História da Inteligência Artificial¶
A IA não surgiu do nada — é o resultado de décadas de ideias, experimentos e contribuições de pessoas de áreas completamente diferentes. Entender essa história ajuda a perceber que estamos no meio de um processo longo, não no início de algo novo.
Antes de tudo... De onde surgiu tudo isso?¶
Diferente do que muitos pensam, a inteligência artificial tá longe de ser uma coisa nova, muito longe mesmo!
1726 — As Viagens de Gulliver¶
Nesse livro, foi citada a ideia de "The Engine", um grande aparato que ajudaria acadêmicos a gerarem novas frases, ideias e livros.
Perceba que, 150 anos antes da criação da lâmpada, já eram estabelecidos alguns conceitos que seriam reproduzidos em um futuro distante.
1914¶
O engenheiro espanhol Leonardo Torres demonstra a primeira máquina de jogar xadrez, usando eletroímãs. A máquina não exigia intervenção humana após configurada.
1921¶
Foi citado o termo "robô" em uma peça de teatro, recebendo reconhecimento internacional.
1939 — Computador ABC¶
O professor de física e matemática John Vincent Atanasoff, do Iowa State College, e seu estudante de pós-graduação Clifford Berry criam o Atanasoff-Berry Computer (ABC) com um subsídio de USD 650. O computador ABC é considerado um dos primeiros computadores eletrônicos digitais e um marco no campo da ciência da computação americana.
1943 — A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity¶
Warren S. McCulloch e Walter Pitts publicam um dos trabalhos seminais na história da neurociência e da IA. O artigo estabelece a base da ideia de que o cérebro pode ser entendido como um sistema computacional e introduz o conceito de redes neurais artificiais — atualmente uma tecnologia fundamental da IA moderna.
Essa ideia inspira sistemas de computador que simulam funções e processos semelhantes ao cérebro, particularmente por meio de redes neurais e deep learning.
1950 — Alan Turing¶
O artigo de referência do matemático britânico Alan Turing "Computing Machinery and Intelligence" é publicado na Mind. O artigo é um texto fundamental em IA e lida com a questão "As máquinas pensam?"
A abordagem de Turing estabeleceu a base das futuras discussões sobre a natureza das máquinas pensantes. Em vez de responder diretamente à pergunta, ele reformulou o problema de forma operacional: uma máquina pode apresentar um comportamento inteligente indistinguível do de um humano?
O Teste de Turing tornou-se um conceito central na IA, servindo como forma de medir a inteligência de máquinas avaliando sua capacidade de imitar de maneira convincente a conversa e o comportamento humanos.
Jogo da Imitação
Esse artigo é de extrema importância para a computação — e para o mundo como um todo. Você pode acessá-lo em: COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE
1956 — Nasce o termo "Inteligência Artificial"¶
John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon organizam a Conferência de Dartmouth, o evento que marca o nascimento oficial da IA como campo de estudo. É a primeira vez que o termo Artificial Intelligence é usado formalmente.
Por que isso importa?
Antes de Dartmouth, as pesquisas sobre máquinas pensantes eram fragmentadas em matemática, neurociência e filosofia. A conferência reuniu tudo isso num campo único — com nome, agenda e comunidade próprios.
1966 — ELIZA¶
Joseph Weizenbaum, do MIT, cria o ELIZA — um dos primeiros programas de processamento de linguagem natural. ELIZA simulava um psicoterapeuta respondendo perguntas com base em padrões de texto. Muitos usuários chegavam a acreditar que estavam conversando com um humano.
1969-1979 — O Primeiro Inverno da IA¶
As promessas iniciais não foram cumpridas. Os computadores da época não tinham poder computacional suficiente para os algoritmos propostos, e os financiamentos foram cortados drasticamente. Esse período ficou conhecido como o primeiro inverno da IA.
Ciclos de hype
A IA já passou por vários ciclos de entusiasmo exagerado seguido de decepção e corte de investimentos. Reconhecer esse padrão histórico ajuda a ter uma visão mais realista do que a tecnologia pode — e não pode — fazer.
1986 — Backpropagation¶
Rumelhart, Hinton e Williams popularizam o algoritmo de backpropagation para treinar redes neurais com múltiplas camadas. Esse algoritmo é a base do deep learning moderno e ainda é usado em praticamente todas as redes neurais treinadas hoje.
1997 — Deep Blue vence Kasparov¶
O computador Deep Blue, da IBM, vence o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov. Foi a primeira vez que um sistema computacional derrotou um campeão mundial humano numa competição oficial — e gerou um debate enorme sobre o que "pensar" significa.
2012 — A virada do Deep Learning¶
A rede neural AlexNet, desenvolvida por Krizhevsky, Sutskever e Hinton, vence o ImageNet — uma competição de reconhecimento de imagens — com uma margem de erro muito abaixo de qualquer concorrente. Esse resultado marca o início da era moderna do deep learning e mostra que redes neurais profundas, com GPU e dados em escala, podiam superar qualquer abordagem anterior.
Por que 2012 foi diferente?
Não foi a primeira vez que redes neurais foram usadas — mas foi a primeira vez que três ingredientes se combinaram em escala: algoritmos melhores, GPUs baratas e datasets enormes. Essa combinação mudou tudo.
2016 — AlphaGo¶
O AlphaGo, da DeepMind, vence o campeão mundial de Go, Lee Sedol. O Go tem mais posições possíveis do que átomos no universo observável — impossível resolver por força bruta. O AlphaGo aprendeu jogando contra si mesmo, usando aprendizado por reforço.
2017 — Attention is All You Need¶
Pesquisadores do Google publicam o artigo que introduz a arquitetura Transformer — a base de todos os grandes modelos de linguagem modernos, incluindo o GPT e outros LLMs.
Conexão com o presente
Toda vez que você usa um assistente de IA baseado em linguagem, está usando uma variação direta dessa arquitetura publicada em 2017.
2022 — ChatGPT e a IA para o público geral¶
O lançamento do ChatGPT pela OpenAI leva a IA generativa para o público geral em escala sem precedentes. Em cinco dias, o produto atingiu 1 milhão de usuários — algo que o Netflix levou 3,5 anos para alcançar.
O que tirar disso tudo?¶
A IA não é uma tecnologia nova que surgiu do nada. É o resultado de quase 300 anos de ideias, passando por matemáticos, engenheiros, neurocientistas, filósofos e programadores.
Na Insper AI
As técnicas que você vai aprender nas próximas aulas — regressão linear, redes neurais, gradient descent — têm raízes em trabalhos publicados décadas atrás. Entender de onde vieram ajuda a entender por que funcionam do jeito que funcionam.