Q:
O que é o "inverno da IA" e como isso afetou a pesquisa de inteligência artificial?
UMA:O "inverno da IA" foi um período de interesse reduzido no campo da inteligência artificial, que durou entre os anos 80 e 2000. Essa falta de interesse levou à falta de financiamento.
O termo foi cunhado por analogia ao conceito hipotético de "inverno nuclear", onde as consequências de uma guerra nuclear mudariam os padrões climáticos.
O “inverno” foi atribuído a várias causas: a superalimentação da pesquisa em IA, a natureza interdisciplinar da IA e os conflitos entre os departamentos da universidade, cortes no orçamento da universidade, falta de aplicações práticas para a pesquisa em IA e produtos de computação mais baratos ultrapassando as caras máquinas Lisp em desempenho .
O inverno da IA nos anos 80 foi precipitado por falhas de "sistemas especialistas", sistemas que supostamente tinham capacidades de tomada de decisão semelhantes a um especialista humano. Esses sistemas eram populares na década de 1980, mas se mostraram caros e pouco confiáveis. Isso levou à crença de que a pesquisa em IA havia sido exagerada.
Outra consequência importante do inverno da IA foi o outono das máquinas Lisp. Essas máquinas eram estações de trabalho caras, construídas para suportar a linguagem de programação Lisp, que era a principal linguagem de pesquisa em IA. Eles também eram a principal plataforma para sistemas especializados. Os computadores de uso geral mais baratos, como os baseados nos processadores x86, Motorola 68000 ou SPARC, superaram as máquinas Lisp em desempenho no final dos anos 80.
Esses desenvolvimentos levaram a uma queda acentuada no interesse pela pesquisa em IA no final dos anos 80 até os 90. Foi mais difícil conseguir financiamento e os pesquisadores começaram a se referir a seus esforços por outros nomes. O foco atual no “aprendizado de máquina” dentro da IA é uma consequência de longa data do inverno da IA.
O interesse pela pesquisa em IA aumentou nos anos 2000. O ressurgimento da IA parece ter sido causado pelo que matou as máquinas Lisp: melhorias no desempenho dos computadores. Isso levou a novos aplicativos e abordagens sendo usados na IA.
