Nos últimos três anos parece que todo o mundo da tecnologia ficou monotemático e o tema é… inteligência artificial! Apesar da popularização dos agentes de IA ter acontecido de 2022 para cá, a onipresença da inteligência artificial é tamanha que, às vezes, parece que ela sempre existiu.
Não é para menos: nós estamos na geração da inteligência artificial ou GenAI, como definiu uma pesquisa da McKinsey de 2024. Assim como os baby boomers se assustavam com a facilidade que a geração X tinha com computadores e da mesma forma que esta se espantava com a facilidade que os millenials tinham com a Internet, a geração que está nascendo atualmente é posterior à popularização da inteligência artificial.
Para dizer de outra forma, a IA é aquele tipo de inovação que define uma Era. Assim como não concebemos mais a vida sem energia elétrica, meios de transporte rápidos, telefonia, computadores e Internet, não será possível imaginar a vida sem a inteligência artificial.
Como se tornou quase o tema único de discussão no campo da tecnologia e no mundo corporativo, a IA parece uma grande novidade. Mas ela tem história – e não é curta. Segue com a gente neste texto para entender de onde ela vem e, consequentemente, quais caminhos são possíveis a partir dela!
Um pequeno histórico
Antes da história, o porquê. Ao termo “inteligência artificial” podemos opor “inteligência natural”. Dado que a espécie humana é a mais inteligente do planeta, quando falamos de inteligência natural estamos falando da nossa capacidade de pensar, de construir raciocínios complexos.
Contudo, desde a invenção dos computadores, os cientistas acreditavam que máquinas seriam capazes de emular o pensamento humano. Antes mesmo do termo “inteligência artificial” existir, Walter Pitts e Warren McCulloch, em artigo de 1943 intitulado “Um cálculo lógico das ideias imanentes na atividade nervosa”, propuseram um modelo matemático simplificado para tentar ilustrar o como supostamente se daria o funcionamento do cérebro humano.
Sete anos depois Alan Turing sugeriu que computadores evoluíram a ponto de ficar impossível distinguir se estamos interagindo com humanos ou máquinas. Em seu artigo “Máquinas de computação e inteligência” publicado em 1950, o matemático inglês propõe o jogo da imitação, um exercício no qual um avaliador interagiria, separadamente e por mensagens de texto, com um humano e com uma máquina. Se ao final do exercício o avaliador não conseguisse distinguir quem é quem, a máquina teria vencido. Desde então, ano após ano, há alegações de que um programa passou no teste de Turing. Um caso famoso e que convenceu um terço dos avaliadores ainda nos idos de 2014 foi o do chatbot russo Eugene Goostman.
Superado ou não o teste, a verdade é que a projeção de Turing evoluiu, em grande medida, a partir das ideias de Pitts e McCulloch. Em 1952 Marvin Minsky cria a Snarc, a primeira máquina construída com uma rede neural artificial e, portanto, capaz de aprender. No mesmo ano, Arthur Samuel demonstra na IBM o Checkers-Playing, seu software para jogar damas. Ele foi o primeiro software de autoaprendizagem da história.
Nos anos 1960 a inteligência artificial saia das universidades e centros de pesquisa de empresas e ganhava aplicação industrial e comercial. Utilizando Lisp, uma linguagem de programação desenvolvida por John McCarthy – o criador do termo “inteligência artificial” -, foi programado o Dendral: um sistema que, a partir da análise de dados de elementos químicos conseguia encontrar estruturas de grandes moléculas orgânicas.
A década de 1960 também viu nascer o primeiro chatbot que usava linguagem natural, o primeiro braço robótico industrial, o primeiro robô capaz de perceber o ambiente para se movimentar… A IA ficava cada vez mais próxima do uso diário.
Inteligência artificial: conceito e futuro
A IA como conhecemos hoje só existe porque há quase 100 anos imaginamos ser possível emular o funcionamento do cérebro. Inspirado em redes de neurônios, a Ciência da Computação concebeu as redes neurais artificiais, as RNAs: modelos computacionais que são capazes de reconhecer padrões, classificá-los e aprender com isso.
Assim como as biológicas, as redes neurais artificiais possuem camadas. E assim como qualquer programa de computador, elas tem arquitetura. Na prática, a quantidade e forma de organização das camadas define a arquitetura da RNA. Quanto mais profunda, maiores as possibilidades de aprendizado. Redes neurais artificiais com quatro ou mais camadas podem conseguir realizar aprendizado profundo, o deep learning que nos acostumamos a ouvir – e que será tratado em posts futuros daqui do blog.
É graças às redes neurais artificiais que é possível o Processamento de Linguagem Natural, inclusive de LLMs, os Large Language Models – traduzindo para o português, “Grandes Modelos de Linguagem”.
Dado que as redes neurais artificiais conseguem reconhecer padrões, classificá-los, aprender com eles e processar linguagem natural, elas tem tudo necessário para… pensar? É o que se propõe a inteligência artificial generativa: gerar conteúdo a partir da análise e processamento de dados. Foi assim que chegamos aos agentes de inteligência artificial já tão presentes no nosso dia a dia.
Conforme dissemos no início do texto, a inteligência artificial marca uma nova Era. Assim como eletrificamos tudo que conseguimos, de chuveiros a carros, e vimos a Internet chegar nos menores dispositivos, veremos o mesmo com a IA.
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