A história da inteligência artificial começou a ganhar destaque na década de 1950, quando o cientista da computação Alan Turing publicou o artigo “Computing Machinery and Intelligence”, que levantava a questão se as máquinas poderiam pensar e como seria possível testar sua inteligência. Esse artigo foi o precursor para a pesquisa e desenvolvimento da IA e também foi a primeira proposta do Teste de Turing, um método utilizado para avaliar a inteligência de uma máquina. O termo “inteligência artificial” foi cunhado em 1956 pelo cientista da computação John McCarthy durante uma conferência acadêmica no Dartmouth College.
Após a conferência de McCarthy, o interesse pela pesquisa em IA cresceu nas instituições acadêmicas e também recebeu financiamento do governo dos Estados Unidos na década de 1970. Com o avanço da tecnologia da computação, várias fundações de IA foram estabelecidas nesse período, incluindo o aprendizado de máquina, redes neurais e processamento de linguagem natural. No entanto, apesar dos avanços, as tecnologias de IA se mostraram mais difíceis de serem escaladas do que o esperado, o que resultou no primeiro “inverno da IA” até a década de 1980.
Na metade da década de 1980, o interesse pela IA ressurgiu com o aumento do poder de processamento dos computadores, a popularização do aprendizado profundo e a introdução dos “sistemas especialistas” alimentados por IA. No entanto, devido à complexidade dos novos sistemas e à incapacidade das tecnologias existentes de acompanhá-los, ocorreu o segundo “inverno da IA”, que durou até meados da década de 1990.
A partir dos anos 2000, inovações no poder de processamento, big data e técnicas avançadas de aprendizado profundo superaram os obstáculos anteriores da IA, permitindo mais avanços nessa área. Tecnologias modernas de IA, como assistentes virtuais, carros autônomos e IA generativa, começaram a se popularizar na década de 2010, tornando a IA o que ela é hoje.
Linha do tempo da inteligência artificial:
1943: Warren McCullough e Walter Pitts publicam o artigo “Um cálculo lógico de ideias imanentes à atividade nervosa”, que propõe o primeiro modelo matemático para a construção de uma rede neural.
1949: Em seu livro “The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory”, Donald Hebb propõe a teoria de que os caminhos neurais são criados a partir de experiências e que as conexões entre os neurônios se tornam mais fortes quanto mais frequentemente são usados. O aprendizado hebbiano continua sendo um modelo importante em IA.
1950: Alan Turing publica o artigo “Computing Machinery and Intelligence”, propondo o que hoje é conhecido como Teste de Turing, um método para determinar se uma máquina é inteligente.
1950: Os alunos de graduação de Harvard Marvin Minsky e Dean Edmonds criam o SNARC, o primeiro computador de rede neural.
1956: A frase “inteligência artificial” foi cunhada no Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. Liderada por John McCarthy, a conferência é amplamente considerada o berço da IA.
1958: John McCarthy desenvolve a linguagem de programação de IA Lisp e publica “Programs with Common Sense”, um artigo que propõe o hipotético Advice Taker, um sistema de IA completo com a capacidade de aprender com a experiência tão eficazmente quanto os humanos.
1959: Arthur Samuel cunhou o termo “aprendizado de máquina” enquanto estava na IBM.
1964: Daniel Bobrow desenvolve o STUDENT, um programa inicial de processamento de linguagem natural projetado para resolver problemas de álgebra, como candidato a doutorado no MIT.
1966: O professor do MIT Joseph Weizenbaum cria o Eliza, um dos primeiros chatbots a imitar com sucesso os padrões de conversação dos usuários, criando a ilusão de que ele entendia mais do que realmente entendia. Isso introduziu o efeito Eliza, um fenômeno comum em que as pessoas atribuem falsamente processos de pensamento e emoções semelhantes aos humanos a sistemas de IA.
1969: Os primeiros sistemas especialistas bem-sucedidos, DENDRAL e MYCIN, são desenvolvidos por Edward Feigenbaum, Joshua Lederberg e Bruce Buchanan na Universidade de Stanford. Esses sistemas utilizavam regras de conhecimento para tomar decisões em áreas específicas, como diagnósticos médicos.
