Dos anos 90 até hoje: uma mudança radical na inteligência artificial
A pesquisa em inteligência artificial (IA) passou por uma transformação significativa desde os anos 90 até hoje. De acordo com Juan Antonio Rodríguez-Aguilar e Jesús Cerquides, pesquisadores do Instituto de Pesquisa em Inteligência Artificial do CSIC, “a IA passou de ser uma disciplina marginal para ocupar um lugar central na ciência e tecnologia“.
Durante os anos 90, as limitações de hardware e dados eram notáveis. Os pesquisadores trabalhavam com computadores de mesa em seus próprios locais, usando a linguagem de programação LISP. As aplicações de IA focavam principalmente no reconhecimento de caracteres para identificar números escritos à mão, a previsão do resultado de partidas de xadrez, a previsão de manchas solares e a análise de dados médicos.
O processo era trabalhoso e exigente. O hardware disponível era limitado e muitas vezes era necessário trabalhar durante as horas noturnas no centro de pesquisa. Além disso, era necessária uma coordenação meticulosa para compartilhar o hardware entre vários pesquisadores.
A transição para a supercomputação e os serviços em nuvem
Desde então, a pesquisa em IA sofreu mudanças drásticas. A transição para centros de supercomputação e serviços em nuvem facilitou um acesso mais fácil aos recursos computacionais. No entanto, esse avanço também promoveu o domínio das empresas privadas no campo, devido à sua capacidade de financiar esses recursos caros. Isso gerou dificuldades para reproduzir pesquisas devido ao alto custo computacional.
Avanços recentes e aplicações atuais da IA
Apesar desses desafios, os avanços recentes em IA têm sido notáveis. A possibilidade de trabalhar em casa graças à Internet e aos sistemas em nuvem democratizou o acesso à pesquisa. O acesso a código aberto e artigos científicos recentes permitiu um desenvolvimento acelerado do deep learning graças ao hardware potente.
As aplicações atuais da IA são surpreendentes. Rodríguez-Aguilar destaca os métodos de aprendizado cooperativo, os orçamentos participativos e os sistemas de gestão de mobilidade. Por outro lado, Cerquides menciona a previsão de crises epilépticas, o apoio à reprodução assistida e a combinação de IA com computação quântica.
Hoje em dia, a IA goza de maior respeito e reconhecimento do que nos anos 90. No entanto, ainda enfrenta desafios significativos, como a sustentabilidade econômica. Apesar desses desafios, é inegável que a IA percorreu um longo caminho desde seus humildes começos nos anos 90 até se tornar uma disciplina central na ciência e tecnologia atuais.
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