Qual é a história da IA? Visão geral completa

Hoje em dia, quando você navega pela Internet, é muito provável que encontre elementos de IA de todas as formas e feitios em todos os lugares.

Não se trata mais de algo saído de um filme de ficção científica.

Desde o recurso de autocorreção do seu telefone até as recomendações da Netflix e a guia do ChatGPT que está aberta neste momento, ele não surgiu da noite para o dia como uma sensação viral do TikTok - ele está aqui e evoluindo diante de nossos próprios olhos.

É incrível como passamos de "e se as máquinas fossem capazes de pensar" para "ChatGPT, trace uma estratégia de negócios para um ano".

Ao longo de seu desenvolvimento, a IA teve muitos fracassos e avanços e produziu muitos pensadores brilhantes.

Nesta postagem, não vamos apenas relembrar o passado, mas também descobrir como a IA se tornou parte das conversas cotidianas.

Alerta de spoiler: envolve muito mais ansiedade matemática e pavor existencial do que você imagina.

---

Principais conclusões

• A pesquisa de IA começou na década de 1940, com os primeiros pioneiros da computação sonhando com máquinas pensantes.

• O campo foi lançado oficialmente em 1956 na Conferência de Dartmouth, cunhando o termo "inteligência artificial".

• A IA passou por vários "invernos" em que o financiamento secou e os holofotes se apagaram.

• Os avanços modernos da IA resultaram da combinação de conjuntos de dados maciços com computação avançada.

• A IA generativa de hoje representa o mais recente capítulo em uma história de 70 anos de ambição humana.

---

Como a IA evoluiu da teoria para a realidade

Pense na história da IA como a carreira de sua banda favorita. 

Começou com os anos underground, quando apenas os verdadeiros fãs prestavam atenção.

Em seguida, veio o grande avanço que todos afirmam ter previsto.

Alguns fracassos e retornos depois, de repente eles estão em toda parte e seus pais estão perguntando sobre eles.

A IA seguiu exatamente essa trajetória. Os primeiros pesquisadores não estavam tentando Criar ChatGPT.

Eles estavam fazendo perguntas fundamentais: As máquinas podem pensar? Elas podem aprender? Elas podem resolver problemas como os humanos?

A resposta acabou sendo "mais ou menos, mas é complicado". 

Origens da IA (antes da década de 1950)

Antes de termos computadores, tínhamos sonhadores. Os mitos antigos contavam histórias de seres artificiais trazidos à vida.

A mitologia grega nos deu Talos, o gigante de bronze que protegia Creta. O folclore judaico tinha golems, que são criaturas de barro animadas por palavras místicas.

Mas a verdadeira história da origem da IA começa durante a Segunda Guerra Mundial com Alan Turing. Turing estava decifrando os códigos nazistas e estabelecendo as bases para a computação moderna. Falando em multitarefa.

Em 1936, Turing introduziu o conceito de uma máquina de computação universal.

Esse dispositivo teórico poderia realizar qualquer cálculo se recebesse as instruções corretas.

Parece um pouco entediante até que você perceba que essa ideia se tornou a base de todos os computadores que você já usou, inclusive o que está usando para ler este artigo.

A guerra acelerou tudo e criou uma necessidade para a inovação. De repente, os governos estavam usando seus orçamentos para qualquer tecnologia que pudesse lhes dar uma vantagem.

Os primeiros computadores eletrônicos surgiram nesse ambiente de panela de pressão. 

Máquinas como o ENIAC ocupavam salas inteiras e precisavam de equipes de engenheiros para operar, mas podiam calcular em segundos o que os humanos levavam horas.

No final da década de 1940, os pesquisadores começaram a se perguntar: se essas máquinas podem calcular, elas podem pensar? 

1950s: O nascimento da inteligência artificial

O ano de 1956 foi o momento de maior destaque da IA. Um grupo de pesquisadores se reuniu no Dartmouth College, em New Hampshire, para um workshop de verão que mudaria tudo.

John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon basicamente se trancaram em uma sala e decidiram criar máquinas pensantes.

Eles cunhou o termo "inteligência artificial" e definiu um roteiro ambicioso. 

Esses pesquisadores acreditavam que, em uma geração, as máquinas seriam capazes de resolver qualquer problema que os humanos pudessem resolver.

No fim das contas, eles estavam errados por várias décadas, mas sua confiança era admirável.

A Conferência de Dartmouth lançou a IA como um campo de estudo legítimo.

De repente, as universidades estavam criando laboratórios de IA, os governos estavam passando cheques e os pesquisadores estavam fazendo previsões ousadas sobre o futuro.

