Inteligência artificial – Uma novidade que já tem 73 anos!
Por Fernando D´Angelo | 07 de Agosto de 2023 às 16h00
Inteligência artificial parece algo recente, mas já faz 73 anos que Alan Turing escreveu o artigo Computing Machinery and Intelligence, onde ele traz as primeiras indagações sobre a capacidade das máquinas — "Can machines think?”, ou “As máquinas podem pensar?” (em tradução livre) — e lança um desafio que ficou conhecido mais tarde como “Teste de Turing”, que tem como objetivo determinar se a máquina pode exibir um comportamento inteligente equivalente ao de um ser humano.
Neste artigo, Turing inclusive faz um comentário interessante sobre seus pensamentos, que em tradução livre diz algo como: “Esses dois últimos parágrafos não pretendem ser argumentos convincentes. Eles devem ser descritos como “recitações que tendem a produzir crença”. O único suporte verdadeiramente satisfatório que pode ser oferecido para a visão expressa no início da seção 6 será fornecido ao esperarmos o final do século e, em seguida, realizarmos o experimento descrito. Mas o que podemos dizer enquanto isso? Quais medidas devem ser tomadas agora para que o experimento seja bem-sucedido no futuro?” — Alan Turing, no artigo Computing Machinery and Intelligence, 1950.
Foi a partir deste artigo que se iniciou um movimento mais sólido da comunidade acadêmica para o desenvolvimento de pesquisas e estudos na direção do que hoje é conhecido como “inteligência artificial”.
Quando o termo “inteligência artificial” foi cunhado pela primeira vez?
O termo “inteligência artificial” em si foi cunhado 5 anos depois, por John MacCarthy, em um convite para que outros matemáticos se unissem a ele em um “projeto de verão na faculdade de Dartmouth para desenvolvimento de Inteligência Artificial”: “We propose that a two-month, ten-man study of artificial intelligence be carried out during the summer of 1956 at Dartmouth College in Hanover, New Hampshire” — John MacCarthy, 31 de agosto de 1955:
"...that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it. An attempt will be made to find how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves. We think that a significant advance can be made in one or more of these problems if a carefully selected group of scientists work on it together for a summer” - A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (McCarthy et al, 1955)
Como foi essa evolução da Inteligência Artificial entre 1950 e os dias atuais?
Eu gosto de dividir a história da Inteligência Artificial em três grandes eras. Cada uma delas com características bem definidas, e que demonstram os degraus evolutivos desse universo tecnológico:
- A era das descobertas e invenções: compreende o período aproximado entre 1950 e 2010, e foi caracterizado por um período prioritariamente voltado a pesquisas e estudos, porém com pouca aplicação prática e nos negócios;
- A era da “IA as a service”: período que se iniciou em 2011, com a apresentação do IBM Watson, e foi caracterizado pelo grande avanço dos algoritmos e do poder computacional (hardware), permitindo a estruturação e a oferta de acesso barato e fácil a algoritmos de Inteligência Artificial. Nesse período surgiram as plataformas do IBM Blue Mix, a Google AI, o Azure ML e tantos outros. Foi onde surgiu também uma infinidade de bibliotecas de código voltadas a IA, e apareceram as primeiras empresas lançando projetos complexos de IA (ex: SpaceX, Tesla);
- A era da IA aplicada aos Negócios: esse período se iniciou em dezembro/22, com o lançamento da versão 3.0 do ChatGPT. A principal característica é a oferta de soluções especialistas utilizando IA que podem apoiar aos processos operacionais, administrativos, de gestão e de tomada de decisão nas empresas.
A era das descobertas e invenções (de Alan Turing até meados do século XXI)
A primeira grande era foi baseada na consolidação dos conceitos de Inteligência Artificial, em muita pesquisa e estudos, e na criação das primeiras abordagens tecnológicas e de algoritmos de IA.
Essa era teve início com Alan Turing, que definiu seus primeiros conceitos, e terminou por volta de 2010 com o lançamento das primeiras plataformas de IA em nuvem.
Durante esses 60 anos a evolução acadêmica foi gigante, mas suas aplicações práticas eram pouco visíveis e exploradas. Nesse período todo IA foi tratada como uma área de estudos promissora, mas desafiadora e muito distante da entrega de resultados práticos, e quem dedicava tempo a isso era taxado de sem noção, maluco, doido, nerd radical.
Nessa época, os aventureiros utilizavam de muita programação para desenhar algoritmos extremamente complexos dirigidos a aplicações especialistas e acadêmicas. Existiam poucas bibliotecas de algoritmos dedicadas ao tema e o poder computacional era extremamente limitado.
