Quando você pede um filme à plataforma de streaming ou recebe o melhor caminho no GPS, raramente se pergunta: “Quem criou a inteligência artificial que torna tudo isso possível?”.

A resposta, assim como a própria IA, não cabe em um único nome. 

Ela é fruto de uma saga que atravessa séculos, mistura filosofia, matemática, guerras e disputas acadêmicas, até desembocar em laboratórios corporativos que treinam modelos com trilhões de palavras. 

Este artigo percorre os principais marcos, apresenta os pioneiros e mostra como chegamos aos sistemas generativos que já escrevem textos, criam imagens e sugerem moléculas a cientistas. Continue lendo e saiba tudo sobre!

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência artificial é o campo que busca desenvolver sistemas capazes de executar tarefas que, até pouco tempo, pareciam exclusivas da mente humana, como identificar padrões, aprender com exemplos, tomar decisões e, em alguns casos, criar algo novo. 

Para isso, combina ciência da computação, estatística, neurociência, linguística e até psicologia. Na prática, o espectro vai de simples regras do tipo “se/então” até arquiteturas de deep learning com centenas de bilhões de parâmetros. 

Ao longo das décadas, duas correntes principais se destacaram: a simbólica, baseada em regras lógicas, e a conexionista, que tenta emular o funcionamento dos neurônios biológicos.

Os pioneiros antes do termo "inteligência artificial"

Antes de “inteligência artificial” virar expressão científica, inventores já sonhavam com máquinas capazes de raciocinar. Autômatos do século XVIII, como o “Turco Mecânico” que jogava xadrez, fascinavam plateias na Europa, mesmo escondendo humanos em seu interior. 

A verdadeira virada, porém, ocorreu quando estudiosos perceberam que operações lógicas podiam ser executadas por circuitos elétricos, ligando filosofia da mente a engenharia.

Alan Turing e o teste de inteligência para máquinas

Para contextualizar o papel de Turing, imagine a Inglaterra pós-guerra, ainda sob o choque dos conflitos, mas com avanços tecnológicos acelerados pela necessidade de quebrar códigos inimigos. 

Alan Mathison Turing (1912 – 1954) foi essencial em três frentes. Em 1936, publicou o conceito de Máquina de Turing, provando que qualquer algoritmo poderia ser executado por um dispositivo universal. Durante a Segunda Guerra, liderou a criptoanálise contra a Enigma, mostrando, na prática, que máquinas eletrônicas podiam amplificar o raciocínio humano. 

E, em 1950, lançou o artigo “Computing Machinery and Intelligence”, transformando a pergunta “Máquinas podem pensar?” no Jogo da Imitação, o embrião do que chamamos hoje de Teste de Turing. 

Até agora, nenhum chatbot superou essa avaliação de forma incontestável, mas cada salto tecnológico renova o debate sobre onde traçar a linha entre simulação e inteligência genuína.

O nascimento oficial da inteligência artificial

Em 1956, dezesseis pesquisadores se reuniram para um workshop de verão no Dartmouth College, nos Estados Unidos. A meta declarada no convite era “descobrir como fazer as máquinas se comportarem como se fossem inteligentes”. Foi ali que John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon e outros nomes de peso colocaram a “Artificial Intelligence” no mapa acadêmico, definindo linhas de pesquisa, escrevendo manifestos e atraindo financiamento.

Quem foi John McCarthy?

John McCarthy (1927 – 2011) não apenas cunhou o termo “inteligência artificial”; também criou a linguagem de programação Lisp, base da IA simbólica nos anos 1960 e 1970. 

Na Universidade Stanford, fundou o AI Lab, onde robôs experimentais aprendiam a empilhar blocos e programas pioneiros de linguagem natural tentavam dialogar com humanos. 

Além disso, McCarthy propôs o conceito de “tempo compartilhado”, a semente do que hoje chamamos de computação em nuvem. Sua filosofia era pragmática: para entender o pensamento, construa algo que pense.

Grandes nomes da história da inteligência artificial

Foram necessárias diversas descobertas separadas para chegar nas aplicações de inteligência artificial. Alguns dos principais nomes envolvidos nesse processo são:

• Warren McCulloch & Walter Pitts: Em 1943, publicaram “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”, descrevendo um neurônio artificial binário, precursora das redes neurais.  

• Claude Shannon: Mostrou que relés elétricos podem executar operações lógicas, viabilizando circuitos digitais.  

• Herbert Simon & Allen Newell: Criaram o Logic Theorist (1955) e o General Problem Solver (1957), primeiros programas de busca heurística; Simon ganhou o Nobel de Economia por pesquisas em decisão racional.  

• Marvin Minsky: Co-fundou o MIT AI Lab, escreveu “The Society of Mind” e criticou limites das redes neurais em “Perceptrons” (com Seymour Papert).  

• Frank Rosenblatt: Projetou o Perceptron (1958), hardware capaz de treinar neurônios artificiais por reforço.  

