# data[].attributes.headline
Décadas de 1940 e 1950: Surgimento da IA

# data[].attributes.subject
Décadas de 1940 e 1950: Surgimento da IA

# data[].attributes.body
1943: Warren McCulloch e Walter Pitts propõem um modelo de neurônio artificial, lançando as bases para as redes neurais.

1950: Alan Turing publica "Computing Machinery and Intelligence", onde propõe o famoso "Teste de Turing" para avaliar a inteligência de uma máquina.

1956: Conferência de Dartmouth. John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon cunham o termo "Inteligência Artificial". Este evento é considerado o ponto de partida oficial da IA como um campo de pesquisa.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
Décadas de 1940 e 1950: Surgimento da IA

# data[].attributes.attachment_link.title
A História da Inteligência Artificial: Do Sonho à Realidade

# data[].attributes.attachment_link.description
A Inteligência Artificial (IA) tem se tornado cada vez mais presente em nossas vidas, desde assistentes virtuais em nossos smartphones até sistemas de recomendação personalizada em plataformas de streaming. Mas como tudo isso começou? Vamos embarcar em uma jornada fascinante pela história da IA e descobrir como esse campo revolucionário evoluiu ao longo dos anos!

# data[].attributes.body
1961: O primeiro robô industrial, Unimate, é instalado em uma linha de produção na fábrica da General Motors.

1965: Joseph Weizenbaum desenvolve o ELIZA, um dos primeiros programas de processamento de linguagem natural.

1966: Shakey, o primeiro robô móvel capaz de raciocínio para a navegação, é desenvolvido no Stanford Research Institute (SRI).

# data[].attributes.headline
Década de 1970: Primeiros "Invernos da IA"

# data[].attributes.subject
Década de 1970: Primeiros "Invernos da IA"

# data[].attributes.body
1972: Surge o PROLOG, uma linguagem de programação associada à IA, desenvolvida por Alain Colmerauer.

1973: O relatório Lighthill, encomendado pelo governo britânico, critica o progresso da IA, levando a cortes no financiamento. Este evento marca o primeiro "inverno da IA".

1974-1980: Primeiro "Inverno da IA". Redução significativa no financiamento e no interesse acadêmico e industrial devido às expectativas não atendidas.

# data[].attributes.headline
Década de 1970: Primeiros "Invernos da IA"

# data[].attributes.subject
Década de 1970: Primeiros "Invernos da IA"

# data[].attributes.body
1972: Surge o PROLOG, uma linguagem de programação associada à IA, desenvolvida por Alain Colmerauer.

1973: O relatório Lighthill, encomendado pelo governo britânico, critica o progresso da IA, levando a cortes no financiamento. Este evento marca o primeiro "inverno da IA".

1974-1980: Primeiro "Inverno da IA". Redução significativa no financiamento e no interesse acadêmico e industrial devido às expectativas não atendidas.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
Década de 1970: Primeiros "Invernos da IA"

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Estudos Gerais * 14/05/2024

No período do "inverno da IA", houve uma descrença generalizada na viabilidade da inteligência artificial, e os investimentos em pesquisa diminuíram consideravelmente. Contudo, segundo Russell e Norvig (2004), a década de 1980 foi um período de renascimento para a inteligência artificial, com a criação de novas técnicas de aprendizado de máquina e o surgimento de novas aplicações, como a visão computacional e os sistemas de recomendação.

Envie suas perguntas pelo App

Prefere sua atividade resolvida por um tutor especialista?

Receba resolvida até o seu prazo

Converse com o tutor pelo chat

Garantia de 7 dias contra erros

# data[].attributes.attachment_link.title
No período do "inverno da IA", houve uma descrença generalizada na via

# data[].attributes.attachment_link.description
No período do "inverno da IA", houve uma descrença generalizada na viabilidade da inteligência artificial, e os investimentos em pesquisa diminuíram c

# data[].attributes.headline
Década de 1980: Renascimento e Segundo "Inverno da IA"

# data[].attributes.subject
Década de 1980: Renascimento e Segundo "Inverno da IA"

# data[].attributes.body
1980: O Japão lança o projeto da Quinta Geração de Computadores, renovando o interesse global em IA.

1981: Surge o programa Expert Systems, que utiliza regras baseadas em conhecimento para simular a capacidade de decisão humana.

1987: Colapso do mercado de sistemas especialistas, levando ao segundo "inverno da IA" com novo corte de investimentos e redução de interesse.

# data[].attributes.body
1997: Deep Blue, da IBM, derrota o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.

2000: AIA do Google, assim como outras grandes empresas de tecnologia, começam a investir significativamente em IA.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Dando sequência na saga da histórica da evolução da I.A, a década de 1990 e o início dos anos 2000 testemunharam um avanço significativo na interseção entre o aprendizado de máquina e/ou Inteligência Artificial e a World Wide Web. Este artigo destaca a evolução dessas áreas durante esse período, destacando como a explosão da Internet influenciou o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina e vice-versa. Além disso, discute-se o surgimento de motores de busca e sistemas de recomendação alimentados por inteligência artificial (IA), que se tornaram componentes essenciais da experiência online.

O final do século XX marcou o início de uma era de avanços tecnológicos rápidos e transformadores. Nesse contexto, a fusão entre o aprendizado de máquina e a Web emergiu como um campo de estudo crucial, impulsionado pela crescente disponibilidade de dados online e pela necessidade de extrair informações úteis desses vastos conjuntos de dados. A década de 1990 viu os primeiros passos nessa jornada, enquanto os anos 2000 consolidaram e ampliaram essas conquistas.

