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A origem da IA data de 1943, quando Warren McCulloch e Walter Pitts criaram o primeiro modelo computacional para redes neurais.

Porém, há ensaios mais antigos, como “O homem-máquina” de Julien Offray de la Mettrie, de 1748.

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A história da inteligência artificial - Instituto de Engenharia

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Os primeiros passos O tema é tão inspirador que Hollywood nunca deixou de falar dele. Desde Metropolis, filme mudo de 1927, temos produções com robôs, computadores e programas que agem para o nosso bem ou em busca da nossa destruição. Rapidinho, dá pra citar “Blade Runner: O Caçador de Androides”; “A.I. Inteligência Artificial”; “Ela”, […]

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1950: O Nascimento da IA

Nesse ano, o renomado Alan Turing criou um método para determinar se uma máquina pode se passar por um ser humano em uma conversa escrita. Esse método é conhecido como teste de Turing, originalmente denominado Jogo da Imitação, título do filme que narra a vida do pesquisador, com Benedict Cumberbatch interpretando o papel principal.

Marvin Minsky e Dean Edmonds desenvolvem o primeiro rede neural artificial (ANN) chamado SNARC usando 3.000 válvulas de vácuo para simular uma rede de 40 neurônios.

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Em 1951, nasceu o SNARC, uma calculadora de operações matemáticas simulando sinapses, que são as ligações entre neurônios. O responsável foi Marvin Minsky, aluno da dupla daquele primeiro artigo sobre redes neurais.

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Last year I learned about the Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator (SNARC). As the first artificial neural network machine ever built, it seemed like a lost artifact in the history of AI because not much information about it was available. So earlier this year, I reached out to Margaret Minsky, Marvin Minsky's daughter, to learn more and she replied. Since then she has been a great supporter in helping me uncover more details.

One of the current unresolved mysteries of the SNARC is what the whole machine looked like. There are no known photographs of the whole assembly and the 40 SNARC cells are no longer around, save for one which is what my model is based on.

What we do know

It repurposed a gyropilot - the system used for auto-piloting a B52 - to actuate a chain that interfaced with the custom-designed electromechanical clutches attached to each potentiometer. All of this was built into racks. And because of the short mean-time-to-failure for vacuum tubes, we can presume that debugging was probably a design goal (we can see a hint of that with the way that the each SNARC cell was plugged into the system using a banana plug plate).

I hope to continue to work on this by building a v2 of the SNARC, one that includes a representation of the 40 SNARC cells and their actuation process. For now, I'll just post some of the iterative builds I made during the process.

Special thanks to Margaret Minsky for working with me as I learned as much as I could about the SNARC. My representation doesn't do justice to the original but hopefully it conveys some of the key concepts that went into the design of the original.

SNARC Model

First build

SNARC - Teardown style

Laser cutting frames

SNARC - Cardboard to plywood frames

Layout with chain

SNARC - Layout 1

SNARC Exhibit Label

Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator 1951 by Marvin Minsky
SNARC model by Edwardo Martinez
Laser-cut frame, vacuum tubes, potentiometer, capacitor, acrylic on wood board

Designed by Marvin Minsky, the Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator (SNARC) is the first artificial neural network machine ever built. In 1949 Minsky began to seriously think about learning machines and how to design them. And in 1951 the stars aligned when funding, lab space and a colleague, Dean Edmonds, presented themselves and Minsky was able to turn his attention to making a physical version of a learning machine. Using analog and electromechanical components, 40 neurons were made and wired into a network, where each neuron was designed using a capacitor for short-term memory and a potentiometer (commonly found in volume controls) for long-term memory. Minsky and Edmonds tested its learning capabilities by having the machine navigate a virtual maze. When an action was taken that resulted in a positive reward, an electric clutch was used to engage a moving chain that turned the potentiometer. The combined network of potentiometer settings (analogous to weights in today's all-digital neural networks) were able to learn the actions to solve a maze.

