Por Tom Ball e Daniel Fejzo
O conceito de inteligência artificial (IA) tem estado na mente das pessoas há centenas, se não milhares, de anos. O trabalho intelectual à volta do tema da IA está enraizado no fascínio pela nossa própria espécie humana e pelas suas capacidades únicas. Neste processo, a literatura, a arte e o cinema moldaram significativamente as ideias sobre as capacidades da inteligência artificial ao longo dos anos – tanto num sentido positivo como negativo.
Podem agora ser encontrados exemplos concretos de utilização da IA, tanto em ambientes de consumo como empresariais, sendo os casos de utilização atuais na indústria dos mais interessantes. Assim, olhando para uma série de inovações atuais da IA, incluindo o ChatGPT, é altura de explorar os marcos históricos importantes da tecnologia.
Da Antiguidade ao século XX
Alguns localizam a primeira menção à IA (no sentido moderno) no romance de 1726 de Jonathan Swift, As Viagens de Gulliver, que apresenta uma máquina semelhante a um computador, chamada “motor”, utilizada para aumentar o conhecimento e melhorar os processos mecânicos. O conceito de autómatos ou robôs tem as suas raízes na Antiguidade.
Na Europa, os poetas gregos Homero e Hesíodo devem ser mencionados neste contexto. Hesíodo, por exemplo, fala de Talos, o gigante de bronze criado por Hefesto, o Deus da Forja. A mitologia e o folclore da China antiga também contêm referências à IA: aqui, fala-se de cães de guarda de aspeto realista, que são, na realidade, máquinas de madeira.
No século XX, o fascínio pela IA despoletou. Por um lado, através de personagens fictícias como o Homem de Lata do Feiticeiro de Oz, por outro lado, através de progressos reais a nível teórico – por exemplo, a publicação de Principia Mathematica de Bertrand Russell e Alfred N. Withehead em 1913 ou o autómato de xadrez construído por Leonardo Torres Queuvedo em 1915.
Impulsionado pelas ideias cada vez mais populares de robots e automação e equipado com os fundamentos matemáticos, Alan Turing começou finalmente a explorar o potencial da inteligência artificial.
“Podem as máquinas pensar?”
As investigações de Turing culminam no seu famoso ensaio de 1950 “Computing Machinery and Intelligence” (PDF), onde descreve não só como podem ser construídas máquinas inteligentes, mas também como a sua inteligência pode ser testada (Teste de Turing). Começando com a pergunta “As máquinas podem pensar?”, são estabelecidos limites claros para os termos “máquinas” e “pensamento”. Além disso, Turing discute o conceito de computador digital, a sua universalidade e as objeções teológicas e matemáticas à capacidade de pensar das máquinas. Estabelece assim as bases para o desenvolvimento da inteligência artificial tal como a conhecemos atualmente.
Este ensaio inovador está muito à frente do seu tempo, uma vez que, na altura, os computadores só podiam executar comandos, mas não os armazenar. Outro problema era o enorme custo do hardware na altura: o aluguer de um único computador custava cerca de um quarto de milhão de dólares – por mês. Turing marcou, sem dúvida, o rumo a seguir, mas é necessário atingir vários outros marcos antes de se registarem progressos substanciais na inteligência artificial.
Em 1956, o cientista informático Allen Newell, o programador Cliff Shaw e o economista Herbert Simon utilizam a prova de conceito da IA. Em conjunto, concebem o programa “The Logic Theorist”, que é financiado pela Research and Development Corporation (RAND). O programa tem como objectivo reproduzir o processo de pensamento humano e ser a rampa de lançamento para o rápido desenvolvimento da IA nos próximos anos.
DENDRAL, Kubrick, microprocessadores
A IA dá o próximo grande passo no seu desenvolvimento com a introdução do DENDRAL, um sistema pericial especializado em química molecular, em 1965. O sistema foi desenvolvido no MIT e baseia-se num “motor de inferência” que tem como objetivo imitar logicamente os padrões de pensamento humano. O sistema pode processar dados e dar respostas sofisticadas. O sistema MYCIN baseado no DENDRAL, utilizado na Universidade de Stanford desde 1972, é um exemplo igualmente significativo.
