História da inteligência artificial

Inteligência artificial: nascimento, aplicações e tendências futuras

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A inteligência artificial, para quem não a utiliza no dia a dia, parece um conceito típico de grandes produções cinematográficas ou de livros de ficção científica. Mas a verdade é que se trata de um conjunto de conceitos quase centenários que estão cada vez mais presentes e aos quais recorremos sem nos darmos conta. Descubra o que é inteligência artificial, para que serve, quais são seus riscos e desafios e o que esperamos dela no futuro.

Historia de la IA
A inteligência artificial não tem a ver com a criação de novos conhecimentos, mas com a coleta e o processamento de dados para aproveitá-los da melhor maneira na hora de tomar decisões.

A inteligência artificial se tornou uma ferramenta ampla e revolucionária com inúmeras aplicações em nosso cotidiano. Capaz de dar origem a robôs que agem como se fossem humanos e de responder a solicitações de voz com funcionalidades práticas em celulares e alto-falantes, a inteligência artificial atraiu a atenção de empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) em todo o mundo e é considerada a Quarta Revolução Tecnológica após a proliferação de plataformas móveis e de nuvem. Apesar da inovação que ela traz para nossas vidas, sua história é um longo processo de avanço tecnológico.

Definição e origens da inteligência artificial

Quando falamos de "inteligência" em um contexto tecnológico, geralmente nos referimos à capacidade de um sistema de usar as informações disponíveis, aprender com elas, tomar decisões e se adaptar a novas situações. Isso implica a capacidade de resolver problemas de forma eficiente, de acordo com as circunstâncias e restrições existentes. O termo "artificial" significa que a inteligência em questão não é inerente aos seres vivos, mas é criada por meio da programação e da concepção de sistemas informáticos.

Como resultado, o conceito de "inteligência artificial" (IA) está relacionado com a simulação de processos de inteligência humana por máquinas e softwares. Esses sistemas são desenvolvidos para realizar tarefas que, se realizadas por seres humanos, exigiriam o uso de inteligência, como aprendizado, tomada de decisões, reconhecimento de padrões e solução de problemas. Por exemplo, gerenciar grandes quantidades de dados estatísticos, detectar tendências e fazer recomendações com base nelas, ou até mesmo executá-las.

Hoje, a IA não se trata de criar um novo conhecimento, mas de coletar e processar dados para aproveitá-los ao máximo na hora de tomar decisões. Seu conceito se baseia em três pilares básicos:

  • Dados. São as informações coletadas e organizadas sobre as quais queremos automatizar tarefas. Podem ser números, textos, imagens, etc.

  • Hardware. Esse é o poder de computação que nos permite processar dados com mais rapidez e precisão para tornar o software possível.

  • Software. Consiste em um conjunto de instruções e cálculos que permitem o treinamento de sistemas que recebem dados, estabelecem padrões e são capazes de gerar novas informações.

Mas o que são os algoritmos da IA? Esse é o nome dado às regras que fornecem as instruções para a máquina. Os principais algoritmos de IA são aqueles que usam a lógica, com base nos princípios racionais do pensamento humano, e aqueles que combinam lógica ou intuição (aprendizagem profunda ou deep learning), que usam o padrão de funcionamento dos cérebros humanos para fazer com que uma máquina atue da mesma maneira.

Como surgiu a inteligência artificial?

A ideia de criar máquinas que imitassem a inteligência humana estava presente até mesmo nos tempos antigos, com mitos e lendas sobre autômatos e máquinas pensantes. No entanto, seu verdadeiro potencial somente foi investigado em meados do século XX, depois que os primeiros computadores eletrônicos foram desenvolvidos. 

Em 1943, Warren McCulloch e Walter Pitts apresentaram seu modelo de neurônios artificiais, considerado a primeira inteligência artificial, embora o termo ainda não existisse. Mais tarde, em 1950, o matemático britânico Alan Turing publicou um artigo intitulado "Computing machinery and intelligence" (Maquinaria Computacional e Inteligência) na revista Mind, no qual fez a seguinte pergunta: As máquinas podem pensar? O informático propôs um experimento que veio a ser conhecido como Teste de Turing, que, segundo o autor, permitiria determinar se uma máquina poderia ter um comportamento inteligente semelhante ou indistinguível do comportamento de um ser humano.

