A Fascinante História da Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial (IA) tem raízes profundas na ciência, filosofia, matemática e tecnologia. Sua jornada é marcada por avanços e desafios. Esta apresentação oferece um panorama da evolução da IA.

Entenda como essa tecnologia surgiu e como ela se desenvolveu ao longo do tempo.

Origens Filosóficas da IA

Pensadores Antigos: Filósofos como Aristóteles já exploravam lógica e raciocínio. Eles lançaram as bases para o pensamento sistemático.
Séculos XVII-XVIII: Descartes e Leibniz imaginaram máquinas racionais e linguagens formais. Suas ideias influenciaram a busca por inteligência artificial.

Questões Fundamentais

A questão central era: podemos criar algo que imite a inteligência humana? Essa pergunta guiou o desenvolvimento da IA.

Fundamentos Matemáticos

Alan Turing (1936): Cria a Máquina de Turing, base teórica dos computadores modernos. Esse conceito foi essencial para a IA.
McCulloch e Pitts (1943): Desenvolvem modelo matemático de neurônios artificiais. Eles simularam o funcionamento do cérebro.
Teste de Turing (1950): Propõe teste para verificar se uma máquina pode demonstrar inteligência. O teste ainda é relevante.

O Nascimento da IA (1956)

Conferência de Dartmouth: Evento crucial onde o termo “Inteligência Artificial” foi cunhado. Marcou o início oficial da IA.
Pesquisadores Chave John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon e Allen Newell foram pioneiros. Eles lideraram a conferência.
Objetivo Principal: Criar máquinas capazes de raciocinar, aprender e resolver problemas. Imitar a capacidade humana era o foco.

Primeiros Sistemas de IA

Problemas: Programas resolviam problemas matemáticos. A capacidade de cálculo era promissora.
Jogos: Sistemas jogavam xadrez, demonstrando capacidade estratégica. Jogos eram um bom teste.
Tradução: Programas traduziam idiomas, um desafio complexo. A tradução automática avançava lentamente.
ELIZA (1966): Um dos primeiros chatbots simulava um psicoterapeuta. ELIZA enganava muitas pessoas.

Os Invernos da IA

Altas Expectativas: Expectativas irreais sobre o potencial da IA. As promessas eram difíceis de cumprir.
Resultados Decepcionantes: Resultados aquém do esperado levaram a críticas e ceticismo. A tecnologia ainda era limitada.
Cortes de Financiamento: Crises financeiras e falta de progresso resultaram em cortes. A pesquisa em IA diminuiu drasticamente.

Renascimento da IA (Anos 2000+)

Poder Computacional: Aumento do poder computacional impulsionou a IA. Hardware mais potente era essencial.
Big Data: Disponibilidade de grandes volumes de dados (Big Data). A IA precisava de dados para aprender
Novas Técnicas: Redes neurais profundas (Deep Learning) revolucionaram a área. O aprendizado profundo transformou a IA.