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Last year I learned about the Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator (SNARC). As the first artificial neural network machine ever built, it seemed like a lost artifact in the history of AI because not much information about it was available. So earlier this year, I reached out to Margaret Minsky, Marvin Minsky's daughter, to learn more and she replied.

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O marco-zero da inteligência artificial ocorreu em 1956, na Conferência de Dartmouth. Esse encontro reuniu figuras proeminentes como Nathan Rochester da IBM, Claude Shannon, Marvin Minsky, John McCarthy, entre outros. Foi nesse evento que John McCarthy cunhou o termo "inteligência artificial", estabelecendo oficialmente o campo de pesquisa.

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Arthur Samuel desenvolve o programa de xadrez Samuel Checkers-Playing, o primeiro programa a jogar jogos que era auto-aprendiz.

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Joseph Weizenbaum desenvolve ELIZA, um dos primeiros programas de processamento de linguagem natural, capaz de simular uma conversa humana.

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Demonstrado o Shakey, primeiro robô que unia mobilidade, fala e certa autonomia de ação. Ele era lento e cheio de falhas, mas funcionava.

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Shakey the Robot:  The First Robot to Embody Artificial Intelligence

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Causas:

Expectativas não cumpridas: Previsões excessivamente otimistas sobre a IA não se concretizaram.

Limitações tecnológicas: Computadores da época não tinham poder de processamento suficiente.

Falta de resultados práticos: Muitos projetos falharam em produzir aplicações úteis.

Consequências:

Redução do financiamento: Menos recursos foram destinados à pesquisa em IA.

Desinteresse: Diminuição do interesse acadêmico e industrial na IA.

Mudança de foco: Pesquisadores migraram para outras áreas da ciência da computação.

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O desenvolvimento de sistemas especialistas, como o MYCIN, demonstra o potencial da IA em aplicações práticas.

O governo japonês lança o projeto Fifth Generation, que visa desenvolver computadores de quinta geração capazes de processar linguagem natural.

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Geoffrey Hinton e colegas popularizam o uso de redes neurais profundas, que revolucionam o campo do aprendizado de máquina.

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Tudo sobre Geoffrey Hinton - História e Notícias - Canaltech

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Geoffrey Everest Hinton nasceu em 6 de dezembro de 1947 em Londres, Reino Unido, e é um especialista em psicologia cognitiva e cientista da computação reconhecido por ser trabalho em redes neurais artificiais.

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Causas:

Fracasso dos sistemas especialistas: Apesar do entusiasmo inicial, os sistemas especialistas eram caros e complexos de desenvolver e manter, e não atingiram as expectativas de desempenho em ambientes reais.

Colapso do mercado de computadores Lisp: Empresas que vendiam computadores Lisp, que eram amplamente utilizados em IA, faliram, diminuindo a infraestrutura disponível para pesquisa.

Consequências:

Desinteresse e ceticismo: A confiança na IA diminuiu significativamente, resultando em menos investimentos e apoio.

Redução do financiamento: Governos e empresas reduziram drasticamente o financiamento para projetos de IA.

Reavaliação de abordagens: Pesquisadores começaram a focar em abordagens mais práticas e baseadas em dados, como aprendizado de máquina, que eventualmente levariam à revitalização do campo nos anos 1990 e 2000.

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O supercomputador Deep Blue, da IBM, vence o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, demonstrando a capacidade das máquinas de competir em tarefas complexas

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O desenvolvimento de redes neurais e o aumento da capacidade de processamento de dados levam a avanços significativos em áreas como visão computacional e processamento de linguagem natural.

O Google lança o Google Brain, um projeto de IA que visa desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina.

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A IA se torna uma tecnologia mainstream, com aplicações em áreas como saúde, finanças e transporte. O AlphaGo, um programa de IA desenvolvido pelo Google, derrota o campeão de Go Lee Sedol.