As máquinas estavam pensando. Adeus ao protagonismo intelectual do ser humano na Terra. Mas no final da década de 50 uma questão em especial dificultava o progresso da Inteligência Artificial ainda bebê. Os programas não tinham o menor conhecimento sobre os objetos. Eles obtinham sucesso através de uma manipulação sináptica simples. A constatação dessa dificuldade surgiu durante os primeiros esforços para traduzir uma língua qualquer em outra. E pela época que estamos falando é inevitável que o exemplo se refira a uma tentativa de traduzir o russo para o inglês.
Em 1957, a União Soviética iniciava a corrida espacial com o lançamento do primeiro satélite artificial da humanidade: o Sputnik. Em princípio, imaginava-se que transformações sinápticas simples baseadas nas gramáticas russas e inglesas, e a substituição de palavras com a utilização de um dicionário eletrônico, seriam suficientes para preservar o significado das orações. O fato é que traduzir exatamente uma língua para outra exige um conhecimento profundo do assunto. Como solucionar ambiguidades e estabelecer cada conteúdo de cada sentença para que se transportem até mesmo as diferenças nas relações culturais?
O caminho para a solução exigia um sistema baseado em conhecimento. Surgia o programa DENDRAL, desenvolvido em Stanford por Ed Feigenbaum, Bruce Buchanan e Joshua Lederberg. Esse programa importante representava o primeiro sistema bem sucedido de conhecimento intensivo.
Com as lições aprendidas pelo desenvolvimento do DENDRAL, Feigenbaum e outros pesquisadores de Stanford iniciaram o Heuristic Programming Project para investigar até que ponto essa metodologia poderia ser aplicada. E não havia lugar melhor do que a área extensa explorada por um médico na constatação de um diagnóstico qualquer. O programa MYCIN passava a diagnosticar infecções sanguíneas com apenas 450 regras. Ele era mais eficiente do que qualquer médico iniciante!
O grande segredo da eficiência do MYCIN era a incorporação em seus cálculos de um fator denominado fator de certeza. Esse fator se adequava bem a forma como os médicos avaliavam o impacto de certas evidências em seus diagnósticos.
Ideias incríveis apareciam. Para as traduções equivocadas e incompletas surgiram as linguagens de representação e raciocínio PLANNER nos EUA e a linguagem Prolog na Europa. Outra representação do conhecimento conhecida como Frames de MINSKY organizava fatos específicos dos objetos analisados relacionados a seus eventos, em uma grande hierarquia taxonômica, modelo extraído da taxonomia biológica.
Era o inicio de uma nova era. E como as eras passavam rapidamente na história da Inteligência Artificial. De qualquer forma, o fator de certeza do MYCIN pode ser considerado o começo de uma transformação que promoverá o Dr. Google, ainda um tanto frio e sistemático nos dias de hoje, a seu confiante, muito simpático e um pouco sumido médico familiar.
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