John McCarthy criou o termo "inteligência artificial" em 1956 e desenvolveu a primeira linguagem de programação da IA, a LISP, na década de 1960. Os primeiros sistemas de IA eram baseados em regras, o que levou ao desenvolvimento de sistemas mais complexos nas décadas de 1970 e 1980, juntamente com um aumento do financiamento. Atualmente, a IA está passando por um renascimento graças aos avanços em algoritmos, hardware e técnicas de aprendizado automático

Já na década de 1990, os avanços na capacidade de computação e a disponibilidade de grandes quantidades de dados permitiram que os pesquisadores desenvolvessem algoritmos de aprendizagem e estabelecessem as bases para a IA atual. Nos últimos anos, essa tecnologia contou com um crescimento expressivo, impulsionado em grande parte pelo desenvolvimento da aprendizagem profunda, que aproveita as redes neurais artificiais em camadas para processar e interpretar estruturas de dados complexas. Esse desenvolvimento revolucionou os aplicativos de IA, incluindo reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural e sistemas autônomos.

História da inteligência artificial

  • 1943
  • 1950
  • 1956
  • 1961
  • 1964
  • 1966
  • 1997
  • 2002
  • 2011
  • 2014
  • 2016
  • 2022
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Os pesquisadores americanos Warren McCulloch e Walter Pitts apresentam seu modelo de neurônios artificiais, considerado a primeira inteligência artificial.

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O matemático britânico Alan Turing propõe um teste para a inteligência mecânica. Se uma máquina for capaz de enganar os humanos para que pensem que ela é humana, significa, então, que ela tem inteligência.

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O cientista de computação americano John McCarthy criou o termo "inteligência artificial" para descrever "a ciência e a engenharia de fabricar máquinas inteligentes".

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A General Motors instala o primeiro robô industrial, o Unimate, para substituir os humanos em tarefas de montagem.

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Joseph Wizenbaum desenvolve o primeiro programa para processamento de linguagem natural da história, o software ELIZA, que simula uma conversação humana.

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Surge o Shakey, o primeiro robô móvel de uso geral capaz de raciocinar sobre suas próprias ações. É considerado o precursor dos carros autônomos.

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O supercomputador Deep Blue, desenvolvido pela IBM, vence o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov em uma partida.

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É lançado ao mercado o Roomba, o primeiro aspirador de pó robótico produzido em massa e vendido pela iRobot, capaz de se mover e limpar uma casa.

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A Apple integra ao seu iPhone 4S a Siri, uma assistente virtual com interface de voz.

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O sistema Watson da IBM, capaz de responder a perguntas feitas em linguagem natural, ganha o primeiro prêmio no popular programa de perguntas e respostas da TV americana Jeopardy!

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O programa de computador Eugene passa no Teste de Turing depois de convencer um terço dos juízes participantes do experimento de que era um ser humano.

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O programa AlphaGo da DeepMind, baseado em uma rede neural profunda, vence o campeão mundial de Go Lee Sedol em uma série de cinco jogos.

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A empresa OpenAI lança o ChatGPT, um aplicativo de chatbot de inteligência artificial treinado para realizar conversas e responder a perguntas.

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Funções e objetivos da inteligência artificial 

A inteligência artificial desempenha um papel fundamental na transformação digital e sustentável em vários setores. Ela não apenas cria um entorno favorável para o desenvolvimento de um cenário digital cada vez mais avançado, mas também é uma das tecnologias sustentáveis mais impactantes: permite que organizações ou empresas reduzam o número de equipes, recursos ou materiais. Também oferece uma maior produtividade com menos recursos, o que garante uma base digital e sustentável para qualquer empresa.

A IA tem aplicações práticas em uma ampla variedade de setores, impulsionando a eficiência, a inovação e a tomada de decisões. Algumas dessas áreas são:

 Saúde

Atualmente, existem chatbots que perguntam aos pacientes sobre seus sintomas para realizar um diagnóstico baseado em padrões. Além disso, a IA é usada para desenvolver tratamentos personalizados com base em dados genéticos e clínicos.

