Publicado em: 2 de agosto de 2025 / Atualizado em: 2 de agosto de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Quem são os pioneiros da IA? Uma análise abrangente da revolução do aprendizado profundo – Imagem: Xpert.Digital
Esqueça o ChatGPT: o artigo do Google de 2017 'Atenção é tudo o que você precisa' é o verdadeiro motivo da explosão da IA
O que é a Era do Aprendizado Profundo?
A Era do Aprendizado Profundo refere-se ao período desde 2010 em que o desenvolvimento da inteligência artificial acelerou significativamente devido a diversos avanços tecnológicos. Esta era marca um ponto de virada na história da IA, pois os pré-requisitos necessários para o treinamento de redes neurais complexas foram reunidos pela primeira vez: poder computacional suficiente, grandes quantidades de dados e algoritmos aprimorados.
O termo aprendizado profundo refere-se a redes neurais multicamadas que podem extrair automaticamente características abstratas de dados. Ao contrário das abordagens anteriores, esses sistemas não precisam mais ser programados manualmente para identificar as características que devem reconhecer; em vez disso, eles aprendem esses padrões independentemente dos dados de treinamento.
Adequado para:
Por que a revolução do aprendizado profundo começou em 2010?
O ano de 2010 foi crucial, com a convergência de três desenvolvimentos cruciais. Primeiro, o lançamento do banco de dados ImageNet, contendo mais de 10 milhões de imagens rotuladas em 1.000 categorias, proporcionando, pela primeira vez, um conjunto de dados suficientemente grande para o treinamento de redes neurais profundas.
Em segundo lugar, as unidades de processamento gráfico (GPUs) tornaram-se poderosas o suficiente para permitir o processamento paralelo de grandes quantidades de dados. A plataforma CUDA da NVIDIA, lançada em 2007, permitiu que os pesquisadores realizassem os cálculos intensivos necessários para o aprendizado profundo.
Em terceiro lugar, melhorias algorítmicas, particularmente o uso da função de ativação ReLU em vez das funções sigmoides tradicionais, aceleraram significativamente o treinamento. Essa convergência finalmente possibilitou a implementação prática dos fundamentos teóricos da década de 1980.
Qual avanço marcou o início da revolução do aprendizado profundo?
O avanço decisivo veio em 30 de setembro de 2012, com a vitória do AlexNet na competição ImageNet. A rede neural convolucional desenvolvida por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton alcançou uma taxa de erro de 15,3% entre os 5 primeiros, mais de 10 pontos percentuais a mais que o algoritmo que ficou em segundo lugar.
A AlexNet foi a primeira a combinar com sucesso redes neurais profundas, grandes conjuntos de dados e computação em GPU. Surpreendentemente, o treinamento ocorreu em apenas duas placas de vídeo NVIDIA no quarto de Krizhevsky. Esse sucesso provou à comunidade científica que o aprendizado profundo não era apenas teoricamente interessante, mas também superior na prática.
O sucesso do AlexNet desencadeou uma série de desenvolvimentos. Já em 2015, o modelo SENet superou a taxa de reconhecimento humano do ImageNet, com uma taxa de erro de 2,25%. Essa melhoria drástica em apenas alguns anos demonstrou o enorme potencial da tecnologia de aprendizado profundo.
Qual o papel da arquitetura do Transformer?
Em 2017, uma equipe do Google publicou o artigo inovador "Atenção é Tudo o que Você Precisa", que apresentou a arquitetura Transformer. Essa arquitetura revolucionou o processamento de linguagem natural ao depender inteiramente de mecanismos de atenção e eliminar a necessidade de redes neurais recorrentes.
O que torna os Transformers especiais é a capacidade de processar dados em paralelo: enquanto os modelos anteriores precisavam trabalhar sequencialmente, palavra por palavra, os Transformers conseguem processar frases inteiras simultaneamente. O mecanismo de autoatenção permite que o modelo compreenda as relações entre todas as palavras de uma frase, independentemente de sua posição.
A arquitetura Transformer tornou-se a base de todos os modelos modernos de linguagem em larga escala, do BERT ao GPT e ao Gemini. O artigo original foi citado mais de 173.000 vezes até 2025 e é considerado um dos trabalhos científicos mais influentes do século XXI.
Por que o Google é o principal pioneiro em IA?
De acordo com a análise da Epoch AI, o Google lidera o setor com ampla margem, com 168 modelos de IA "notáveis". Esse domínio pode ser explicado por diversas decisões estratégicas que a empresa tomou desde o início.
O Google investiu pesadamente em pesquisa de IA já na década de 2000 e reconheceu o potencial das redes neurais logo no início. A aquisição da DeepMind em 2014 trouxe expertise adicional à empresa. O lançamento do framework TensorFlow como código aberto em 2015 também foi crucial, acelerando o desenvolvimento da IA em todo o mundo.
