Os revezes que a acepção primeira de Inteligência Artificial vem levando nos últimos tempos contribuíram para a imediata relativização de todo seu legado. O papel de Marvin Minsky, figura proeminente do MIT e autor de Sociedade da Mente, fora central para a acepção de uma IA linear que imitaria com perfeição a mente humana. Atualmente, no entanto, as vertentes que trabalham com os pressupostos da emergência e com elementos da IA fraca parecem ter ganhado proeminência do campo.
As críticas sobre a impossibilidade de criar uma inteligência em um composto artificial podem ser encontradas em Jean-François Lyotard (O Pós-humano) e Lucien Sfez (Crítica da Comunicação); uma contextualização didática do debate encontra-se em Sherry Turkle (O segundo Eu: os computadores e o espírito humano). Pode-se resumir o argumento central no fato de que a própria concepção de inteligência é humana é, nesse sentido, animal e biológica. A possibilidade de transportá-la para uma base plástica, artificial, encontra um limite claro e preciso: se uma inteligência puder ser gerada a partir destes elementos, deverá ser necessariamente diferente da humana, na medida em que o seu resultado provém da emergência de elementos totalmente diferentes dos encontrados nos humanos. A inteligência, tal como a entendemos, é essencialmente o fruto do cruzamento da uma base biológica com um complexo simbólico e cultural, impossível de ser reproduzido artificialmente.
Outros filósofos sustentam visões diferentes. Ainda que não vejam problemas com a AI fraca, entendem que há elementos suficientes para se crer na IA forte também. Daniel C. Dennett argumenta em Consciência Explicada que se não há uma centelha mágica ou alma nos seres humanos, então o Homem é apenas uma outra máquina. Dennett questiona por quê razão o Homem-máquina deve ter uma posição privilegiada sobre todas as outras possíveis máquinas quando provido de inteligência.
Alguns autores sustentam que se a IA fraca é possível, então também o é a forte. O argumento da IA fraca, de uma inteligência imitada mas não real, desvelaria assim uma suposta validação da IA forte. Isso se daria porque, tal com entende Simon Blackburn em seu livro Think, dentre outros, não existe a possibilidade de checar se uma inteligência é verdadeira ou não. Estes autores argumentam que toda inteligência apenas parece inteligência, sem necessariamente o ser. Parte-se do princípio que é impossível separar o que é inteligência de fato do que é apenas simulação: apenas acredita-se ser.
Estes autores rebatem os argumentos contra a IA forte dizendo que seus críticos reduzem-se a arrogantes que não podem entender a origem da vida sem uma centelha mágica, um Deus ou uma posição superior qualquer. Eles entenderiam, em última instância, máquina como algo essencialmente incapaz e sequer conseguem supô-la como capaz de inteligência. Nos termos de Minsky, a crítica contra a IA forte erra ao supor que toda inteligência derive de um sujeito - tal como indicado por Searle - e assim desconsidera a possibilidade de uma maquinaria complexa que pudesse pensar.
O debate sobre a IA reflete, em última instância, a própria dificuldade da ciência contemporânea em lidar efetivamente com a ausência de um primado superior. Os argumentos pró-IA forte são esclarecedores dessa questão, pois são os próprios cientistas, que durante décadas tentaram e falharam ao criar uma IA forte, quem ainda procuram a existência de uma ordem superior. Ainda que a IA forte busque uma ordem dentro da própria conjugação dos elementos internos, trata-se ainda da suposição de que existe na inteligência humana uma qualidade superior que deve ser buscada, emulada e recriada. Reflete, assim, a difícil digestão do legado radical da Teoria da Evolução, onde não existe positividade alguma em ser humano e ser inteligente; trata-se apenas de um complexo de relações que propiciaram um estado particular, produto de um cruzamento temporal entre o extrato biológico e uma complexidade simbólica.
