Inteligência Artificial: das origens (1940–1950) aos modelos modernos (ChatGPT, DeepSeek e além)

Esta postagem percorre a linha do tempo da IA, do surgimento da computação moderna, primeiros neurônios artificiais e redes neurais iniciais a aplicações em medicina/engenharia e à ascensão dos large language models (LLMs) como ChatGPT e DeepSeek — com referências acadêmicas e sugestões de leitura ao final.

1940–1950: Computação moderna e as sementes da IA

Alan Turing formula a pergunta “As máquinas podem pensar?” e propõe o Jogo da Imitação (posteriormente, “Teste de Turing”) em 1950 — um marco conceitual sobre como avaliar comportamento inteligente em máquinas. :contentReference[oaicite:0]{index=0}

Em 1945, John von Neumann descreve a arquitetura de programa armazenado no First Draft of a Report on the EDVAC, base de praticamente todos os computadores digitais modernos e, portanto, do hardware que viabiliza a IA. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

No campo das redes neurais teóricas, Warren McCulloch e Walter Pitts publicam em 1943 o primeiro modelo matemático de neurônio artificial, mostrando como redes simples de unidades binárias podem computar funções lógicas. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

Paralelamente, Norbert Wiener funda a cibernética (1948), o estudo de controle e comunicação em animais e máquinas — conceitos de feedback e informação que influenciam diretamente a automação e a IA. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

Em psicologia/neurociência, Donald O. Hebb (1949) propõe a regra de aprendizagem “neurônios que disparam juntos, conectam-se juntos”, antecipando ideias de plasticidade sináptica que inspirariam algoritmos posteriores. :contentReference[oaicite:4]{index=4}

1958–1965: Perceptron, ADALINE e primeiras implementações físicas

Frank Rosenblatt apresenta o perceptron (1958), um classificador linear com aprendizagem, e constrói o Mark I Perceptron com sensores fotoelétricos (hardware dedicado) para reconhecimento de padrões visuais. :contentReference[oaicite:5]{index=5}

Quase simultaneamente, Bernard Widrow e Marcian Hoff desenvolvem o ADALINE (1960) e a regra LMS/Delta, aplicando redes em engenharia (p. ex., telecomunicações) e filtragem adaptativa — um dos primeiros usos industriais de “IA conexionista”. :contentReference[oaicite:6]{index=6}

1960–1970: Primeiras aplicações em medicina e engenharia

Na medicina, o artigo clássico de Ledley & Lusted (1959) inaugura a “decisão médica” baseada em métodos formais e computacionais; nos anos 1970 surge o MYCIN, sistema especialista para infecções bacterianas, provando que regras e inferência simbólica podiam alcançar desempenho comparável ao de especialistas. :contentReference[oaicite:7]{index=7}

No reconhecimento de padrões e visão, Woodrow Bledsoe e colegas conduzem, entre 1964–66, alguns dos primeiros estudos de reconhecimento facial automatizado, digitalizando pontos-chave em fotografias. :contentReference[oaicite:8]{index=8}

1969–1990: “Invernos” da IA, retropropagação e o retorno das redes

Críticas às limitações do perceptron em problemas não linearmente separáveis provocaram ceticismo e cortes de financiamento (“inverno da IA”). O renascimento ocorre quando Rumelhart, Hinton & Williams (1986) popularizam a retropropagação do erro, tornando viável treinar redes com camadas ocultas. :contentReference[oaicite:9]{index=9}

No fim dos anos 1980, LeCun e colaboradores demonstram CNNs para leitura de dígitos de CEP (USPS), uma aplicação prática que antecipa o boom da visão computacional décadas depois. :contentReference[oaicite:10]{index=10}

2012–2020: Deep Learning, ImageNet e a era dos Transformers

Em 2012, a AlexNet vence o ImageNet com margem histórica, acendendo a era do deep learning moderno impulsionado por GPUs. :contentReference[oaicite:11]{index=11}

Em 2017, o artigo “Attention Is All You Need” introduz o Transformer, arquitetura que elimina recorrência e convolução em tarefas de sequência, base dos LLMs atuais. :contentReference[oaicite:12]{index=12}

Modelos como BERT (2018) e GPT-3 (2020) mostram capacidades avançadas de compreensão e few-shot learning, inaugurando interfaces universais de linguagem natural. :contentReference[oaicite:13]{index=13}

2023–2025: Modelos de fundação generativos (ChatGPT, DeepSeek e outros)

