# data[].attributes.body
A Conferência de Dartmouth é realizada, organizada por John McCarthy e outros pesquisadores. Neste evento, o termo “Inteligência Artificial” é cunhado oficialmente, dando início ao campo como uma disciplina científica formal com o objetivo de criar máquinas que simulem a inteligência humana.

# data[].attributes.body
Surge o programa ELIZA, um dos primeiros exemplos de IA que simula uma conversa em linguagem natural. ELIZA imitava um psicoterapeuta, respondendo com frases pré-programadas que davam a sensação de diálogo.

# data[].attributes.body
O programa SHRDLU é desenvolvido, conseguindo compreender comandos em linguagem natural para manipular objetos em um ambiente virtual simples. Essa foi uma demonstração importante do potencial da IA para interpretar e agir com base na linguagem humana.

# data[].attributes.body
Começa o chamado Primeiro Inverno da IA, período marcado por uma queda significativa nos financiamentos e no interesse devido às limitações tecnológicas da época e aos resultados aquém das expectativas.

# data[].attributes.body
Os sistemas especialistas ganham destaque. Esses sistemas funcionam por meio de regras lógicas do tipo “se-então” para resolver problemas específicos, como diagnóstico médico. O sistema MYCIN foi um exemplo importante dessa fase, ajudando médicos a diagnosticar infecções.

# data[].attributes.body
O Segundo Inverno da IA tem início, causado pelas dificuldades técnicas e pela rigidez dos sistemas especialistas, que eram caros para manter e difíceis de escalar, resultando em mais cortes de investimento.

# data[].attributes.body
a IA enfrentava desafios após o Segundo Inverno da IA, com limitações dos sistemas especialistas. Foi um período de transição, no qual começou a crescer o interesse por aprendizado de máquina e redes neurais, preparando o avanço dos próximos anos.

# data[].attributes.body
A IBM alcança um marco significativo quando seu supercomputador Deep Blue derrota o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, demonstrando que a IA podia superar humanos em jogos complexos utilizando força computacional e estratégias programadas.

# data[].attributes.body
O aprendizado de máquina começa a se popularizar com métodos que permitem que sistemas aprendam a partir de dados, como máquinas de vetor de suporte e árvores de decisão. Essa abordagem abre caminho para aplicações mais práticas da IA em diversas áreas.

# data[].attributes.body
a inteligência artificial começou a se beneficiar do aumento do poder computacional e da maior disponibilidade de dados, o que impulsionou o desenvolvimento e a popularização do aprendizado de máquina, preparando o terreno para os avanços do Deep Learning na década seguinte

# data[].attributes.body
rede neural profunda AlexNet vence a competição ImageNet de reconhecimento de imagens, marcando a revolução do Deep Learning. Essa técnica usa grandes redes neurais treinadas com grandes volumes de dados, obtendo resultados muito superiores nas tarefas de visão computacional.

# data[].attributes.body
O programa AlphaGo, da DeepMind, derrota Lee Sedol, campeão mundial do jogo de Go, um jogo extremamente complexo. AlphaGo utilizou aprendizado por reforço e redes neurais profundas, mostrando o avanço da IA em tarefas que envolvem raciocínio estratégico.

# data[].attributes.body
O Google lança o modelo BERT, que melhora significativamente a compreensão da linguagem natural, permitindo que sistemas entendam o contexto de palavras e frases com mais precisão.

# data[].attributes.body
A OpenAI lança o GPT-2, um modelo generativo de linguagem capaz de produzir textos coerentes e de alta qualidade, aumentando o interesse em aplicações de IA generativA

# data[].attributes.body
É lançado o ChatGPT (baseado no GPT-3.5), que torna a IA generativa amplamente acessível ao público, com aplicações em redação, atendimento, programação, entre outras.

# data[].attributes.headline
2023-Autonomia da inteligência artifical 

# data[].attributes.subject
2023-Autonomia da inteligência artifical 

# data[].attributes.body
O GPT-4 é lançado, trazendo capacidades multimodais, ou seja, entendendo texto e imagens simultaneamente. Outras IAs como Claude (Anthropic) e Gemini (Google) também ganham destaque, e essas tecnologias são integradas a navegadores, aplicativos e plataformas diversas.

# data[].attributes.body
a inteligência artificial avança com modelos que combinam texto, imagens e outros dados, além de agentes autônomos que realizam tarefas complexas. O debate sobre ética e regulação se intensifica, e modelos open-source se tornam mais populares, ampliando o acesso à tecnologia.