História
Desenvolvimento teórico da IA
Muito do foco (original) nas pesquisas de inteligência artificial traçam uma aproximação experimental com a psicologia, dando ênfase ao que poderia ser chamado de inteligência lingüística (tal como exemplificado no Teste de Turing).
Aproximações da inteligência artificial que não se foquem na inteligência lingüística incluem a robótica e abordagens pautadas nos pressupostos da inteligência coletiva. Tais vertentes procuram uma manipulação ativa de um ambiente ou de um processo de decisão consensual, conectando biologia e ciência política na tentativa de entender por quais modelos um comportamento "inteligente" é feito.
As teorias que deram origem à inteligência artificial remontam ao estudo dos seres vivos, sobretudo insetos - dado que são mais fáceis de emulação como robôs (ver vida artificial) - mas também de animais com mecanismos cognitivos mais complexos, incluindo macacos, que partilham em larga medida similaridades com os humanos, ainda que com menor capacidade de cognição e raciocínio. Supôs-se, nas pesquisas de IA, que animais seriam mais facilmente imitáveis, dada sua relativa simplicidade quando comparados a humanos. Entretanto, não existem modelos computacionais satisfatórios para a inteligência dos animais.
Artigos seminais que contribuíram para o avanço do conceito de máquina inteligente incluem A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity (1943), de Warren McCulloch e Walter Pitts; Man-Computer Symbiosis, de J.C.R. Licklider; e sobretudo On computing machinery and intelligence (1950), de Alan Turing. Dentre os artigos seminais que negavam qualquer possibilidade de uma inteligência maquinal, em uma perspectiva lógica ou filosófica inclui-se, dentre outros, Minds, Machines and Gödel (1961), de John Lucas. Para uma discussão mais aprofundada destes tópicos, ver cibernética e Teste de Turing.
Durante o desenvolvimento de práticas e técnicas na pesquisa de IA, seus defensores acusavam os críticos do projeto de mudarem constantemente a tarefa válida para validação da proposta de IA. Diziam que um projeto antes entendido como "inteligente", tais como jogo de xadrez por computador ou reconhecimento da fala, foram paulatinamente desacreditados para fazer com que os feitos da IA fossem negados. Os defensores da IA resumiam as críticas ao projeto dizendo que "inteligência", para seus adversários, é "qualquer coisa que humanos possam fazer, e máquinas não".
John von Neumann (citado por E.T. Jaynes) antecipou essa tendência em 1948, quando em resposta a um comentário que dizia não ser possível uma máquina pensar, disse: "Você insiste que há algo que uma máquina não pode fazer. Se você me disser precisamente o que é isso que uma máquina não pode fazer, então eu posso inventar uma máquina que fará exatamente isso". Von Neumann estava presumivelmente aludindo à Tese de Church-Turing - considerada como o princípio fundamental da computação – que declara que todos os dispositivos passíveis de expressar o que quer que seja computacionalmente, são fundamentalmente equivalentes, ainda que possam diferir com relação a eficiência e modos operandi.
Em 1969, McCarthy e Hayes iniciam a discussão com um grau significativamente maior de profundidade, inserindo a questão dos sistema de referência por meio do ensaio "Some Philosophical Problems from the Standpoint of Artificial Intelligence".
Investigação na IA experimental
A inteligência artificial começou como um campo experimental nos anos 50 com pioneiros como Allen Newell e Herbert Simon, que fundaram o primeiro laboratório de inteligência artificial na Universidade de Carnegie-Mellon, e McCarty que juntamente com Marvim Minsky, que fundaram o MIT AI lab]] em 1959. For eles alguns dos partecipantes na mencionada conferência de verão de 1956 em Darthmouth College.
Históricamente, exstem dois grandes estilos de investigação em IA: IA "neats" e IA "scruffies". A IA "neats", limpa, classica ou simbólica. involv a manipulação de símbolos e de ocnceitos abstractos, e , é a matodologia utilizada na maior parte dos sistemas periciais.