Alan Turing já havia lhes dado uma vantagem inicial com seu famoso teste.

O Teste de Turing fez uma pergunta simples: se você estiver conversando com algo e não puder dizer se é humano ou máquina, isso importa? 

É a filosofia definitiva de "fingir até conseguir", e ainda é relevante hoje em dia.

Década de 1960-1970: Otimismo inicial e primeiros modelos

A década de 1960 começou com um impulso incrível. Os pesquisadores tinham financiamento, atenção da mídia e uma missão clara. O que poderia dar errado?

Tudo, como se viu.

Os primeiros programas de IA funcionaram bem em ambientes controlados, mas fracassaram quando confrontados com a complexidade do mundo real.

É como se você fosse incrível jogando basquete na garagem, mas se desligasse completamente durante um jogo real.

ELIZAcriado por Joseph Weizenbaum em 1964, podia manter conversas reconhecendo palavras-chave e respondendo com frases pré-programadas.

Era uma versão mais sofisticada do brinquedo Magic 8-Ball, e as pessoas adoraram.

O ELIZA funcionava por meio de correspondência e substituição de padrões. Se você dissesse "I am sad" (Estou triste), ele poderia responder com "Why are you sad?" (Por que você está triste?).

Era simples, mas eficaz o suficiente para enganar alguns usuários e fazê-los pensar que estavam falando com um terapeuta de verdade. Weizenbaum ficou horrorizado quando as pessoas começaram a se apegar emocionalmente ao seu programa.

IAs indetectáveis Pergunte à IA funciona de maneira semelhante. Você pode usá-lo para simular ou explicar como os primeiros modelos de IA, como o ELIZA, funcionavam em comparação com os modelos de linguagem modernos.

No entanto, a diferença é impressionante. O ELIZA estava brincando de associação de palavras, enquanto a IA de hoje pode realmente entender o contexto e gerar respostas coerentes.

Enquanto isso, os pesquisadores estavam se dedicando a projetos mais ambiciosos. SHRDLU de Terry Winograd podia entender e manipular objetos em um mundo virtual feito de blocos.

Ele poderia seguir instruções complexas como "Coloque o bloco vermelho em cima do verde, mas primeiro tire o bloco azul do caminho".

A SHRDLU era impressionante, mas só funcionava em seu pequeno mundo de blocos. Se tentasse expandi-lo para o mundo real, ele travaria mais do que seu laptop na semana das provas finais.

O problema não era apenas técnico. Os pesquisadores estavam descobrindo que a inteligência é muito mais complicada do que eles pensavam.

Coisas que os humanos fazem sem esforço, como reconhecer um rosto ou entender o sarcasmo, acabaram sendo incrivelmente difíceis para as máquinas.

1980s: Sistemas especializados e IA comercial

Quando todos pensavam que a IA estava morta, ela voltou com força total. A década de 1980 trouxe os sistemas especializados e, de repente, a IA estava ganhando dinheiro de verdade.

Os sistemas especializados eram diferentes das abordagens anteriores de IA. Em vez de tentar replicar a inteligência geral, eles se concentraram em domínios específicos nos quais os especialistas humanos tinham profundo conhecimento.

Pense neles como consultores realmente inteligentes e especializados.

• MYCIN infecções sanguíneas diagnosticadas. 
• DENDRAL compostos químicos identificados. 
• XCON sistemas de computador configurados. 

Esses programas capturaram o conhecimento de especialistas humanos e o disponibilizaram para outras pessoas.

A principal percepção foi que você não precisa de inteligência geral para ser útil.

Você só precisava ser muito bom em uma coisa. É como aquela pessoa que sabe tudo sobre os filmes da Marvel, mas não consegue se lembrar de onde deixou as chaves.

As empresas começaram a prestar atenção. Os sistemas especializados podiam resolver problemas reais e economizar dinheiro de verdade. Diagnóstico médico, planejamento financeiro, solução de problemas de equipamentos - a IA não era mais apenas uma curiosidade acadêmica.

O governo japonês lançou o Projeto de computador de quinta geraçãoA China, por exemplo, planejava criar computadores inteligentes até a década de 1990. Outros países entraram em pânico e iniciaram suas próprias iniciativas de IA.

A corrida espacial já havia acabado, então por que não fazer uma corrida de IA?

No entanto, os sistemas especializados tinham limitações. Eles exigiam uma extensa engenharia de conhecimento, codificando manualmente a experiência humana em regras legíveis por computador.

Era como tentar ensinar alguém a andar de bicicleta escrevendo todos os cenários possíveis que essa pessoa poderia encontrar.

