História da Inteligência Artificial: Dos Primórdios até a Atualidade
- Lucas Dias Noronha
- 26 de jan.
- 10 min de leitura
Neste artigo, falaremos sobre a história da Inteligência Artificial, fazendo um panorama geral dos marcos importantes desde o início até a atualidade, entendendo como a IA moldou o presente e o futuro da tecnologia.
O que é Inteligência Artificial?
Para começarmos, primeiro precisamos entender o que seria Inteligência Artificial e qual área é responsável pelo o estudo e desenvolvimento dessa tecnologia.
Em termos gerais, a Inteligência Artificial é um ramo da Ciência da Computação que desenvolve sistemas ou máquinas capazes de realizar tarefas que requeriam inteligência humana. Exatamente, requeriam, considerando que, hoje em dia, a IA já está sendo implementada nas mais diversas tarefas, até as criativas. Com isso, busca-se, com métodos e técnicas avançadas, fazer com que as máquinas tenham a capacidade de aprender, raciocinar, resolver problemas, tomar decisões, perceber o ambiente, entender a linguagem natural e gerar conhecimento.
História da Inteligência Artificial
Pode-se pensar por conta das inovações recentes no campo de IA, que está é uma área relativamente nova. No entanto, os primeiros indícios de seu desenvolvimento datam da década de 1940. Em outras palavras, é um campo bastante antigo, mas por conta da diversas limitações da época e pela ainda incipiente idealização de máquina inteligentes, era algo impraticavel.
Vamos fazer um panorama de como a IA se desenvolveu ao longo dos anos e destacar os momentos chaves desssa história.
Década de 1940: Os Primeiros Indícios
Foi no ano de 1943 que, Warren McCulloch (1898-1969) e Walter Pitts (1923-1969), proporam o primeiro modelo de rede neurais artificiais. Eles mostraram como seria um modelo lógico computacional baseado na rede de neuronios cerebrais. Esse modelo inspirou o desenvolvimento de novos modelos e estudos que viriam a se realizados nas décadas posteriores, principalmente na década de 1980, no campo de redes neurais artificiais.
Década de 1950: O Famoso Teste de Turing, A Formalização da IA como Campo de Estudo e O Pioneiro Perceptron
Em 1950, Alan Turing, o homem que é considerado o pai da computação, publicou um artigo intitulado "Computing Machinery and Intelligence", que em tradução livre significa "Máquinas de Computação e Inteligência". Nesse artigo, ele propôs o famoso "Teste de Turing", que avalia o comportamento de uma máquina para determinar se ela é ou não inteligente.
O teste consiste em colocar dois agentes, um humano e uma máquina, para responder perguntas feitas por um terceiro agente, que também é humano. O terceiro agente faz perguntas sem saber quem está do outro lado; se a máquina conseguir responder de maneira que o terceiro agente não consiga distinguir qual dos dois agentes é a máquina, então ela é considerada inteligente.
O Teste de Turing foi fundamental para o desenvolvimento e entendimento do que seria uma máquina inteligente naquela época.
Contudo, o termo Inteligência Artificial foi mencionado pela primeira vez em 1956, por John McCarthy (1927-2011) durante uma conferência no Dartmouth College, onde um pequeno grupo de cientistas se reuniu para o Projeto de Pesquisa de Verão de Dartmouth sobre Inteligência Artificial, dando início ao nascimento desse campo de pesquisa.
John McCarthy era matemático e professor do colégio, e em sua proposta, ele afirmou que a conferência deveria "prosseguir com base na conjectura de que cada aspecto do aprendizado ou qualquer outro recurso da inteligência pode, em princípio, ser descrito com tanta precisão que uma máquina pode ser criada para simulá-lo".
No ano seguinte, 1957, Frank Rosenblatt (1928 – 1971) desenvolveu o algoritmo Perceptron, o que foi um marco para o campo de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. O Perceptron é um algoritmo baseado no funcionamento do cérebro humano, que, apesar de ser simples, é bastante poderoso. Ele consiste em uma rede neural artificial de duas camadas.