Mesmo no início deste século (até cerca de 2010), quem quisesse se aventurar por algoritmos de IA, ainda tinha que desenvolver muito código, se utilizando quando muito de algumas poucas bibliotecas (trechos de código) de matemática computacional avançada tais como OpenCV (de visão computacional), MathLab (matemática e estatística avançada) e algumas outras poucas bibliotecas menos elaboradas.
A era dos algoritmos de IA em Nuvem (2010 a 2022)
Este período foi marcado pela enorme evolução dos algoritmos de Inteligência Artificial e pelo aumento exponencial do poder computacional (hardware) através dos grids de computação em nuvem. E com isso, as grandes empresas de tecnologia passaram a oferecer, de forma estruturada e com alto poder de processamento, acesso a algoritmos de inteligência artificial encapsulados e integráveis através de APIs (conectores para comunicação entre sistemas via Internet). Ocorreu também um avanço muito grande no desenvolvimento de algoritmos e bibliotecas open source direcionadas a IA.
O marco de início desta era foi o lançamento do IBM Watson, um supercomputador que fez uma das primeiras demonstrações do poder efetivo de algoritmos de machine learning devidamente treinados com grandes quantidades de dados. O momento icônico aconteceu em um programa de televisão chamado “Jeopardy”, onde o Watson foi desafiado a ser mais rápido e eficiente que os humanos em uma espécie de jogo de “perguntas e respostas”. Vale assistir o vídeo aqui (2 min):
Nessa mesma época, a IBM lançou o Blue Mix, um conjunto de algoritmos de “IA as a service” que permite às empresas criarem seu próprio Watson, entre outros. E na sequência, o Google e todas as gigantes de TI lançaram suas versões de “AI as a Service”, tais como o Google AI, Azure ML (Microsoft), e diversos outros.
- A era da inteligência artificial aplicada aos negócios
- Por que, de repente, a inteligência artificial virou hype?
Em paralelo, grandes empresas passaram a criar seus próprios algoritmos e propostas baseadas em IA. Um grande exemplo são as empresas do empresário Elon Musk, que investiu em desenvolver o carro autônomo através da Tesla e foguetes que “dão ré” através da SpaceX.
Nessa direção, ocorreu um enorme avanço da IA em aplicações proprietárias, tal como no desenvolvimento de máquinas e equipamentos, sistemas autônomos, equipamentos médicos, medicina diagnóstica, e setor automotivo entre outros.
A era da IA aplicada aos Negócios
Se a era anterior foi marcada pelo desenvolvimento de soluções de IA proprietárias e com aplicações específicas, o lançamento da versão 3.0 do ChatGPT, em dezembro de 2022, marca o início de uma nova era da inteligência artificial: a era da IA aplicada aos negócios.
A principal característica deste início da IA aplicada aos negócios é a possibilidade de acoplar inteligência artificial de forma rápida e barata aos processos operacionais, administrativos, de gestão e de tomada de decisão nas empresas.
Para se ter uma ideia, só nos Estados Unidos existem cerca de 13 mil startups voltadas para oferta de produtos e serviços baseados em IA. Essas startups oferecem serviços de IA mais abrangentes, que atendem a uma grande parcela dos negócios a baixos custos e alta disponibilidade.
Como exemplo, cito serviços de IA para geração de imagens (ex: Midjourney), extração de dados de textos não-estruturados (ex: ChatPDF), extração de dados a partir de fotos de documentos, análises anti-fraude, e uma infinidade de outros serviços.
Nesta mesma direção, soluções digitais tradicionais passaram a incorporar inteligência artificial de alta capacidade assistiva para nos apoiar nas demandas do dia a dia. A Microsoft lançou o “Copilot” para nos ajudar na criação de textos e apresentações (entre outros) no Microsoft 365, a Adobe está lançando um assistente para criação e tratamento de imagens através de orientações recebidas em texto, o Google está prometendo lançar um assistente para sumarização de e-mails e escrita de respostas para o Gmail, e assim por diante.
Além disso, todas as BigTechs estão desenvolvimento grandes soluções de IA baseadas em NLP (Processamento de Linguagem Natural) a partir de onde as interações entre humanos e máquinas estão se revolucionando.
Assim, acredito que em poucos anos as interfaces computacionais baseadas em menus e links, tal qual conhecemos hoje, desaparecerão e serão substituídas por soluções mais amigáveis baseadas em instruções por voz ou texto.
Importante: Este texto está sofrendo alto impacto do espaço-tempo continuum. A partir do momento seguinte ao que este texto foi escrito, ele já se encontrava desatualizado, e continua cada vez mais desatualizado e atrasado! Assim como nós...humanos.
Referências: