A Inteligência Artificial (IA) não começou com ChatGPT, Gemini, Copilot, Meta ou os aplicativos que você usa hoje. Ela é resultado de décadas de pesquisa, acertos, erros e muita imaginação humana sobre uma pergunta simples e poderosa: “Máquinas podem pensar?”. Entender um pouco dessa história ajuda a usar IA de forma mais crítica e criativa, em vez de apenas apertar botões e aceitar qualquer resposta.
De Turing às primeiras ideias de IA
Em 1950, o matemático Alan Turing escreveu um artigo em que propôs o famoso “Teste de Turing”: se uma máquina conseguir conversar com uma pessoa sem que essa pessoa perceba que está falando com uma máquina, faz sentido dizer que ela é inteligente. A ideia não resolveu o problema de definir inteligência, mas inaugurou um jeito novo de pensar: avaliar máquinas pelo comportamento, não pelo “que elas são por dentro”.
Poucos anos depois, em 1956, um grupo de pesquisadores se reuniu na Conferência de Dartmouth, nos Estados Unidos, e ali nasceu oficialmente o campo científico chamado “Inteligência Artificial”. Eles eram ambiciosos: acreditavam que, em poucas décadas, seria possível construir máquinas tão inteligentes quanto seres humanos em quase tudo. Para muitos, era o início de uma nova era da ciência.
Sonhos, frustrações e o “inverno da IA”
Nos anos 1960 e 1970 surgiram programas que impressionaram muita gente. Um exemplo famoso é o SHRDLU, que entendia comandos em linguagem natural dentro de um mundinho de blocos, como: “Coloque o cubo vermelho em cima do cubo azul”. Para a época, isso parecia quase magia. Ao mesmo tempo, cientistas criavam linguagens de programação específicas para IA e acreditavam estar a caminho de uma “mente artificial”.
Só que, na prática, as coisas não eram tão simples. Os computadores eram lentos, os programas funcionavam bem apenas em ambientes muito controlados, e problemas do mundo real eram complexos demais. As promessas exageradas não se cumpriram, o dinheiro para pesquisa começou a diminuir, e com isso, veio um período que hoje está sendo chamado de “inverno da IA”. Resumindo, este foi um período de ceticismo, frustração e cortes de financiamento de pesquisas tanto nos EUA quanto na Europa, mas o mundo e amantes do tema continuaram desenvolvendo suas pesquisas.
Para quem estuda hoje, essa fase traz uma lição importante: tecnologia não evolui sempre em linha reta. Altos e baixos fazem parte do processo e confiar demais em promessas fáceis (“essa ferramenta vai resolver tudo na escola!”, por exemplo) costuma ser um erro.
A volta por cima: sistemas especialistas e redes neurais
A saída encontrada nos anos 1980 foi ser mais realista: em vez de tentar criar uma inteligência geral que fizesse de tudo e respondesse todas as demandas humanas, os pesquisadores passaram a construir sistemas muito bons em coisas específicas, como diagnóstico médico ou configuração de equipamentos complexos. Eram os chamados sistemas especialistas, baseados em regras lógico-matemáticas do tipo “se… então…”. Eles não “pensavam” como humanos, mas eram úteis, econômicos e começaram a ser usados em empresas.
Em paralelo, uma velha ideia ganhou força: redes neurais artificiais, inspiradas no cérebro. Já em 1943, McCulloch e Pitts tinham proposto um modelo matemático de neurônio artificial, mas só com mais poder computacional e novos algoritmos essas redes começaram a mostrar resultado prático. Aos poucos, elas se tornaram boas em reconhecer padrões em dados: imagens, sons, textos.
Um marco simbólico dessa nova fase foi 1997, quando o supercomputador Deep Blue, da IBM, venceu o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov em uma série de partidas oficiais. Deep Blue não “entendia” xadrez como um grande mestre humano; ele calculava milhões de possibilidades por segundo. Mesmo assim, o recado estava dado: máquinas podiam superar humanos em tarefas cognitivas muito complexas.
Big Data, Deep Learning e a era dos modelos gigantes
A virada dos anos 2000 para cá foi marcada por três fatores combinados: internet, dados em massa e computadores muito mais rápidos. As pessoas passaram a produzir uma quantidade absurda de textos, fotos, vídeos, áudios, cliques, buscas. Esses dados se tornaram o “combustível” perfeito para treinar redes neurais cada vez maiores.