Durante a década de 1990, o aprendizado de máquina estava ganhando destaque como uma disciplina promissora, com pesquisadores explorando algoritmos capazes de aprender com dados e realizar tarefas específicas sem instruções explícitas. A disponibilidade crescente de dados online ofereceu um terreno fértil para aplicar esses algoritmos. A Web emergente tornou-se uma fonte rica de informações em constante expansão, desde páginas da Web até dados transacionais.

Algoritmos de aprendizado de máquina, como árvores de decisão, redes neurais e algoritmos de clustering, foram adaptados para lidar com a complexidade e o volume dos dados da Web. O desenvolvimento de técnicas de mineração de dados permitiu a extração de padrões e informações úteis a partir desses dados, contribuindo para uma melhor compreensão do comportamento dos usuários online, análise de sentimentos e personalização de conteúdo.

A proliferação da Internet teve um impacto significativo no avanço do aprendizado de máquina. Por um lado, a enorme quantidade de dados gerados pelos usuários da Web impulsionou a necessidade de técnicas sofisticadas de aprendizado de máquina para processar e extrair insights desses dados. Por outro lado, os avanços no aprendizado de máquina contribuíram para melhorar a eficiência e a relevância dos serviços online, como motores de busca, sistemas de recomendação e filtragem de spam.

Os motores de busca tornaram-se uma ferramenta indispensável para navegar na vasta quantidade de informações disponíveis na Web. Durante a década de 1990 e os anos 2000, os motores de busca começaram a integrar algoritmos de aprendizado de máquina para melhorar a precisão e a relevância dos resultados de pesquisa. Algoritmos como PageRank, desenvolvido pelo Google, revolucionaram a forma como as páginas da Web eram classificadas e recuperadas, levando a uma experiência de busca mais eficaz e personalizada.

Da mesma forma, os sistemas de recomendação tornaram-se uma característica proeminente de plataformas online, desde recomendações de produtos em sites de comércio eletrônico até sugestões de conteúdo em serviços de streaming de vídeo. Esses sistemas utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para analisar o comportamento do usuário e prever suas preferências, proporcionando uma experiência mais personalizada e envolvente.

A década de 1990 e os primeiros anos do novo milênio foram testemunhas de uma convergência notável entre o aprendizado de máquina e a Web. O crescimento exponencial da Internet proporcionou um ambiente rico para aplicar técnicas de aprendizado de máquina na análise de dados online, enquanto os avanços no aprendizado de máquina impulsionaram a evolução dos serviços online, como motores de busca e sistemas de recomendação. À medida que avançamos para o futuro, é provável que essa interseção continue a desempenhar um papel crucial na forma como interagimos e utilizamos a Web. Sei que os leitores curiosos devem estar ansiosos para chegarmos logo nos primeiros passos da nova I.A, mas em breve chegaremos nos anos de 2024 e terão muitas, mas muitas informações do que poderemos assistir e/ou participar no mundo das I.As.
Por Leonardo Luiz Ludovico Póvoa - Poeta, Administrador, Doutorando em Comunicação pela Universidade Fernando Pessoa - Portugal. (www.poetabrasileiro.com.br)

# data[].attributes.attachment_link.title
#EmDebate - Década de 1990-2000: o aprendizado de máquina (Inteligência Artificial) e a web

# data[].attributes.attachment_link.description
Acompanhe as notícias sobre política, eleições, palmas, concursos, opinião da Roberta Tum e demais assuntos no site que faz a diferença no Tocantins.

# data[].attributes.headline
Década de 2010: Ressurgimento e Avanços Contínuos

# data[].attributes.subject
Década de 2010: Ressurgimento e Avanços Contínuos

# data[].attributes.body
2011: Watson, da IBM, vence o quiz show Jeopardy!, demonstrando avanços em processamento de linguagem natural.

2012: Revolução das redes neurais profundas (Deep Learning). AlexNet vence a competição ImageNet, demonstrando o poder das redes neurais convolucionais.

2014: Surge o conceito de "IA explicável" (Explainable AI) para criar sistemas de IA mais transparentes.

2015: AlphaGo, da DeepMind, derrota jogadores profissionais de Go, um jogo considerado extremamente complexo para IA.

# data[].attributes.headline
Década de 2020: IA Onipresente e Desafios Éticos

# data[].attributes.subject
Década de 2020: IA Onipresente e Desafios Éticos

# data[].attributes.body
2020: GPT-3, um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI, é lançado, mostrando impressionantes capacidades de geração de texto natural.

2021: AlphaFold, também da DeepMind, resolve um problema de longa data na biologia ao prever com precisão a estrutura de proteínas.

2022: ChatGPT é lançado pela OpenAI, tornando-se amplamente utilizado em diversas aplicações.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.alternative_text
Década de 2020: IA Onipresente e Desafios Éticos

# data[].attributes.attachment_link.title
Os desafios e oportunidades éticas da Inteligência Artificial - VER

# data[].attributes.attachment_link.description
«A experiência do conhecimento é alheia a um mecanismo de Inteligência Artificial»

# data[].attributes.body
A IA continua a evoluir rapidamente, com avanços em áreas como reconhecimento de fala, visão computacional, robótica e IA ética. Questões éticas e regulamentações sobre o uso de IA são cada vez mais debatidas, destacando a necessidade de equilibrar inovação com responsabilidade social.