Uma breve história da IA: do teste de Turing ao ChatGPT

A Inteligência Artificial nasceu oficialmente em 1956, na conferência de Dartmouth College, organizada por John McCarthy, que também cunhou o termo naquela ocasião. Mas a pergunta que a sustenta é mais antiga: em 1950, Alan Turing publicou "Computing Machinery and Intelligence" e propôs o Teste de Turing, um experimento para saber se uma máquina consegue exibir comportamento indistinguível do de um humano.

Contar essa história inteira ajuda a entender uma coisa que costuma passar despercebida: o entusiasmo exagerado com IA já aconteceu antes, mais de uma vez, e o padrão se repete de forma quase idêntica a cada onda.

Os primeiros anos, e a promessa que veio rápido demais

Depois de Dartmouth, surgiram os primeiros programas capazes de resolver problema lógico, como o Logic Theorist (1956) e o General Problem Solver (1957), de Allen Newell e Herbert Simon. Nos anos 1960 e 1970, a IA atraiu bastante atenção e financiamento, com a expectativa de que máquinas fariam, em pouco tempo, uma ampla gama de tarefa humana. Linguagens como LISP e PROLOG facilitaram a criação de sistema baseado em regra.

A realidade não acompanhou a expectativa. Faltava poder computacional, e criar sistema de raciocínio geral se mostrou muito mais complexo do que se imaginava. Isso levou ao chamado inverno da IA, nos anos 1970 e de novo entre 1980 e 1990: período em que interesse e financiamento caíram drasticamente, depois de promessa não cumprida.

O retorno pelos sistemas especialistas, e depois pelo dado

No início dos anos 1980, veio um renascimento com os sistemas especialistas, projetados para simular conhecimento humano num domínio específico. O MYCIN, um dos mais conhecidos, diagnosticava infecção bacteriana e recomendava tratamento. Em 1997, o Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, mostrando o poder do algoritmo combinado com processamento bruto.

A virada de verdade veio nos anos 2000, com o aprendizado de máquina: em vez de depender de regra programada manualmente, a máquina passou a aprender com dado e melhorar ao longo do tempo, impulsionada pelo aumento de poder computacional e pela disponibilidade de grande volume de dado. Isso levou ao renascimento das redes neurais e ao aprendizado profundo, capaz de resolver problema complexo como reconhecimento de imagem e tradução automática.

De 2010 até agora

A partir dos anos 2010, a IA passou a integrar todo tipo de setor, de saúde a transporte. Em 2016, o AlphaGo da DeepMind derrotou o campeão mundial do jogo Go, considerado impossível para computador até então pelo número de combinações possíveis. Pouco depois, os modelos baseados em Transformers, como o GPT-3, marcaram um novo avanço na capacidade de gerar e entender texto natural.

Hoje, praticamente toda IA em uso, incluindo modelo como GPT-4, é o que se chama de ANI, Inteligência Artificial Restrita: especializada numa tarefa, mesmo quando essa tarefa é ampla como conversar. O próximo desafio declarado da área é a AGI, Inteligência Artificial Geral, capaz de qualquer tarefa cognitiva humana, ainda distante. Mais distante ainda está a ideia de superinteligência, hipótese que ultrapassaria a inteligência humana em todo aspecto.

Por que essa história importa hoje

Essa linha do tempo não é curiosidade histórica. É contexto para julgar com mais critério o próximo anúncio grandioso sobre IA que aparecer. A tecnologia já entregou avanço real, e também já gerou expectativa que não se sustentou, mais de uma vez, no mesmo século.

O futuro da IA vai continuar sendo moldado tanto por avanço técnico quanto por decisão política, ética e regulatória sobre como essa ferramenta poderosa é usada. Entender de onde ela veio ajuda a separar, na próxima onda, o que é avanço real do que é apenas o entusiasmo de sempre com roupa nova.