 Finanças

A tecnologia inteligente permite a avaliação de riscos e oportunidades, melhorando as decisões de investimento e empréstimo, além de fornecer consultoria financeira personalizada por meio de assistentes virtuais.

 Educação

Existem plataformas educacionais que usam IA para adaptar o conteúdo de aprendizagem de acordo com as necessidades individuais dos alunos. Também permite simplificar as tarefas administrativas, como a correção automática de exames.

 Agricultura

A IA analisa dados agrícolas para criar uma agricultura de precisão, otimizando o uso de recursos, melhorando a produtividade e reduzindo o impacto ambiental. Além disso, drones e sensores baseados em IA podem monitorar o estado das plantações e ajudar na detecção precoce de doenças.

 Energia

Os aplicativos de inteligência artificial otimizam a distribuição de energia, melhorando a eficiência e a confiabilidade das redes elétricas, e permitem a previsão de falhas nos equipamentos, o que reduz o tempo de inatividade e os custos de manutenção.

 Logística e transporte

A IA desempenha um papel fundamental no desenvolvimento de veículos autônomos, assim como na otimização de rotas de entrega e transporte, reduzindo custos e emissões.

 Comercial

Alguns aplicativos de inteligência artificial são capazes de realizar previsões de vendas e escolher o produto certo para recomendar ao cliente.

Riscos e desafios associados à inteligência artificial

Os avanços na inteligência artificial transformaram várias áreas e setores, mas também criaram preocupações sobre possíveis riscos ou desafios que podem surgir em seu desenvolvimento. Aqui estão alguns exemplos: 

 Vieses e discriminação algorítmica

A IA depende de algoritmos e dados para tomar decisões, mas eles podem ser tendenciosos e perpetuar injustiças. Estes sistemas podem reproduzir e difundir preconceitos que levem a decisões discriminatórias.

 Violação de privacidade

A coleta e a análise de grandes quantidades de dados para alimentar os algoritmos de IA podem gerar preocupações sobre a privacidade das informações das pessoas se não forem tratadas da forma adequada. As violações de dados podem até incentivar a proliferação de possíveis ataques cibernéticos. 

 Substituição laboral

A IA e a automação também podem representar um risco ao emprego de milhões de trabalhadores. Tarefas repetitivas e rotineiras podem ser facilmente assumidas por sistemas avançados de IA, o que pode levar ao desemprego em massa em alguns setores, criando desafios econômicos e sociais.

 Segurança

A IA também pode ser usada para fins maliciosos, como para o desenvolvimento de ciberataques mais sofisticados que são menos conhecidos para as vítimas.

 Ética e responsabilidade legal

As decisões indicadas pelos algoritmos podem levantar questões éticas, especialmente quando se trata de situações críticas, como saúde, justiça e segurança. Além disso, existe a dificuldade de determinar a responsabilidade legal em caso de decisões incorretas ou ações prejudiciais dos sistemas de IA. 

 Superinteligência e controle

Alguns especialistas consideraram algumas preocupações sobre um possível risco associado ao desenvolvimento de IA superinteligente em longo prazo. O principal temor é que, se criarmos uma IA com inteligência superior à humana, ela poderá se tornar autônoma e superar nossa capacidade de controlá-la. 

Um olhar para o futuro: tendências e projeções da IA 

As tendências e projeções da IA compreendem uma ampla gama de áreas e têm um grande potencial para influenciar vários setores de forma significativa. Olhar para o futuro dessa tecnologia representa mudar nossa concepção de como interagimos com a tecnologia e abordamos questões complexas. Um dos focos centrais nos próximos anos será o desenvolvimento de técnicas para entender e explicar as decisões tomadas pelos algoritmos. Mas a ética da IA, que atualmente está no centro do debate sobre IA, continuará sendo de grande importância com a crescente implementação de práticas que garantam a justiça e a transparência no desenvolvimento e na implantação de sistemas para garanti-las.

Além disso, espera-se que haja um crescimento da especialização da IA, com sistemas projetados para tarefas cada vez mais específicas em setores como saúde, educação e até mesmo agricultura. O desenvolvimento de todas essas projeções será ainda mais aprimorado pela convergência da IA com tecnologias emergentes, como a computação quântica e a robótica, que expandirão seus recursos e aplicações em vários setores.