História da Inteligência Artificial: O Impacto de uma Revolução Tecnológica

A expressão “Inteligência Artificial” pode, em um primeiro momento, gerar inquietação, pois muitos de nós poderíamos reagir com certo desconforto ao notar que uma máquina é capaz de executar atividades tidas como exclusivas da espécie humana: pensar e agir de forma racional, desempenhando tarefas em que a inteligência se faz imprescindível.

Não é de amplo conhecimento, contudo, que a ideia de desenvolver algo semelhante a “máquinas pensantes” ou a uma inteligência artificial paralela à nossa já constitui um projeto em curso, conduzido por cientistas de diversas partes do mundo. Esses pesquisadores atuam em campos variados, como linguística, psicologia, filosofia e ciência da computação. O que os une, porém, é a convicção de que é possível criar “máquinas pensantes” e de que o caminho para tanto reside no estudo e na elaboração de programas computacionais altamente sofisticados.

Para os estudiosos de Inteligência Artificial (daqui em diante, IA), a mente humana opera de modo análogo a um computador; por conseguinte, o exame e o desenvolvimento de softwares complexos são considerados elementos cruciais para a compreensão de certos aspectos de nossas atividades mentais.

1. Origem e Primeiros Avanços

O interesse em criar autômatos capazes de agir de maneira inteligente, imitando a mente humana, remonta à Antiguidade. Ela se reflete em diversas narrativas mitológicas, como o mito grego de Prometeu e o mito hebraico do Golem. No âmago dessas histórias, está presente a busca pela criação, pelo domínio sobre a natureza e pela preservação e ampliação das capacidades humanas, reconhecidamente limitadas pela mortalidade.

O conceito de IA emergiu em meados do século XX, quando, na década de 1950, um grupo de cientistas do Dartmouth College, em New Hampshire, passou a discutir a possibilidade de as máquinas executarem atividades humanas. À época, a noção de uma inteligência criada artificialmente restringia-se quase exclusivamente à ficção científica. Nem mesmo os próprios pesquisadores envolvidos tinham plena consciência de que estavam dando os primeiros passos em um campo de estudo com elevado potencial transformador — à semelhança do impacto causado pela invenção da luz elétrica.

Pode-se considerar que o primeiro grande trabalho reconhecido como IA foi desenvolvido por Warren McCulloch e Walter Pitts. Conforme Russell e Norvig, esse estudo teve como base três pilares: “o conhecimento da fisiologia básica e da função dos neurônios do cérebro, uma análise formal da lógica proposicional, estabelecida por Russell e Whitehead, e a teoria da computação proposta por Turing”. Esses cientistas idealizaram um modelo de neurônios

artificiais em que cada neurônio podia ser descrito como “ligado” ou “desligado”; em outras palavras, o estado de um neurônio equivaleria a uma proposição definidora de seu estímulo.

Ainda assim, foi Alan Turing quem primeiro articulou uma visão abrangente da IA em seu artigo de 1950, “Computing Machinery and Intelligence”. Nele, Turing apresentou o que ficou conhecido como “Teste de Turing”: um experimento em que um avaliador humano, após propor perguntas por escrito, busca identificar se as respostas recebidas provêm de uma pessoa ou de uma máquina. Se o avaliador for incapaz de distinguir entre os dois, considera-se que o computador teria “passado” no teste, demonstrando um nível de inteligência equiparável ao humano.

2. Redes Neurais Iniciais e Consolidação

Em 1951, Marvin Minsky desenvolveu a Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator (SNARC), reconhecida como a primeira máquina de rede neural artificial. Ela operava em DOS, usando componentes analógicos e eletromecânicos para criar 40 neurônios, cada um com um capacitor para memória de curto prazo e um potenciômetro para memória de longo prazo. A fim de testar sua capacidade de aprendizado, Minsky colocou a máquina para navegar em um labirinto virtual, analisando se seria capaz de “aprender” a sair sozinha.

O êxito desses experimentos gerou grande entusiasmo na comunidade científica, levando instituições públicas e privadas, como a Agência de Pesquisa de Projetos Avançados (ARPA), a investir em pesquisas na área. Nas décadas de 1950 e 1960, ocorreram avanços significativos: em 1957, Frank Rosenblatt apresentou o Perceptron, uma rede neural de camada única para classificação. Em 1958, surgiu a linguagem de programação Lisp, que se tornou padrão em sistemas de IA e inspirou toda uma família de linguagens. No ano seguinte, o termo machine learning foi empregado pela primeira vez, descrevendo sistemas que aprendem a executar tarefas de forma autônoma, sem programação direta.

