Embora a corrida da IA ​​tenha começado recentemente, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina existem há mais tempo do que os consumidores imaginam. As tecnologias de IA desempenham um papel crucial em vários setores. Eles aceleram a pesquisa e o desenvolvimento em saúde, segurança nacional, logística, finanças e varejo, entre outros setores.

A IA tem uma história rica e complexa. Aqui estão alguns dos avanços mais notáveis ​​que moldam os modelos de IA mais sofisticados de hoje.

1300-1900: Rastreando as Raízes da IA

Os computadores surgiram em meados dos anos 70, mas os historiadores rastreiam as primeiras referências à IA até o final da Idade Média. Os estudiosos frequentemente se perguntam sobre futuras inovações. Claro, eles careciam de recursos tecnológicos e habilidades para materializar ideias.

  • 1305: O teólogo e místico catalão Ramon Llull escreveu Ars Magna no início dos anos 1300. Ele detalha técnicas mecânicas para diálogos inter-religiosos lógicos. A última seção do Ars Magna, o Ars Generalis Ultima, explica um diagrama para derivar proposições de informações existentes. Tem semelhança com o treinamento de IA.
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  • 1666: A Dissertatio de arte combinatoria de Gottfried Leibniz inspira-se na Ars Magna. É um diagrama mecânico que disseca os diálogos, desconstruindo-os em suas formas mais simples para análises fáceis. Essas fórmulas desconstruídas são semelhantes aos conjuntos de dados usados ​​pelos desenvolvedores de IA.
  • 1726: As Viagens de Gulliver de Jonathan Swift apresenta The Engine. É um dispositivo fictício que gera conjuntos de palavras lógicas e permutações, permitindo até mesmo "a pessoa mais ignorante" escrever artigos acadêmicos sobre vários assuntos. A IA generativa executa exatamente essa função.
  • 1854: O matemático inglês George Boole compara o raciocínio lógico à matemática. Ele argumenta que os humanos podem formular hipóteses e analisar problemas por meio de equações predeterminadas. Coincidentemente, a IA generativa usa algoritmos complexos para produzir resultados.

Embora o primeiro período que examina as raízes da IA ​​abranja um vasto período, existem alguns momentos-chave.

1900-1950: O alvorecer da IA ​​moderna

Os desenvolvimentos tecnológicos aceleraram durante este período. A acessibilidade dos recursos de TI permitiu que os pesquisadores materializassem teorias, conceitos imaginados e especulações. Eles estavam lançando as bases para a cibernética.

  • 1914: O engenheiro civil espanhol Leonardo Torres y Quevedo criou El Ajedrecista, que se traduz em The Chess Player em inglês. É um uso precoce da automação. O jogador de xadrez realizou um movimento final usando sua torre e rei para dar xeque-mate em um jogador adversário.
  • 1943: Walter Pitts e Warren McCulloch desenvolveram um modelo matemático e computacional do neurônio biológico. Ele executa funções lógicas simples. Os pesquisadores continuariam fazendo referência a esse algoritmo por várias décadas, permitindo-lhes produzir as redes neurais e tecnologias de aprendizado profundo de hoje.
  • 1950: Alan Turing publicou Máquinas de Computação e Inteligência. É o primeiro trabalho de pesquisa a abordar a inteligência artificial, embora ele não tenha cunhado o termo AI. Ele os chama de "máquinas" e "máquinas de computação". As declarações de problemas de suas teses discutiam principalmente a inteligência e o raciocínio lógico das máquinas.
  • 1950: Alan Turing publicou formalmente o Teste de Turing. É um dos métodos de interrogatório mais antigos e amplamente utilizados para testando a precisão dos sistemas de IA.

O alvorecer do ajuste moderno da IA ​​se acumula com o artigo de Alan Turing e o Teste de Turing, que tenta responder à pergunta, "As máquinas podem pensar?"

1951-2000: Explorando as aplicações das tecnologias de IA

Crédito da imagem: Ik T/Wikipedia Commons

O termo "inteligência artificial" foi cunhado durante este período. Depois de estabelecer as bases para a IA, os pesquisadores começaram a explorar os casos de uso. Vários setores a experimentaram. A tecnologia ainda não estava disponível comercialmente - os pesquisadores se concentraram em aplicações médicas, industriais e logísticas.

  • 1956: Estudiosos como Alan Turing e John Von Neumann já estavam pesquisando maneiras de integrar o raciocínio lógico às máquinas. No entanto, John McCarthy só cunhou o termo IA em 1956. Ele apareceu pela primeira vez em uma proposta de estudo longitudinal por McCarthy, Claude Shannon, Nathaniel Rochester e Marvin Minsky.
  • 1966: Charles Rosen construiu o robô Shakey sob o Stanford Research Institute. É sem dúvida o primeiro robô "inteligente" capaz de executar tarefas simples, reconhecer padrões e determinar rotas.
  • 1997: A IBM construiu o Deep Blue, um sistema de jogo de xadrez alimentado por seu supercomputador. É o primeiro jogador de xadrez automatizado a jogar uma partida completa de forma autônoma e vencer. Além disso, a demonstração envolveu um grande mestre de xadrez de classe mundial.

O período intermediário do desenvolvimento da IA ​​viu um dos momentos mais importantes de todos: a cunhagem do termo "inteligência artificial".

