Há mais de 70 anos, pioneiros da computação previram máquinas capazes de pensar, aprender e até mesmo enganar humanos. Hoje, com a ascensão da inteligência artificial generativa, muitas dessas visões, antes consideradas ficção, se tornaram parte da realidade tecnológica.
Em 1950, o matemático britânico Alan Turing publicou o ensaio “Computing Machinery and Intelligence”. No documento, ele propôs o que ficou conhecido como “jogo da imitação”, ou Teste de Turing, para avaliar a capacidade de uma máquina exibir comportamento inteligente indistinguível do de um ser humano.
Turing previu que, por volta do ano 2000, computadores seriam capazes de participar do jogo. Ele estimou que haveria 70% de chance de um interrogador humano médio não conseguir identificar corretamente a máquina após cinco minutos de conversa, conforme detalha a BBC.
A visão de Turing incluía máquinas que poderiam aprender com a experiência. Ele também mencionou a possibilidade de computadores que jogassem xadrez, uma tarefa que se tornaria um marco importante para a inteligência artificial décadas mais tarde.
O termo “inteligência artificial” foi cunhado em 1955 por John McCarthy, um jovem matemático americano. Ele o utilizou em uma proposta para um workshop de verão no Dartmouth College, que reuniria pesquisadores para explorar o tema.
O objetivo do workshop, segundo McCarthy, era investigar como as máquinas poderiam usar a linguagem, formar abstrações e conceitos. Além disso, buscava-se entender como poderiam resolver problemas até então reservados aos humanos e, crucialmente, como poderiam se autoaperfeiçoar.
As previsões tornaram-se ainda mais ousadas em 1958. Os pesquisadores Herbert Simon e Allen Newell afirmaram que, em dez anos, um computador seria o campeão mundial de xadrez e descobriria um novo e importante teorema matemático.
Eles também previram que uma máquina escreveria música com mérito estético e que a maioria das teorias da psicologia seria formalizada como programas de computador. Tais projeções demonstravam o grande otimismo que cercava o campo na época.
A realidade, no entanto, mostrou que os cronogramas eram ambiciosos. A vitória de um computador sobre um campeão mundial de xadrez só ocorreu em 1997. Na ocasião, o Deep Blue da IBM derrotou Garry Kasparov, quase 30 anos depois do previsto por Simon e Newell.
As outras previsões tiveram um cumprimento parcial. Computadores auxiliam matemáticos em provas complexas, mas a descoberta independente de um teorema importante ainda é um conceito debatido. A IA gera música, mas seu “mérito estético” permanece subjetivo.
A ideia de que teorias psicológicas se tornariam programas de computador não se concretizou como imaginado. O otimismo inicial dos pioneiros era “desenfreadamente otimista”, segundo Michael Wooldridge, professor de ciência da computação na Universidade de Oxford.
Wooldridge, autor de “A Breve História da Inteligência Artificial”, observa que, embora a previsão de Turing sobre enganar humanos tenha se mostrado correta com sistemas como o ChatGPT, a natureza dessa inteligência é diferente da imaginada.
Os modelos de linguagem atuais, conhecidos como LLMs, não pensam ou compreendem no sentido humano. Eles são sistemas extremamente avançados de reconhecimento de padrões, treinados com vastas quantidades de dados da internet.
Essas ferramentas criam um “simulacro de comunicação”, como define Wooldridge. Elas são eficazes em prever a próxima palavra em uma sequência, gerando textos coerentes e convincentes, mas sem uma consciência ou entendimento real do conteúdo que produzem.
O foco da pesquisa em IA também mudou. Em vez de replicar a inteligência humana, o objetivo atual é criar ferramentas que aumentem as capacidades humanas. A IA generativa é um exemplo claro dessa nova abordagem, criando conteúdo original a partir de comandos.
As visões de 70 anos atrás, embora imprecisas em seus prazos, estabeleceram as bases para o campo da inteligência artificial. O sonho de máquinas que aprendem e resolvem problemas complexos continua a impulsionar a inovação tecnológica no século 21.
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