A história da inteligência artificial (IA) é marcada por avanços significativos, períodos de estagnação e reviravoltas inesperadas. Desde suas origens conceituais até os sistemas sofisticados atuais, a IA evoluiu de forma disruptiva, transformando não apenas a tecnologia, mas também a sociedade.
As Origens e o Nascimento da IA (1940–1960)
A base teórica da IA remonta aos trabalhos de Alan Turing, que em 1950 propôs o teste para avaliar a capacidade de uma máquina exibir comportamento inteligente equivalente ao de um humano. Na década seguinte, pesquisadores como John McCarthy, Marvin Minsky e Claude Shannon estabeleceram os fundamentos da disciplina, criando as primeiras redes neurais e programas capazes de resolver problemas lógicos. O termo “inteligência artificial” foi cunhado em 1956 na Conferência de Dartmouth, marcando o início oficial do campo.
O Inverno da IA e a Ascensão das Redes Neurais (1970–1990)
Após um otimismo inicial, a IA enfrentou seu primeiro “inverno” — períodos de redução de financiamento e ceticismo devido às limitações tecnológicas. Os sistemas baseados em regras (expert systems) ganharam destaque nos anos 1980, mas ainda eram rígidos e incapazes de aprender. A virada veio com o desenvolvimento de redes neurais artificiais e algoritmos de backpropagation, que permitiram treinar modelos de forma mais eficiente.
A Revolução do Aprendizado de Máquina (2000–2010)
Com o aumento da capacidade computacional e a disponibilidade de grandes conjuntos de dados, o aprendizado de máquina (machine learning) tornou-se o principal motor da IA. Algoritmos como Support Vector Machines (SVMs) e Random Forests foram amplamente adotados, mas foi o surgimento do deep learning na década de 2010 que revolucionou o campo. Avanços em redes neurais profundas, impulsionados por pesquisas de Geoffrey Hinton, Yann LeCun e Yoshua Bengio, permitiram avanços sem precedentes em reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e jogos (como o AlphaGo da DeepMind).
A Era dos Modelos de Linguagem e IA Generativa (2020–Presente)
Nos últimos anos, a IA generativa e os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) dominaram o cenário. Sistemas como GPT-3, BERT e DALL-E demonstraram capacidade de gerar texto, imagens e até código com impressionante coerência. Aplicações práticas surgiram em áreas como atendimento ao cliente, medicina e criação de conteúdo. No entanto, desafios éticos — como viés algorítmico, desinformação e impactos no emprego — tornaram-se temas centrais no debate público.
Apesar do progresso, a IA ainda está longe de replicar a inteligência humana em sua plenitude. Seu futuro dependerá não apenas de avanços técnicos, mas também de escolhas sociais, políticas e econômicas. A trajetória da IA não é linear, e seu impacto — positivo ou negativo — será definido pela forma como a humanidade decidir guiá-la.