Ao mesmo tempo, os potenciais lados obscuros da IA são evidenciados no cinema – por exemplo, com “2001: Uma Odisseia no Espaço”, de Stanley Kubrick, em 1968. O filme coloca a tónica sobretudo nas questões éticas relacionadas com a IA. A discussão sobre a regulamentação dos sistemas de IA continua até aos dias de hoje. O marco mais importante desta era é atingido em 1970 com o aparecimento dos primeiros microprocessadores. Este facto dá um novo impulso ao desenvolvimento da tecnologia e acelera-o em grande escala.
Início da comercialização
Nos anos 80, surge a primeira aplicação comercial da inteligência artificial. A Digital Equipment Corporation utiliza o sistema especializado “RI” para configurar novos sistemas informáticos. Em 1986, o sistema já estava a realizar poupanças anuais de 40 milhões de dólares. Esta é já uma indicação do potencial que a IA tem para as empresas.
No domínio da robótica, um marco importante foi alcançado em 1984 com o desenvolvimento do RB5X, um robô cilíndrico com órgãos, nervos e uma “cabeça” transparente. O software de autoaprendizagem permite ao RB5X prever acontecimentos futuros com base em dados históricos.
Em 1997, o mundo assistiu à vitória do sistema Deep Blue da IBM sobre o campeão mundial de xadrez Gary Kasparov. O facto causou espanto, mas não teve as consequências inovadoras que alguns esperavam.
Utilização combinada de tecnologias
O progresso da IA a que o mundo está a assistir na década de 2010 assenta numa base sólida, nomeadamente a combinação de quantidades maciças de dados e de um poder de computação sem precedentes. Isto torna possível treinar algoritmos para classificar e reconhecer padrões. Um processo que é significativamente acelerado por processadores e placas gráficas altamente eficientes. A disponibilidade destes componentes também contribui decisivamente para reduzir os custos de desenvolvimento da inteligência artificial e, por conseguinte, os obstáculos à entrada no mercado.
Estas condições-quadro favorecem muitas outras inovações no domínio da IA: em 2011, o “Watson” da IBM emula o “Deep Blue” e derrota dois campeões humanos de uma só vez no programa Jeopardy. No ano seguinte, o “X-System” da Google atinge outro marco na IA ao reconhecer gatos num vídeo. Em 2016, o campeão europeu de Go tem finalmente de admitir a derrota perante o “AlphaGO” da Google.
A década de 2010 é significativa para a inteligência artificial, não só porque pode ultrapassar as capacidades humanas pela primeira vez, mas também porque outros avanços tecnológicos tornam estas conquistas possíveis. No nosso quotidiano, o desenvolvimento manifesta-se através de inovações como a Siri e a Alexa. No ambiente empresarial, no entanto, assume a forma de automação, aprendizagem profunda e Internet das Coisas.
Quo vadis, IA empresarial?
De acordo com um estudo da PWC de 2020, 86% das empresas inquiridas já estavam a beneficiar da utilização da inteligência artificial nessa altura – sob a forma de uma experiência otimizada do cliente. 25 por cento das empresas que dependiam de uma ampla utilização da IA esperavam um aumento do volume de negócios a partir desta em 2021. A perceção positiva da IA nos negócios deve-se certamente também às experiências na pandemia, que produziram novos casos de utilização – por exemplo, no planeamento da força de trabalho e na modelação de simulações.
Em 2020, cristalizou-se uma série de tendências de IA que persistiram nos anos seguintes – como as operações de aprendizagem automática (MLOps). MLOps pode ser definido como um termo coletivo que engloba várias inovações na integração da aprendizagem automática em ambientes de produção – por exemplo, quando se trata de fluxos de trabalho, padrões de tráfego e gestão de inventário. As empresas irão concentrar-se cada vez mais neste tipo de aplicação de IA no futuro, impulsionadas pelos benefícios a obter da IA e da automação que se manifestaram durante a pandemia.
Outra das principais tendências no domínio da inteligência artificial são as plataformas de baixo código e sem código, que permitem a utilização de aplicações de IA prontas a produzir sem conhecimentos profundos de programação. Os avanços neste domínio poderão ser fundamentais para ultrapassar a escassez de competências que, em muitos casos, ainda separa as empresas da utilização bem-sucedida da IA e da automatização.
