Inteligência artificial apareceu nos anos 1950s na tentativa de nomear um grupo de novas metodologias e atitudes filosóficas em torno de problemas considerados de natureza importante, mas sem solução usando ferramentas disponíveis na época. Nos anos 1980s, inteligência artificial teve um declínio sério no que tange popularidade e respeito por parte da comunidade acadêmica, que de forma interessante foi o crescimento de metodologias alternativas, famosas até hoje, como controle inteligente, lógica nebulosa (confusa), e redes neurais, hoje em dia sendo o corpo principal da inteligência computacional, essas são metodologias baseadas em "números", inteligência artificial tinha forcado fortemente em metodologias simbólicas, o que segundo muitos foi o grande erro da IA, essa posição deixou metodologias como redes neurais fora do jogo por um bom tempo.
Alguns afirmam que o problema da inteligência artificial é mais humana do que metodológicas, existem muitos Is, termo aplicado no BRICS-CCI 2013, na tentativa de explicar parcialmente os problemas enfrentados pela metodologia no passado. Como consequência da visão dispersa da inteligência artificial, existem várias definições, Russel e Norvig (2010) as categorizam em: pensar de forma humana, agir de forma humana, pensar de forma racional, agir de forma racional. Inteligência computacional, que pode ser considerado um competidor, é alocada em agir de forma racional. Note que atualmente inteligência está cada vez mais difícil de definir, especialmente com novas descobertas, como inteligência em plantas, ou mesmo com o retorno do interesse por outros planetas, não existe nenhum motivo para crermos que a nossa inteligência é a única do universo. O grande interesse em inteligência vem da capacidade dessa, use como exemplo humanos, de trabalhar em ambientes estocásticos, ou seja, repleto de incertezas ou mesmo ruídos; inteligência está associado com a capacidade de sentir o ambiente em volta e agir em resposta a esse, memória e capacidade de usá-la de forma a alcançar algo, como sobreviver.
Computadores são sem dúvida alguma a revolução do milênio, por exemplo, grande parte do conhecimento que tempos do universo, como novos planetas, como Plutão, vieram de simulações em computadores. Medicina de forma alguma é diferente dos outros campos científicos, muitos médicos não limpam nem mesmo o nariz sem um computador, tornam-se inúteis sem equipamentos. Esses sistemas não podem ser estudados somente usando modelos lineares ou mesmo linearizações como muitos matemáticos fazem. Cientistas da computação e engenheiros são mais práticos e têm tirado vantagens dessas mudanças, tanto na forma de pensar como no arsenal tecnológico.
Em acordo com Fieschi (1990), inteligência artificial, um grupo de palavras estranho no qual se as palavras forem separadas geram significados opostos. Inteligência aparenta para nós ser totalmente humana. A ideia de artificial, de forma contraditória, gera a ideia de objetos de forma naturalmente feito por seres humanos. Ao chamar Artificial um componente indispensável vindo de humanos aparenta gerar paradoxos. Este termo certamente foi escolhido de forma negligente, não visionária. Note que o mesmo problema foi apontado em Poole et al (1998). Ainda mais, Fieschi (1990) ainda aponta, inteligência artificial em medicina está passando por um período no qual essa se tornará algo indispensável.
De forma resumida e conclusiva, inteligência artificial está mudando, e aparentemente para melhor, algo mais prático e realista. Medicina sem dúvida é um campo rico em problemas de natureza complexa, difícil de resolver, e de forma adicional, com impacto na sociedade como um geral. Este campo certamente ocupará a mente de grandes cientistas no futuro, e de forma adicional inteligência computacional não ficará para traz, ver por exemplo Lam et al (2012).
Referências citadas
RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Artificial Intelligence: A modern approach. Third edition. Prentice Hall Series in Artificial Intelligence: 2010.
Fieschi, M, Artificial Intelligence in medicine: expert systems, Translated by D Cramp, Spring-Science + Business Media, 1990.
David Poole; Alan Mackworth; Randy Goebel. Computational Intelligence: A Logical Approach. Oxford University Press. 1998.
Lam, HK; Ling, SH; Nguyen, HT (eds) (2012). Computational Intelligence and its applications: evolutionary Computation, Fuzzy Logic, Neural Network, and Support Vector Machine Technique. Imperial College Press.
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