Camada de entrada: recebe valores numéricos, representando os dados a serem processados.
Camada de saída: produz um único valor binário (0 ou 1), classificando os dados de entrada em duas categorias.
O Perceptron aprende utilizando o método chamado aprendizagem por reforço. Ao longo de várias repetições, o algoritmo modificava e ajusta os pesos das ligações entre a camada inicial e a camada final, com o objetivo de reduzir o erro na classificação dos dados.
Embora o Perceptron tenha tido limitações na resolução de problemas complexos, sua importância está em seu caráter inovador. Ele foi a primeira demonstração prática de um algoritmo de aprendizado de máquina que podia aprender com dados e aprimorar seu desempenho ao longo do tempo.
Década de 1960: Progresso e Otimismo
Durante a década de 1960, o entusiasmo em relação à inteligência artificial representou um momento de avanço e interesse marcantes no campo. Nessa época, diversos cientistas e pesquisadores de computação estavam focados na exploração de abordagens inovadoras para desenvolver máquinas inteligentes que pudessem desempenhar funções que anteriormente eram consideradas exclusivas da inteligência humana.
Durante esse período, houve várias criações de sistemas de IA pioneiros, como o programa ELIZA, criado por Joseph Weizenbaum. ELIZA era um software de processamento de linguagem natural projetado para simular a conversa de um psicoterapeuta com seus pacientes.
Década de 1970: O Inverno da IA
Já por volta de 1970, o campo da Inteligência Artificial passou pelo período conhecido como o "Inverno da IA", devido a uma desaceleração nas pesquisas causada pelas limitações tecnológicas da época. As altas expectativas em relação à IA não foram atendidas e resultou na diminuição de financiamentos, e desilusão por parte de alguns pesquisadores, e um dos causadores que vale mencionar aqui, foi o baixo poder computacional da época, e não apenas a limitação por parte dos algoritmos,
Década de 1980: A Inteligência Artificial Avança a Passos Largos
Na década seguinte de 1980, a IA se destacou como um periodo de grande avanço para a área, onde surgiu diversas inovações que tiveram um impacto de longo alcance, o que para muitos foi caracteriza como a " Era de Ouro da Inteligência Artificial". Alguns do principais marcos dessa época foram:
O fortalecimento da Aprendizagem de Máquina
Um acontecimento importante para o campo foram os diversos avanços que ocorreram neste período, especialmente em redes neurais artificiais. Foi nesse período que elas ganharam destaque com o renascimento do interesse por parte dos pesquisadores, resultando no desenvolvimento de modelos como a Rede Neural Artificial de Hopfield, o Algoritmo de Retropropagação (Backpropagation) e as Redes Neurais Multicamadas (Multi-layer Percepton). Também vale destacar diversos algoritmos de Aprendizado Supervisionado, como Árvores de Decisão (Decision Tree) e o Suport Vector Machine (Máquina de Vetores de Suporte), e também os de Aprendizado Não Supervisionado, como o algoritimo de agrupamento K-means.
Ascensão dos Sistemas Especialistas
Também houve uma ampla adoção de sistemas especialistas desenvolvidos para emular o comportamento humano em determinado domínio de conhecimento, que auxiliavam os profissionais da área.
Esses sistemas ganharam popularidade e foram adotados por diversas corporações. Essa popularidade resultou no desenvolvimento e implementação de diversos sistemas especialistas em várias áreas, como o CADUCEUS na medicina, desenvolvido para auxiliar no diagnóstico e tratamento de doenças cardiovasculares, e o PROSPECTOR, utilizado para exploração e avaliação de minerais, auxiliando geólogos. Também vale mencionar aqui um dos precursores dos sistemas especialistas, o MYCIN, que foi desenvolvido na década anterior para diagnosticar infecções bacterianas. O MYCIN foi um dos primeiros sistemas a demonstrar viabilidade prática, formulando a base para a ascensão dos sistemas especialistas na década de 1980.