1990s: A IA se torna popular (silenciosamente)

A década de 1990 foi a adolescência incômoda da IA. O campo estava passando por mudanças, encontrando sua identidade e, definitivamente, não estava falando sobre seus sentimentos.

O boom dos sistemas especializados havia esfriado. A manutenção desses sistemas era cara e não se adaptava a novas situações. As empresas começaram a procurar alternativas.

Mas a IA não desapareceu. Ela apenas parou de se chamar IA.

As técnicas de aprendizado de máquina que vinham sendo desenvolvidas em laboratórios acadêmicos começaram a encontrar aplicações práticas.

A IA estava em toda parte na forma de filtros de spam de e-mail, detecção de fraude de cartão de crédito e sistemas de recomendação, mas ninguém estava se gabando disso.

Esse foi um marketing inteligente. O termo "inteligência artificial" carregava muita bagagem de ciclos anteriores. As pessoas acharam melhor falar sobre "análise estatística", "reconhecimento de padrões" ou "sistemas de suporte a decisões".

O verdadeiro avanço veio de uma mudança na abordagem.

E ninguém o chamou de IA, no entanto. Isso teria sido óbvio demais.

2000s: Fundamentos da IA moderna

A década de 2000 lançou as bases para tudo o que está acontecendo na IA atualmente.

É como a montagem do treinamento em um filme de esportes, só que durou uma década e envolveu muito mais matemática.

Vários fatores convergiram para criar as condições perfeitas para o avanço da IA. A capacidade de computação estava ficando mais barata e mais poderosa.

A Internet havia criado enormes conjuntos de dados. E os pesquisadores descobriram como treinar redes neurais de forma eficaz.

Enquanto isso, as empresas de tecnologia estavam silenciosamente incorporando IA em tudo.

O algoritmo de pesquisa do Google usou o aprendizado de máquina para classificar as páginas da Web. O mecanismo de recomendação da Amazon gerou bilhões em vendas. O algoritmo do feed de notícias do Facebook determinava o que milhões de pessoas viam todos os dias.

O iPhone foi lançado em 2007, colocando computadores potentes no bolso de todos e gerando quantidades sem precedentes de dados pessoais.

Cada toque, deslize e pesquisa tornou-se um ponto de dados que poderia treinar sistemas de IA melhores.

No final da década, a IA estava incorporada à infraestrutura digital da vida moderna.

A maioria das pessoas não se deu conta, mas estava interagindo com sistemas de IA dezenas de vezes por dia.

2010s: Aprendizagem profunda e Big Data

A década de 2010 foi quando a IA passou de "truque técnico bacana" para "caramba, isso muda tudo".

A aprendizagem profunda deu início à década com um estrondo. Em 2012, uma rede neural chamada AlexNet esmagou a concorrência em um concurso de reconhecimento de imagens.

Não foi apenas melhor do que outros sistemas de IA, foi melhor do que especialistas humanos.

Isso ainda não deveria ter acontecido. 

Os ingredientes secretos eram conjuntos de dados maiores, computadores mais potentes e melhores técnicas de treinamento.

As unidades de processamento gráfico (GPUs), originalmente projetadas para videogames, acabaram sendo perfeitas para o treinamento de redes neurais. Os jogadores criaram acidentalmente o hardware que impulsionaria a revolução da IA.

A mídia não se cansava. Cada avanço da IA era manchete. Deep Blue vencendo Kasparov no xadrez na década de 1990 foi impressionante, mas o AlphaGo vencer o campeão mundial de Go em 2016 foi alucinante.

O Go era considerado complexo demais para ser dominado por computadores.

Não sabe o que fazer com essas tecnologias avançadas? Ferramentas modernas de IA, como a Undetectable AI's Bate-papo com IA pode explicar conceitos complexos de IA, como redes neurais convolucionais ou aprendizagem por reforço, para públicos não técnicos.

As mesmas técnicas de aprendizagem profunda que potencializam o reconhecimento de imagens também potencializam os modelos de linguagem atuais.

Os veículos autônomos capturaram a imaginação de todos. Os carros autônomos passaram de ficção científica para "no próximo ano" (uma promessa que ainda está sendo feita, mas com mais cautela atualmente).

Os assistentes virtuais se tornaram populares. Siri, Alexa e Google Assistant levaram a IA para milhões de lares.

Agora, todos estavam conversando com seus dispositivos, mesmo que essas conversas fossem principalmente "tocar minha música" e "como está o tempo?".

A década terminou com o surgimento de arquiteturas de transformadores e mecanismos de atenção.

