Inteligência Artificial
Wolfgang Bongers
A inteligência artificial surgiu com a cibernética de Norbert Wiener e avanços de Turing, McCulloch e Von Neumann. Concebida nos anos 1950, evoluiu de redes neurais pioneiras a sistemas modernos baseados em aprendizado profundo, ganhando impulso com a Internet e avanços tecnológicos, como GANs e modelos de linguagem ampla e deep learning.
As inteligências maquínicas surgiram no contexto de um grande desenvolvimento: a mudança epistêmica provocada pela cibernética, cujos postulados foram detalhados pelo matemático Norbert Wiener em Cybernetics and Society (1950). Naqueles anos, informação, comunicação, sinal, sistema, dados são os conceitos impostos para a descrição dos processos de controle (em grego kybernetes) de máquinas, seres humanos e animais. Os primeiros antecedentes mais relevantes sobre máquinas inteligentes são os trabalhos e textos de Alan Turing (Universal Machine, 1936; Turing Test, 1950) e os experimentos de Warren McCulloch e Walter Pitts, que desenvolveram as primeiras redes neurais artificiais, tomando o cérebro humano como modelo (“A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”, 1943). As Conferências Macy (1946-53) em Nova York, coordenadas por McCulloch e com um núcleo de 21 cientistas de várias disciplinas, apresentaram trabalhos sobre mecanismos, protocolos e sistemas cibernéticos em todas as áreas da vida; foi a vanguarda de uma fusão iminente entre homem e máquina (Hayles; Rodriguez). Ao mesmo tempo, o matemático húngaro John von Neumann desenvolveu os primeiros computadores complexos e impulsionou o projeto de construção de máquinas autorreplicantes. Em 1956, durante as reuniões científicas no Dartmouth College, começou-se a falar em “inteligência artificial” e, em 1957, nasceu o Perceptron de Frank Rosenblatt, uma das primeiras arquiteturas neurais (cérebros artificiais) baseada no modelo McCulloch/Pitts. Seguiram-se vários avanços e “invernos” de IA até a década de 1980, quando o poder de computação das máquinas estava aumentando, com suportes tecnológicos mais acessíveis e processadores de dados mais potentes. O surgimento da Internet (1989) produziu outro salto que permitiu o acesso a enormes bancos de dados com os quais programas, algoritmos e modelos de IA com funções estatísticas e preditivas baseadas em análise probabilística de dados e geração estocástica de padrões começaram a ser alimentados (Pasquinelli/Joler). Em 2014, foram concebidas as redes adversárias generativas (GANs) e logo surgiram os primeiros chatbots baseados em modelos de linguagem ampla (LLM) e aprendizado de máquina profundo (deep learning), que a partir de 2022 se tornaram ferramentas de uso massivo.
COMO CITAR ESTE VERBETE:
BONGERS, Wolfgang. Inteligência Artificial. In: CATRÓPA, Andréa; PEREIRA, Vinícius Carvalho; ROCHA, Rejane (Org.). Glossário LITDIGBR – Literatura Digital Brasileira. 2025. Disponível em: https://glossariolitdigbr.com.br/post-d03-digitalidade/Acesso em: dia/mês/ano.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS FUNDAMENTAIS
COSTA, Flavia et al.. “Desafíos de la Inteligencia Artificial generativa. Tres escalas y dos enfoques transversales”, Question/Cuestión, Nro.76, Vol.3, Diciembre 2023, 1-24 -
Descreve, a partir de uma perspectiva sociológica e de uma abordagem sistêmica, as implicações, os riscos e os desafios da IA generativa na sociedade tecnologizada e digital.
RODRÍGUEZ, Pablo. Las palabras en las cosas. Buenos Aires: Cactus, 2019
Usando conceitos baseados principalmente em Foucault e Deleuze, descreve as mudanças epistêmicas provocadas pela cibernética e pelas novas tecnologias ao longo dos séculos XX e XXI.
Usando conceitos baseados principalmente em Foucault e Deleuze, descreve as mudanças epistêmicas provocadas pela cibernética e pelas novas tecnologias ao longo dos séculos XX e XXI.
Em seu estudo pioneiro, analisa a transformação cibernética da cultura em direção ao pós-humano e suas manifestações na filosofia e nas artes.
PASQUINELLI, Matteo y Vladan Joler. “El Nooscopio de manifiesto” (2020), Revista laFuga, https://lafuga.cl/el-nooscopio-de-manifiesto/1053 -
Contextualiza a IA histórica e culturalmente e explica suas operações de extração e reconhecimento de dados (classificação) e geração de padrões (previsão) como um observatório de conhecimento.
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