A inteligência artificial (IA) hoje tornou-se uma parte familiar da vida moderna, presente em todos os setores, desde negócios até saúde. No entanto, poucos imaginam que a história do desenvolvimento da IA começou em meados do século XX e passou por muitos altos e baixos antes de alcançar as conquistas explosivas que vemos atualmente.

Este artigo da INVIAI fornecerá uma visão detalhada sobre a história da formação e desenvolvimento da IA, desde as ideias iniciais, passando pelos períodos difíceis do “inverno da IA”, até a revolução do aprendizado profundo e a explosão da onda de IA generativa na década de 2020.

Década de 1950: O início da inteligência artificial

Os anos 1950 são considerados o marco oficial do início da área de IA. Em 1950, o matemático Alan Turing publicou o artigo “Computing Machinery and Intelligence”, no qual propôs um famoso teste para avaliar a capacidade de raciocínio das máquinas – posteriormente conhecido como teste de Turing. Este foi um marco que abriu a ideia de que computadores poderiam “pensar” como humanos, estabelecendo a base teórica para a IA.

Em 1956, o termo “Artificial Intelligence” (inteligência artificial) foi oficialmente cunhado. No verão daquele ano, o cientista da computação John McCarthy (Universidade de Dartmouth), junto com colegas como Marvin Minsky, Nathaniel Rochester (IBM) e Claude Shannon, organizou um workshop histórico na Universidade de Dartmouth.

McCarthy propôs o termo “inteligência artificial” (IA) para este workshop, e o evento de Dartmouth em 1956 é frequentemente considerado o nascimento do campo da IA. Ali, os cientistas ousados declararam que “todas as facetas do aprendizado ou inteligência poderiam ser simuladas por máquinas”, estabelecendo uma meta ambiciosa para esta nova área.

No final da década de 1950, houve muitas conquistas iniciais em IA. Em 1951, os primeiros programas de IA foram escritos para rodar no computador Ferranti Mark I – destacando-se o programa de damas (checkers) de Christopher Strachey e o programa de xadrez de Dietrich Prinz, marcando a primeira vez que um computador jogou um jogo de raciocínio.

Em 1955, Arthur Samuel da IBM desenvolveu um programa de damas capaz de aprender com a experiência, tornando-se um dos primeiros sistemas de machine learning (aprendizado de máquina). Na mesma época, Allen Newell, Herbert Simon e colaboradores escreveram o programa Logic Theorist (1956) – capaz de provar automaticamente teoremas matemáticos, demonstrando que máquinas podiam realizar raciocínio lógico.

Além dos algoritmos, ferramentas e linguagens de programação especializadas para IA também surgiram na década de 1950. Em 1958, John McCarthy inventou a linguagem Lisp – uma linguagem de programação projetada especificamente para IA, que rapidamente se tornou popular na comunidade de desenvolvimento de IA. No mesmo ano, o psicólogo Frank Rosenblatt apresentou o Perceptron – o primeiro modelo de rede neural artificial capaz de aprender a partir de dados. O Perceptron é considerado a base inicial para as redes neurais modernas.

Em 1959, Arthur Samuel usou pela primeira vez o termo “machine learning” (aprendizado de máquina) em um artigo marcante, descrevendo como computadores poderiam ser programados para aprender e melhorar sua habilidade de jogar damas superando seus programadores. Esses avanços mostraram um otimismo forte: os pioneiros acreditavam que, em algumas décadas, máquinas poderiam alcançar inteligência humana.

Década de 1960: Os primeiros avanços

Na década de 1960, a IA continuou a se desenvolver com muitos projetos e invenções importantes. Laboratórios de IA foram estabelecidos em várias universidades renomadas (MIT, Stanford, Carnegie Mellon...), atraindo interesse e financiamento para pesquisa. Os computadores estavam ficando mais potentes, permitindo testar ideias de IA mais complexas do que na década anterior.

Um destaque foi o surgimento do primeiro programa chatbot. Em 1966, Joseph Weizenbaum do MIT criou o ELIZA, um programa que simulava diálogo com usuários no estilo de um psicoterapeuta. ELIZA foi programado de forma simples (baseado no reconhecimento de palavras-chave e respostas padrão), mas surpreendentemente muitas pessoas acreditaram que ELIZA realmente “entendia” e tinha emoções. O sucesso do ELIZA não só abriu caminho para chatbots modernos, mas também levantou questões sobre a tendência humana de atribuir emoções às máquinas.

