Breve história da IA

Os primeiros conceitos que dariam origem à inteligência artificial e às redes neurais surgiram nas décadas de 1940 e 1950, no ambiente das universidades norte-americanas.

A ideia original por trás das redes neurais era simular o funcionamento de neurônios biológicos atuando em conjunto. Os pesquisadores buscaram replicar, por meio de funções matemáticas e com base no entendimento da época, como os neurônios se comunicam através de sinapses, onde os caminhos mais utilizados representam um reforço da informação aprendida.

O "inverno da IA" foi um período de várias décadas, após o surgimento dos conceitos iniciais nos anos 40 e 50, em que houve pouquíssimas novidades e avanços práticos no campo da inteligência artificial. Isso ocorreu, em parte, porque ainda não existia poder computacional ou hardware suficiente para aplicar os algoritmos em desafios do mundo real.

O Deep Blue foi um sistema de inteligência artificial criado pela IBM que, no final da década de 1990, conseguiu derrotar o então campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov.Na época, este foi um acontecimento de grande impacto, pois poucos especialistas acreditavam ser possível que um computador vencesse um humano devido à imensa complexidade e ao número de combinações possíveis em um tabuleiro de xadrez, que é maior do que o número estimado de átomos no universo observável.

Antes da ampla aplicação das redes neurais, um tipo mais simples de inteligência artificial começou a ganhar forma no final dos anos 90, utilizando algoritmos de regressão e árvores de decisão. O sistema Deep Blue da IBM, que derrotou o campeão de xadrez Garry Kasparov, é um exemplo famoso dessa abordagem.

Antes da popularização da IA generativa, as redes neurais eram aplicadas principalmente em tarefas que ocorriam no background dos sistemas, sem interação direta com a maioria das pessoas. Seus usos mais comuns incluíam a detecção de padrões, a classificação de e-mails como spam e a identificação de anomalias, como transações financeiras suspeitas.

O Deep Learning, ou aprendizado profundo, refere-se a uma geração mais complexa e avançada de redes neurais. Essa área começou a tomar forma e a produzir resultados mais interessantes na década de 2010.

A vitória de um algoritmo contra um campeão mundial de Go em 2017 foi um marco significativo por duas razões principais. Primeiro, o jogo Go é considerado ainda mais complexo que o xadrez. Segundo, o algoritmo não foi treinado com estratégias humanas pré-definidas; em vez disso, ele se auto treinou jogando contra si mesmo para encontrar uma forma otimizada de vencer, chegando a desenvolver novas táticas que surpreenderam os jogadores humanos.

Os "transformadores" (transformers) são um tipo de aplicação de redes neurais que servem como base para a inteligência artificial generativa moderna. Um estudo sobre essa arquitetura foi publicado pelo Google por volta de 2017 e 2018. Essa tecnologia foi posteriormente desenvolvida pela OpenAI, culminando no lançamento do ChatGPT em 2022.

A fase atual, que se iniciou na década de 2010, é descrita como uma "grande primavera da inteligência artificial". Ela é caracterizada pelo avanço e aplicação de redes neurais mais ricas e complexas, como as de deep learning e, mais recentemente, os modelos generativos baseados em transformers.