Conheça a história da Inteligência Artificial

Conheça a história da Inteligência Artificial

O termo “Inteligência Artificial” tem estado cada vez mais presente em nossa rotina e, com certeza, você tem ouvido ele bastante em sua rotina. Mas, de onde ele vem? Qual é a história da Inteligência Artificial? Diferentemente do que muitos pensam, o surgimento dessa tecnologia não é recente: o conceito foi criado há quase 70 anos!

Essa história influencia, inclusive, no tipo de IA que foi desenvolvida. Afinal, as tecnologias nessa área poderiam ter ido para um caminho completamente diferente.

Você gosta deste tipo de curiosidade? Então continue lendo e conheça mais sobre essa linha do tempo até o surgimento da Inteligência Artificial Generativa e tendências para o futuro!

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Alan Turing: o começo da história da computação moderna e o teste de Turing

Um dos grandes nomes da computação moderna é Alan Turing. Ele deixou um legado imenso e que até hoje influencia várias áreas da ciência e tecnologia. Tanto os computadores como conhecemos quanto, também, a própria concepção de Inteligência Artificial foi muito influenciada por ele.

Ele foi um grande entusiasta em pensar em como as máquinas poderiam se aproximar da inteligência humana. E ao buscar isso, esteve alinhado com o desenvolvimento de outra pesquisadora importante da área de computação: Ada Lovelace, a primeira programadora a desenvolver um algoritmo.

Uma contribuição importante de Turing foi com o processo de decodificação de mensagens nazistas durante a Segunda Guerra Mundial, visando revelar os segredos de guerra dos alemães, com o projeto Bomba. Isso influenciou nos processos de desenvolvimento dessa área para a cibersegurança no futuro.

O teste de Turing

Porém, já sobre a Inteligência Artificial, ele imaginava como uma máquina poderia pensar. O cientista concebeu a teoria de uma máquina chamada Máquina Lógica de Computação, que poderia solucionar qualquer operação matemática e que, com uma configuração precisa, poderia calcular qualquer coisa computável.

Ao longo dessa pesquisa, ele conheceu Claude Shannon e ambos tinham um mesmo interesse: como fazer uma máquina operar com uma lógica semelhante a do cérebro humano. Ao pensar nisso, ele desenvolveu o seu próprio jogo: o famoso Teste de Turing.

A ideia era que tanto uma máquina quanto um ser humano deveriam receber um mesmo formulário para ser respondido e, depois, encaminhar esse documento para uma espécie de juiz. Se a pessoa não conseguisse descobrir quem foi responsável por cada resposta, seria um sinal de que a máquina passou no teste.

Nesse caso, a ideia não era necessariamente acertar a resposta, mas sim simular um processo de potenciais respostas semelhantes às que um humano poderia ter. Interessante, não é mesmo?

Se você quiser conhecer mais sobre a vida e contribuição de Turing, vale a pena assistir o filme “O Jogo da Imitação”!

Década de 1950: o surgimento do termo e da história da Inteligência Artificial

Porém, o termo “Inteligência Artificial”, dessa forma, surgiu apenas em 1956, na 2ª Conferência de Dartmouth, nos Estados Unidos. O evento, formado por cientistas da área de computação, discutiu formas de automação, um tema que estava começando a aparecer com mais frequência no período.

O termo foi cunhado pelo professor John McCarthy, da Universidade de Stanford, justamente no convite para o evento. A partir daí, esse foi o termo estabelecido para os processos computacionais que visavam se aproximar da forma como os humanos resolvem problemas.

Porém, a computação ainda engatinhava nessa época, em comparação com o momento em que vivemos hoje. Segundo McCarthy, o surgimento dessa tecnologia poderia vir entre 5 ou 5 mil anos.

Ano de 1958: o surgimento do Perceptron

Ainda na década de 1950 e os avanços nas discussões sobre o desenvolvimento sobre Inteligência Artificial, surgiu o Perceptron, a primeira rede neural artificial, desenvolvida por Frank Rosenblatt.

A ideia era que ela simulasse as conexões entre neurônios no sistema nervoso humano. O pesquisador acreditava que existia uma lei de organização comum aos sistemas de informação em movimento, que poderia incluir máquinas e homens. Em outras palavras, a ideia era criar um “padrão” de como a informação é criada e transmitida e como isso poderia ser parametrizado para o desenvolvimento da IA.

Ele estava alinhado com uma das abordagens trazidas na Conferência de Dartmouth: a conexionista. Além dela, também tinham os pesquisadores que pensavam em uma abordagem simbólica. Para entender melhor, vamos explicar mais sobre cada um desses tipos a seguir.

IA simbólica

A ideia é simular o comportamento inteligente humano sem necessariamente analisar os mecanismos que são responsáveis por isso. Ou seja, ela se baseia em como um ser humano faria determinada função. Ela é baseada em símbolos (palavras, frases e conceitos) e organizada em uma estrutura lógica para resolução de problemas.

