A ideia de criar máquinas inteligentes acompanha a humanidade há muito tempo. Desde mitos antigos como o de Talos, um autômato de bronze construído por Hefesto para proteger a ilha de Creta, até os avanços modernos em inteligência artificial, a pergunta persiste: Como máquinas podem imitar a inteligência humana? Precisamos, afinal, de máquinas que pensem como nós?
“Talos, o autômato de bronze da mitologia grega, em estilo de pintura clássica antiga, está em pé na costa de Creta, em posição protetora. Ele observa navios se aproximando ao longe no mar, com seu corpo de bronze reluzindo ao sol.”
Fonte: Elaborado pelo autor.
Inteligência Artificial (IA) pode ser entendida, segundo Richard Bellman (1978), como a automação de atividades ligadas ao pensamento humano, incluindo a tomada de decisões, resolução de problemas e a capacidade de aprender. Dentro desse grande campo, temos a Aprendizagem de Máquina (Machine Learning), um conjunto de métodos e algoritmos que permitem que máquinas aprendam a realizar tarefas a partir de dados, sem serem programadas explicitamente para isso.
Enquanto algoritmos tradicionais são instruídos com regras específicas — como calcular médias, ordenar listas ou consultar bancos de dados —, certos problemas são difíceis de resolver com instruções diretas. Reconhecer um rosto em uma imagem, prever o clima, ou identificar padrões em uma rede social são exemplos em que algoritmos de aprendizado superam os métodos manuais. Nesses casos, o conhecimento vem de exemplos e da experiência, e não de regras rígidas.
A Aprendizagem de Máquina já está presente em diversas aplicações do nosso cotidiano: reconhecimento de fala e escrita, sistemas de recomendação, visão computacional, detecção de fraudes, robótica, jogos, diagnósticos médicos, e muito mais.
A História da Aprendizagem de Máquina
As raízes da IA moderna remontam a pensadores como Alan Turing, que em 1936 propôs a Máquina de Turing e, em 1950, levantou a célebre pergunta: “Máquinas podem pensar?” — questão que deu origem ao Teste de Turing, usado até hoje para avaliar a inteligência de máquinas.
Em 1943, McCulloch e Pitts propuseram o primeiro modelo matemático de neurônio artificial, seguido pelo Perceptron de Frank Rosenblatt (1957), capaz de aprender por tentativa e erro, com base na chamada Aprendizagem Hebbiana (1949). Já em 1956, a Conferência de Dartmouth marcou o nascimento oficial da área de Inteligência Artificial, reunindo nomes como John McCarthy, Marvin Minsky e Claude Shannon.
Apesar do otimismo inicial — como o de Herbert Simon, que previa máquinas com inteligência comparável à humana —, limitações técnicas da época levaram ao chamado “AI winter” (inverno da IA). O primeiro deles ocorreu entre 1974 e 1980, impulsionado por relatórios céticos como o ALPAC (1966) e o relatório Lighthill (1973), que destacavam problemas de escalabilidade.
Nos anos 1980, o desenvolvimento do algoritmo de backpropagation trouxe nova vida às Redes Neurais Multicamadas (MLP), superando limitações dos perceptrons simples. Nos anos 1990, outras abordagens ganharam destaque, como as Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) e Random Forests, embora os desafios em visão computacional e reconhecimento de fala continuassem.
O segundo AI winter ocorreu entre 1987 e 1993. A virada veio entre 2006 e 2012, com o surgimento do Deep Learning, impulsionado por três fatores principais: algoritmos mais eficientes, grandes volumes de dados e poder computacional crescente. Modelos como o Transformer (desde 2017) revolucionaram o processamento de linguagem natural e o aprendizado contextual, abrindo portas para os Large Language Models (LLMs) e as IAs generativas, como o ChatGPT.
Em 2018, Geoffrey Hinton, Yann LeCun e Yoshua Bengio receberam o Turing Award por suas contribuições ao Deep Learning.
O Deep Learning não é tudo
Apesar do destaque, o Deep Learning é apenas uma das diversas abordagens da Aprendizagem de Máquina. Outras técnicas importantes incluem modelos gráficos probabilísticos, métodos não paramétricos e Processos Gaussianos. Cada abordagem tem suas vantagens dependendo do tipo de problema e dos dados disponíveis.
O chamado “No Free Lunch Theorem”, proposto por David Wolpert (1996), afirma que nenhum algoritmo de aprendizado é universalmente melhor que os outros. Isso justifica a diversidade de métodos e a importância de escolher a técnica adequada a cada cenário.
Categorias de Aprendizagem de Máquina
A Aprendizagem de Máquina se divide em três grandes categorias:
1. Aprendizagem Supervisionada
Baseia-se em exemplos com entrada e saída conhecidas. O objetivo é aprender uma função de mapeamento e realizar previsões futuras.
- Regressão: previsão de valores contínuos (ex: preço, tempo, concentração).
- Classificação: categorização em rótulos finitos (ex: spam/não spam, imagem de gato ou cachorro).
Exemplos: sistemas de spam, tradução automática, reconhecimento de imagens.
2. Aprendizagem Não Supervisionada
Busca padrões em dados sem rótulos. Muito usada para visualização, agrupamento, compressão e geração de dados. Exemplos: recomendação de conteúdo, detecção de anomalias, geração de rostos (GANs), DALL-E.
3. Aprendizagem por Reforço
Um agente aprende por meio de tentativa e erro interagindo com um ambiente, buscando maximizar uma recompensa.
Aplicações incluem robótica, jogos, carros autônomos e, mais recentemente, assistentes inteligentes como o ChatGPT.
Aprendizagem de Máquina Probabilística
Essa abordagem trata quantidades desconhecidas como variáveis aleatórias e trabalha com distribuições de probabilidade. É especialmente útil quando há incertezas no processo de tomada de decisão.
- Modelos supervisionados aprendem distribuições condicionais p(y|x).
- Modelos não supervisionados aprendem distribuições marginais p(x).
Segundo Shakir Mohamed (2018), essa visão probabilística é fundamental para conectar a aprendizagem de máquina com outras áreas como otimização estocástica, teoria da informação, econometria e bioestatística.