Essas inovações seriam cruciais para a próxima fase do desenvolvimento da IA, embora a maioria das pessoas nunca tenha ouvido falar delas.

2020s: IA generativa e grandes modelos de linguagem

A década de 2020 começou com uma pandemia, mas os pesquisadores de IA estavam ocupados demais mudando o mundo para perceber.

Os modelos GPT da OpenAI passaram de projetos de pesquisa interessantes a fenômenos culturais. O GPT-3 foi lançado em 2020 e surpreendeu a todos com sua capacidade de escrever textos coerentes sobre praticamente qualquer assunto.

Então O ChatGPT surgiu no final de 2022 e quebrou a internet. Em poucos dias, milhões de pessoas estavam conversando com a IA pela primeira vez.

Os alunos estavam usando-o como lição de casa. Os trabalhadores estavam automatizando partes de seus trabalhos. Os criadores de conteúdo estavam gerando ideias mais rápido do que nunca.

A reação foi imediata e intensa. Algumas pessoas ficaram maravilhadas. Outras ficaram aterrorizadas. A maioria estava em um meio termo, tentando entender o que isso significava para suas carreiras e para o futuro de seus filhos.

A IA generativa tornou-se a maior história tecnológica desde o iPhone. 

Todas as empresas começaram a adicionar recursos de IA. Todas as startups afirmaram ser "alimentadas por IA".

Cada conferência teve pelo menos doze painéis sobre o futuro da inteligência artificial.

É nesse ponto que ferramentas como a Undetectable AI's Escritor de SEO de IA, Escritor de ensaios de IAe Humanizador de IA se encaixam na história.

Esses aplicativos modernos representam a evolução prática da tecnologia de IA generativa. Eles usam os mesmos modelos subjacentes que alimentam o ChatGPT e os aplicam a casos de uso específicos.

A geração de imagens seguiu uma trajetória semelhante. DALL-E, Midjourney e Stable Diffusion poderiam criar imagens fotorrealistas a partir de texto descrições. Os artistas estavam animados e preocupados na mesma medida.

A tecnologia foi aprimorada em uma velocidade vertiginosa. Os modelos ficaram maiores, mais inteligentes e mais capazes. O GPT-4 podia passar em exames profissionais e escrever códigos.

Claude podia ter conversas com nuances sobre tópicos complexos. O Bard podia pesquisar na Web e fornecer informações atuais.

Principais marcos na história da IA

Alguns momentos da história da IA merecem reconhecimento especial.

Essas não são apenas conquistas técnicas, mas pontos de virada culturais que mudaram a forma como pensamos sobre a inteligência artificial.

1. A Conferência de Dartmouth (1956) lançou oficialmente o campo e deu à IA seu nome. Sem essa reunião, poderíamos estar chamando-a de "inteligência de máquina", "pensamento computacional" ou algo igualmente enfadonho.
2. A vitória do Deep Blue sobre Garry Kasparov no xadrez (1997) foi o primeiro momento de popularização da IA. Milhões de pessoas assistiram a um computador superar uma das maiores mentes estratégicas da humanidade. De repente, o futuro parecia muito real e um pouco assustador.
3. IBM Watson vencendo no Jeopardy! (2011) mostrou que a IA podia lidar com linguagem natural e conhecimento geral. Ver um computador acertar o Daily Double foi impressionante e inquietante.
4. AlphaGo vencendo Lee Sedol em Go (2016) foi uma obra-prima técnica. O Go tem mais posições possíveis no tabuleiro do que átomos no universo observável, mas o sistema da DeepMind encontrou estratégias vencedoras que os especialistas humanos nunca haviam considerado.
5. A descoberta do ImageNet (2012) deu início à revolução da aprendizagem profunda. A vitória da AlexNet no concurso de reconhecimento de imagens provou que as redes neurais estavam prontas para o horário nobre.
6. O lançamento do GPT-3 (2020) democratizou a geração de conteúdo de IA. De repente, qualquer pessoa poderia acessar modelos de linguagem avançados por meio de interfaces da Web simples.
7. O lançamento do ChatGPT (2022) levou a IA para as massas. Em dois meses, ele tinha 100 milhões de usuários, o que o tornou o aplicativo de consumo de crescimento mais rápido da história.

Cada marco se baseou no trabalho anterior e abriu novas possibilidades.

É assim que o progresso funciona: melhorias graduais pontuadas por momentos de avanço que fazem com que todos reconsiderem o que é possível.

Invernos e reviravoltas da IA

A história da IA não é uma linha reta de progresso. É mais como uma montanha-russa projetada por alguém com problemas de comprometimento.