1973: O programa de IA SHRDLU, desenvolvido por Terry Winograd, é capaz de compreender e manipular comandos em linguagem natural para resolver problemas em um mundo virtual.
1981: O sistema de IA R1, desenvolvido por Douglas Lenat, é capaz de resolver problemas de lógica e demonstrar conhecimento em áreas específicas.
1986: O sistema de IA Deep Blue, desenvolvido pela IBM, é capaz de derrotar o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.
1997: O programa de IA Deep Blue, da IBM, derrota novamente Garry Kasparov em uma partida de xadrez.
2011: O sistema de IA Watson, da IBM, vence os campeões humanos no jogo de perguntas e respostas Jeopardy!.
2016: O programa de IA AlphaGo, da Google, derrota o campeão mundial de Go, Lee Sedol.
2018: O programa de IA AlphaZero, da Google, derrota o programa de IA AlphaGo em uma partida de xadrez.
2020: A IA GPT-3, da OpenAI, é capaz de gerar textos com qualidade próxima à humana.
2021: A IA DALL-E, da OpenAI, é capaz de gerar imagens a partir de descrições textuais.
A inteligência artificial (IA) tem uma longa história de desenvolvimento e avanços significativos. Desde a criação do primeiro programa de IA, o Logic Theorist, em 1956, até os recentes avanços em aprendizado profundo e processamento de linguagem natural, a IA tem evoluído constantemente e impactado diversas áreas da sociedade.
Na década de 1970, surgiram importantes marcos no desenvolvimento da IA. Em 1972, o sistema de diagnóstico médico MYCIN e a linguagem de programação lógica PROLOG foram criados no Laboratório de IA da Universidade de Stanford. No ano seguinte, o Relatório Lighthill, que detalhava as decepções na pesquisa de IA, foi divulgado pelo governo britânico, resultando em cortes severos no financiamento de projetos de IA.
Entre 1974 e 1980, a frustração com o progresso da IA levou a grandes cortes de financiamento da DARPA em bolsas acadêmicas. Essa época ficou conhecida como o ”Primeiro Inverno da IA”, juntamente com o Relatório Lighthill do ano anterior e o Relatório ALPAC, que questionava a eficácia da tradução automática. No entanto, em 1980, a Digital Equipment Corporations desenvolveu o R1 (também conhecido como XCON), o primeiro sistema especialista comercial bem-sucedido. Isso iniciou um boom de investimentos em sistemas especialistas, encerrando o primeiro inverno da IA.
Na década de 1980, empresas começaram a investir em sistemas especialistas e uma indústria inteira conhecida como mercado de máquinas Lisp surgiu para apoiá-los. Empresas como Symbolics e Lisp Machines Inc. construíram computadores especializados para rodar na linguagem de programação de IA Lisp. No entanto, à medida que a tecnologia da computação melhorou, surgiram alternativas mais baratas e o mercado de máquinas Lisp entrou em colapso em 1987, inaugurando o “Segundo Inverno da IA”. Durante esse período, os sistemas especialistas provaram ser muito caros para manter e atualizar, eventualmente caindo em desuso.
Em 1997, o Deep Blue da IBM venceu o campeão mundial de xadrez Gary Kasparov, demonstrando a capacidade da IA em superar humanos em jogos complexos. Em 2006, Fei-Fei Li começou a trabalhar no banco de dados visual ImageNet, que se tornou o catalisador para o boom da IA e a base para o crescimento do reconhecimento de imagem.
Em 2008, o Google fez avanços no reconhecimento de fala e introduziu o recurso em seu aplicativo para iPhone. No mesmo ano, a Apple lançou a Siri, uma assistente virtual com inteligência artificial por meio de seu sistema operacional iOS. Em 2011, o Watson da IBM derrotou facilmente a concorrência no Jeopardy!, um jogo de perguntas e respostas. No mesmo ano, a Apple lançou a Siri, uma assistente virtual com inteligência artificial por meio de seu sistema operacional iOS.