Paralelamente, o primeiro robô inteligente também apareceu. Entre 1966 e 1972, o Instituto de Pesquisa de Stanford (SRI) desenvolveu o Shakey – o primeiro robô móvel com capacidade de autoconsciência e planejamento de ações, em vez de apenas executar comandos simples. O robô Shakey foi equipado com sensores e câmeras para se mover no ambiente e analisar tarefas em etapas básicas como encontrar caminho, empurrar obstáculos, subir rampas, etc. Foi a primeira vez que um sistema integrava completamente visão computacional, processamento de linguagem natural e planejamento em um robô, estabelecendo a base para a área de robótica com IA.

A American Association of Artificial Intelligence (AAAI) também foi fundada nesse período (com raízes na conferência IJCAI de 1969 e organização AAAI a partir de 1980) para reunir pesquisadores de IA, mostrando que a comunidade de IA estava crescendo.

Além disso, a década de 1960 viu o desenvolvimento de sistemas especialistas e algoritmos fundamentais. Em 1965, Edward Feigenbaum e colegas desenvolveram o DENDRAL – considerado o primeiro sistema especialista do mundo. DENDRAL foi projetado para ajudar químicos a analisar estruturas moleculares a partir de dados experimentais, simulando o conhecimento e raciocínio de especialistas em química. O sucesso do DENDRAL mostrou que computadores podiam ajudar a resolver problemas especializados complexos, preparando o terreno para a explosão dos sistemas especialistas na década de 1980.

Além disso, a linguagem de programação Prolog (especializada em IA lógica) foi desenvolvida em 1972 na Universidade de Marselha, abrindo caminho para abordagens de IA baseadas em lógica e regras relacionais. Outro marco importante foi em 1969, quando Marvin Minsky e Seymour Papert publicaram o livro “Perceptrons”. Este livro apontou as limitações matemáticas do modelo perceptron de camada única (incapaz de resolver o problema XOR simples), o que gerou fortes dúvidas sobre a área de redes neurais.

Muitos financiadores perderam a confiança na capacidade de aprendizado das redes neurais, e a pesquisa em redes neurais entrou em declínio no final da década de 1960. Este foi o primeiro sinal do “esfriamento” do entusiasmo pela IA após mais de uma década de otimismo.

Década de 1970: Desafios e o primeiro “inverno da IA”

Na década de 1970, a área de IA enfrentou desafios da realidade: muitas expectativas da década anterior não foram alcançadas devido a limitações de poder computacional, dados e conhecimento científico. Como resultado, a confiança e o financiamento para IA começaram a diminuir fortemente em meados dos anos 1970 – período posteriormente chamado de primeiro “inverno da IA”.

Em 1973, Sir James Lighthill agravou a situação ao publicar um relatório intitulado “Artificial Intelligence: A General Survey” que avaliava negativamente os avanços da pesquisa em IA. O Relatório Lighthill concluiu que os pesquisadores de IA “prometiam demais e entregavam pouco”, criticando especialmente a incapacidade dos computadores de entender linguagem ou visão como esperado.

Este relatório levou o governo britânico a cortar a maior parte do orçamento para IA. Nos EUA, agências financiadoras como DARPA também redirecionaram investimentos para projetos mais práticos. Como consequência, entre meados dos anos 1970 e início dos anos 1980, a área de IA praticamente congelou, com poucos avanços e falta de financiamento sério. Este foi o primeiro “inverno da IA” – termo cunhado em 1984 para descrever este longo período de estagnação.

Apesar das dificuldades, a década de 1970 teve alguns pontos positivos na pesquisa em IA. Os sistemas especialistas continuaram a ser desenvolvidos no meio acadêmico, destacando-se o MYCIN (1974) – um sistema especialista para aconselhamento médico criado por Ted Shortliffe em Stanford, que ajudava a diagnosticar infecções sanguíneas. MYCIN usava regras de inferência para recomendar tratamentos e alcançava alta precisão, demonstrando o valor prático dos sistemas especialistas em domínios restritos.

Além disso, a linguagem Prolog (lançada em 1972) começou a ser aplicada em problemas de processamento de linguagem e lógica, tornando-se uma ferramenta importante para IA baseada em lógica. Na área de robótica, em 1979, um grupo de pesquisa em Stanford desenvolveu com sucesso o Stanford Cart – o primeiro veículo robótico capaz de se mover autonomamente por uma sala cheia de obstáculos sem controle remoto. Este avanço, embora modesto, estabeleceu a base para pesquisas futuras em veículos autônomos.

