Assim como a internet nos anos 90, a IA chegou para mudar a vida das pessoas e, para entender seu potencial, é preciso conhecer sua história

Por Borja Castelar – Para entender como a IA vai impactar no emprego e na sua carreira profissional, é importante entender o que é, sua história e seus impactos potenciais.  

Em primeiro lugar, a IA está marcando uma nova era, semelhante, mas muito mais poderosa do que o que significou a chegada da internet nos anos 90. Está entrando em nossa sociedade de forma exponencial e, nos últimos 3 anos, está vivendo um verdadeiro boom, pois estamos em um verdadeiro ponto de inflexão. 

Mas de onde vêm todas essas tecnologias? 

Ao longo do tempo, os computadores evoluíram de simples calculadoras que lidavam com números e matemática para dispositivos mais complexos que lidam com palavras, imagens e sons. Atualmente, até mesmo contamos com computadores altamente sofisticados, como o smartphone que você carrega no bolso ou por onde você está lendo esse texto neste exato momento, capazes de interpretar nossos pedidos e convertê-los em ações. 

Essa capacidade é alcançada graças aos famosos algoritmos. Um algoritmo pode ser comparado a uma receita, e assim como um cozinheiro segue uma receita, um computador segue as instruções do algoritmo para produzir o resultado desejado. 

O desenvolvimento da IA como a conhecemos hoje ocorreu no século XX, especialmente na metade do século, com figuras proeminentes como Alan Turing. Turing contribuiu com o “teste de Turing”, um experimento mental onde um humano interage com uma máquina e uma pessoa sem saber qual está por trás de cada fenda, avaliando a capacidade da máquina de dar respostas que se assemelham à inteligência humana.

A partir daí, vários marcos importantes começaram a surgir. Nos anos 60, o primeiro chatbot foi criado por Joseph Wiezenbaum no Laboratório de Inteligência Artificial do MIT.

Na década seguinte, surgiu o aprendizado automático e o desenvolvimento de algoritmos de classificação, como o Perceptron, mas o grande feito dos anos 90 foi a famosa vitória da inteligência artificial Deep Blue da IBM sobre o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov. Muitos dizem que foi a mudança de paradigma da IA. 

Mas a verdadeira revolução na inteligência artificial só ocorreria com a chegada da internet, dando acesso a grandes volumes de dados por meio das redes. Foi aí que o aprendizado automático floresceu — permitindo que as máquinas aprendessem de forma autônoma, comparando seus resultados com informações reais. Esse enfoque, conhecido como “machine learning” ou aprendizado automático, transformou a IA em uma ferramenta que pode se adaptar e evoluir por si mesma.

A tecnologia de aprendizado automático está em nosso ambiente cotidiano, desde estacionamentos que reconhecem placas até suas compras online ou suas próprias redes sociais. À medida que o volume de dados aumenta exponencialmente, o aprendizado automático nos leva a um futuro onde as máquinas explorarão o vasto universo de informações em busca de novos conhecimentos, sem a necessidade de instruções específicas. 

Como resultado de tudo isso, e a partir de 2010, houve um avanço enorme com a popularização do aprendizado profundo (também conhecido como “Deep learning”, em inglês), sendo uma subdisciplina e uma evolução natural do aprendizado automático focada no treinamento de modelos computacionais, chamados redes neurais artificiais, para realizar tarefas específicas sem usar algoritmos explícitos. Imagine essa rede como camadas empilhadas. 

Ele é chamado de “profundo” porque envolve o uso de redes neurais com múltiplas camadas. Cada camada da rede ajuda a entender diferentes aspectos da informação. É como se você estivesse olhando para uma foto: a primeira camada poderia notar as bordas, a próxima as cores, depois o tamanho e assim por diante até chegar a detalhes mais complexos. 

O mais fascinante de tudo é que essas camadas aprendem sozinhas à medida que veem mais exemplos. Se você mostrar muitas fotos de cachorros, a rede neural aprenderá automaticamente quais características fazem um cachorro ser um cachorro. Isso é útil para tarefas como reconhecimento de imagens ou compreensão do significado das palavras em um texto. 

O aprendizado profundo tem sido muito útil porque permite que os computadores aprendam de forma mais semelhante à nossa, com base em como nosso cérebro funciona, reconhecendo padrões em dados complexos. E essa tecnologia está sendo amplamente aplicada em nosso dia a dia, como reconhecimento facial, recomendações de filmes e séries que recebemos em plataformas como Netflix, os famosos assistentes de voz como Alexa, traduções automáticas, anúncios personalizados e centenas de aplicativos mais. 

No livro “Inteligência Artificial”, de Kai-Fue Lee, ele fala sobre as 4 ondas da IA que estão revolucionando todas as indústrias: 

• Onda 1 – IA da Internet: Aplicativos, anúncios, redes sociais, comércio eletrônico e entretenimento em geral. 
• Onda 2 – IA empresarial: Serviços financeiros, educação, serviços públicos, logística, medicina e administrativo. 
• Onda 3 – IA de percepção: Segurança, comércio, internet das coisas e cidades inteligentes. 
• Onda 4 – IA autônoma: onde estamos agora. 

Borja Castelar – Especialista em Futuro do Trabalho e Inteligência Artificial 

_{Fonte: Uma breve história sobre a IA – Olhar Digital
Imagem: everything possible / Shutterstock}