O campo passou por vários "invernos de IA", períodos em que o financiamento secou, os pesquisadores mudaram de campo e a mídia declarou que a IA estava morta.

Esses não foram apenas pequenos contratempos, mas crises existenciais que quase acabaram com a pesquisa de IA.

O que causou os invernos com IA?

O primeiro inverno da IA ocorreu em meados da década de 1970. Os primeiros pesquisadores haviam feito previsões ousadas sobre a obtenção de inteligência de nível humano dentro de décadas. Quando essas previsões não se concretizaram, a decepção se instalou.

As agências de financiamento do governo começaram a fazer perguntas incômodas. Onde estavam as máquinas pensantes que lhes haviam sido prometidas?

Por que os sistemas de IA ainda eram tão limitados? O que exatamente os pesquisadores estavam fazendo com todo aquele dinheiro?

O governo britânico encomendou o Relatório Lighthill em 1973que considerou a pesquisa de IA exagerada e insuficiente.

O financiamento foi cortado drasticamente. Revisões semelhantes em outros países chegaram a conclusões semelhantes.

O segundo inverno da IA chegou no final da década de 1980, após o estouro da bolha dos sistemas especializados. As empresas investiram muito em tecnologia de IA, mas tiveram dificuldade para mantê-la e dimensioná-la.

O mercado entrou em colapso, levando consigo muitas startups de IA.

Os dois invernos tiveram temas em comum. Expectativas irrealistas levaram a promessas exageradas. Quando a realidade não correspondia à propaganda, a reação era inevitável.

Os pesquisadores aprenderam lições valiosas sobre como gerenciar as expectativas e se concentrar em aplicações práticas.

O futuro da IA: o que vem a seguir?

Prever o futuro da IA é como tentar prever o tempo usando uma bola mágica. É possível, mas sua taxa de precisão provavelmente não impressionará ninguém.

Ainda assim, parece provável que algumas tendências continuem. Os sistemas de IA se tornarão mais capazes, mais eficientes e mais integrados à vida cotidiana.

A questão não é se a IA se tornará mais poderosa - é como a sociedade se adaptará a esse poder.

• A IA geradora provavelmente se tornará melhor na criação de conteúdo indistinguível do trabalho humano. Artistas, escritores e criadores de conteúdo precisarão descobrir como competir ou colaborar com os sistemas de IA.
• Os sistemas autônomos se tornarão mais comuns. Os carros autônomos talvez finalmente cumpram suas promessas. Os drones de entrega poderão encher os céus. Trabalhadores robôs poderão realizar trabalhos perigosos ou repetitivos.
• A pesquisa de segurança de IA se tornará cada vez mais importante à medida que os sistemas se tornarem mais poderosos. Precisaremos de melhores maneiras de garantir que os sistemas de IA se comportem como pretendido e não causem danos não intencionais.
• As implicações econômicas são surpreendentes. Alguns empregos desaparecerão. Novos empregos surgirão. A transição pode ser tranquila ou caótica, dependendo de como nos preparamos.
• A regulamentação desempenhará um papel mais importante. Os governos já estão trabalhando em estruturas de governança de IA. O desafio é criar regras que protejam as pessoas sem sufocar a inovação.
• A democratização da IA continuará. Ferramentas que antes exigiam conhecimento em nível de doutorado estão se tornando acessíveis a todos. Isso pode desencadear uma enorme criatividade e inovação, ou pode criar novos problemas que ainda não foram previstos.

Encontre mais ferramentas úteis aqui ou experimente o AI Detector e o Humanizer no widget abaixo!

Esta história se escreve por si mesma... Quase

A história da IA é um testemunho da ambição humana, transformando sonhos impossíveis em realidade.

Desde as teorias de Turing até os modelos generativos atuais, o progresso veio do enfrentamento persistente de problemas insolúveis.

Cada era parecia revolucionária, mas o ritmo acelerado e a escala atuais não têm precedentes.

A IA é basicamente décadas de trabalho de mentes brilhantes. A história está longe de terminar. A próxima descoberta pode vir de qualquer lugar, e seu impacto dependerá das escolhas que fizermos agora.

Imaginamos mentes artificiais há milênios e hoje estamos construindo-as.

Com IAs indetectáveis Escritor de SEO de IA, Bate-papo com IA, Escritor de ensaios de IAe Humanizador de IASe você tiver um conteúdo de alta qualidade, com som natural, que seja otimizado, envolvente e exclusivamente seu.

Tente Undetectable AI e leve sua escrita com IA para o próximo nível.