Integração e Avanços em Robótica
Ao pensar em IA, rapidamente associamos essa área à robótica. Portanto, não podemos deixar de mencionar que, durante este período, essa convergência resultou em diversos avanços com o desenvolvimento de técnicas mais avançadas de controle de robôs e algoritmos de visão computacional, proporcionando mais autonomia aos robôs e uma melhor interação homem-máquina.
Foi nesse período que o NavLab, um dos primeiros projetos de veículos autônomos, foi desenvolvido. Além disso, também vimos a adoção dos robôs PUMA (Programmable Universal Machine for Assembly) pela indústria, em tarefas de montagem, soldagem e pintura.
Tecnologias de Reconhecimento de Fala
A tecnologia de reconhecimento de fala já havia começado a ser desenvolvida há vários anos, porém foi na década de 1980 que projetos de viabilização comercial começaram a ser impulsionados graças aos avanços dos algoritmos de aprendizado de máquina e ao aumento da capacidade computacional, e um desses modelos foi o projeto Julius, para reconhecimento de fala em tempo real.
A Importância do Conhecimento
Durante a década de 1980, o conhecimento desempenhou um papel crucial na consolidação da Inteligência Artificial. Os pesquisadores investigaram novas maneiras de representar e manipular o conhecimento, entendendo que a habilidade de processar informações é fundamental para o comportamento inteligente.
Investimentos Globais
Durante esse período, houve um interesse crescente em relação à inteligência artificial, resultando em uma série de investimentos em pesquisa e desenvolvimento em vários setores, tanto por instituições privadas quanto por órgãos governamentais.
A década de 1980 foi um dos melhores períodos para a Inteligência Artificial, marcado por diversas atividade de pesquisa e inovação, bem como investimentos significativos no setor. Além disso, foram os primeiros indícios da consolidação de diversos subcampos da IA que conhecemos hoje, tais como Machine Learning, Deep Learning, Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural.
Décadas de 1990 e 2000: Renascimento e Consolidação da IA
Durante a década de 1990, presenciamos um renascimento notável da Inteligência Artificial, impulsionado por avanços em algoritmos e poder computacional. Este período viu o desenvolvimento de sistemas de recomendação e avanços significativos no processamento de linguagem natural, como o surgimento de sistemas de tradução automática. Além disso, vale destacar a vitória do computador Deep Blue da IBM sobre o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov em 1997 que se tornou-se um evento histórico para a IA.
Nos anos 2000, a aplicação generalizada de métodos de aprendizado de máquina avançou significativamente. Destacam-se algoritmos de detecção de fraudes em transações financeiras e sistemas de reconhecimento facial em segurança e autenticação. O conceito de Big Data expandiu-se, facilitando a coleta e análise de grandes volumes de dados. Geoffrey Hinton e sua equipe introduziram o termo Aprendizado Profundo (Deep Learning) ao revitalizarem as redes neurais aritificiais que, ganhou popularidade e impulsionou avanços na identificação de padrões em imagens médicas e na geração de texto natural em chatbots.
Década de 2010: A Dominância do Deep Learning e Ampliação do Big Data
Na última década entre 2010 e 2020, vimos o Deep Learning se tornar essencial em muitas aplicações de IA, como reconhecimento de fala, visão computacional e tradução automática. Houve também o surgimento de novas arquiteturas, como redes neurais convolucionais (CNNs) para visão computacional e redes neurais recorrentes (RNNs) para processamento de linguagem natural (PLN).
Outro ponto importante foi o aumento exponencial na quantidade disponível de dados advinda do Big Data que já vinha ocorrendo desde a década anterior, e que alimentaram o desenvolvimento de modelos de IA mais precisos e robustos.
Dispositivos de Internet da Coisas (IoT) começaram a ganhar maior notoriedade e desenvolvimento e gerar enormes quantidades de dados, desde informações de sensores até dados de uso do consumidor, expandindo ainda mais as possibilidades de aplicação da inteligência artificial.