ChatGPT populariza o uso de LLMs em massa e, em 2025, a OpenAI lança o GPT-5 (com variantes e foco em velocidade, segurança e abertura estratégica), reposicionando a corrida tecnológica e a discussão sobre modelos “open-weight”. :contentReference[oaicite:14]{index=14}

DeepSeek, startup chinesa, ganha tração global ao lançar a série R1/V3 de modelos de raciocínio com custo agressivo e versões de código aberto, influenciando infraestrutura e políticas públicas; atualizações recentes do R1 intensificam a competição com players dos EUA. :contentReference[oaicite:15]{index=15}

Observação: a rápida evolução dos modelos (com releases mensais/trimestrais) tornou comum a adoção de versões “open weights” para implantação local, ao lado de modelos proprietários premium — um equilíbrio moldado, em parte, pela ascensão de challengers como o DeepSeek. :contentReference[oaicite:16]{index=16}

Prêmios Nobel de 2024 relacionados

Em 2024, o Nobel de Física reconhece Geoffrey Hinton e John J. Hopfield “por descobertas e invenções fundamentais que possibilitaram o aprendizado de máquina com redes neurais artificiais” — um raro encontro entre IA e Física no mais alto pódio científico. :contentReference[oaicite:17]{index=17}

O Nobel de Fisiologia ou Medicina vai para Victor Ambros e Gary Ruvkun pelas descobertas sobre microRNA e regulação gênica pós-transcricional (campo distinto, mas exemplar do impacto de métodos computacionais/estatísticos em biologia moderna). :contentReference[oaicite:18]{index=18}

Linha do tempo (seleção)

1940–1959

• 1943 — McCulloch & Pitts: primeiro neurônio artificial. :contentReference[oaicite:19]{index=19}
• 1945 — Von Neumann: arquitetura de programa armazenado. :contentReference[oaicite:20]{index=20}
• 1948 — Wiener: Cybernetics. :contentReference[oaicite:21]{index=21}
• 1949 — Hebb: regra de aprendizagem (“Hebbian”). :contentReference[oaicite:22]{index=22}
• 1950 — Turing: “Computing Machinery and Intelligence”. :contentReference[oaicite:23]{index=23}
• 1958 — Rosenblatt: perceptron. :contentReference[oaicite:24]{index=24}
• 1959 — Ledley & Lusted: decisão médica. :contentReference[oaicite:25]{index=25}

1960–1999

• 1960 — Widrow & Hoff: ADALINE/LMS. :contentReference[oaicite:26]{index=26}
• 1964–66 — Bledsoe: primeiros estudos de face. :contentReference[oaicite:27]{index=27}
• 1970s — MYCIN em diagnóstico médico. :contentReference[oaicite:28]{index=28}
• 1986 — Retropropagação (Rumelhart, Hinton & Williams). :contentReference[oaicite:29]{index=29}
• 1989 — CNNs para dígitos (LeCun et al.). :contentReference[oaicite:30]{index=30}

2000–2025

• 2012 — AlexNet e o boom do deep learning. :contentReference[oaicite:31]{index=31}
• 2017 — Transformer. :contentReference[oaicite:32]{index=32}
• 2018 — BERT. :contentReference[oaicite:33]{index=33}
• 2020 — GPT-3 e few-shot. :contentReference[oaicite:34]{index=34}
• 2024 — Nobel (Física) para Hinton & Hopfield. :contentReference[oaicite:35]{index=35}
• 2024–25 — Ascensão de LLMs abertos e DeepSeek. :contentReference[oaicite:36]{index=36}

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Referências (seleção)