A contribuição do Google para a arquitetura Transformer foi particularmente significativa. O artigo, publicado em 2017 por pesquisadores do Google, lançou as bases para a IA generativa atual. Com base nisso, o Google desenvolveu o BERT (2018), que revolucionou o processamento de linguagem natural e, posteriormente, os modelos Gemini.
A estreita integração entre pesquisa e desenvolvimento de produtos no Google também contribuiu para a alta visibilidade. Os modelos de IA são integrados diretamente aos serviços do Google, como Pesquisa, YouTube e Android, o que contribui para o uso prático e, portanto, atende aos critérios de modelos "notáveis".
Adequado para:
Como a Microsoft, a OpenAI e a Meta se desenvolveram?
A Microsoft ocupa o segundo lugar com 43 modelos de IA notáveis. A empresa se beneficiou de sua parceria estratégica com a OpenAI, na qual a Microsoft investiu vários bilhões de dólares. Essa colaboração permitiu à Microsoft integrar modelos GPT desde o início em produtos como Bing e Copilot.
A OpenAI ocupa o terceiro lugar com 40 modelos, apesar de ter sido fundada apenas em 2015. O desenvolvimento da série GPT, do GPT-1 (2018) aos modelos atuais, como GPT-4 e o3, consolidou a OpenAI como líder no desenvolvimento de modelos de linguagem de grande porte. O ChatGPT, lançado em 2022, alcançou um milhão de usuários em cinco dias e trouxe a IA à tona.
A Meta (Facebook) desenvolveu a série LLaMA, composta por 35 modelos, como uma alternativa de código aberto aos modelos fechados. Os modelos LLaMA, especialmente o LLaMA 3 e o mais recente LLaMA 4, demonstraram que os modelos de código aberto também podem competir com soluções proprietárias.
Adequado para:
O que torna um modelo de IA “digno de menção”?
A Epoch AI define um modelo de IA como "digno de nota" se atender a pelo menos um dos quatro critérios. Primeiro, deve atingir uma melhoria técnica em relação a um benchmark reconhecido. Segundo, deve atingir uma alta frequência de citações, acima de 1.000. Terceiro, a relevância histórica pode ser um critério, mesmo que o modelo esteja tecnicamente desatualizado. Quarto, o uso prático significativo é levado em consideração.
Esta definição foca não apenas no avanço tecnológico, mas também no impacto e relevância reais no ambiente científico e econômico. Assim, um modelo pode ser considerado notável se encontrar ampla aplicação prática, mesmo que não seja necessariamente o mais avançado tecnicamente.
O banco de dados Epoch AI inclui mais de 2.400 modelos de aprendizado de máquina de 1950 até o presente, tornando-se a maior coleção disponível publicamente do gênero. Este banco de dados abrangente permite uma análise aprofundada do desenvolvimento da IA ao longo de mais de 70 anos.
Como a IA se desenvolveu antes da era do aprendizado profundo?
A história da inteligência artificial antes de 2010 foi caracterizada por ciclos de otimismo e decepção. As décadas de 1950 e 1960 foram marcadas por grande otimismo, simbolizado pelo perceptron de Frank Rosenblatt (1957). Essas primeiras redes neurais despertaram esperanças para o advento iminente da inteligência artificial.
O primeiro inverno da IA começou no início da década de 1970, desencadeado pelo livro de Marvin Minsky e Seymour Papert sobre os limites dos perceptrons (1969). O Relatório Lighthill de 1973 ao Parlamento Britânico levou a cortes drásticos no financiamento da pesquisa. Essa fase durou até por volta de 1980 e desacelerou significativamente a pesquisa em IA.
A década de 1980 viu um ressurgimento graças a sistemas especialistas como o MYCIN, um sistema de diagnóstico médico. Ao mesmo tempo, Geoffrey Hinton, David Rumelhart e Ronald Williams desenvolveram o algoritmo de retropropagação em 1986, que tornou as redes neurais treináveis. Yann LeCun desenvolveu o LeNet, uma das primeiras redes neurais convolucionais para reconhecimento de caligrafia, já em 1989.
O segundo inverno da IA ocorreu no final da década de 1980, quando as altas expectativas em relação a sistemas especialistas e máquinas LISP foram frustradas. Essa fase durou até a década de 1990 e foi caracterizada pelo ceticismo em relação às redes neurais.
Quais fundamentos tecnológicos tornaram o aprendizado profundo possível?
Três avanços importantes possibilitaram a revolução do aprendizado profundo. O desenvolvimento de GPUs potentes foi fundamental, pois permitiram o processamento paralelo de grandes quantidades de dados. A plataforma CUDA da NVIDIA, em 2007, tornou a computação em GPU acessível para aprendizado de máquina.
