Leia o texto do convite que criou o termo inteligência artificial

De onde saiu o termo inteligência artificial?

Entre junho e agosto de 1956, um grupo de cientistas agitou o campus do renomado Dartmouth College, em New Hampshire. Nomes lendários da computação como John McCarthy, Oliver Selfridge, Marvin Minsky e Trenchard More discutiram a automação, matéria que florescia na academia e dividia opiniões sobre a capacidade de máquinas de exercer tarefas humanas.

McCarthy, então professor de matemática em Dartmouth, é apontado como autor do termo inteligência artificial (I.A.), que usou no convite para o evento. Batizou um campo de estudos que nunca mais deixaria de criar expectativa e polêmica. A edição de março de Época NEGÓCIOS traz um especial sobre a I.A. e seus impactos nos negócios.

Aquele brainstorm de quase oito semanas ofereceu uma visão de futuro: os especialistas acreditavam na construção de computadores para desempenhar tarefas ligadas à cognição, incluindo abstração e uso de linguagem. “Todos os aspectos da aprendizagem — ou qualquer outra característica da inteligência — podem, em princípio, ser descritos tão precisamente que uma máquina será capaz de simulá-los”, resumia o programa.

Abaixo, leia parte do convite escrito por McCarthy:

Uma proposta para a pesquisa de verão do Darthmouth College sobre inteligência artificial.

Por J. McCarthy, Dartmouth College, M. L. Minsky, Harvard University, N. Rochester, I.B.M. Corporation, e C.E. Shannon, Bell Telephone Laboratories.

Nós propomos que um grupo de dez homens realizasse um estudo de dois meses sobre inteligência artificial durante o verão de 1956, na Dartmouth College em Hanover, New Hampshire.

O estudo se baseia na ideia de que todo aspecto de aprendizado ou qualquer característica da inteligência consegue, por princípio, ser tão precisamente descrito que uma máquina pode ser criada para simulá-la.

A tentativa será feita para descobrir como máquinas podem criar linguagem, formar abstrações e conceitos, resolver problemas restritos a humanos e até melhorar elas mesmas. Nós acreditamos que um avanço significativo em tais questões poderá acontecer se um grupo de cientistas selecionados trabalhar em conjunto durante um verão.

Os tópicos a seguir são alguns dos principais aspectos do problema da inteligência artificial:

Computadores automáticos
Se uma máquina pode fazer um trabalho, então uma calculadora automática pode ser programada para simular tal máquina. A velocidade e a capacidade de memória dos computadores atuais talvez sejam insuficientes para simular a maioria das funções do cérebro humano, mas o maior obstáculo não é a falta de capacidade computacional, e, sim, nossa inabilidade de escrever programas usando toda a vantagem que nós temos agora.

Como pode um computador ser programado para usar uma linguagem
Especula-se que grande parte do pensamento humano consiste em manipular palavras de acordo com as regras da razão e da especulação. A partir deste ponto de vista, formar uma generalização e implica-las a uma máquina consiste em admitir uma nova palavra e algumas regras por meio de sentenças. Essa ideia nunca havia sido precisamente formulada nem exemplos tirados do papel.

Redes de neurônios
Como uma rede hipotética de neurônios pode ser arranjada de forma que, reunida, crie um conceito. É em cima dessa questão que Uttley, Rashevsky, Farley, Clark, Pitts, McCulloch, Minsky, Rochester e Holland têm se debruçado, produzindo uma quantia considerável de trabalho teórico e experimental. Resultados parciais têm sido obtidos, mas o problema precisa de mais trabalho teórico.

Teoria do tamanho do cálculo
Se nos fosse dado um problema definido (no qual é possível testar mecanicamente se a resposta proposta é válida ou não), uma maneira de resolver é tentar todas as respostas possíveis na ordem. Esse método não é eficaz. E para eliminá-lo precisamos ter alguns critérios para a eficiência do cálculo.

Algumas considerações mostrarão que para medir a eficiência do cálculo é necessário um método capaz de medir a complexidade dos mecanismos de cálculo, o que pode ser feito se tivermos a teoria da complexidade das funções. Alguns resultados parciais deste problema foram obtidos por Shannon e também por McCarthy.

Autoaperfeiçoamento
Uma máquina verdadeiramente inteligente executará atividades por conta, o que provavelmente pode ser descrito como autoaperfeiçoamento. Percebemos que vale a pena realizar mais estudos sobre esse tema.

Abstrações
Um certo número de “abstrações” podem ser distintamente definidas enquanto outras muitas não. Uma tentativa direta de classificá-las e descrever os métodos das máquinas na formação dessas abstrações, a partir de sensores e outros dados que valem a pena nos aprofundarmos.

Aleatoriedade e criatividade
Uma conjectura bastante atrativa e ainda bem incompleta é que a diferença entre pensamento criativo e pensamento competente e inimaginável se mantém sobre a ideia de aleatoriedade. A aleatoriedade deve ser guiada pela intuição para ser eficiente. Em outras palavras, o palpite inclui aleatoriedade controlada em vez de pensamento ordenado.

Em adição aos problemas coletados para estudo, nós perguntamos aos indivíduos envolvidos para descrever o seu trabalho. Declarações originais pelos quatro fundadores estão anexadas ao projeto.

Nós nos propomos a organizar o trabalho do grupo a seguir.

Potenciais participantes receberão cópias dessa proposta e serão questionados se gostariam de se debruçar sobre o problema da inteligência artificial. Se sim, ainda queremos saber que área exatamente eles gostariam de trabalhar.

Os convites serão feitos pelo comitê organizador com base na estimativa da contribuição pessoal de cada indivíduo interessado.

Os membros circularão trabalhos prévios para todo os membros, antes do grupo iniciar a pesquisa coletiva.

Durante os encontros teremos regularmente a divulgação de pesquisas e a oportunidade para membros trabalharem individualmente e, também, em pequenos grupos.

O restante do conteúdo pode ser visto, na íntegra, neste link.