• McCulloch, W. & Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics. PDF. :contentReference[oaicite:37]{index=37}
• Rosenblatt, F. (1958). The Perceptron. Psychological Review. PDF. :contentReference[oaicite:38]{index=38}
• Widrow, B.; Hoff, M. (1960). ADALINE/LMS. Stanford ISL • Resumo. :contentReference[oaicite:39]{index=39}
• Ledley, R.; Lusted, L. (1959). Reasoning Foundations of Medical Diagnosis. PDF. :contentReference[oaicite:40]{index=40}
• MYCIN (1970s). Britannica. :contentReference[oaicite:41]{index=41}
• Bledsoe, W. (1964–66). Primeiros estudos de reconhecimento facial. WIRED. :contentReference[oaicite:42]{index=42}
• Rumelhart, D.; Hinton, G.; Williams, R. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature. PDF. :contentReference[oaicite:43]{index=43}
• LeCun, Y. et al. (1989). Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition. Neural Computation. :contentReference[oaicite:44]{index=44}
• Krizhevsky, A.; Sutskever, I.; Hinton, G. (2012). ImageNet Classification with Deep CNNs. PDF. :contentReference[oaicite:45]{index=45}
• Vaswani, A. et al. (2017). Attention Is All You Need. arXiv. :contentReference[oaicite:46]{index=46}
• Devlin, J. et al. (2018). BERT. arXiv. :contentReference[oaicite:47]{index=47}
• Brown, T. et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners (GPT-3). arXiv. :contentReference[oaicite:48]{index=48}
• Nobel de Física 2024: Geoffrey Hinton & John J. Hopfield. NobelPrize.org. :contentReference[oaicite:49]{index=49}
• Nobel de Medicina 2024: Victor Ambros & Gary Ruvkun (microRNA). NobelPrize.org. :contentReference[oaicite:50]{index=50}
• OpenAI e o cenário 2025 (modelos abertos / GPT-5). Axios. :contentReference[oaicite:51]{index=51}
• DeepSeek R1/V3 — atualizações e impacto competitivo. Reuters/U.S. News • Tekedia. :contentReference[oaicite:52]{index=52}

Sugestões de leitura (livros & artigos) — com links

• Turing, A. M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. PDF. :contentReference[oaicite:53]{index=53}
• Von Neumann, J. (1945). First Draft of a Report on the EDVAC. PDF. :contentReference[oaicite:54]{index=54}
• Wiener, N. (1948). Cybernetics. MIT Press. :contentReference[oaicite:55]{index=55}
• Hebb, D. O. (1949). The Organization of Behavior. Comentário histórico. :contentReference[oaicite:56]{index=56}
• McCulloch & Pitts (1943). A logical calculus... PDF. :contentReference[oaicite:57]{index=57}
• Rosenblatt (1958). The Perceptron. PDF. :contentReference[oaicite:58]{index=58}
• Widrow & Hoff (1960). Adaptive Linear Neuron. PDF. :contentReference[oaicite:59]{index=59}
• Ledley & Lusted (1959). Reasoning Foundations of Medical Diagnosis. PDF. :contentReference[oaicite:60]{index=60}
• Shortliffe, E. H.; Buchanan, B. G. (1984). The MYCIN Experiments. PDF (foreword). :contentReference[oaicite:61]{index=61}
• Rumelhart, Hinton & Williams (1986). Backpropagation. Nature. :contentReference[oaicite:62]{index=62}
• LeCun et al. (1989). CNN para dígitos de CEP. Neural Computation. :contentReference[oaicite:63]{index=63}
• Krizhevsky, Sutskever & Hinton (2012). AlexNet. NeurIPS. :contentReference[oaicite:64]{index=64}
• Vaswani et al. (2017). Attention Is All You Need. arXiv. :contentReference[oaicite:65]{index=65}
• Devlin et al. (2018). BERT. arXiv. :contentReference[oaicite:66]{index=66}
• Brown et al. (2020). GPT-3. arXiv. :contentReference[oaicite:67]{index=67}
• NobelPrize.org (2024). Física & Medicina — comunicados oficiais. Física 2024 • Medicina 2024. :contentReference[oaicite:68]{index=68}
• DeepSeek — página de modelos/atualizações. Reuters/U.S. News • Tekedia. :contentReference[oaicite:69]{index=69}

Para gerar essa postagem usamos o seguinte prompt no GPT-5:

Vamos falar sobre inteligência artificial? Eu quero fazer uma publicação detalhada no meu blogue sobre IA. Vamos começar pelo histórico dos anos 1940/1950, o surgimento da computação moderna, o primeiro neurônio artificial, os pioneiros da IA, o perceptron, as primeiras redes neurais artificiais aplicadas em problemas de medicina e engenharia (detecção de padrões, identificação de face, etc), até chegar aos modelos modelos de IA como o ChatGPT, DeepSeek e outros. Pode gerar uma resposta bem detalhada. Pode incluir referências acadêmicas e até citar os prêmios nobel de 2024. No final, gere uma lista de sugestões de leituras - livros e artigos científicos - inclusa links para essas sugestões de leitura. Se precisar, use pensamento profundo para gerar essa resposta. Gere a sua resposta no formato de código HTML, pois vou publicar em meu blogue.