Esse foi o tipo que dominou os desenvolvimentos por mais de 50 anos e é chamada, também, de IA clássica. Porém, com o avanço da IA coneccionista, ela caiu em desuso, já que as possibilidades comerciais da sua “concorrente” passaram a chamar mais atenção e, por isso, ganharam maior desenvolvimento nos últimos anos.

IA conexionista

É o modelo que utiliza principalmente redes neurais e alta capacidade de processamento para realizar processos por meio de identificação de conexões entre informações e ganhou maior espaço com o aumento da capacidade de processamento, principalmente nos anos 1990 e 2000.

A ideia desse tipo é reproduzir a estrutura cerebral conhecida até então. Por isso, ele é constituído por redes de unidades conectadas umas às outras e que conversam entre si, simulando as sinapses cerebrais. Esse modelo está na base de dois modelos que estão presentes já em nossa rotina, por exemplo, nas recomendações de filmes e séries do seu streaming preferido: aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

Ok, mas o que essas diferenças têm a ver com toda essa história? É que ao longo do tempo, nessa disputa de qual seria o modelo mais eficiente e próximo ao do ser humano, o conexionista acabou “vencendo” e se tornou a mais desenvolvida.

Por exemplo, o Chat GPT é pautado em redes neurais. Por isso, conhecer quem ganhou mais espaço com essa “disputa” ajuda a entender como chegamos ao modelo de Inteligência Artificial que temos hoje.

Se a simbólica tivesse sido a mais desenvolvida, talvez tivéssemos outras soluções hoje, com outras arquiteturas. Interessante pensar nisso, não é mesmo?

Ano de 1959: surgimento do General Problem Solve

Como você está vendo, a década de 1950 foi bem movimentada nesse começo do desenvolvimento da Inteligência Artificial, não é mesmo? Pois é, ainda nesse período, foi criado o General Problem Solver (GPS). A sigla é idêntica, mas não estamos falando sobre a tecnologia de georreferenciamento por satélite aqui, ok?

Ele foi criado para ser um “resolvedor de problemas” com uma abordagem muito parecida com a dos seres humanos, com uma lógica semelhante à resolução de um “quebra-cabeças”. Porém, até mesmo pelas possibilidades tecnológicas da época, era um modelo bem simples de protocolos.

Ano de 1965: surgimento do primeiro chatbot

Em 1965 é lançado o primeiro chatbot (um programa para conversar como se fosse um humano): o Eliza. Foi desenvolvido por Joseph Weizenbaum, no MIT. A ideia era que ele operasse como um robô psicoterapêutico, com respostas já pré-programadas.

A ideia era que o usuário acreditasse que estava conversando com um profissional. Essa iniciativa não deu certo para esse fim, mas abriu um campo de desenvolvimento para uma área que você com certeza já lidou — e lida muito —, que é resolver problemas com chats pré-programados.

Isso é muito comum para resolução de problemas comuns e simples em empresas como bancos, e-commerces, serviços de infraestrutura, entre outros. Eles operam, geralmente, com respostas pré-programadas para ajudar os usuários com questões comuns, sem precisar de interação com humanos nesse caso.

Ano de 1976: Chess 4.5 vence um campeonato estadual de xadrez

No ano de 1976, ocorreu um dos grandes marcos da popularização da Inteligência Artificial. Isso porque, ao longo desses primeiros 20 anos de desenvolvimento, boa parte das pesquisas focaram para a área de jogos. E, pela primeira vez na história, uma ferramenta de IA venceu um campeonato — foi o caso do Chess 4.5, que venceu o Class B do campeonato Paul Masson American Class Championships.

Década de 1980: avanços nas pesquisas de robótica e popularidade das redes neurais

A robótica não era uma novidade em si, pois o primeiro robô industrial foi criado no ano de 1961. Porém, ainda eram processos automatizados de forma rudimentar com o que já temos hoje, por exemplo e, por isso, faziam parte das linhas de montagem.

Porém, nos anos 1980, houveram alguns avanços, com o início das pesquisas de robôs humanoides. A Honda começou esse processo no ano de 1986 e lançou o Asimo, no ano 2000. A ideia era que o equipamento tivesse formato que lembrasse o humano e realizasse diversas tarefas simultaneamente, como caminhar, subir e descer escadas.

Com os avanços nas capacidades de processamento, começa a surgir uma virada no desenvolvimento da IA, começando a retomada dos investimentos sobre a abordagem conexionista.

Ano de 1996 e 1997: Deep Blue x Kasparov

Um dos marcos mais importantes do impacto da Inteligência Artificial para além das pesquisas acadêmicas foi o célebre episódio da disputa entre Deep Blue e Kasparov, o campeão mundial de xadrez.

O Deep Blue foi uma ferramenta desenvolvida pela IBM, uma das gigantes da área de tecnologia. E em 1996, a empresa desafiou Garry Kasparov, uma das grandes lendas do esporte, para disputar contra a máquina pela primeira vez.