No geral, no final da década de 1970, a pesquisa em IA entrou em um estado de calma e estagnação. Muitos cientistas de IA tiveram que redirecionar seus esforços para áreas relacionadas como aprendizado de máquina, estatística, robótica e visão computacional para continuar trabalhando.

A IA deixou de ser a “estrela brilhante” da década anterior, tornando-se uma área restrita com poucos avanços notáveis. Este período lembrou aos pesquisadores que a inteligência artificial é muito mais complexa do que se imaginava, exigindo abordagens mais fundamentadas em vez de apenas simular raciocínio.

Década de 1980: Sistemas especialistas – Ascensão e declínio

No início da década de 1980, a IA entrou novamente em uma fase de renascimento – às vezes chamada de “renascença da IA”. Esse impulso veio do sucesso comercial dos sistemas especialistas e do retorno do interesse e investimento por parte de governos e empresas. Os computadores ficaram mais potentes, e a comunidade acreditava que poderia realizar gradualmente as ideias de IA em domínios específicos.

Um grande motor foram os sistemas especialistas comerciais. Em 1981, a Digital Equipment Corporation lançou o XCON (Expert Configuration) – um sistema especialista que ajudava a configurar sistemas de computador, economizando dezenas de milhões de dólares para a empresa. O sucesso do XCON impulsionou uma onda de desenvolvimento de sistemas especialistas para suporte à decisão em empresas. Muitas empresas de tecnologia investiram em criar “shells” de sistemas especialistas para que negócios pudessem customizar seus próprios sistemas.

A linguagem Lisp também saiu dos laboratórios com o surgimento das máquinas Lisp – hardware especializado para rodar programas de IA. No início dos anos 1980, várias startups de máquinas Lisp surgiram (Symbolics, Lisp Machines Inc.), gerando um boom de investimentos e sendo chamadas de “era das máquinas Lisp” para IA.

Grandes governos também investiram fortemente em IA nessa época. Em 1982, o Japão lançou o Projeto Computador de 5ª Geração com orçamento de 850 milhões de dólares para desenvolver computadores inteligentes usando lógica e Prolog. Similarmente, os EUA (DARPA) aumentaram o financiamento para pesquisa em IA em meio à competição tecnológica com o Japão. Os projetos focavam em sistemas especialistas, processamento de linguagem natural e bases de conhecimento, com a expectativa de criar computadores inteligentes superiores.

No meio dessa nova onda de otimismo, as redes neurais artificiais também começaram a ressurgir discretamente. Em 1986, o pesquisador Geoffrey Hinton e colaboradores publicaram o algoritmo Backpropagation (retropropagação) – um método eficiente para treinar redes neurais multicamadas, superando as limitações apontadas no livro Perceptrons (1969).

Na verdade, o princípio da retropropagação já havia sido esboçado em 1970, mas só na metade dos anos 80 foi explorado plenamente graças ao aumento do poder computacional. O algoritmo backpropagation rapidamente desencadeou uma segunda onda de pesquisa em redes neurais. Nesse momento, cresceu a crença de que redes neurais profundas poderiam aprender modelos complexos, prenunciando o futuro do aprendizado profundo (deep learning).

Pesquisadores jovens como Yann LeCun (França) e Yoshua Bengio (Canadá) também entraram no movimento de redes neurais, desenvolvendo modelos de reconhecimento de escrita manual com sucesso no final da década.

No entanto, esse segundo auge da IA não durou muito. No final dos anos 1980, a área voltou a enfrentar uma crise devido a resultados aquém das expectativas. Os sistemas especialistas, embora úteis em algumas aplicações específicas, mostraram limitações: eram rígidos, difíceis de escalar e exigiam atualização manual constante do conhecimento.

Muitos grandes projetos de sistemas especialistas fracassaram, e o mercado de máquinas Lisp também entrou em colapso devido à concorrência de computadores pessoais mais baratos. Em 1987, a indústria de máquinas Lisp praticamente faliu. O investimento em IA foi drasticamente reduzido no final dos anos 1980, levando a um segundo “inverno da IA”. O termo “AI winter”, cunhado em 1984, se aplicou novamente quando muitas empresas de IA fecharam entre 1987 e 1988. Mais uma vez, a área entrou em um ciclo de declínio, forçando pesquisadores a ajustarem suas expectativas e estratégias.