Os sistemas de recomendação solidificaram sua confiabilidade e ampliaram suas aplicações na área de machine learning. Eles foram adotados não somente nos setores financeiro e empresarial, mas também na indústria do entretenimento, como evidenciado pelo sistema de recomendação de filmes da Netflix.
Atualidade: A Era da Inteligência Artificial
Hoje, a Inteligência Artificial alcançou uma popularidade e adesão sem precedentes, consolidando-se como a principal tecnologia emergente e impulsionando outras inovações. A IA está presente em nossas vidas de maneiras diversas e muitas vezes imperceptíveis, mudando a forma como nos comunicamos, aprendemos, trabalhamos e interagimos uns com outros.
Ela desempenha um papel crucial nas redes sociais, personalizando conteúdos, detectando comportamentos suspeitos, gerando e editando imagens e vídeos, realizando traduções automáticas, analisando sentimentos, monitorando tendências, detectando notícias falsas, identificando conteúdos inadequados e oferecendo anúncios personalizados.
Nos dispositivos móveis como celulares, a IA aprimora fotos, realiza reconhecimento de voz, facial e de digitais, otimiza a bateria, monitora o tempo de tela e proporciona acessibilidade com leitores de tela e controle de voz.
Nos serviços financeiros, a IA auxilia na detecção de fraudes e na análise de crédito, tornando os processos mais seguros e eficientes.
Nos sites de emprego, a IA otimiza a correspondência entre candidatos e vagas, analisando currículos e descrições de trabalho com precisão.
Assistentes virtuais, como Siri, Alexa e Google Assistant, utilizam IA para responder a perguntas, definir lembretes e controlar dispositivos domésticos inteligentes.
No campo da saúde, a IA é utilizada para diagnósticos médicos, ajudando a identificar doenças em estágios iniciais por meio de análises de imagem e dados clínicos.
Os carros autônomos, equipados com IA, prometem revolucionar a mobilidade urbana, oferecendo maior segurança e eficiência no trânsito.
No entretenimento, a IA auxilia nas recomendações personalizadas em plataformas de streaming, aprimorando a experiência do usuário; contribui para a produção de roteiros, histórias e personagens; realiza a edição e efeitos especiais; proporciona música e efeitos sonoros envolventes; e promove a criação de jogos mais imersivos. Além disso, a IA é fundamental para o desenvolvimento da realidade aumentada e do metaverso.
A IA está sendo explorada em áreas como educação, agricultura e meio ambiente. Na educação, ela personaliza o aprendizado, oferecendo materiais adaptados às necessidades individuais dos alunos. Na agricultura, ajuda a monitorar e otimizar o uso de recursos, como água e fertilizantes, aumentando a produtividade e a sustentabilidade. No meio ambiente, a IA contribui para a monitorização de mudanças climáticas e a conservação da biodiversidade.
Estamos também presenciando avanços significativos com modelos de linguagem de grande escala (LLM), como o ChatGPT da OpenAI e o Gemini do Google, que fazem parte do campo da IA Generativa. Esses modelos geram textos, imagens e até vídeos com base em comandos de linguagem natural, abrindo novas possibilidades para a criação de conteúdo e a automação de tarefas complexas.
Conclusão
Com a crescente integração da Inteligência Artificial em nossas rotinas diárias, surge a necessidade imediata de desenvolver hardwares mais especializados para lidar com o complexo processamento exigido por essa tecnologia. Inúmeros fabricantes de componentes eletrônicos estão agora direcionando investimentos significativos para esta nova era de hardware.
O rápido avanço da IA também traz desafios e questões éticas que precisam ser abordados, como a privacidade dos dados, a transparência dos algoritmos e o impacto no mercado de trabalho. É fundamental que o desenvolvimento e a implementação da IA sejam conduzidos de maneira responsável e ética, garantindo que seus benefícios sejam amplamente distribuídos e que os riscos sejam amenizados.