Em 2012, Andrew Ng, fundador do projeto Google Brain Deep Learning, alimentou uma rede neural usando algoritmos de aprendizado profundo com 10 milhões de vídeos do YouTube como um conjunto de treinamento. A rede neural aprendeu a reconhecer um gato sem que lhe dissessem o que é um gato, inaugurando a era revolucionária para redes neurais e financiamento de aprendizado profundo.
Em 2014, a Amazon lançou o Alexa, um dispositivo inteligente para casa virtual. Dois anos depois, o AlphaGo do Google DeepMind derrotou o campeão mundial de Go, Lee Sedol, demonstrando a capacidade da IA em superar humanos em jogos complexos.
Em 2018, o Google lançou o mecanismo de processamento de linguagem natural BERT, reduzindo as barreiras na tradução e compreensão por aplicativos de aprendizado de máquina. Em 2020, o Baidu lançou seu algoritmo LinearFold AI para equipes científicas e médicas que trabalham para desenvolver uma vacina durante os estágios iniciais da pandemia de SARS-CoV-2. O algoritmo é capaz de prever a sequência de RNA do vírus em apenas 27 segundos, 120 vezes mais rápido do que outros métodos.
No mesmo ano, a OpenAI lançou o modelo de processamento de linguagem natural GPT-3, capaz de produzir texto modelado de acordo com a maneira como as pessoas falam e escrevem. Em 2021, a OpenAI se baseou no GPT-3 para desenvolver o DALL-E, que é capaz de criar imagens a partir de prompts de texto.
Em 2022, o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia divulgou o primeiro rascunho de sua Estrutura de Gerenciamento de Riscos de IA, orientação voluntária dos EUA “para melhor gerenciar riscos para indivíduos, organizações e sociedade associados à inteligência artificial”. No mesmo ano, a OpenAI lançou o ChatGPT, um chatbot alimentado por um grande modelo de linguagem que ganhou mais de 100 milhões de usuários em apenas alguns meses.
Em 2022, a Casa Branca apresentou uma Declaração de Direitos da IA, delineando princípios para o desenvolvimento e uso responsável da IA. E em 2023, a Microsoft lançou uma versão do Bing, seu mecanismo de busca, com tecnologia de IA, construída na plataforma Azure. Com esses avanços e investimentos contínuos, a IA continuará a evoluir e impactar positivamente a sociedade em diversas áreas.
Em 2023, a tecnologia de inteligência artificial ChatGPT ganhou destaque no mercado. No entanto, a Google anunciou o lançamento de sua própria IA de conversação, chamada Bard, que mais tarde seria conhecida como Gemini. A OpenAI também entrou na competição, lançando o GPT-4, seu modelo de linguagem mais avançado até então.
No mesmo ano, a administração Biden-Harris emitiu uma Ordem Executiva sobre IA Segura, Protegida e Confiável, com o objetivo de garantir a segurança e a confiabilidade dos sistemas de inteligência artificial. A ordem também enfatizou a importância de evitar o uso da IA para contornar proteções de privacidade, discriminação ou violação de direitos civis e dos consumidores.
Em 2023, a empresa de IA de Elon Musk, xAI, lançou o chatbot Grok. No ano seguinte, a União Europeia aprovou a Lei de Inteligência Artificial, que visa garantir que os sistemas de IA implantados na UE sejam seguros, transparentes, rastreáveis, não discriminatórios e ecologicamente corretos.
Em 2024, a empresa de IA Anthropic desenvolveu o Claude 3 Opus, um grande modelo de linguagem que superou o GPT-4, tornando-se o primeiro LLM a alcançar esse feito. Com a crescente preocupação com a segurança e ética na utilização da inteligência artificial, é importante que sejam estabelecidos padrões internacionais para o desenvolvimento e uso desses sistemas. A evolução da tecnologia de IA continuará a impactar e transformar o mundo nos próximos anos.
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