Conjuntos de dados grandes e de alta qualidade eram o segundo pré-requisito. O ImageNet, publicado em 2010 por Fei-Fei Li, foi o primeiro a oferecer um conjunto de dados com mais de 10 milhões de imagens rotuladas. Essa quantidade de dados era necessária para treinar redes neurais profundas com eficácia.
Melhorias algorítmicas formaram o terceiro pilar. O uso da função de ativação ReLU em vez de funções sigmoides acelerou significativamente o treinamento. Procedimentos de otimização aprimorados e técnicas de regularização, como dropout, ajudaram a resolver o problema de overfitting.
Como os custos de computação para treinamento de IA se desenvolveram?
O custo de treinamento de modelos de IA aumentou exponencialmente. O modelo Transformer original custou apenas US$ 930 para treinar em 2017. O BERT-Large custou US$ 3.300 em 2018, enquanto o GPT-3 custou aproximadamente US$ 4,3 milhões em 2020.
Modelos modernos atingem custos ainda mais extremos: o GPT-4 custou cerca de US$ 78,4 milhões, enquanto o Gemini Ultra do Google, com aproximadamente US$ 191,4 milhões, pode ser o modelo mais caro já treinado até o momento. Essa tendência reflete a crescente complexidade e tamanho dos modelos.
De acordo com a Epoch AI, o poder computacional necessário para treinamento dobra aproximadamente a cada cinco meses. Esse desenvolvimento supera em muito a Lei de Moore e demonstra a rápida expansão da pesquisa em IA. Ao mesmo tempo, leva a uma concentração do desenvolvimento de IA nas mãos de poucas empresas com os recursos necessários.
Adequado para:
Quais são os desafios para o desenvolvimento futuro da IA?
O desenvolvimento da IA enfrenta vários desafios significativos. Modelos de raciocínio otimizados para raciocínio lógico complexo podem atingir seus limites de escala já em 2026. Os enormes custos computacionais limitam o círculo de atores que podem participar de pesquisas de ponta em IA.
Problemas técnicos como alucinações, em que sistemas de IA geram informações falsas, ainda não foram totalmente resolvidos. Ao mesmo tempo, surgem questões éticas com a possibilidade de gerar conteúdo enganosamente real, como demonstrado pela imagem viral do Papa em um casaco de plumas, criada por IA.
A disponibilidade de dados de treinamento de alta qualidade está se tornando um gargalo crescente. Muitos modelos já foram treinados utilizando uma grande quantidade de dados disponíveis na internet, exigindo novas abordagens para a geração de dados.
Como o desenvolvimento da IA afeta a sociedade?
A revolução do aprendizado profundo já está causando um enorme impacto social. Sistemas de IA estão sendo usados em áreas críticas, como diagnóstico médico, finanças e veículos autônomos. O potencial para mudanças positivas é enorme, desde a aceleração de descobertas científicas até a personalização da educação.
Ao mesmo tempo, novos riscos estão surgindo. A capacidade de criar conteúdo falso realista ameaça a integridade das informações. Empregos podem ser comprometidos pela automação, com o Ministério Federal do Trabalho da Alemanha prevendo que, até 2035, nenhum emprego existirá sem software de IA.
A concentração do poder da IA em poucas empresas de tecnologia levanta questões sobre o controle democrático dessa poderosa tecnologia. Especialistas como Geoffrey Hinton, um dos pioneiros do aprendizado profundo, alertaram para os perigos potenciais dos futuros sistemas de IA.
Os pioneiros da IA da Era do Deep Learning criaram uma tecnologia com o potencial de transformar fundamentalmente a humanidade. A liderança do Google no desenvolvimento de 168 modelos notáveis de IA, seguida pela Microsoft, OpenAI e Meta, demonstra a concentração do poder de inovação em poucos participantes. A Revolução do Deep Learning, em andamento desde 2010 e iniciada por avanços como o AlexNet e a arquitetura Transformer, já transformou nosso cotidiano e o fará ainda mais no futuro. O desafio é aproveitar essa poderosa tecnologia em benefício da humanidade, minimizando seus riscos.
Adequado para:
Sua transformação de IA, integração de IA e especialista do setor de plataforma de IA
☑️ Nosso idioma comercial é inglês ou alemão
☑️ NOVO: Correspondência em seu idioma nacional!
Konrad Wolfenstein
Ficarei feliz em servir você e minha equipe como consultor pessoal.
Você pode entrar em contato comigo preenchendo o formulário de contato ou simplesmente ligando para +49 89 89 674 804 (Munique) . Meu endereço de e-mail é: wolfenstein ∂ xpert.digital
Estou ansioso pelo nosso projeto conjunto.