Paralelamente a esta abordagem existe a abordagem IA "scruffies", ou "conecionista", da qual as redes neuronais são o melhor exemplo. Esta abordagem cria sistemas que tentam gerar inteligência pela aprendizagem e adaptação em vez da criação de sistemas desenhados com o objectivo especifico de resolver um problema. Ambas as abordagems apareceram num estágio inciial da história de IA. Nos anos 60s e 70s os coneccionistas foram retirados do primeiro plano da investigação em IA, mas o interess por esta vertente da IA foi retomada nos anos 80s, quando as limitações da IA "limpa" começaram a ser percebidas.
Aplicações Práticas de Técnicas de IA
Enquanto que o progresso direcionado ao objetivo final de uma inteligência similar à humana tem sido lenta, muitas derivações surgiram no processo. Exemplos notáveis incluem as linguagens LISP e Prolog, as quais foram inventadas para pesquisa em IA mas agora possuem funções não-IA. A cultura Hacker surgiu primeiramente em laboratórios de IA, em particular o MIT AI Lab, lar várias vezes de celebridades tais como McCarthy, Minsky, Seymour Papert (que desenvolveu Logo lá), Terry Winograd (que abandonou IA depois de desenvolver SHRDLU).
Muitos outros sistemas úteis tem sido construídos usando tecnologias que ao menos uma vez era áreas ativas em pesquisa IA. Alguns exemplos incluem:
Chinook foi declarado o campeão Homem-Máquina em damas (draughts) em 1994.
Inteligência artificial forte
A investigação em Inteligência artificial forte aborda a criação da formas de inteligência baseada em computador que consiga raciocinar e resolver problemas; uma forma de IA forte é classificada como auto-consciente.
Inteligência artificial fraca
A inteligência artificial fraca centra a sua investigação na criação de inteligência artificial que não é capaz de verdadeiramente raciocinar e resolver problemas. Uma tal maquina com esta característica de inteligência agiria como se fosse inteligente, mas não tem autoconsciência ou noção de si. O teste clássico para aferição da inteligência em máquinas é o Teste de Turing.
Há diversos campos dentro da IA fraca, e um deles é a Linguagem Natural, que trata de estudar e tentar reproduzir os processos de desenvolvimento que resultaram no funcionamento normal da língua. Muitos destes campos utilizam softwares específicos e linguagens de programação criadas para suas finalidades. Um exemplo bastante conhecido é o programa A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity, ou Entidade Computadorizada de Linguagem Artificial para Internet), um software que simula uma conversa humana. Programado em Java e desenvolvido com regras heurísticas para os caracteres de conversação, seu desenvolvimento resultou na AIML (Artificial Intelligence Markup Language), uma linguagem específica para tais programas e seus vários clones, chamados de Alicebots.
Até à data, muito do trabalho neste campo tem sido feito com simulações em computador de inteligência baseado num conjunto predefinido de regras. Poucos têm sido os progressos na IA forte. Mas dependendo da definição de IA utilizada, pode-se dizer que avanços consideráveis na IA fraca já foram alcançados.
Criticas filosóficas e a argumentação da IA forte
Muitos filósofos, sobretudo John Searle e Hubert Dreyfus, inseriram no debate questões de ordem filosófica e epistemológica, questionando qualquer possibilidade efetiva da IA forte. Seriam falsos, assim, os próprios pressupostos da construção de uma inteligência ou consciência semelhante à humana em uma máquina.
Searle é bastante conhecido por seu contra-argumento sobre o Quarto Chinês (ou Sala Chinesa), que inverte a questão colocada por Minsky a respeito do Teste de Turing. Seu argumento diz que ainda que uma máquina possa parecer falar chinês por meio de recursos de exame comparativo com mostras e tabelas de referência, binárias, isso não implica que tal máquina fale e entenda efetivamente a língua. Ou seja, demonstrar que uma máquina possa passar no Teste de Turing não necessariamente implica em um ser consciente, tal como entendido em seu sentido humano. Dreyfus, em seu livro O que os computadores ainda não conseguem fazer: Uma critica ao raciocínio artificial, argumenta que a consciência não pode ser adquirida por sistemas baseados em regras ou lógica; tampouco por sistemas que não façam parte de um corpo físico. No entanto, este último autor deixa aberta a possibilidade de um sistema robótico baseado em Redes Neuronais, ou em mecanismos semelhantes, alcançar a inteligência artificial.