• Geoffrey Hinton: Redescobriu o algoritmo de retropropagação nos anos 1980 e liderou a revolução do deep learning.  

• Fei-Fei Li: Criou o ImageNet (2009), base de dados que acelerou a evolução das redes profundas.  

• Demis Hassabis: Fundou a DeepMind e venceu campeões de Go com o AlphaGo (2016), provando o poder do reforço profundo.

A evolução da inteligência artificial através das décadas

A trajetória da IA é marcada por ciclos de euforia e descrédito. Em vez de uma linha reta, vemos um gráfico de montanhas-russas, cada pico seguido de um inverno de financiamento mais frio.

Os primeiros anos (1950 – 1960)

As primeiras aplicações eram simbólicas. O programa de damas de Arthur Samuel (1952) aprendeu estratégias jogando contra si mesmo, enquanto a linguagem Lisp permitia manipular listas e funções recursivas, ferramenta ideal para pesquisadores experimentarem novas lógicas. 

Robôs como o Shakey, do SRI, integravam percepção e planejamento, ainda que se movessem a passos de tartaruga.

A primeira crise (1970 – 1980)

Entusiasmo exagerado e hardware limitado desencadearam frustrações. No Reino Unido, o “Lighthill Report” sentenciou que a IA não cumpria promessas práticas. Nos EUA, militares reduziram verbas. 

O resultado foi o primeiro “Inverno da IA”, período em que falar sobre máquinas inteligentes se tornou quase tabu nos comitês de investimento.

Renascimento e avanços (1990 – 2010)

Com computadores mais baratos e bancos de dados maiores, a maré mudou. Algoritmos de retropropagação evoluíram, e técnicas estatísticas ultrapassaram regras fixas em processamento de linguagem natural. 

A IBM colocou a cereja no bolo ao derrotar Garry Kasparov com o Deep Blue (1997), provando que heurísticas e força bruta de processamento podiam, sim, superar o raciocínio humano em domínios restritos.

A explosão da IA moderna (2010 – presente)

Três ingredientes turbinaram o que vemos hoje: GPUs capazes de paralelizar cálculos, abundância de dados rotulados e arquiteturas profundas. 

Em 2012, a AlexNet venceu o desafio ImageNet com folga, reacendendo a corrida por redes convolucionais. Já em 2017, o paper “Attention Is All You Need” introduziu o Transformer, que, ao dispensar convoluções, permitiu treinar modelos de linguagem em escala nunca imaginada. 

Dessa semente nasceram Chat GPT, Claude, Gemini e tantos outros LLMs que redigem relatórios, resumem contratos e dialogam em dezenas de idiomas.

A IA generativa como um novo capítulo da inteligência artificial

A IA generativa muda o foco de “reconhecer” para “criar”. Modelos autoregressivos preveem o próximo token ou pixel, enquanto o mecanismo de atenção escolhe quais partes do contexto priorizar. 

Quando escalonamos parâmetros e dados, surge a capacidade de produzir textos, imagens ou sons inéditos. É a tecnologia por trás do romance que um algoritmo começa a escrever, do logotipo que surge a partir de um prompt e da proteína simulada para combater doenças raras. 

O potencial é imenso, mas também levanta dilemas, desde autoria até a veracidade das informações geradas. Ferramentas de detecção de conteúdo sintético e regulamentações como o IA Act europeu buscam equilibrar inovação e responsabilidade.

Tipos de inteligência artificial

Os principais tipos de IA são:

• IA Reativa: Sem memória, responde apenas ao estado atual. Exemplo: Deep Blue no xadrez.  

• IA de Memória Limitada: Considera histórico curto; carros autônomos usam segundos de tráfego para decidir frear.  

• Teoria da Mente: Em pesquisa, pretende reconhecer emoções e intenções humanas para adaptar respostas.  

• Autoconsciente: Hipotética, reflete sobre a própria existência; hoje, apenas tema de ficção e filosofia.  

• IA Estreita (Narrow AI): Especializada em tarefas específicas, como recomendar séries; domina o mercado atual.  

• IA Geral (AGI): Capaz de transferir conhecimento entre domínios; pesquisadores divergem sobre quão perto estamos de alcançá-la.

O futuro da inteligência artificial

Embora palpites variem, algumas tendências ganham consenso. Chips neuromórficos, inspirados em sinapses, prometem reduzir gasto energético. Modelos fundacionais devem tornar-se multimodais, interpretando texto, imagem, áudio e vídeo de forma integrada.

Regulamentações tendem a classificar aplicações por risco, exigindo auditorias de viés e explainability. E cresce a ideia de “mercado de peças” de IA: empresas compram modelos modulares, plugar-e-usar, alinhados a APIs padronizadas. 

Segundo boletim da Stanford HAI (2024), 55% das companhias pretendem dobrar o orçamento em IA nos próximos 18 meses. 

Paralelamente, ONGs exigem transparência, apontando que quase um terço dos modelos publicados não revela suas bases de treinamento.