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Por Luís Gustavo. Veja como pesquisamos e revisamos nosso conteúdo.
A inteligência artificial parece assunto do momento, mas a história dela é bem mais antiga do que a maioria imagina. Separamos 5 curiosidades sobre o tema.
1. O termo “inteligência artificial” tem mais de 70 anos
A expressão foi cunhada em 1956, durante uma conferência acadêmica nos Estados Unidos — décadas antes da IA se tornar parte do cotidiano das pessoas.
2. O primeiro “chatbot” da história é de 1966
O ELIZA, criado no MIT, simulava conversas de terapia usando regras simples de correspondência de padrões — muito antes dos modelos de linguagem modernos existirem.
3. IA já venceu campeões humanos em jogos de estratégia complexos
Sistemas de IA já superaram campeões mundiais em jogos como xadrez e Go — o Go, em particular, foi considerado por muito tempo “impossível” pra máquinas por causa da quantidade de combinações possíveis.
4. Boa parte da IA moderna aprende por “tentativa e erro” matemático
Muitos sistemas atuais de IA usam redes neurais que ajustam bilhões de parâmetros através de exemplos, sem receber regras explícitas — um processo inspirado, em parte, no funcionamento de neurônios biológicos.
5. “Assistentes de voz” existiam antes da IA moderna como conhecemos
Sistemas simples de reconhecimento de voz já existiam décadas antes dos assistentes atuais, mas eram limitados a comandos fixos — a verdadeira revolução veio com o processamento de linguagem natural mais avançado.
Se você chegou até aqui, é bem provável que também vá gostar de saber mais sobre curiosidades sobre som e tecnologia de áudio e sobre remédio de luz devolve visão a cegos.
Turing e a pergunta “máquinas pensam?” em 1950
Seis anos antes de a expressão “inteligência artificial” aparecer, o matemático britânico Alan Turing já tinha escrito o texto que ainda hoje é citado em qualquer debate sobre o assunto. Em outubro de 1950, a revista acadêmica Mind publicou “Computing Machinery and Intelligence”, que começa com a pergunta “as máquinas podem pensar?”. Turing logo avisa que discutir o que significam “máquina” e “pensar” levaria a uma briga de dicionário e troca o problema por outro, mais prático.
Esse outro problema é o “jogo da imitação”: uma pessoa faz perguntas por escrito, de outra sala, e tenta descobrir quem é quem entre dois participantes. Turing se pergunta o que aconteceria se uma máquina assumisse o papel de um deles e se o interrogador erraria tanto quanto errava no jogo original. A versão popularizada depois ficou conhecida como teste de Turing.
Os invernos da IA: quando as promessas não se cumpriram
A história da área não é uma linha reta para cima. Em 1969, Marvin Minsky e Seymour Papert publicaram um livro sobre as limitações dos perceptrons de camada única, e a pesquisa nessa linha perdeu força, em parte porque ninguém sabia treinar redes com várias camadas. Em 1973, o matemático James Lighthill, a pedido do Parlamento britânico, avaliou a área e criticou o fracasso em atingir seus “objetivos grandiosos”, apontando a “explosão combinatória”: muitos algoritmos só funcionavam em versões de brinquedo dos problemas reais.
O resultado foi o encolhimento da pesquisa no Reino Unido, e a agência americana Darpa também cortou verbas acadêmicas de IA em 1973 e 1974. Um segundo período ruim veio no fim dos anos 1980: em 1987, o mercado de computadores especializados em Lisp, uma indústria de cerca de meio bilhão de dólares, desabou, porque estações de trabalho comuns passaram a render o mesmo por menos. Historiadores chamam esses períodos de “invernos da IA”, e as datas exatas variam conforme a fonte.
2012: a rede neural que pegou carona nas placas de vídeo
A virada de prestígio das redes neurais veio num concurso de reconhecimento de imagens, o ImageNet. Em 2012, o grupo da Universidade de Toronto formado por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton inscreveu o AlexNet, que errou 15,3% nas cinco principais respostas e venceu o segundo colocado por mais de 10 pontos percentuais.
O detalhe prático é curioso: a rede era grande demais para caber na memória de uma placa de vídeo só e foi dividida entre duas placas Nvidia GTX 580, com 3 GB cada. O treinamento levou de cinco a seis dias. O uso de placas de vídeo comuns, de consumo, para treinar a rede ficou como uma das marcas desse resultado.
O artigo de 2017 que está por trás dos modelos de linguagem
Em junho de 2017, oito pesquisadores do Google publicaram “Attention Is All You Need”, apresentado na conferência NIPS (hoje NeurIPS). O texto propôs o Transformer, uma arquitetura baseada em “atenção” em vez de ler o texto palavra por palavra em sequência. Como as contas podem ser feitas em paralelo, o treinamento aproveita bem as placas de vídeo e permite modelos bem maiores.
Essa arquitetura está na base da maioria dos grandes modelos de linguagem atuais, incluindo as famílias BERT e GPT. Depois da publicação, todos os autores deixaram o Google, alguns para fundar as próprias empresas.
2024: dois prêmios Nobel ligados à IA
Em 8 de outubro de 2024, a Academia Real de Ciências da Suécia deu o Nobel de Física a John Hopfield e Geoffrey Hinton por descobertas que tornaram possível o aprendizado de máquina com redes neurais artificiais. Hopfield criou uma memória associativa capaz de guardar e reconstruir padrões, e Hinton desenvolveu métodos para a máquina encontrar propriedades nos dados por conta própria.
No dia seguinte, o Nobel de Química foi para David Baker, pelo projeto computacional de proteínas, e para Demis Hassabis e John Jumper, pela previsão da estrutura de proteínas com o AlphaFold2, apresentado em 2020. Ou seja, a IA entrou no mesmo ano na lista de premiados de duas áreas bem diferentes, a física e a química.
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Entre o ELIZA de 1966 e as redes neurais de hoje, a IA mostra que tecnologia “nova” costuma ter décadas de bastidor. Outra que ganhou o mundo físico é a impressão 3D, nas curiosidades que mostram até onde ela chegou.