Em resumo, a década de 1980 marcou um ciclo de auge e queda da IA. Os sistemas especialistas ajudaram a IA a penetrar no setor industrial pela primeira vez, mas também revelaram as limitações da abordagem baseada em regras fixas. Apesar disso, esse período gerou muitas ideias e ferramentas valiosas: desde algoritmos neurais até as primeiras bases de conhecimento. Lições importantes sobre evitar expectativas exageradas foram aprendidas, preparando o caminho para uma abordagem mais cautelosa na década seguinte.

Década de 1990: IA retorna à prática

Após o inverno da IA no final dos anos 1980, a confiança na IA começou a se recuperar na década de 1990 graças a uma série de avanços práticos. Em vez de focar na IA forte (inteligência artificial geral) ambiciosa, os pesquisadores passaram a concentrar-se na IA fraca – aplicando técnicas de IA a problemas específicos, onde começaram a obter resultados impressionantes. Muitas áreas derivadas da IA (como reconhecimento de voz, visão computacional, algoritmos de busca, sistemas baseados em conhecimento...) cresceram de forma independente e foram amplamente aplicadas.

Um marco importante para os sucessos práticos foi em maio de 1997, quando o computador Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov em uma partida oficial. Este foi o primeiro sistema de IA a vencer um campeão mundial em um jogo de raciocínio complexo, causando grande impacto na mídia.

A vitória do Deep Blue – baseada em algoritmos de busca brute-force combinados com uma base de dados de aberturas – demonstrou o enorme poder computacional e técnicas especializadas que podem superar humanos em tarefas definidas. O evento marcou o retorno triunfante da IA à mídia, despertando novo interesse em pesquisa após anos de estagnação.

Não apenas no xadrez, a IA da década de 1990 avançou em várias frentes. No campo dos jogos, em 1994 o programa Chinook resolveu completamente o jogo de damas (checkers) em nível invencível, forçando o campeão mundial a admitir que não poderia vencer o computador.

Em reconhecimento de voz, sistemas comerciais como Dragon Dictate (1990) começaram a surgir, e no final da década, softwares de reconhecimento de voz foram amplamente usados em computadores pessoais. O reconhecimento de escrita manual também foi integrado em dispositivos PDA (assistentes pessoais digitais) com precisão crescente.

Aplicações de visão computacional começaram a ser implementadas na indústria, desde inspeção de componentes até sistemas de segurança. Até mesmo a tradução automática – área que havia desanimado a IA nos anos 60 – teve avanços significativos com o sistema SYSTRAN, que suportava tradução automática multilíngue para a União Europeia.

Outra direção importante foi o aprendizado de máquina estatístico e o uso de redes neurais para explorar grandes volumes de dados. O final dos anos 1990 viu a explosão da Internet, trazendo uma enorme quantidade de dados digitais. Técnicas de mineração de dados (data mining) e algoritmos de aprendizado de máquina como árvores de decisão, redes neurais e modelos ocultos de Markov foram usados para analisar dados web, otimizar ferramentas de busca e personalizar conteúdo.

O termo “ciência de dados” ainda não era popular, mas na prática a IA já estava integrada em sistemas de software para melhorar desempenho com aprendizado a partir dos dados dos usuários (por exemplo, filtros anti-spam de e-mail, recomendações de produtos em e-commerce). Esses pequenos, porém práticos, sucessos ajudaram a reconstruir a reputação da IA perante empresas e sociedade.

Pode-se dizer que a década de 1990 foi um período em que a IA “cresceu silenciosamente” mas firmemente na vida cotidiana. Em vez de grandes declarações sobre inteligência humana, os desenvolvedores focaram em resolver problemas específicos. Como resultado, a IA já estava presente em muitos produtos tecnológicos no final do século XX sem que os usuários percebessem – de jogos a softwares e dispositivos eletrônicos. Esse período também preparou bases importantes em dados e algoritmos, preparando a IA para explodir na década seguinte.

Década de 2000: Aprendizado de máquina e a era dos grandes dados

Entrando no século XXI, a IA avançou fortemente graças à Internet e à era dos grandes dados. Os anos 2000 testemunharam a explosão de computadores pessoais, redes de Internet e dispositivos sensores, gerando um volume enorme de dados. O aprendizado de máquina – especialmente os métodos supervisionados – tornou-se a ferramenta principal para explorar esse “novo petróleo” de dados.

O slogan “data is the new oil” (dados são o novo petróleo) tornou-se popular, pois quanto mais dados, mais precisos os algoritmos de IA se tornam. Grandes empresas de tecnologia começaram a construir sistemas que coletam e aprendem com dados dos usuários para melhorar produtos: Google com seu motor de busca inteligente, Amazon com recomendações baseadas em comportamento, Netflix com algoritmos de sugestão de filmes. A IA passou a ser o “cérebro” silencioso por trás das plataformas digitais.