Outra era de inovação está a ser impulsionada por tecnologias como a IoT, o 5G e a computação periférica, que beneficiarão de forma crucial dos avanços da IA. A interação destas tecnologias permitirá às empresas treinar e utilizar os seus próprios sistemas de IA mais rapidamente do que antes, o que, por sua vez, promete enormes benefícios. A computação quântica também terá um grande impacto no futuro da inteligência artificial. Afinal, a tecnologia oferece a perspetiva de velocidades de processamento que poderão tornar possível treinar uma plataforma de IA num piscar de olhos.
ChatGPT e IA generativa – começa uma nova era
Em novembro de 2022, a empresa californiana OpenAI apresentou o chatbot ChatGPT, dando assim início a um verdadeiro hype em torno da IA generativa. O ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) é um modelo linguístico baseado em IA, especializado em linguagem natural.
O ChatGPT foi treinado com uma grande quantidade de dados de texto recolhidos principalmente na Internet. O sistema pode efetuar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural. Estas incluem a geração de texto, o resumo de texto, a classificação de texto e sistemas de resposta a perguntas. O ChatGPT pode ser utilizado numa vasta gama de sectores e aplicações, como o serviço ao cliente, o marketing, a educação e as finanças.
Depois de a OpenAI ter disponibilizado o sistema ao público, um milhão de utilizadores inscreveram-se em cinco dias. Em janeiro de 2023, a OpenAI tinha mais de 100 milhões de utilizadores. Posteriormente, o ChatGPT foi notícia várias vezes. O sistema escreveu artigos científicos por si só, fez trabalhos de casa para crianças em idade escolar, desenvolveu código em várias linguagens de programação e até geriu alguns exames de final de curso.
Rapidamente se levantaram vozes críticas alertando para os abusos e exigindo mais transparência. Em muitos casos de utilização, o ChatGPT também apresentou resultados falsos ou enganadores.
Modelo de transformação e mecanismo de atenção
O ChatGPT baseia-se no chamado “Modelo Transformador”, que utiliza a tecnologia do “Mecanismo de Atenção”. Com este mecanismo, um modelo pode prestar atenção a determinadas partes do texto de entrada e tê-las em conta ao gerar o texto de saída. Na aprendizagem, o modelo é treinado com uma grande quantidade de dados de texto, tentando reconhecer os padrões e as relações existentes nesses dados.
Quem está por detrás do ChatGPT?
O ChatGPT foi desenvolvido pela empresa tecnológica norte-americana OpenAI, fundada em 2015 por Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever e Wojciech Zaremba. Vários investidores estão atualmente envolvidos na OpenAI, nomeadamente a Microsoft e outros investidores bem conhecidos, como Peter Thiel, khosla Ventures e Andreessen Horowitz.
Em fevereiro de 2023, a OpenAI lançou uma versão profissional paga do ChatGPT nos EUA. O preço era inicialmente de $23,80 (22 euros) por mês. Em março de 2023, a OpenAI apresentou a versão seguinte, ChatGPT-4, que foi mais uma vez significativamente melhorada em comparação com a versão 3. A OpenAI afastou-se assim ainda mais da abordagem freeware inicialmente adotada, que permitia a utilização gratuita.
A Microsoft investe dez mil milhões no ChatGPT
Um marco na história do ChatGPT ocorreu em janeiro de 2023: A Microsoft anunciou que estava a adicionar dez mil milhões de dólares ao seu investimento já existente na OpenAI. Como parte da parceria, a empresa de software integrou o ChatGPT no seu motor de busca Bing, entre outras coisas, e também quer equipar muitos dos seus produtos Office com ele.
Para os concorrentes da Microsoft, como a Google, o ChatGPT representou uma ameaça desde o início. Já em fevereiro de 2023, a Google anunciou uma nova iniciativa de IA em resposta ao entusiasmo em torno do ChatGPT. Esta iniciativa consiste em três partes: um chatbot chamado Bard, novas funções de IA na pesquisa Google e várias interfaces de programação (API) que podem ser utilizadas para desenvolver aplicações de IA.
