Desde os primórdios dos computadores, pesquisadores tentam criar sistemas que imitem a inteligência humana. Embora um Einstein de silício ainda seja uma possibilidade distante, a inteligência artificial (IA) nos trouxe telefones que reconhecem fala humana, carros que dirigem sozinhos e sistemas especialistas que competem em programas de TV. Ao longo dos anos, a pesquisa em IA passou por várias evoluções e, à medida que cada tecnologia amadureceu, tornaram-se parte de nossa experiência cotidiana.
Pesquisadores iniciais lutaram com poder de processamento e armazenamento limitados, mas lançaram as bases da IA com linguagens como LISP e conceitos como árvores de decisão e aprendizado de máquina. Programas em LISP podiam analisar jogos como xadrez, mapear todos os movimentos possíveis por vários turnos e escolher a melhor alternativa. Esses programas também podiam modificar sua lógica de decisão e aprender com erros anteriores, ficando "mais inteligentes" com o tempo. Com computadores mais potentes e armazenamento em massa mais barato, este ramo da IA gerou a indústria de jogos de computador, além de mecanismos de busca personalizados e sites de compras online que não apenas lembram nossas preferências, mas antecipam nossas necessidades.
Enquanto a primeira onda de pesquisadores de IA dependia de ciclos de computação para simular raciocínio humano, a próxima abordagem baseou-se em fatos e dados para imitar a experiência humana. Sistemas especialistas reuniam fatos e regras em uma base de conhecimento e usavam motores de inferência baseados em computador para deduzir novos fatos ou responder perguntas. Engenheiros de conhecimento entrevistavam especialistas em medicina, reparo automotivo, design industrial ou outras profissões, reduzindo esses achados em fatos e regras legíveis por máquina. Essas bases de conhecimento eram usadas por outros para diagnosticar problemas ou responder perguntas. À medida que a tecnologia amadureceu, pesquisadores encontraram formas de automatizar o desenvolvimento de bases de conhecimento, alimentando vastas literaturas técnicas ou deixando o software rastrear a web para encontrar informações relevantes por conta própria.
Outro grupo de pesquisadores tentou reproduzir o funcionamento do cérebro humano criando redes artificiais de neurônios e sinapses. Com treinamento, essas redes neurais podiam reconhecer padrões no que parecia dados aleatórios. Imagens ou sons são inseridos no lado de entrada da rede, com as respostas corretas no lado de saída. Com o tempo, as redes reorganizam sua estrutura interna para que, quando uma entrada semelhante é inserida, a rede retorne a resposta correta. Redes neurais funcionam bem na resposta à fala humana ou na tradução de imagens digitalizadas em texto. Software baseado nessa tecnologia pode ler livros para cegos ou traduzir fala de um idioma para outro.
Análise de dados em larga escala, frequentemente chamada de "big data", aproveita o poder de muitos computadores para descobrir fatos e relações em dados que a mente humana não consegue compreender. Trilhões de cobranças de cartão de crédito ou bilhões de relações em redes sociais podem ser escaneados e correlacionados usando diversos métodos estatísticos para descobrir informações úteis. Empresas de cartão de crédito podem encontrar padrões de compra indicando que um cartão foi roubado ou que o titular está em dificuldade financeira. Comerciantes podem encontrar padrões indicando que uma cliente está grávida, antes mesmo dela saber. Big data permite que computadores entendam o mundo de formas que nós humanos nunca poderíamos sozinhos.
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