Universidade de São Paulo. Instituto de Estudos Avançados
Abstract
The study of Artificial Intelligence (AI) has been pursued from the very beginning in two different styles, jokingly referred to as scruffy and neat. These styles actually reflect distinct viewpoints of the discipline and its objectives. In this paper, we review the tension between scruffies and neats over the history of AI. We analyze the impact of current deep learning methods in this debate, suggesting that the development of broad computational architectures is a particularly promising path for AI.O estudo de Inteligência Artificial (IA) tem sido perseguido, desde seu início, segundo dois estilos diferentes, jocosamente referidos como scruffy (desgrenhado) e neat (empertigado). Esses estilos na verdade refletem distintas visões sobre a disciplina e seus objetivos. Neste artigo revisamos a tensão entre desgrenhados e empertigados ao longo da história da IA. Analisamos o impacto do atual desempenho de métodos de aprendizado profundo nesse debate, sugerindo que o desenvolvimento de arquiteturas computacionais amplas é um caminho particularmente promissor para a IA
