Como surgiu a inteligência artificial

Sem ficar perdido na ficção científica; saiba como surgiu a inteligência artificial e quais foram seus objetivos

Leandro Kovacs
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• Atualizado há 1 ano
Como surgiu a inteligência artificial? (Imagem: Possessed Photography/Unsplash)
Como surgiu a inteligência artificial? (Imagem: Possessed Photography/Unsplash)

Há mais de 60 anos o homem definiu que poderia ter ajuda da lógica das máquinas para auxiliar o seu desenvolvimento. Veja abaixo, como surgiu a inteligência artificial, quais foram suas primeiras aplicações e o quanto ela se desenvolveu ao longo das décadas. Sua origem foi por necessidade de acelerar processos conhecidos para liberar os humanos a se concentrar em outros pensamentos abstratos.

Como se define a área?

Inteligência artificial — ou IA — é uma disciplina com pouco mais de sessenta anos, que é um conjunto de ciências, teorias e técnicas — incluindo a lógica matemática, estatística, probabilidades, neurobiologia computacional, ciência da computação — que visa imitar as habilidades cognitivas de um ser humano.

Iniciado no auge da Segunda Guerra Mundial, seus desenvolvimentos estão intimamente ligados aos da computação e têm levado os computadores a realizar tarefas cada vez mais complexas, que antes só podiam ser feitas por um ser humano.

Os primórdios (1940 – 1960)

Não dá pra separar a origem da inteligência artificial com a evolução do processo computacional. Partindo deste princípio, não podemos deixar de falar de Alan Turing, o grande pai da computação que simplesmente criou a máquina que fez os aliados vencerem a guerra mais rápido.

Por falar nesse gênio da computação, agora, muitos especialistas acreditam que o teste de Turing não é uma boa medida de inteligência artificial, mas sim uma eficiente ferramenta chatbox, que fortemente inspirou o conceito que criaria a inteligência artificial.

O período entre 1940 e 1960 foi marcado pelo desenvolvimento tecnológico — tendo a Segunda Guerra Mundial sido um acelerador — e o desejo de entender como aproximar o funcionamento das máquinas e dos seres orgânicos.

O termo “IA” pode ser atribuído a John McCarthy do MIT (Massachusetts Institute of Technology), onde podemos definir como construção de programas de computador que se envolvem em tarefas que são desempenhadas de forma mais satisfatória por seres humanos devido aos processos mentais de alto nível, como: aprendizagem perceptual, organização da memória e raciocínio crítico.

Próximo ao ano de 1960, a inteligência artificial esfriou devido a limitações técnicas da época, como a escassez de memória dos computadores.

Limitações tecnológicas seguraram a inteligência artificial na primeira Era (Imagem: Valentin Petkov/Unsplash)
Limitações tecnológicas seguraram a inteligência artificial na primeira Era (Imagem: Valentin Petkov/Unsplash)

A segunda era (1972 – 1997)

Nesse período os problemas de limitação técnica dos computadores foram parcialmente resolvidos, com ampliação de memória. O grande lance que reviveu a tecnologia foi a arte e o cinema, indivíduos que tiveram contato com os conceitos na juventude liberaram sua criatividade.

Na área técnica, de fato, foram os microprocessadores que tornaram a ideia possível novamente. Mesmo assim, a verdade é que pouco se evoluiu de forma palpável e de amplo conhecimento, as evoluções ficaram restritas aos pesquisadores.

Microprocessadores foram a chave da segunda Era (Imagem: Vishnu Mohanan/Unsplash)
Microprocessadores foram a chave da segunda Era (Imagem: Vishnu Mohanan/Unsplash)

Um primeiro grande passo foi na Universidade de Stanford, em 1972 com o MYCIN (sistema especializado no diagnóstico de doenças do sangue e medicamentos prescritos). Esse sistema era baseado em uma “máquina de inferência”, que foi programada para ser um espelho lógico do raciocínio humano. Ao inserir os dados, o mecanismo fornecia respostas de alto nível de especialização.

Em 1997, o computador Deep Blue venceu o mestre de xadrez Garry Kasparov, apesar disso, o computador da IBM era especialista em um universo limitado, não com capacidade para modelar e calcular um mundo inteiro.

A inteligência artificial atual (2010 – presente)

Dois fatores principais desencadearam essa nova Era. O primeiro, acesso a grandes volumes de dados. O segundo fator foi a descoberta da eficiência muito alta dos processadores de placas gráficas de computador para acelerar o cálculo de algoritmos de aprendizagem.

Façanhas de destaque

  • Em 2012, o Google X (laboratório de pesquisa do Google) é capaz de fazer um AI reconhecer gatos em um vídeo — uma máquina aprende a distinguir algo;
  • Em 2016, a AlphaGO (IA do Google especializada em jogos Go) venceu a campeã europeia (Fan Hui) e a campeã mundial (Lee Sedol). O jogo GO possui variações absurdamente maiores que o xadrez do Deep Blue.

Como foi possível? Através de uma mudança de paradigma completa dos sistemas especialistas. A abordagem tornou-se indutiva. Resumindo, não se trata mais de regras de codificação para sistemas especialistas, mas de permitir que os computadores as descubram por meio de correlação e classificação, com base em uma grande quantidade de dados as suas próprias respostas.

De uma hora para outra, a grande maioria das equipes de pesquisa se voltou para essa tecnologia com benefícios imensos.

Esse tipo de aprendizagem também permitiu avanços consideráveis no reconhecimento de textos, mas ainda há caminho a percorrer para produzir sistemas de compreensão de textos. Quando dizemos isso é porque a IA ainda não consegue contextualizar totalmente e analisar nossas intenções com determinadas formas de escrever.

Com informação: Live science, COE.

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Leandro Kovacs

Leandro Kovacs

Ex-autor

Leandro Kovacs é jornalista e radialista. Trabalhou com edição audiovisual e foi gestor de programação em emissoras como TV Brasil e RPC, afiliada da Rede Globo no Paraná. Atuou como redator no Tecnoblog entre 2020 e 2022, escrevendo artigos explicativos sobre softwares, cibersegurança e jogos.

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