A Intelgência Artificial (IA) passou por uma longa trajetória de inovações e desafios. Começando na década de 1950, com Alan Turing, a IA evoluiu com ideias e experimentos. O Teste de Turing foi fundamental para questionar a capacidade das máquinas em pensar. Nos anos seguintes, a Conferência de Dartmouth ajudou a consolidar o término de Inteligência Artificial, impulsionando o desenvolvimento de programas realistas. Apesar dos altos e baixos, a IA se consolidou como parte integrante do nosso cotidiano.
Ao longo das décadas, a evolução da IA enfrentou períodos desafiadores. A década de 1970 trouxe o primeiro “inverno da IA”, resultando na pausa do entusiasmo. Contudo, os anos seguinte trouxeram a construção de sistemas que elevaram o potencial da IA e permitiram avanços significativos. Depois da segunda crise na década de 1990, a IA ressurgiu com novos conceitos e a Internet, levando a marcos como a vitória do Deep Blue sobre Garry Kasparov.
A partir de 2005, o mundo percebeu a transformação digital com as redes neurais profundas. A partir de 2012, o surgimento de modelos de Deep Learning revolucionou a tecnologia. Assistentes virtuais começaram a popularizar a IA nas casas, enquanto discussões sobre ética emergiam com os avanços rápidos. Atualmente, a IA é uma realidade que entrega resultados práticos, refletindo a maturidade e evolução contínua dessa tecnologia.
A trajetória da Inteligência artificial (IA) é marcada por décadas de experimentação e aprendizado contínuo. Atualmente, a IA se tornou parte integrante de nossas vidas, resultado de um ciclo de avanços, entusiasmos seguidos por períodos de ceticismo, amadurecimento e renascimento. O momento presente representa uma fase sólida e promissora dessa evolução.
A história da IA pode ser traçada até 1950, quando Alan Turing, considerado um dos pais da computação e da IA, questionou se as máquinas poderiam pensar. Esse questionamento deu origem ao Teste de Turing, utilizado como referência para avaliar a capacidade de uma IA.
Em 1956, a Conferência de Dartmouth formalizou o termo “Inteligência artificial“. A partir desse momento, a IA passou da teoria à prática, com o desenvolvimento de programas como o Logic Theorist e o General Problem Solver (GPS), que formaram a base da IA simbólica.
A década de 1970 foi marcada pelo primeiro “inverno da IA”, devido a limitações técnicas e críticas à falta de resultados práticos. O entusiasmo ressurgiu na década seguinte com os sistemas especialistas, que demonstraram o potencial da IA para gerar ganhos de produtividade. As redes neurais também voltaram a ganhar destaque, impulsionadas pelo algoritmo de Backpropagation.
No entanto, a euforia foi efêmera, e o segundo “inverno da IA” ocorreu entre 1987 e 1993, devido a custos insustentáveis e perda de confiança do mercado. Entre 1993 e 2005, a IA renasceu com base em dados, impulsionada pelo aprendizado estatístico e pelo advento da internet.
Em 1997, o supercomputador Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, um marco importante para a IA. Algoritmos de aprendizado de máquina também surgiram, ensinando as máquinas a reconhecer padrões e tomar decisões com base em dados.
A partir de 2005, o avanço das GPUs permitiu o treinamento de redes neurais profundas em larga escala, marcando o início da era do Big Data. Empresas como Google e Amazon começaram a aplicar IA em sistemas de busca e recomendações personalizadas.
O ano de 2012 foi um marco com a vitória do modelo AlexNet na competição ImageNet, inaugurando o Deep Learning moderno. Nos anos seguintes, assistentes virtuais como Siri, Google Now e Alexa popularizaram a IA. Em 2016, o AlphaGo da DeepMind venceu Lee Sedol no jogo Go, demonstrando a capacidade da IA de superar o raciocínio humano em tarefas complexas e levantando questões sobre ética e impacto da automação.
Desde 2020, a IA generativa e multimodal ganhou destaque, criando textos, imagens, sons e códigos a partir de instruções simples. A arquitetura Transformer, desenvolvida pelo Google, deu origem a modelos como GPT, BERT e ferramentas como ChatGPT, Midjourney, Copilot e Bard. Os modelos GPT-3, GPT-4 e GPT-5 trouxeram integração entre texto, imagem e áudio, inaugurando um novo nível de interação entre humanos e máquinas e gerando debates sobre regulação e alinhamento ético.
A Inteligência artificial não se resume à tecnologia, mas representa a capacidade humana de transformar curiosidade em código. Cada período de ceticismo contribuiu para amadurecer a ideia e preparar o terreno para o próximo avanço.
Atualmente, a IA entrega resultados mensuráveis, indicando que deixou de ser uma promessa para se tornar uma realidade concreta. Estamos testemunhando não o nascimento, mas a maturidade da Inteligência artificial.
Via Tecmundo