Após 37 lances, o grande campeão foi forçado a abandonar a partida, perdendo para a ferramenta. A segunda partida foi a vitória do russo e a terceira terminou empatada após 39 lances.

A quarta partida também terminou empatada. Na quinta partida, Kasparov ofereceu a possibilidade de empate e o computador recusou. O resultado foi a derrota da máquina. A sexta partida foi a vitória de Kasparov, saindo-se superior ao computador.

História da Inteligência Artificial Kasparov e Deep Blue
O primeiro match do desafio entre Kasparov e Deep Blue, foi realizado de 10 a 17 de fevereiro de 1996 na Filadélfia, Pensilvânia, e Kasparov venceu por 4-2. (Fonte: thirstymag.com)

Porém, a IBM pediu uma revanche no ano seguinte. A ideia era avaliar se as mudanças realizadas na programação da ferramenta poderiam enfim combater o melhor jogador de xadrez do mundo. Era uma forma da empresa mostrar a força dos avanços da IA naquele período.

Logo na primeira partida, o campeão foi pego de surpresa, porém, por um bug da máquina e uma leitura equivocada, a vitória foi do russo. A segunda partida teve diversas polêmicas na época, com Kasparov afirmando que a IBM tinha informações externas de um especialista humano. Porém, ele desmentiu essa fala em 2016.

Na terceira partida, com o campeão desconcentrado pelo embate da partida anterior. Porém, ainda assim, o jogo terminou empatado. Kasparov seguiu a mesma estratégia da partida anterior, tentando escapar de jogadas encontradas em livros que poderiam ter baseado a máquina. Novamente, o jogo terminou empatado em uma partida bem equilibrada. O mesmo aconteceu na quinta partida.

Porém, a sexta partida marcou o mundo do xadrez e da tecnologia: o Deep Blue sacrificou um cavalo logo no começo da partida e pegou o jogador de surpresa. 19 lances depois, o computador venceu Kasparov e foi um marco naquele ano.

Anos 2000: a ascensão dos algoritmos de Machine Learning

Chegamos aos anos 2000 e estamos agora bem mais próximos das aplicações da IA no nosso cotidiano, com o aprendizado de máquina (Machine Learning) e aprendizado profundo (Deep Learning).

Ambos estão altamente presentes na nossa rotina. Quer ver alguns exemplos?

  • Mecanismo de buscas do Google, que recomenda os conteúdos mais relevantes conforme a sua pesquisa;
  • Feed de redes sociais (como Facebook, Instagram e Twitter) que faz um ranqueamento de conteúdos relevantes de acordo com suas interações;
  • Algoritmo de recomendação de conteúdos em plataformas de streaming, conforme os conteúdos que você assistiu.

Ou seja, nos anos 2000, a Inteligência Artificial já estava chegando nas nossas rotinas cotidianas e nem percebemos! Você já tinha pensado nisso?

Anos 2010: popularização dos assistentes digitais

Entre os avanços na IA e sua entrada no cotidiano, temos a chegada dos assistentes digitais, como Siri, Alexa e outros que se tornaram populares. Ainda que a Siri tenha sido lançada pela Apple em 2008, foi a partir da década de 2010 que essa ferramenta se tornou uma aliada importante para o dia a dia.

Os assistentes digitais permitem que o usuário possa fazer uma pergunta por voz e ela utiliza linguagem natural para responder perguntas, fazer recomendações e, até mesmo, fazer algumas ações virtuais automaticamente — por exemplo, apagar as luzes de um cômodo!

Anos 2020: surgimento da IA generativa

E então chegamos na nossa década, nos anos 2020. E temos um salto exponencial na capacidade da Inteligência Artificial com o desenvolvimento da IA Generativa, com o Chat GPT. Nós já falamos um pouco sobre ele neste artigo e vale a pena conhecer como ele funciona.

A IA generativa foi um avanço pela possibilidade de que a IA gere conteúdos a partir de prompts. Isso vale tanto para textos, imagens, vídeos, códigos de programação, entre outros. Em essência, não é algo novo, pois ele reproduz os padrões dos seus dados de treinamento. Porém, uma IA criativa está, justamente, entre as possibilidades futuras.

Tendências para o futuro da IA

Ok, e o que esperar para os próximos anos? Fato é que a Inteligência Artificial tem alguns saltos ao longo do tempo que tornam tudo curioso e interessante. Algumas expectativas para os próximos anos são:

  • Desenvolvimento de uma IA que, realmente, consiga criar algo do zero;
  • Criação da IA Geral. Tudo que falamos até aqui faz parte da IA estreita, como comentamos no post sobre os 3 tipos de Inteligência Artificial. Pois é, ainda há muitos campos de avanço possíveis. Na IA Geral, a capacidade de realização de tarefas seria equivalente a de um ser humano;
  • Uso de copilotos de IA em ferramentas;
  • Popularização de plataformas personalizadas, baseadas em grandes plataformas (por exemplo, as que utilizam o Chat GPT como base para criar funcionalidades específicas).

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