Mas já não seria a referida IA forte, mas sim um correlato bem mais próximo do que se entende por IA fraca. Os revezes que a acepção primeira de Inteligência Artificial vem levando nos últimos tempos contribuíram para a imediata relativização de todo seu legado. O papel de Marvin Minsky, figura proeminente do MIT e autor de Sociedade da Mente, fora central para a acepção de uma IA linear que imitaria com perfeição a mente humana. Atualmente, no entanto, as vertentes que trabalham com os pressupostos da emergência e com elementos da IA fraca parecem ter ganhado proeminência do campo.
As críticas sobre a impossibilidade de criar uma inteligência em um composto artificial podem ser encontradas em Jean-François Lyotard (O Pós-humano) e Lucien Sfez (Crítica da Comunicação); uma contextualização didática do debate encontra-se em Sherry Turkle (O segundo Eu: os computadores e o espírito humano). Pode-se resumir o argumento central no fato de que a própria concepção de inteligência é humana é, nesse sentido, animal e biológica. A possibilidade de transportá-la para uma base plástica, artificial, encontra um limite claro e preciso: se uma inteligência puder ser gerada a partir destes elementos, deverá ser necessariamente diferente da humana, na medida em que o seu resultado provém da emergência de elementos totalmente diferentes dos encontrados nos humanos. A inteligência, tal como a entendemos, é essencialmente o fruto do cruzamento da uma base biológica com um complexo simbólico e cultural, impossível de ser reproduzido artificialmente.
Outros filósofos sustentam visões diferentes. Ainda que não vejam problemas com a AI fraca, entendem que há elementos suficientes para se crer na IA forte também. Daniel C. Dennett argumenta em Consciência Explicada que se não há uma centelha mágica ou alma nos seres humanos, então o Homem é apenas uma outra máquina. Dennett questiona por quê razão o Homem-máquina deve ter uma posição privilegiada sobre todas as outras possíveis máquinas quando provido de inteligência.
Alguns autores sustentam que se a IA fraca é possível, então também o é a forte. O argumento da IA fraca, de uma inteligência imitada mas não real, desvelaria assim uma suposta validação da IA forte. Isso se daria porque, tal com entende Simon Blackburn em seu livro Think, dentre outros, não existe a possibilidade de checar se uma inteligência é verdadeira ou não. Estes autores argumentam que toda inteligência apenas parece inteligência, sem necessariamente o ser. Parte-se do princípio que é impossível separar o que é inteligência de fato do que é apenas simulação: apenas acredita-se ser.
Estes autores rebatem os argumentos contra a IA forte dizendo que seus críticos reduzem-se a arrogantes que não podem entender a origem da vida sem uma centelha mágica, um Deus ou uma posição superior qualquer. Eles entenderiam, em última instância, máquina como algo essencialmente incapaz e sequer conseguem supô-la como capaz de inteligência. Nos termos de Minsky, a crítica contra a IA forte erra ao supor que toda inteligência derive de um sujeito - tal como indicado por Searle - e assim desconsidera a possibilidade de uma maquinaria complexa que pudesse pensar.