Em 1964, Joseph Weizenbaum apresentou a Eliza, o primeiro chatbot, criado no Laboratório de Inteligência Artificial do MIT. Baseada em palavras-chave e estruturas sintáticas, simulava o diálogo de uma psicanalista, chegando a ser considerada, por alguns, um possível complemento terapêutico. Essas inovações, ao longo dos anos 1950 e 1960, marcaram a consolidação do campo da Inteligência Artificial, tanto em termos de pesquisa quanto de aplicações práticas.

3. Grandes Marcos e Novas Aplicações

Com a evolução técnico-científica, a Inteligência Artificial (IA) passou a ocupar maior espaço na cultura popular, atraindo o interesse de escritores e cineastas. Entretanto, no período pós-guerra, restrições políticas, econômicas e tecnológicas levaram a uma redução dos investimentos, revertida apenas no final dos anos 1980. Nesse contexto, a difusão comercial da internet, na década seguinte, favoreceu o desenvolvimento de sistemas de navegação e indexação, resultando em projetos como o protótipo do Google.

Um marco simbólico ocorreu em 1997, quando o computador Deep Blue, da IBM, derrotou o campeão de xadrez Garry Kasparov em uma das partidas; embora notável, o feito foi

atribuído mais à capacidade de armazenamento de jogadas que a uma “inteligência” propriamente dita. Nos anos 2000, a aplicação da IA em carros autônomos provocou discussões sobre ética, segurança e o futuro do trabalho, especialmente entre sindicatos de condutores. A partir de 2008, o foco no processamento de linguagem natural expandiu-se, levando à criação de assistentes virtuais como Siri, Alexa, Cortana e Google Assistente. Em 2012, a Google obteve avanços significativos em deep learning, treinando algoritmos para reconhecer objetos em vídeos do YouTube por meio de redes neurais mais profundas.

Ao longo dessa trajetória, a IA tornou-se onipresente em aplicações e dispositivos que facilitam nosso dia a dia, mas também suscitou reflexões éticas e sociais que permanecem centrais em seu desenvolvimento.

3. Questões Éticas e Perspectivas Futuras

No cenário atual, os debates acerca das questões éticas envolvidas no desenvolvimento de tecnologias baseadas em Inteligência Artificial (IA) revelam-se inevitáveis, dadas as repercussões que tais inovações exercem sobre a vida humana. No caso da IA, esses impactos podem conduzir à superação tanto do antropocentrismo quanto do especismo, à medida que o aprendizado de máquina evolui, mas também podem acarretar riscos em relação ao acesso ao trabalho e à proteção de direitos humanos, já reconhecidos internacionalmente, mas ainda distantes de uma aplicação universal.

É igualmente importante ponderar sobre o risco de interromper o avanço técnico-científico por conta de receios e previsões incertas, bem como refletir a respeito de potenciais interferências de sistemas não científicos no âmbito da pesquisa científica. Outro aspecto igualmente relevante é a necessidade de se garantir, de maneira crítica e responsável, o controle humano sobre tais sistemas tecnológicos, assegurando que operem de forma ética – isto é, maximizando benefícios socioambientais e minimizando possíveis danos. Esse compromisso permanece uma atribuição inalienável da humanidade.

Referências

D. dos S. Gomes, “Inteligência Artificial: Conceitos e Aplicações”, Revista Olhar Científico – Faculdades Associadas de Ariquemes, vol. 1, no. 2, ago./dez. 2010. X. C. Barbosa e R. F. Bezerra, “Breve introdução à história da inteligência artificial,” Jamaxi – UFAC, vol. 4, no. 2, p. xx–xx, 2020.

J. Teixeira, O que é inteligência artificial, 3ª ed. São Paulo, SP: E-Galáxia, 2019, 64 p.

M. S. C. Pereira e T. F. C. de Souza, “CHATGPT: algumas reflexões,” Revista Tecnologia Educacional, n. 236, pp. 7–15, jan./mar. 2023.

RUSSEL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. 2. Ed. Rio de Janeiro: Campos, 2004.