2001-2010: Integrando IA em tecnologias modernas

Créditos da imagem: Carl Berkeley/Wikimedia Commons

Os consumidores ganharam acesso a tecnologias inovadoras e revolucionárias que tornaram suas vidas mais convenientes. Eles adotaram lentamente esses novos aparelhos. O iPod substituiu o Sony Walkman, os consoles de jogos acabaram com os fliperamas e a Wikipedia superou a Encyclopædia Britannica.

  • 2001: A Honda desenvolveu o ASIMO. É um humanóide bípede, controlado por IA, que anda tão rápido quanto os humanos. Mas o ASIMO nunca foi vendido comercialmente - a Honda o usou principalmente como uma plataforma de pesquisa de mobilidade, aprendizado de máquina e robótica.
  • 2002: A iRobot lançou o robô aspirador de chão. Apesar da função simples do gadget, ele possui um algoritmo avançado muito mais sofisticado do que seus antecessores.
  • 2006: Os pesquisadores do Turing Center Michele Banko, Oren Etzioni e Michael Cafarella publicaram um artigo seminal sobre leitura de máquina. Ele define a capacidade de um sistema de entender o texto de forma autônoma.
  • 2008: O Google lançou um aplicativo iOS que acomoda o reconhecimento de fala. Ele tinha uma impressionante taxa de precisão de 92 por cento, enquanto seus predecessores chegavam a 80 por cento de precisão.
  • 2009: O Google desenvolveu seu carro sem motorista por quatro anos antes de passar no primeiro teste estadual de direção autônoma em 2014. Os concorrentes mais tarde aprimore veículos sem motorista com IA.

Curiosamente, apesar deste período apresentar algumas das tecnologias mais icônicas das últimas décadas, a IA não estava totalmente na moda. radar para a maioria dos consumidores, com ferramentas de assistente pessoal e doméstico como Siri e Alexa aparecendo apenas nos próximos período.

2011-2020: A disseminação e o desenvolvimento de aplicativos orientados por IA

As empresas começaram a desenvolver soluções estáveis ​​baseadas em IA durante esse período. Eles integram IA em vários sistemas de software e hardware, como assistentes virtuais, verificadores gramaticais, laptops, smartphones e aplicativos de realidade aumentada.

  • 2011: A IBM desenvolveu o Watson, um sistema de computador que responde a perguntas. A empresa enfrentou dois ex-campeões no Jeopardy para demonstrar suas capacidades - Watson, o computador, venceu.
  • 2011: A Apple lançou a Siri. É um sofisticado assistente virtual orientado por IA que os proprietários de iPhone ainda usam regularmente.
  • 2012: Pesquisadores da Universidade de Toronto desenvolveram um sistema de reconhecimento visual em grande escala de 84%. Observe que os modelos mais antigos tinham uma taxa de erro de 25%.
  • 2016: O atual campeão mundial em Go Lee Sedol jogou cinco partidas contra o AlphaGo, um sistema de computador Go-play treinado pelo Google DeepMind. Lee perdeu quatro vezes. Esta demonstração prova que os sistemas de IA devidamente treinados superam até mesmo os profissionais mais qualificados em suas áreas
  • 2018: A OpenAI desenvolveu o GPT-1, o primeiro modelo de linguagem da Família GPT. Os desenvolvedores usaram o conjunto de dados BookCorpus para treinamento. O modelo pode responder a perguntas de conhecimento geral e usar linguagem natural.

Durante esse período, era provável que os consumidores usassem aplicativos de IA sem nem perceber, embora as ferramentas de reconhecimento visual e de voz (para a maioria dos consumidores) ainda fossem novas. No final da década, o desenvolvimento da IA ​​aumentou um pouco, mas ainda não tão dramaticamente quanto o que estava por vir.

2021-presente: líderes globais de tecnologia iniciam a grande corrida de IA

A grande corrida de IA começou. Os desenvolvedores estão lançando modelos de linguagem e as empresas estão pesquisando maneiras de integrar a IA a seus produtos. Nesse ritmo, quase todos os produtos de consumo terão um componente de IA.

  • 2022: OpenAI fez ondas com ChatGPT. É um chatbot sofisticado, orientado por IA, alimentado por GPT-3.5, uma iteração do modelo GPT desenvolvido em 2018. Os desenvolvedores o alimentaram com 300 bilhões de palavras durante o treinamento.
  • 2023: Outras empresas globais de tecnologia seguiram o exemplo. O Google lançou o Bard, a Microsoft lançou o Bing Chat, a Meta desenvolveu um modelo de linguagem de código aberto chamado LLaMA e a OpenAI lançou o GPT-4, seu modelo atualizado.

Existem também inúmeros outros aplicativos da web de IA e Aplicativos de saúde baseados em IA disponíveis para uso ou em desenvolvimento, e muitos mais por vir.

Como a IA moldará o futuro

As tecnologias de IA vão além de chatbots e geradores de imagens. Eles contribuem para o avanço de vários campos, desde segurança global até tecnologia de consumo. Você se beneficia da IA ​​de mais maneiras do que imagina. Portanto, em vez de rejeitar sistemas de IA disponíveis publicamente, aprenda a utilizá-los você mesmo.

Inicie sua pesquisa com ferramentas simples de IA, como ChatGPT ou Bing Chat. Incorpore-os em sua vida diária. Modelos de linguagem poderosos podem compor e-mails desafiadores, pesquisar palavras-chave de SEO, resolver questões de matemática e responder a questões de conhecimento geral.