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Nascimento oficial da IA

Foi nesse evento que:

O termo “Inteligência Artificial” foi usado pela primeira vez.

Surgiram ideias de que máquinas poderiam aprender e até se autoaperfeiçoar.

Criou-se o ponto de partida para a IA ser reconhecida como campo de estudo independente.

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Primeiro modelo de rede neural artificial.

Ele só consegue resolver problemas lineares (como separar pontos com uma linha reta).
Por isso, logo perceberam que ele não era suficiente para tarefas mais complexas.

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Primeiro robô industrial (Unimate)

O Unimate pegava peças de metal quentes e as colocava em máquinas de moldagem.
Tarefas repetitivas, pesadas e perigosas para humanos — perfeitas para um robô.

Ele mostrou que robôs podiam aumentar a produtividade e reduzir riscos para trabalhadores.

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ELIZA

Foi o primeiro programa de processamento de linguagem natural a ganhar fama.

Funcionava como um chatbot primitivo, simulando uma conversa com um psicoterapeuta rogeriano (que escuta o paciente e devolve perguntas).

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ALPAC

Em 1966, o governo dos EUA criou o comitê ALPAC

O objetivo era avaliar o progresso da tradução automática (principalmente entre inglês e russo, no contexto da Guerra Fria).

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Invernos da IA

Limitações técnicas

O Perceptron não conseguia resolver problemas não lineares.

Sistemas de tradução automática eram imprecisos e caros, como mostrou o ALPAC Report (1966).

Financiamento cortado

Governos e empresas reduziram investimentos porque os resultados não correspondiam às promessas.

Esse inverno durou quase uma década, mas foi essencial para que os pesquisadores buscassem novas abordagens, como redes neurais multicamadas e aprendizado de máquina, que ressurgiriam com força no ano de 1990.

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Antes de 1986, os perceptrons simples só resolviam problemas lineares.

Em 1986, pesquisadores como David Rumelhart, Geoffrey Hinton e Ronald Williams popularizaram o algoritmo de backpropagation, que permitia treinar redes neurais com múltiplas camadas.

Isso possibilitou que as redes neurais resolvessem problemas não lineares e mais complexos, como reconhecimento de padrões e classificação de dados.

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Nos anos 1990, a IA começou a sair dos laboratórios e ser aplicada em problemas do mundo real.

Algoritmos de aprendizado de máquina passaram a ser usados para previsão, classificação e análise de grandes volumes de dados.

Isso abriu caminho para sistemas de recomendação, mineração de dados e otimização de processos industriais.

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Jogos e simulações

IA começou a ser usada em simulações e jogos de computador, servindo como teste de algoritmos de tomada de decisão.

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Deep Blue

1. Símbolo do poder da IA em tarefas complexas

Demonstrou que máquinas podiam superar humanos em raciocínio estratégico em domínios específicos.

2. Marco na história da IA

Mostrou que algoritmos + poder computacional podem gerar decisões melhores que especialistas humanos.

3. Impacto cultural

Gerou debate sobre o papel da IA e a relação entre humanos e máquinas.

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Nos anos 2000, a IA deixou de ser apenas acadêmica e passou a ser aplicada de forma prática e comercial, apoiada pelo crescimento do Big Data e maior poder computacional.

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Reconhecimento de voz: empresas como Google e Microsoft começaram a aplicar algoritmos de aprendizado de máquina em reconhecimento de fala para celulares e softwares.

Reconhecimento de imagens: primeiros sistemas capazes de identificar objetos em fotos usando redes neurais simples e aprendizado estatístico.

Filtragem de spam: emails começaram a ser filtrados automaticamente usando classificadores baseados em machine learning.

Sistemas de recomendação online: Amazon, Netflix e outros começaram a sugerir produtos e filmes com base no comportamento dos usuários.

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2014 marcou o início da popularização prática do deep learning em visão computacional e a primeira geração de IA generativa, um ponto de virada para aplicações comerciais e criativas.Empresas como Facebook e Google começaram a aplicar redes neurais profundas em reconhecimento facial e de imagens em grande escala.

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o primeiro GPT foi lançado em 2018, e desde então houve evoluções rápidas até 2023.

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GPT-3

Modelo de linguagem com 175 bilhões de parâmetros.

Capaz de gerar textos coerentes, responder perguntas e realizar tarefas de NLP complexas.

Popularizou a IA generativa para o público e empresas.

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Em 2024, o setor de robótica apresentou inovações significativas, destacando-se principalmente em robôs humanoides, assistentes domésticos e aplicações industriais.

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Em 2025, o setor de robótica humanoide alcançou marcos significativos, com lançamentos de destaque por empresas como Tesla, Unitree Robotics, Figure AI e AheadForm.