Em 2006, um evento importante marcou a história: Fei-Fei Li, professora da Universidade de Stanford, iniciou o projeto ImageNet – um enorme banco de dados com mais de 14 milhões de imagens rotuladas detalhadamente. Lançado em 2009, o ImageNet rapidamente se tornou o padrão para treinar e avaliar algoritmos de visão computacional, especialmente para reconhecimento de objetos em imagens.

O ImageNet foi comparado a um “doping” que impulsionou a pesquisa em deep learning posteriormente, fornecendo dados suficientes para treinar modelos profundos complexos. A competição anual ImageNet Challenge, iniciada em 2010, tornou-se um campo de batalha onde grupos de pesquisa competiam para desenvolver os melhores algoritmos de reconhecimento de imagens. A partir dessa competição, uma revolução histórica da IA ocorreu em 2012 (ver seção da década de 2010).

Também na década de 2000, a IA conquistou vários marcos de aplicação importantes:

• Em 2005, o carro autônomo de Stanford (apelidado de “Stanley”) venceu o DARPA Grand Challenge – uma corrida de carros autônomos no deserto de 212 km. Stanley completou o percurso em 6 horas e 53 minutos, inaugurando uma nova era para veículos autônomos e atraindo investimentos significativos de Google, Uber nos anos seguintes.
• Assistentes virtuais em celulares surgiram: em 2008, o aplicativo Google Voice Search permitia buscas por voz no iPhone; e o auge foi o Apple Siri (lançado em 2011) – assistente virtual controlado por voz integrado ao iPhone. O Siri usava tecnologia de reconhecimento de voz, compreensão de linguagem natural e conexão a serviços web para responder aos usuários, marcando a primeira vez que a IA alcançou o público em larga escala.
• Em 2011, o supercomputador IBM Watson derrotou dois campeões do jogo de perguntas Jeopardy! na TV americana. Watson tinha capacidade de entender perguntas complexas em inglês e acessar uma enorme base de dados para encontrar respostas, demonstrando o poder da IA em processamento de linguagem natural e busca de informação. Essa vitória provou que computadores podiam “entender” e reagir inteligentemente em um amplo domínio de conhecimento.
• Redes sociais e web: o Facebook introduziu o recurso de reconhecimento automático de rostos para marcar fotos (por volta de 2010), usando algoritmos de aprendizado de máquina em dados de imagens dos usuários. YouTube e Google usaram IA para filtrar conteúdo e sugerir vídeos. Técnicas de machine learning operavam silenciosamente nas plataformas, ajudando a otimizar a experiência do usuário muitas vezes sem que eles percebessem.

Pode-se dizer que o principal motor da IA na década de 2000 foi o dado e a aplicação. Algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina como regressão, SVM, árvores de decisão foram implementados em larga escala, trazendo resultados práticos.

A IA deixou de ser apenas um tema de pesquisa para migrar fortemente para a indústria: o conceito de “IA para negócios” tornou-se um tema quente, com muitas empresas oferecendo soluções de IA para gestão, finanças, marketing, etc. Em 2006, o termo “inteligência artificial empresarial” (enterprise AI) surgiu, enfatizando o uso da IA para melhorar a eficiência dos negócios e a tomada de decisão.

No final da década de 2000, também surgiram os primeiros sinais da revolução do aprendizado profundo. Pesquisas em redes neurais multicamadas continuaram a florescer. Em 2009, o grupo de Andrew Ng na Universidade de Stanford anunciou o uso de GPUs (unidades de processamento gráfico) para treinar redes neurais até 70 vezes mais rápido que CPUs convencionais.

O poder computacional paralelo das GPUs era ideal para cálculos matriciais das redes neurais, abrindo caminho para o treinamento de grandes modelos de deep learning na década de 2010. Os últimos elementos – grandes dados, hardware potente, algoritmos aprimorados – estavam prontos, só esperando o momento certo para desencadear uma nova revolução em IA.

Década de 2010: Revolução do aprendizado profundo (Deep Learning)

Se tivéssemos que escolher uma fase em que a IA realmente “decolou”, seria a década de 2010. Com as bases de dados e hardware da década anterior, a inteligência artificial entrou na era do aprendizado profundo (deep learning) – modelos de redes neurais profundas alcançaram avanços impressionantes, quebrando todos os recordes em várias tarefas de IA. O sonho de máquinas que “aprendem como o cérebro humano” começou a se tornar realidade por meio dos algoritmos de deep learning.

