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Década de 1940-1950:

1943: Warren McCulloch e Walter Pitts propõem o primeiro modelo de neurônio artificial.

1949: Donald Hebb desenvolve a teoria do Aprendizado Hebbiano, uma base para futuros modelos de aprendizado.

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1950: Alan Turing propõe o "Teste de Turing" para avaliar a inteligência das máquinas.

1956: John McCarthy organiza a conferência de Dartmouth, marcando o início oficial da Inteligência Artificial como campo de estudo.

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1969: Shakey, o primeiro robô móvel controlado por computador, é desenvolvido no Stanford Research Institute.

1974: TED (Temporal Difference Learning) é introduzido por Richard Sutton, um algoritmo fundamental para o aprendizado por reforço.

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1986: Geoffrey Hinton, David Rumelhart e Ronald Williams publicam trabalhos fundamentais sobre o treinamento de redes neurais usando o algoritmo de retropropagação.

1988: Yann LeCun desenvolve a LeNet-5, uma das primeiras redes neurais convolucionais (CNNs) usadas para reconhecimento de dígitos manuscritos.

1997: Deep Blue, da IBM, derrota o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.

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Final dos anos 1990 a meados dos anos 2000:

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Final dos anos 1990 a meados dos anos 2000:

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1999: O MIT Media Lab lança o programa "Open Mind Common Sense", focado na compreensão de conhecimento comum.

2006: Geoffrey Hinton e colegas publicam um artigo seminal sobre Redes Neurais Profundas, marcando o início de um renascimento no interesse por Deep Learning.

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2011: IBM Watson vence humanos no jogo Jeopardy!, demonstrando a capacidade de processamento de linguagem natural e de resposta de máquinas.

2014: DeepMind publica o artigo sobre o aprendizado de controle por reforço profundo, possibilitando a criação de sistemas capazes de aprender a jogar videogames com super-humanos.

2018: GPT (Generative Pre-trained Transformer) é introduzido, marcando um avanço significativo em geração de linguagem.

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2020: GPT-3 é lançado pela OpenAI, com 175 bilhões de parâmetros, destacando-se por suas capacidades versáteis em linguagem natural.

2021-2023: A IA continua a evoluir em várias frentes, desde IA explicável até a busca por modelos mais eficientes e éticos.