Histórico da Inteligência Artificial

A história da Inteligência Artificial é bem curiosa e marcada por muitos acontecimentos e avanços tecnológicos, teóricos e conceituais que refletem diretamente nas mudanças que aconteceram na ciência da computação e na sociedade ao longo do tempo. Desde muito tempo, a IA tem como objetivo desenvolver sistemas capazes de realizar tarefas que exigiriam inteligência se fossem executadas por seres humanos.

Segundo Russell e Norvig (2022), os fundamentos da IA remontam à Antiguidade, com mitos sobre autômatos e tentativas filosóficas de entender o raciocínio humano. Contudo, o desenvolvimento moderno da área começa no século XX, impulsionado pelos trabalhos matemáticos de Alan Turing, que propôs o conceito de máquina universal e a famosa questão "As máquinas podem pensar?", abrindo espaço para investigações sobre comportamento inteligente em máquinas.

Foi só por volta de 1950 que o nascimento da IA foi, de fato, formalizado, com o famoso Dartmouth Workshop (1956), onde John McCarthy cunhou o termo Artificial Intelligence. Na época, já se acreditava que, com avanços suficientes, seria possível replicar aspectos da cognição humana em computadores (Russell & Norvig, 2022).

Nos anos seguintes, a IA passou por vários altos e baixos. Na chamada primeira onda (1950–1970), os sistemas se baseavam fortemente em lógica simbólica e regras explícitas. Esses programas conseguiam resolver quebra-cabeças e jogar xadrez, mas falhavam em tarefas do mundo real por não lidarem bem com ambiguidade ou incerteza (Marsland, 2015).

Na década de 1980, surgiram os sistemas especialistas, que codificavam o conhecimento de profissionais humanos em regras do tipo se–então. Ferramentas como o MYCIN, voltado para diagnósticos médicos, foram destaque da época. Porém, como apontam Marsland (2015) e Russell & Norvig (2022), a rigidez e a dificuldade de manutenção desses sistemas acabaram dificultando sua aplicação prática em larga escala.

A partir dos anos 90, uma nova abordagem passou a ser considerada: o Machine Learning (aprendizado de máquina). Optou-se por usar algoritmos que aprendem padrões a partir de dados, em vez de programar explicitamente todo o conhecimento. Isso marcou uma grande mudança de paradigma dentro da IA: do simbólico para o estatístico. Marsland (2015) enfatiza que essa transição foi fundamental para o progresso da área, permitindo que os sistemas se tornassem mais robustos, adaptáveis e úteis em contextos reais.

Dessa forma, é evidente que, especialmente na última década (anos 2000), o crescimento exponencial da capacidade computacional e a possibilidade de lidar com grandes volumes de dados (Big Data) tornaram possível o avanço de técnicas como o deep learning, baseado em redes neurais profundas. Aplicações como reconhecimento facial, tradução automática, carros autônomos e assistentes virtuais tornaram a IA parte integrante do nosso cotidiano.

Por fim, vale destacar que o campo da IA ainda segue em rápida evolução. Como observam Russell e Norvig (2022), os desafios contemporâneos incluem não apenas aprimorar a eficiência dos sistemas, mas também refletir sobre questões éticas, sociais e filosóficas envolvidas no desenvolvimento de agentes inteligentes.

Referências

Russell, S., & Norvig, P. (2022). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4ª ed.). Pearson.
Marsland, S. (2015). Machine Learning: An Algorithmic Perspective (2ª ed.). CRC Press.
Notas de aula da disciplina FGA0221 – Inteligência Artificial, Universidade de Brasília (2025/1).

Histórico de versão

Versão	Data	Modificação	Nome	GitHub
`1.0`	05/05/2025	Criação do documento	Ana Beatriz Norberto	@ananorberto