A Evolução da IA, desde a época dos seus avós até hoje

Você sabia que a IA (Inteligência Artificial) já existia na época da sua avó?
🎙️ Sim, é verdade. Deixe-me contar mais…

Em 1942, no meio da Segunda Guerra Mundial, nosso pai da computação, Alan Turing, projetou a máquina Bombe, uma bomba eletromecânica capaz de decifrar mensagens da cifra Enigma mais rápido do que qualquer pessoa. A Enigma era a máquina responsável por enviar mensagens codificadas das forças aéreas alemãs.

Em um artigo publicado em 1950, Alan Turing perguntou: “As máquinas podem pensar?”. Sua contribuição foi uma forma de questionar se algo possuía ou não inteligência artificial. Essa pergunta foi o pontapé inicial para o desenvolvimento do Teste de Turing, uma das formas de medir a inteligência de uma máquina, embora ainda hoje muitos especialistas considerem o conceito incompleto.

🎬 O filme: “O Jogo da Imitação” (The Imitation Game) conta mais sobre essa história. Está disponível na Netflix Brasil.

Onde surgiu o conceito de IA?

Um sujeito chamado John McCarthy se desafiou a desenvolver um computador capaz de passar no Teste de Turing. Em 1956, durante a conferência de Dartmouth, ele usou pela primeira vez o termo “Inteligência Artificial”, definindo-o como: “A ciência e a engenhosidade de criar máquinas inteligentes”.

McCarthy também criou a linguagem de programação LISP (Processamento de Listas) e ajudou na criação da Internet. Ele colaborou na produção do livro e do filme “2001: Uma Odisseia no Espaço” e influenciou o conceito por trás do filme “Jurassic Park”.

O conceito surgiu em 1997, marcando a segunda onda da IA. O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA que permite que as máquinas aprendam com dados existentes, enriquecendo essas informações para tomadas de decisão ou previsões.

Exemplo prático: O Instagram utiliza análise comportamental para oferecer conteúdos relevantes a cada usuário, como baseando-se em curtidas ou páginas visitadas.

Geralmente, temos 4 tipos principais de Aprendizado de Máquina:

Intervenção humana ensina a máquina com base em uma base de dados.

Exemplo: detectores de spam.

A máquina aprende sozinha, identificando padrões.

Exemplo: detecção de anomalias.

Temos vários exemplos de uso:

Reconhecimento facial
Análise de sentimentos em textos
Diagnóstico médico a partir de imagens
Tradução automática
Classificação de documentos

Combinação de ação humana e autonomia tecnológica.

Exemplos: reconhecimento facial, diagnóstico médico por imagens.

Baseado em tentativa e erro, buscando maximizar recompensas.

Exemplo: estratégias no mercado de ações.

Desde 2006, é uma técnica dentro do ML que usa redes neurais profundas e grandes volumes de dados para criar padrões e fazer previsões. Exemplos: Siri, Alexa e Google Assistant.

Finalmente, chegamos à IA Generativa, capaz de criar textos, imagens e outros conteúdos. Exemplos: ChatGPT (lançado em 2022).

Confira Sam Altman (criador do ChatGPT) em uma entrevista com Lex Fridman do MIT sobre GPT-5 e outros tópicos.

Existem outras plataformas? Muitas. Vamos explorar isso em outro artigo, mas aqui estão os links para você experimentá-las:

FAQ

O conceito de IA começou a ganhar forma em 1956, com John McCarthy, que a definiu como "a ciência e a engenhosidade de criar máquinas inteligentes."

O Aprendizado de Máquina envolve ensinar as máquinas com dados, enquanto o Aprendizado Profundo usa redes neurais e grandes volumes de dados para criar padrões e fazer previsões.

IA Generativa é capaz de criar textos, imagens e outros conteúdos, como o ChatGPT, lançado em 2022, que pode gerar respostas inteligentes em linguagem natural.