O marco histórico ocorreu em 2012, quando o grupo de Geoffrey Hinton e seus alunos (Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever) participaram da competição ImageNet Challenge. Seu modelo – conhecido como AlexNet – era uma rede neural convolucional de 8 camadas treinada em GPU. O resultado foi que AlexNet atingiu uma precisão superior, reduzindo pela metade a taxa de erro no reconhecimento de imagens em relação ao segundo colocado.

Essa vitória esmagadora chocou a comunidade de visão computacional e marcou o início da “febre do deep learning” na IA. Nos anos seguintes, quase todos os métodos tradicionais de reconhecimento de imagens foram substituídos por modelos de deep learning.

O sucesso do AlexNet confirmou que, com dados suficientes (ImageNet) e poder computacional (GPU), redes neurais profundas podem superar outras técnicas de IA. Hinton e seus colaboradores foram rapidamente recrutados pelo Google, e o deep learning tornou-se o tema mais quente na pesquisa em IA desde então.

O deep learning não revolucionou apenas a visão computacional, mas também se espalhou para processamento de voz, linguagem e muitos outros campos. Em 2012, o Google Brain (projeto de Andrew Ng e Jeff Dean) ganhou destaque ao anunciar uma rede neural profunda que aprendeu a reconhecer o conceito de “gato” em vídeos do YouTube sem rótulos prévios.

Entre 2011 e 2014, assistentes virtuais como Siri, Google Now (2012) e Microsoft Cortana (2014) foram lançados, aproveitando avanços em reconhecimento de voz e compreensão de linguagem natural. Por exemplo, o sistema de reconhecimento de voz da Microsoft alcançou precisão humana em 2017, em grande parte graças ao uso de redes neurais profundas para modelagem de áudio. Na tradução automática, em 2016 o Google Translate adotou a arquitetura Neural Machine Translation (NMT), melhorando significativamente a qualidade das traduções em relação aos modelos estatísticos anteriores.

Outro marco importante foi a vitória da IA no jogo de Go – um feito antes considerado distante. Em março de 2016, o programa AlphaGo da DeepMind (Google) derrotou o campeão mundial de Go Lee Sedol por 4-1. O Go é muito mais complexo que o xadrez, com um número de jogadas possíveis tão grande que não pode ser resolvido por força bruta. AlphaGo combinou deep learning e o algoritmo Monte Carlo Tree Search, aprendendo a jogar por meio de milhões de partidas humanas e autojogos.

Essa vitória foi comparada ao duelo Deep Blue-Kasparov de 1997, confirmando que IA pode superar humanos em áreas que exigem intuição e experiência. Após AlphaGo, a DeepMind desenvolveu o AlphaGo Zero (2017), que aprendeu a jogar Go do zero, apenas com as regras, sem dados humanos, e venceu a versão anterior por 100-0. Isso mostrou o potencial do aprendizado por reforço combinado com deep learning para alcançar desempenho superlativo.

Também em 2017, uma invenção revolucionária surgiu no processamento de linguagem natural: a arquitetura Transformer. Pesquisadores do Google publicaram o modelo Transformer no artigo “Attention Is All You Need”, propondo o mecanismo de self-attention que permite que o modelo aprenda relações entre palavras na frase sem depender da sequência linear.

O Transformer facilitou o treinamento de modelos de linguagem grandes (LLM) muito mais eficientes do que as arquiteturas sequenciais anteriores (RNN/LSTM). A partir daí, uma série de modelos de linguagem baseados em Transformer surgiu: BERT (Google, 2018) para compreensão de contexto, e especialmente o GPT (Generative Pre-trained Transformer) da OpenAI, lançado em 2018.

Esses modelos alcançaram resultados superiores em tarefas de linguagem, desde classificação e resposta a perguntas até geração de texto. O Transformer estabeleceu a base para a corrida dos gigantes modelos de linguagem na década de 2020.

No final da década de 2010, também surgiu a IA generativa (generative AI) – modelos capazes de criar conteúdo novo. Em 2014, Ian Goodfellow e colegas inventaram o modelo GAN (Generative Adversarial Network), que consiste em duas redes neurais competindo para gerar dados falsos muito realistas.

Os GANs rapidamente ficaram famosos pela capacidade de criar retratos humanos falsos muito realistas (deepfake). Paralelamente, modelos como autoencoders variacionais (VAE) e transferência de estilo (style transfer) foram desenvolvidos, permitindo transformar imagens e vídeos em novos estilos artísticos.