O debate sobre a IA reflete, em última instância, a própria dificuldade da ciência contemporânea em lidar efetivamente com a ausência de um primado superior. Os argumentos pró-IA forte são esclarecedores dessa questão, pois são os próprios cientistas, que durante décadas tentaram e falharam ao criar uma IA forte, quem ainda procuram a existência de uma ordem superior. Ainda que a IA forte busque uma ordem dentro da própria conjugação dos elementos internos, trata-se ainda da suposição de que existe na inteligência humana uma qualidade superior que deve ser buscada, emulada e recriada. Reflete, assim, a difícil digestão do legado radical da Teoria da Evolução, onde não existe positividade alguma em ser humano e ser inteligente; trata-se apenas de um complexo de relações que propiciaram um estado particular, produto de um cruzamento temporal entre o extrato biológico e uma complexidade simbólica.
História
Desenvolvimento teórico da IA
Muito do foco (original) nas pesquisas de inteligência artificial traçam uma aproximação experimental com a psicologia, dando ênfase ao que poderia ser chamado de inteligência lingüística (tal como exemplificado no Teste de Turing).
Aproximações da inteligência artificial que não se foquem na inteligência lingüística incluem a robótica e abordagens pautadas nos pressupostos da inteligência coletiva. Tais vertentes procuram uma manipulação ativa de um ambiente ou de um processo de decisão consensual, conectando biologia e ciência política na tentativa de entender por quais modelos um comportamento "inteligente" é feito.
As teorias que deram origem à inteligência artificial remontam ao estudo dos seres vivos, sobretudo insetos - dado que são mais fáceis de emulação como robôs (ver vida artificial) - mas também de animais com mecanismos cognitivos mais complexos, incluindo macacos, que partilham em larga medida similaridades com os humanos, ainda que com menor capacidade de cognição e raciocínio. Supôs-se, nas pesquisas de IA, que animais seriam mais facilmente imitáveis, dada sua relativa simplicidade quando comparados a humanos. Entretanto, não existem modelos computacionais satisfatórios para a inteligência dos animais.
Artigos seminais que contribuíram para o avanço do conceito de máquina inteligente incluem A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity (1943), de Warren McCulloch e Walter Pitts; Man-Computer Symbiosis, de J.C.R. Licklider; e sobretudo On computing machinery and intelligence (1950), de Alan Turing. Dentre os artigos seminais que negavam qualquer possibilidade de uma inteligência maquinal, em uma perspectiva lógica ou filosófica inclui-se, dentre outros, Minds, Machines and Gödel (1961), de John Lucas. Para uma discussão mais aprofundada destes tópicos, ver cibernética e Teste de Turing.
Durante o desenvolvimento de práticas e técnicas na pesquisa de IA, seus defensores acusavam os críticos do projeto de mudarem constantemente a tarefa válida para validação da proposta de IA. Diziam que um projeto antes entendido como "inteligente", tais como jogo de xadrez por computador ou reconhecimento da fala, foram paulatinamente desacreditados para fazer com que os feitos da IA fossem negados. Os defensores da IA resumiam as críticas ao projeto dizendo que "inteligência", para seus adversários, é "qualquer coisa que humanos possam fazer, e máquinas não".
John von Neumann (citado por E.T. Jaynes) antecipou essa tendência em 1948, quando em resposta a um comentário que dizia não ser possível uma máquina pensar, disse: "Você insiste que há algo que uma máquina não pode fazer. Se você me disser precisamente o que é isso que uma máquina não pode fazer, então eu posso inventar uma máquina que fará exatamente isso". Von Neumann estava presumivelmente aludindo à Tese de Church-Turing - considerada como o princípio fundamental da computação – que declara que todos os dispositivos passíveis de expressar o que quer que seja computacionalmente, são fundamentalmente equivalentes, ainda que possam diferir com relação a eficiência e modos operandi.
Em 1969, McCarthy e Hayes iniciam a discussão com um grau significativamente maior de profundidade, inserindo a questão dos sistema de referência por meio do ensaio "Some Philosophical Problems from the Standpoint of Artificial Intelligence".
