Desde 1971 que a guerra está aberta, mas o combate tem sido difícil. Por um lado, não temos só uma doença, e o que já conhecemos não tem chegado para estarmos contentes.

Valiant acredita que a ciência da aprendizagem permanece apenas explorada parcialmente, e que o uso das previsões (via a Aprendizagem) no mundo atual, tão sujeito às mudanças e às surpresas, é particularmente interessante. Por exemplo, os sistemas biológicos são altamente adaptativos, e compreender o que eles fazem, passo a passo, e porquê tem êxito, levaram-no a considerá-los como tópicos ideais para uma teoria da aprendizagem e da ciência da computação.

Com o fortalecimento da Aprendizagem (Machine Learning), a escola clássica da Inteligência Artificial ou IA (Good Old Fashion AI, GOFAI), apoiada em sistemas simbólicos, ficou entrincheirada. O livro mais recente do professor Hector Levesque, “Common Sense, the Turing Test, and the Quest for Real AI”, da MIT Press (2017), vem ajudar a não esquecermos o que a IA nos tem ensinado, ano após ano, acerca da mente, e, em particular, que o pensamento é um processo computacional. Como pode, então, a computação iluminar o pensamento?

Investigadores de Ciências e do Instituto Universitário de Lisboa desenvolvem hardware capaz de resolver tarefas robóticas, em contexto real, em menos tempo do que o alcançado até então. Os resultados foram publicados na revista científica Royal Society.

Se olharmos bem para os seres humanos, capazes de sentir, pensar e sonhar, de criar, interpretar e compreender ideias, teorias e conceitos, perguntamos como a matéria de que são feitos foi então capaz de dar origem a estados mentais, incluindo mesmo a faculdade de consciência? A resposta a esta questão está cada vez mais ao alcance da consiliência (síntese), entre as neurociências, a psicologia, a robótica, e a inteligência artificial (aprendizagem).

Ao serviço de quem está a ciência e a tecnologia? Devemos ter medo das suas utilizações? Há mesmo o perigo de uma superinteligência fazer-nos mal? Em 2014 e 2015, um conjunto de personalidades pôs em causa o controlo (ou a sua falta) da disciplina da Inteligência Artificial (IA) e abriu o debate com os temas da superinteligência e do domínio dos humanos por máquinas mais inteligentes. Graças a Elan Musk, Bill Gates, Stephen Hawking, Nick Bostrom e Noam Chomsky podemos estar mais descansados com o alerta (na singularidade defende-se que a Inteligência Artificial ultrapassará a humana para criar uma IA geral ou forte), mas mesmo assim cuidado.

O mercado do processamento da língua natural (PLN), segmentado em codificação automatizada, análise de textos, reconhecimento de carateres óticos, resposta interativa em voz, reconhecimento de padrões e imagens, e analítica da voz, tenderá a aumentar muito nos próximos dez anos.

A gestão das preferências tornou-se numa facilidade ao dispor do projetista e do programador, e o planeamento (relacionado com as ações ao longo do tempo) é capaz de transformar um problema como se de otimização se tratasse, sujeito a restrições, a objetivos múltiplos e a efeitos probabilísticos das ações.