Da lógica simbólica ao deep learning: os ciclos que consolidaram a inteligência artificial

Lead – Quem, o quê, quando, onde, como e porquê

A inteligência artificial (IA) atravessa mais de sete décadas de pesquisa e desenvolvimento, percorre universidades, laboratórios e empresas ao redor do mundo e se reinventa por meio de sucessivos ciclos de descoberta, frustração e avanço. De 1950 até a atualidade, projetos pioneiros, invernos tecnológicos, revoluções em hardware e métodos estatísticos transformaram uma pergunta – “máquinas podem pensar?” – em soluções concretas que hoje geram ganhos mensuráveis para indivíduos, governos e corporações.

As origens conceituais: o desafio lançado por Alan Turing

Em 1950, o matemático britânico Alan Turing publicou o artigo “Computing Machinery and Intelligence”, no qual introduziu a questão basilar da área: seria possível atribuir pensamento a máquinas? O texto apresentou o Teste de Turing, ainda utilizado como referência para avaliar a capacidade de um sistema computacional exibir comportamento indistinguível do humano. A proposta inaugurou formalmente a discussão sobre inteligência não biológica e estabeleceu o primeiro grande marco da disciplina.

O batismo oficial na Conferência de Dartmouth

Seis anos depois, em 1956, a Conferência de Dartmouth, realizada no Dartmouth College, em New Hampshire (EUA), reuniu John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon. O encontro cunhou o termo “Artificial Intelligence” e delineou a ambição de construir programas capazes de aprender, raciocinar e resolver problemas. A partir desse momento, o debate teórico ganhou laboratórios, investimentos e uma agenda de experimentos práticos.

A era da IA simbólica e o primeiro inverno

Entre o fim da década de 1950 e o início dos anos 1970, surgiram sistemas como o Logic Theorist e o General Problem Solver (GPS). Esses trabalhos inauguraram a chamada IA simbólica, na qual o processamento se baseia em regras explícitas e manipulação de símbolos. John McCarthy também desenvolveu a linguagem LISP, que se tornou ferramenta essencial para a pesquisa. Contudo, limitações de memória, poder de processamento e algoritmos levaram a expectativas não atendidas. O Relatório Lighthill, publicado em 1973, criticou a falta de resultados práticos e contribuiu para o primeiro “inverno da IA”, período de retração no financiamento e no entusiasmo.

Sistemas especialistas: o ressurgimento dos anos 1980

A década seguinte presenciou o retorno de investimentos graças aos sistemas especialistas – programas focados em nichos, capazes de simular decisões humanas em domínios restritos. O XCON, desenvolvido para a Digital Equipment Corporation, automatizava a configuração de computadores e demonstrou ganhos de produtividade tangíveis. Paralelamente, o algoritmo de Backpropagation, apresentado em 1986, revitalizou o interesse em redes neurais artificiais, oferecendo um método eficaz de ajuste de pesos em múltiplas camadas.

O segundo inverno e a migração para métodos estatísticos

Mesmo com resultados pontuais, a manutenção dos sistemas especialistas era cara e complexa. Entre 1987 e 1993 ocorreu um novo declínio de financiamento, chamado de segundo inverno da IA. A recuperação se iniciou após 1993, alicerçada em duas frentes: a crescente disponibilidade de dados, favorecida pela disseminação da internet, e o avanço de algoritmos de aprendizado de máquina que exploravam estatística em vez de regras fixas.

1997: Deep Blue e a prova de superioridade em xadrez

Em 1997, o supercomputador Deep Blue, da IBM, derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov. O feito demonstrou que máquinas podiam ultrapassar especialistas humanos em tarefas delimitadas por regras claras. Na mesma época ganharam relevância métodos como máquinas de vetores de suporte (SVM), árvores de decisão e classificadores baseados em Bayes, todos centrados em descobrir padrões a partir de grandes conjuntos de exemplos.

Big Data e redes neurais profundas: 2005 em diante

A partir de 2005, a capacidade de processamento gráfico das GPUs permitiu treinar redes neurais profundas em escala até então inviável. O fenômeno do Big Data, potencializado por empresas de internet que coletavam volumes maciços de informação, forneceu o insumo ideal para algoritmos capazes de aprender representações mais complexas. Plataformas de busca, e-commerce e recomendação personalizaram serviços usando essas técnicas, tornando a IA invisível porém onipresente na rotina de milhões de usuários.

2012: ImageNet e o início do deep learning moderno

O modelo AlexNet venceu a competição ImageNet em 2012, reduzindo drasticamente o erro no reconhecimento de imagens. O resultado consolidou as redes convolucionais e inaugurou a fase moderna do deep learning, caracterizada por arquiteturas profundas ajustadas com grandes volumes de dados rotulados. O sucesso popularizou a aplicação de IA em diagnósticos visuais, tradução automática, detecção de voz e diversos outros campos.

Assistentes virtuais e a façanha do AlphaGo

No início da segunda metade da década de 2010, assistentes como Siri, Google Now e Alexa integraram reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para oferecer respostas em tempo real. Em 2016, o AlphaGo, da DeepMind, superou o campeão Lee Sedol no jogo Go, um desafio considerado mais complexo que o xadrez devido ao enorme espaço de possibilidades. A vitória provocou debate mundial sobre ética, transparência algorítmica e impacto da automação em atividades que exigem raciocínio estratégico.

A ascensão dos modelos generativos e multimodais

Desde 2020, a IA vive a era dos sistemas generativos, impulsionada pela arquitetura Transformer. Modelos como GPT, BERT e sucessores permitem criar textos, imagens, sons e código a partir de instruções simples. As versões GPT-3 (2020), GPT-4 (2023) e GPT-5 (2025) expandiram as entradas e saídas para formatos multimodais, combinando texto, imagem e áudio em interações mais naturais. Ferramentas derivadas, a exemplo de ChatGPT, Midjourney, Copilot e Bard, tornaram-se acessíveis ao público, desencadeando discussões sobre regulação, vieses algorítmicos e alinhamento ético.

O padrão cíclico que impulsiona maturidade

Observando a cronologia, percebe-se um ciclo recorrente: fase de grande expectativa, seguida por frustração e, adiante, recuperação com base em conceitos mais robustos. Cada “inverno” serviu como período de reflexão, permitindo revisões metodológicas e avanços tecnológicos que sustentaram o passo seguinte. A atual etapa diferencia-se pelo volume de resultados mensuráveis: redução de custos, aumento de produtividade e novos produtos escorados em modelos que operam em escala comercial.

Da promessa à infraestrutura do cotidiano

Ao deixar de depender apenas de convicção acadêmica e começar a gerar indicadores concretos de valor, a inteligência artificial passou de promessa a componente estrutural da economia digital. Buscas otimizadas, recomendações personalizadas, tradução em tempo real, geração de conteúdo e automação de processos ilustram como a tecnologia se tornou parte funcional de serviços on-line, plataformas industriais e aplicações voltadas ao consumidor final.

Com base nessa trajetória, a pergunta original sobre a possibilidade de máquinas pensarem deixou de ser puramente filosófica. Hoje, é acompanhada por questões práticas sobre governança, segurança, responsabilidade e impacto social. O caminho percorrido, marcado por avanços contínuos e retrocessos temporários, evidencia que a inteligência artificial não surgiu subitamente; ela amadureceu gradualmente, até alcançar a fase em que se consolida como ferramenta de transformação transversal em praticamente todos os setores.