A forma mais direta de fazer um programa "saber" algo é contar para ele. Você escreve fatos ("o sabiá tem penas") e regras ("se tem penas, é ave"). O programa junta os dois e tira conclusões novas.
Nos anos 80, empresas gastaram fortunas assim. Os sistemas especialistas guardavam milhares de regras de médicos, geólogos e técnicos. Alguns funcionaram bem em nichos estreitos.
O problema aparece rápido. Teste você mesmo.
Ligue e desligue as regras
Fatos de partida
tem penaspõe ovostem asas
Regras que dispararam
- R1 → é ave
- R2 → voa
Conclusão: voa
Bateu com o mundo real.
DesafioFaça o sistema acertar o pinguim sem errar o sabiá.
Com as duas primeiras regras, o sabiá voa e o pinguim também. Para consertar, você precisa de uma exceção. Depois vem o avestruz, e outra exceção. E a galinha, o kiwi, o pássaro com a asa quebrada, o pássaro empalhado. A lista não fecha.
Esse é o exemplo clássico dos livros de IA. Ele mostra por que as regras escritas à mão não escalam: o mundo real tem mais exceção do que regra, e cada regra nova pode brigar com as antigas.
O que sobrou dessa ideia
Regras escritas não sumiram. Elas moram hoje em volta dos modelos: "nunca envie e-mail sem aprovação", "responda em português", "cite a fonte". Quando você monta instruções para um Bot, está escrevendo regras à mão. A diferença é que o modelo lê as regras em linguagem comum e lida sozinho com boa parte das exceções.
Dica do ProdBot
Regra boa para um Bot é regra que você consegue conferir. "Seja profissional" não tem como checar. "Sem emoji e com horário em todo post" tem.
Confere rapidinho
Por que os sistemas especialistas pararam de crescer?