Investigação na IA experimental
A inteligência artificial começou como um campo experimental nos anos 50 com pioneiros como Allen Newell e Herbert Simon, que fundaram o primeiro laboratório de inteligência artificial na Universidade de Carnegie-Mellon, e McCarty que juntamente com Marvim Minsky, que fundaram o MIT AI lab]] em 1959. For eles alguns dos partecipantes na mencionada conferência de verão de 1956 em Darthmouth College.
Históricamente, exstem dois grandes estilos de investigação em IA: IA "neats" e IA "scruffies". A IA "neats", limpa, classica ou simbólica. involv a manipulação de símbolos e de ocnceitos abstractos, e , é a matodologia utilizada na maior parte dos sistemas periciais.
Paralelamente a esta abordagem existe a abordagem IA "scruffies", ou "conecionista", da qual as redes neuronais são o melhor exemplo. Esta abordagem cria sistemas que tentam gerar inteligência pela aprendizagem e adaptação em vez da criação de sistemas desenhados com o objectivo especifico de resolver um problema. Ambas as abordagems apareceram num estágio inciial da história de IA. Nos anos 60s e 70s os coneccionistas foram retirados do primeiro plano da investigação em IA, mas o interess por esta vertente da IA foi retomada nos anos 80s, quando as limitações da IA "limpa" começaram a ser percebidas.
Aplicações Práticas de Técnicas de IA
Enquanto que o progresso direcionado ao objetivo final de uma inteligência similar à humana tem sido lenta, muitas derivações surgiram no processo. Exemplos notáveis incluem as linguagens LISP e Prolog, as quais foram inventadas para pesquisa em IA mas agora possuem funções não-IA. A cultura Hacker surgiu primeiramente em laboratórios de IA, em particular o MIT AI Lab, lar várias vezes de celebridades tais como McCarthy, Minsky, Seymour Papert (que desenvolveu Logo lá), Terry Winograd (que abandonou IA depois de desenvolver SHRDLU).
Muitos outros sistemas úteis tem sido construídos usando tecnologias que ao menos uma vez era áreas ativas em pesquisa IA. Alguns exemplos incluem:
Chinook foi declarado o campeão Homem-Máquina em damas (draughts) em 1994.
Deep Blue, um computador jogador de xadrez, derrotou Garry Kasparov em uma famosa disputa em 1997.
Lógica Incerta, uma técnica para raciocinar dentro de incertezas, tem sido amplamento usado em sistemas de controles industriais.
Sistemas Especialistas vêem sendo usados à uma certa escala industrial.
Sistemas Tradutores tais como SYSTRAN tem sido largamente usados, no entanto, os resultados não são ainda comparáveis com tradutores humanos.
Redes Neurais vem sendo usadas em uma larga variedade de tarefas, de sistemas detectores de intrusos a jogos de computadores.
Sistemas de Reconhecimento de Caracteres Ótico (OCR) podem traduzir letra escrita de forma arbitraria em texto.
Reconhecimento de escrita a mão é usada em milhões de Assistentes Pessoais Digitais.
Reconhecimento de voz está disponivel comercialmente e é amplamente usado.
Sistemas de Algebra Computacional, tais como Mathematica e Macsyma, são bons exemplos.
Sistemas com Visão computacional são usados em muitas aplicações industriais.
A visão da Inteligência Artificial substituindo julgamento humano profissional tem surgido muitas vezes na história do campo, em Ficção Científica e hoje em dia em algumas áreas especializadas onde "Sistemas Especialistas" são usados para melhorar ou para substituir julgamento profissional em alguma áreas da engenharia e de medicina.
Consequências hipotéticas da IA
Alguns observadores dos desenvolivmentos da IA antecipam o desenvolvimento de sistema que excederão largamente a inteligência e a complexidade de qualquer coisa actualmente conhecida. Um nome dado a estes sistemas hipotéticos è a de artilectos. Com a introdução de sistemas de inteligência artificial não determinísticos, muitas questões éticas serão levantadas. Muitas destas questões nunca foram abordadas na história da humanidade.
www.megatimes.com.br
www.klimanaturali.org
