Antes do aprendizado profundo, fazer com que um sistema de visão computacional ou de fala funcionasse bem dependia de pesquisadores projetando manualmente os recursos de entrada corretos – detectores de borda como SIFT e HOG para imagens, coeficientes cepstrais para áudio – uma arte especializada por si só. Redes que aprendem seus próprios recursos diretamente a partir de dados brutos tornaram obsoleta a maior parte desse trabalho de design em poucos anos a partir de 2012.
Engenheiro de recursos feito à mão já não existe como ofício vivo. Eis o que o apagou, e que profissão assumiu o trabalho.
1943–1956
A ideia e o nome
O artigo de 1943 de Warren McCulloch e Walter Pitts, que modelava neurônios como interruptores lógicos simples, deu aos pesquisadores posteriores um ponto de partida matemático, e a proposta de Alan Turing, de 1950, de um teste prático para inteligência de máquina deu à questão uma forma pública. Ambas as ideias alimentaram o workshop de Dartmouth de 1956, onde John McCarthy e três colegas cunharam a “inteligência artificial” para uma reunião de verão que produziu muito menos progresso técnico do que os seus organizadores esperavam, mas nomearam permanentemente o campo que acabavam de fundar.
O que mais se passava então
1950
Turing propõe o jogo da imitação
Em “Computing Machinery and Intelligence”, publicado na revista Mind, Alan Turing evita a questão “podem as máquinas pensar” e propõe, em vez disso, um teste prático, prevendo que dentro de cinquenta anos uma máquina com cerca de mil milhões de bits de armazenamento enganaria um interrogador médio pelo menos 30% das vezes.
1956
O workshop de Dartmouth nomeia o campo
O workshop de verão de oito semanas de John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon em Dartmouth cunha o termo “inteligência artificial” e reúne cerca de dez pesquisadores que viriam a fundar grande parte da agenda de pesquisa inicial da área.
1958
Rosenblatt constrói o Perceptron
O Perceptron de Frank Rosenblatt, implementado primeiro em software e depois em hardware personalizado em Cornell, aprende a classificar imagens simples ajustando seus próprios pesos de conexão - a primeira demonstração funcional de uma rede neural artificial treinável.
1969–1974
O primeiro inverno de IA começa
O livro de 1969 de Marvin Minsky e Seymour Papert, 'Perceptrons', prova matematicamente que redes de camada única não podem resolver problemas simples como XOR, e o Relatório Lighthill da Grã-Bretanha de 1973 conclui que a IA não cumpriu suas promessas; o financiamento para redes neurais e pesquisas gerais sobre IA entra em colapso em ambos os lados do Atlântico.
Onde esse trabalho vive agora
Projeta e testa os algoritmos por trás da inteligência das máquinas, em um campo que agora corre para automatizar uma parcela crescente de seu próprio processo de pesquisa.
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