A Segunda Onda da IA e os Sistemas Especialistas surgiram nos anos 1980, marcando uma fase de renovado interesse e investimento no campo da Inteligência Artificial. Após o Primeiro Inverno da IA, que desiludiu a comunidade científica e resultou em cortes de financiamento, a área passou por uma transformação impulsionada pela criação dos chamados “sistemas especialistas” – programas que imitavam o processo de decisão de especialistas humanos em domínios específicos. Esta abordagem mais focada e prática se mostrou mais viável e trouxe resultados úteis, reavivando o entusiasmo e o apoio financeiro para pesquisas em IA.
O que são Sistemas Especialistas?
Os sistemas especialistas são programas de computador projetados para resolver problemas complexos em áreas específicas, como medicina, finanças, diagnóstico de falhas em maquinário e engenharia. Em vez de tentar replicar a inteligência geral, esses sistemas focam em um conhecimento profundo e restrito a um domínio, simulando as habilidades de especialistas humanos, como médicos, engenheiros ou consultores financeiros. Eles operam usando uma base de conhecimento formada por regras e fatos codificados, geralmente obtidos através de entrevistas e colaboração com especialistas humanos.
Por exemplo, o sistema MYCIN, desenvolvido nos anos 70 para auxiliar no diagnóstico e tratamento de infecções bacterianas, era capaz de recomendar antibióticos com uma precisão comparável à de médicos experientes. DENDRAL, outro sistema pioneiro, foi criado para auxiliar na análise de compostos químicos complexos e ajudou a identificar estruturas moleculares, um trabalho que antes demandava muito tempo e experiência humana.
Como os Sistemas Especialistas Funcionam
A arquitetura básica de um sistema especialista envolve dois componentes principais:
- Base de Conhecimento: Armazena as regras e os fatos do domínio específico. Essas informações são codificadas em uma estrutura de “se… então…”, que o sistema usa para avaliar e tomar decisões. A qualidade e a extensão da base de conhecimento são fundamentais para a eficácia do sistema.
- Motor de Inferência: Utiliza a base de conhecimento para processar informações e chegar a conclusões. O motor de inferência avalia as regras e os fatos fornecidos, aplicando-os a problemas apresentados pelo usuário. Dependendo do sistema, ele pode trabalhar de maneira dedutiva (partindo de premissas gerais para casos específicos) ou indutiva (analisando casos específicos para formular conclusões).
Esses sistemas eram particularmente úteis para tarefas bem definidas, como diagnósticos médicos, prognósticos financeiros e manutenção de equipamentos. A capacidade de acessar uma base de conhecimento estruturada e seguir um raciocínio lógico permitiu que eles resolvessem problemas específicos de maneira rápida e precisa.
Impacto e Popularidade
Os sistemas especialistas revolucionaram o campo da IA e se tornaram rapidamente populares na indústria e em instituições acadêmicas. Empresas começaram a investir em sua implementação para otimizar operações, reduzir erros humanos e aumentar a eficiência em processos repetitivos e complexos. Diversos setores, como o financeiro, o jurídico e o de saúde, adotaram esses sistemas, que trouxeram benefícios concretos e rapidamente justificaram os investimentos.
Durante esse período, grandes corporações de tecnologia e governos também começaram a apoiar a pesquisa em IA novamente, vendo nos sistemas especialistas um retorno prático e imediato. Esse apoio resultou em novas iniciativas de pesquisa e desenvolvimento e fomentou o surgimento de mais empresas dedicadas à IA.
Limitações dos Sistemas Especialistas e o Fim da Segunda Onda
Apesar dos avanços, os sistemas especialistas tinham limitações significativas que eventualmente restringiram seu uso. Entre os principais problemas estavam:
- Manutenção Difícil: As regras dos sistemas especialistas precisavam ser constantemente atualizadas para permanecerem relevantes, exigindo uma grande quantidade de trabalho manual e conhecimento especializado.
- Falta de Flexibilidade: Como operavam em domínios muito específicos, esses sistemas não eram adaptáveis e falhavam quando confrontados com situações novas ou imprevistas, diferentemente dos humanos, que conseguem aprender e se adaptar.
- Alto Custo: Desenvolver e manter uma base de conhecimento complexa e específica era caro, tornando esses sistemas inviáveis para algumas aplicações de grande escala.
À medida que essas limitações ficaram evidentes, o interesse nos sistemas especialistas diminuiu, levando a outro período de redução no financiamento e no entusiasmo pela IA, um evento que seria conhecido como o Segundo Inverno da IA. Ainda assim, a Segunda Onda deixou um legado importante, pois estabeleceu a base para técnicas de raciocínio lógico e representações de conhecimento que ainda são usadas em sistemas de IA modernos.
O Legado dos Sistemas Especialistas
Os sistemas especialistas mostraram que a inteligência artificial pode ser altamente eficaz quando aplicada a domínios específicos e ajudaram a redefinir o foco das pesquisas de IA. Eles influenciaram o desenvolvimento de áreas como machine learning e o processamento de linguagem natural, que buscariam criar sistemas mais flexíveis e com capacidade de adaptação, respondendo às limitações identificadas durante essa época.
Hoje, técnicas derivadas dos sistemas especialistas são usadas em áreas como sistemas de suporte a decisões, algoritmos de recomendação e assistentes virtuais. O sucesso e as falhas desses sistemas contribuíram para o desenvolvimento de abordagens de IA mais sofisticadas, como redes neurais e aprendizado profundo, que, ao contrário dos sistemas especialistas, são capazes de aprender e generalizar a partir de dados, ampliando as aplicações da IA para uma variedade de campos.
