A História das IA
Fundação inicial e uso mais antigo recordado das inteligencias artificiais podem ser traçadas
desde os anos 1950, quando pesquisadores começaram a explorar o conceito de criar maquinas capazes de imitar
a inteligencia humana. Os esforços iniciais focaram em sistemas baseados em regras, conhecidos como “sistemas
especializados, que tentavam replicar a habilidade humana de se especializar em áreas específicas. Esses
sistemas possuiam capacidades logicas para resolver problemas complexos, porém com uma porcentagem de sucesso
limitada devido à falta de poder computacional na epoca.
Como sabemos as primeiras inteligencias artificiais não são como as de hoje em dia,
então como eram antes dos anos 2000?
O advento do “machine learning” na década de 1980 marcou um marco significativo na evolução da IA.
Os algoritmos de “machine learning” permitiram que os computadores aprendessem com os dados e melhorassem
seu desempenho ao longo do tempo. As redes neurais, inspiradas na estrutura do cérebro humano, desempenharam
um papel crucial nesse avanço. No entanto, o progresso foi limitado por limitações na disponibilidade de dados
e capacidades de computação.
Vocês sabem a diferença de uma IA para um Algoritmo?
Um algoritmo é um conjunto de regras ou procedimentos passo-a-passo para a solução de um problema.
Um algoritmo simplesmente executa uma tarefa, que pode ser simples ou muito complexa, o que chamamos em
computação de “processamento”. Dessa forma, ao inserirmos dados (“inputs”) a um algoritmo, temos um
resultado (“output”). O algoritmo processa os dados e gera um resultado, finalizando o seu trabalho.
Então, no que a IA é diferente? A inteligência artificial aprende a realizar uma tarefa; a máquina não
precisa de um algoritmo construído por nós, seres humanos, para realizar a tarefa, ela mesmo constrói o seu
algoritmo. Mas como ela faz isso?
Quando alimentamos a máquina com um grande volume de dados (“input”) e indicamos o resultado que queremos e o
que não queremos (“outputs”), podemos treinar a máquina para aprender o melhor caminho, o melhor conjunto de
instruções, para atingir o resultado desejado. É o que chamamos de aprendizado de máquina ou “machine learning”.
O aprendizado de máquina é a base do que chamamos de “narrow AI”, a inteligência artificial que conhecemos e usamos
hoje, destinada a tarefas específicas. Quando usamos IA, não é o ser humano que determina o algoritmo, ou seja,
como a tarefa deve ser feita, mas sim os dados com os quais o algoritmo é alimentado. Assim, com o uso de IA são os
dados que aprimoram o algoritmo, sem ação humana.