Surge então o Deep Learning, um tipo de rede neural profunda com muitas camadas internas. As redes neurais profundas começaram a ter desempenho melhor do que o de métodos tradicionais no reconhecimento de imagem, tradução automática e reconhecimento de fala. Em 2012, uma rede neural treinada em vídeos do YouTube ficou famosa por aprender, sozinha, a reconhecer gatos, sem que ninguém tivesse dito explicitamente “isto é um gato”.
Em 2016, o AlphaGo, criado pela DeepMind, venceu o campeão mundial de Go, um jogo considerado ainda mais difícil que o xadrez para computadores. Em vez de apenas força bruta, o sistema combinava redes neurais profundas com técnicas de busca inteligente. O impacto simbólico foi enorme: mais uma “fronteira humana” parecia ter sido cruzada.
De Transformers a ChatGPT: a IA que conversa com você
Em 2017, um artigo técnico apresentou a arquitetura chamada Transformer, baseada em um mecanismo de “atenção” que permite aos modelos focar nas partes mais relevantes de uma frase ou texto. Essa arquitetura virou a base dos modelos de linguagem mais avançados que conhecemos hoje.
A partir daí, surgiram modelos como BERT (Google) e depois a família GPT (OpenAI), treinados em quantidades gigantescas de texto. Esses modelos aprenderam a prever a próxima palavra em uma frase, mas, ao fazer isso em escala massiva, desenvolveram habilidades que parecem, para nós, “compreensão” e “criatividade”: resumir textos, traduzir, responder perguntas, escrever poemas, gerar código, explicar conteúdos, simular estilos de escrita.
Em 2022, com o lançamento do ChatGPT, essa tecnologia chegou a milhões de pessoas no mundo todo, incluindo estudantes e professores. De repente, ficou fácil produzir redações em segundos, resolver listas de exercícios, gerar resumos e criar textos em praticamente qualquer tema.
E o que isso tem a ver com você, aluno?
Para estudantes do Lab de Educador, a história da IA não é só curiosidade tecnológica: é contexto para escolhas concretas:
Quando você usa um chatbot para “fazer o trabalho”, está lidando com o resultado de décadas de pesquisa, mas também com uma ferramenta que pode errar, inventar fatos (alucinações) e reforçar preconceitos presentes nos dados com que foi treinada.
Se confiar cegamente na máquina, corre o risco de perder oportunidades de aprender de verdade, desenvolver pensamento crítico e construir sua própria voz intelectual. Por este motivo, recomendamos ler, resumir, buscar fontes, ter cautela no uso das informações obtidas e sobretudo isso, ser pesquisador adquirindo essa habilidade que vai além do simples consumidor de dados.
Por outro lado, se usar essas ferramentas de forma consciente para explorar ideias, testar hipóteses, revisar textos, comparar explicações pode acelerar seu aprendizado e ampliar horizontes.
Portanto, a pergunta central deixa de ser “posso usar IA?” e passa a ser “como vou usar IA?”. Para copiar respostas ou para entender melhor o mundo? Para pular etapas ou para aprender com muito mais intencionalidade reforçando seu sistema cognitivo?
Conclusão: programar o futuro, não só consumir o presente
A história da Inteligência Artificial mostra que ela é uma construção humana, cheia de escolhas, limites, interesses e disputas. Nada do que existe hoje é inevitável; foi decidido, projetado e implementado por pessoas. Isso significa que o futuro da IA também não está pronto: vai ser influenciado por pesquisadores, empresas, governos, educadores — e, sim, por alunos.
Se você estuda no Lab de Educador, não está apenas aprendendo sobre ferramentas digitais. Está aprendendo a pensar criticamente sobre tecnologia, a programar, a experimentar, a errar e a criar. Nesse contexto, conhecer a história da IA é um passo importante para deixar de ser apenas usuário passivo e se tornar alguém capaz de discutir, questionar e, quem sabe, participar da construção da próxima geração de sistemas inteligentes.
Em vez de perguntar apenas “o que a IA pode fazer por mim?”, talvez valha começar a perguntar: “que tipo de futuro com IA eu quero ajudar a construir?”
Como referenciar este texto:
Blog do Lab de Educador. Uma breve história da Inteligência Artificial. Zevaldo Sousa. Publicado em 01/01/2026. Disponível em <https://blog.labdeeducador.com.br/2026/01/uma-breve-historia-da-inteligencia-artificial.html>. {codeBox}
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