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Alan Turing propõe o teste de Turing, que se torna um marco no desenvolvimento da IA, definindo um padrão para avaliar a inteligência de uma máquina
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Durante esse período, a comunidade científica estava animada com as possibilidades de criar máquinas que pudessem raciocinar, aprender e solucionar problemas de forma autônoma.
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A conferência de Dartmouth marca o início formal da pesquisa em IA. Liderada por John McCarthy e outros pioneiros, estabeleceu o termo "Inteligência Artificial" e delineou objetivos e desafios para a área.
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Muitos dos sistemas de IA desenvolvidos nesse período mostraram-se inadequados para lidar com a complexidade do mundo real e falharam em cumprir as expectativas estabelecidas anteriormente.
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Durante este período, o foco da pesquisa em IA era mais direcionado para a aplicação prática de técnicas de raciocínio baseadas em regras e lógica simbólica, como a programação lógica e a representação do conhecimento.
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Impulsionado por avanços na teoria matemática subjacente às redes neurais e na computação paralela, que permitiu o processamento mais rápido de grandes conjuntos de dados. Este ressurgimento marcou o início de uma era de rápido desenvolvimento e aplicação das redes neurais, levando ao surgimento de técnicas de aprendizado profundo e ao uso generalizado de redes neurais em uma ampla gama de aplicações de inteligência artificial.
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O ALVINN (Veículo Terrestre Autônomo em Rede Neural): É um exemplo de carro autônomo desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Carnegie Mellon.Foi um marco significativo, pois demonstrou a capacidade de um sistema neural para interpretar e processar informações visuais em tempo real.
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Deep Blue derrota Kasparov: O supercomputador Deep Blue da IBM derrota o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.
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O termo “Aprendizado Profundo” é introduzido para o campo da aprendizagem de máquina, referindo-se a algoritmos que podem aprender representações hierárquicas dos dados.
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Watson vence Jeopardy!: O sistema Watson da IBM vence o programa de perguntas e respostas Jeopardy!, demonstrando a capacidade das máquinas de entender e responder perguntas em linguagem natural.
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Os avanços no aprendizado de máquina levam a uma explosão de aplicativos baseados em IA, desde assistentes virtuais até sistemas de recomendação e detecção de fraudes, transformando setores inteiros.