Em 2019, a OpenAI lançou o GPT-2 – um modelo de geração de texto com 1,5 bilhão de parâmetros que chamou atenção por criar textos longos e fluentes quase indistinguíveis dos humanos. Claramente, a IA agora não apenas classifica ou prevê, mas também cria conteúdo de forma convincente.

A IA na década de 2010 deu saltos além das expectativas. Muitas tarefas antes consideradas “impossíveis” para computadores foram alcançadas ou superadas: reconhecimento de imagens, reconhecimento de voz, tradução, jogos complexos...

Mais importante, a IA começou a penetrar na vida cotidiana: desde câmeras de smartphones que reconhecem rostos automaticamente, assistentes virtuais em alto-falantes inteligentes (Alexa, Google Home), até recomendações de conteúdo em redes sociais, tudo gerenciado por IA. Este foi realmente o período de explosão da IA, levando muitos a chamá-la de “a nova eletricidade” – uma tecnologia fundamental que transformará todas as indústrias.

Década de 2020: Explosão da IA generativa e novas tendências

Em poucos anos no início da década de 2020, a IA explodiu em ritmo sem precedentes, principalmente devido ao surgimento da IA generativa (Generative AI) e dos modelos de linguagem grandes (LLM). Esses sistemas permitiram que a IA atingisse diretamente centenas de milhões de usuários, criando uma onda de aplicações criativas e gerando amplos debates sociais sobre o impacto da IA.

Em junho de 2020, a OpenAI lançou o GPT-3 – um modelo de linguagem gigante com 175 bilhões de parâmetros, dez vezes maior que o maior modelo anterior. O GPT-3 impressionou por sua capacidade de escrever textos, responder perguntas, compor poesias, programar... quase como um humano, embora ainda cometesse erros factuais. O poder do GPT-3 mostrou que a escala do modelo combinada com grandes volumes de dados de treinamento pode gerar uma fluência linguística inédita. Aplicações baseadas no GPT-3 surgiram rapidamente, desde criação de conteúdo de marketing até assistentes de e-mail e suporte à programação.

Em novembro de 2022, a IA realmente saiu do laboratório para o público com o lançamento do ChatGPT – um chatbot interativo desenvolvido pela OpenAI, baseado no modelo GPT-3.5. Em apenas 5 dias, o ChatGPT alcançou 1 milhão de usuários, e em cerca de 2 meses ultrapassou 100 milhões de usuários, tornando-se o aplicativo de consumo que mais rápido cresceu na história.

O ChatGPT é capaz de responder fluentemente a uma ampla gama de perguntas, desde redação de textos, resolução de problemas matemáticos, consultoria, etc., surpreendendo os usuários com sua “inteligência” e flexibilidade. A popularidade do ChatGPT marcou a primeira vez que a IA foi amplamente usada como ferramenta criativa, iniciando a corrida da IA entre os “gigantes” da tecnologia.

No início de 2023, a Microsoft integrou o GPT-4 (modelo sucessor da OpenAI) na ferramenta de busca Bing, enquanto o Google lançou o chatbot Bard usando seu próprio modelo LaMDA. Essa competição ajudou a tecnologia de IA generativa a se tornar cada vez mais acessível e a evoluir rapidamente.

Além do texto, a IA generativa em imagens e áudio também avançou significativamente. Em 2022, modelos text-to-image como DALL-E 2 (OpenAI), Midjourney e Stable Diffusion permitiram que usuários descrevessem imagens em texto e recebessem imagens geradas por IA. A qualidade das imagens é tão vívida e criativa que inaugurou uma nova era para criação de conteúdo digital.

No entanto, isso também levantou desafios sobre direitos autorais e ética, pois a IA aprende a partir de obras de artistas e gera produtos semelhantes. No áudio, modelos text-to-speech de nova geração podem converter texto em vozes idênticas às humanas, até mesmo imitando vozes de celebridades, gerando preocupações sobre deepfakes de voz.

Em 2023, ocorreram as primeiras disputas judiciais sobre direitos autorais de dados de treinamento de IA – por exemplo, a Getty Images processou a Stability AI (desenvolvedora do Stable Diffusion) por usar milhões de imagens protegidas por direitos autorais sem permissão para treinar seus modelos. Isso evidenciou o lado negativo da explosão da IA: questões legais, éticas e sociais começaram a emergir, exigindo atenção séria.

No auge do entusiasmo pela IA, em 2023 a comunidade de especialistas expressou preocupações sobre os riscos da IA forte. Mais de 1.000 figuras do setor tecnológico (incluindo Elon Musk, Steve Wozniak, pesquisadores de IA, etc.) assinaram uma carta aberta pedindo uma pausa de 6 meses no treinamento de modelos de IA maiores que o GPT-4, temendo que o desenvolvimento rápido pudesse sair do controle.

No mesmo ano, pioneiros como Geoffrey Hinton (um dos “pais” do deep learning) também alertaram sobre o risco da IA ultrapassar o controle humano. A União Europeia rapidamente finalizou a Lei de IA (EU AI Act) – o primeiro conjunto abrangente de regulamentações sobre inteligência artificial no mundo, previsto para entrar em vigor em 2024. A lei proíbe sistemas de IA considerados de “risco inaceitável” (como vigilância em massa, pontuação social) e exige transparência para modelos de IA geral.

Nos EUA, vários estados também aprovaram leis limitando o uso da IA em áreas sensíveis (recrutamento, finanças, campanhas eleitorais, etc.). Está claro que o mundo está acelerando a criação de marcos legais e éticos para a IA, parte inevitável do avanço tecnológico com impacto profundo.

De modo geral, a década de 2020 está testemunhando a explosão da IA tanto em tecnologia quanto em popularidade. Ferramentas de nova geração como ChatGPT, DALL-E, Midjourney, etc., tornaram-se familiares, ajudando milhões de pessoas a criar e trabalhar com mais eficiência de maneiras inéditas.

Ao mesmo tempo, a corrida por investimentos em IA está fervendo: prevê-se que os gastos empresariais com IA generativa ultrapassem 1 trilhão de dólares nos próximos anos. A IA também está penetrando cada vez mais em setores como saúde (apoio a diagnósticos por imagem, descoberta de medicamentos), finanças (análise de risco, detecção de fraudes), educação (tutores virtuais, conteúdos personalizados), transporte (veículos autônomos avançados), defesa (decisões táticas), entre outros.

Pode-se dizer que a IA hoje é como a eletricidade ou a Internet – uma infraestrutura tecnológica que todas as empresas e governos querem explorar. Muitos especialistas são otimistas de que a IA continuará trazendo saltos em produtividade e qualidade de vida se for desenvolvida e gerida corretamente.

Desde os anos 1950 até hoje, a história do desenvolvimento da IA percorreu um caminho impressionante – cheio de ambição, decepção e depois florescimento. Desde o pequeno workshop de Dartmouth em 1956 que lançou as bases do campo, a IA passou por dois “invernos” devido a expectativas exageradas, mas após cada um deles renasceu com força maior graças a avanços científicos e tecnológicos. Especialmente nos últimos 15 anos, a IA progrediu enormemente, saindo do laboratório para o mundo real e causando impacto profundo.

Atualmente, a IA está presente em quase todos os setores e se torna cada vez mais inteligente e versátil. No entanto, o objetivo da IA forte (inteligência artificial geral) – uma máquina com inteligência flexível como a humana – ainda está no horizonte.

Os modelos de IA atuais são impressionantes, mas ainda especializados nas tarefas para as quais foram treinados, e às vezes cometem erros bobos (como o ChatGPT “alucinar” informações falsas com alta confiança). Os desafios de segurança e ética também exigem atenção urgente: como desenvolver IA controlada, transparente e para o benefício da humanidade.

O próximo capítulo da IA promete ser extremamente interessante. Com o progresso atual, podemos esperar que a IA penetre ainda mais profundamente em nossas vidas: desde médicos IA que auxiliam no cuidado à saúde, advogados IA que consultam textos legais, até companheiros IA para aprendizado e apoio emocional.

Tecnologias como computação neuromórfica estão sendo pesquisadas para imitar a arquitetura do cérebro humano, podendo criar uma nova geração de IA mais eficiente e próxima da inteligência natural. Embora o cenário de IA superar a inteligência humana ainda gere debates, é claro que a IA continuará evoluindo e moldando o futuro da humanidade de forma profunda.

Ao olhar para a história da formação e desenvolvimento da IA, vemos uma história de persistência e criatividade incessantes da humanidade. De computadores primitivos que só sabiam calcular, ensinamos máquinas a jogar xadrez, dirigir, reconhecer o mundo e até criar arte. A inteligência artificial já é, e continuará sendo, uma prova da nossa capacidade de superar limites.

O importante é que aprendamos com essa história – colocando expectativas realistas e desenvolvendo a IA de forma responsável – para garantir que a IA traga máximo benefício para a humanidade nos próximos capítulos.