Programação e Inteligência Artificial: os caminhos até aqui

*Texto de Beatriz Clasen
Redatora na Rocketseat

Desde a primeira menção ao termo “inteligência artificial”, ainda na década de 1950, essa tecnologia, que hoje é o centro das atenções nos mais diversos âmbitos, já passou por muitas mudanças. Ao longo de todos esses anos, uma coisa segue caminhando ao lado de cada inovação e evolução: a programação.

Mas não exatamente como entendemos essa relação nos dias de hoje. E nós vamos te mostrar o motivo e tudo que nos trouxe até aqui.

Neste artigo vamos navegar pela história mais recente da IA ao lado da programação para entender melhor quais as expectativas para esse novo futuro que está começando.

No início dos anos 2000, a relação entre Inteligência Artificial e programação estava passado por uma evolução extraordinária, impulsionada por avanços tecnológicos e pela crescente necessidade de soluções mais eficientes e inteligentes no desenvolvimento de software.

Mesmo com um histórico de pesquisa significativo, num cenário em que a IA aplicada em diferentes áreas representava seu maior avanço, o impacto direto da IA na programação estava apenas começando a se materializar.

Coisas que hoje conhecemos e aplicamos no dia a dia com facilidade tiveram seu início nessa época, quando começaram a surgir ferramentas que aplicavam técnicas de IA para otimizar processos de desenvolvimento, como refatoração automática de código e detecção de bugs.

Nesse primeiro momento, as ferramentas e ações eram limitadas em escopo, mas já sinalizavam o potencial da IA para melhorar a qualidade do código e a eficiência do desenvolvimento.

Foi também nesse período que pudemos ver um avanço dramático nas técnicas de machine learning, impulsionado em grande parte pelo aumento da disponibilidade de dados digitais e pelo aumento do poder de computação, ambos causados pelo boom da internet no final dos anos 90.

O jogo começa a mudar novamente quando Geoffrey Hinton co-inventa, em 2006, a aprendizagem profunda, que conhecemos hoje como "Deep Learning". Essa nova tecnologia surge com o objetivo de imitar o funcionamento do cérebro humano para aprender a partir de grandes volumes de dados.

Diferente das redes neurais, que deram início a todo o estudo de inteligência artificial ainda no século passado, a rede “profunda” do deep learning consegue entender padrões complexos em conjuntos de dados de dimensões muito maiores.

Essas criações tiveram um impacto direto na programação e começam a moldar a relação que conhecemos hoje entre código e IA.

Quando olhamos especialmente para machine learning, começamos a ver nesse momento uma evolução em pontas como o desenvolvimento de sistemas de recomendação de código, detecção automática de bugs e até mesmo a geração automatizada de partes do código. Assim nós chegamos ao final da década de 2010 com novos horizontes.

Pensando nos dias atuais, ferramentas como o GitHub Copilot, por exemplo, mostraram como a IA se agarrou ao potencial de se tornar uma extensão valiosa para os programadores, fornecendo sugestões inteligentes durante o desenvolvimento.

Naquele momento, a expectativa de expansão da potencialidade da IA ao lado da programação já superava qualquer histórico anterior. Mas a virada de mais uma década, chegando em 2020, traz o novo boom que reconhecemos nessa jornada.

Agora, a IA é aplicada em várias áreas do desenvolvimento de software de maneira descomplicada. Detecção de vulnerabilidades de segurança, otimização de recursos, testes automatizados e até mesmo a predição de possíveis erros dentro do seu código são possíveis dentro da nova realidade que está começando. E o que impressiona, ou pelo menos deveria impressionar, é que isso é apenas o começo se pensarmos quão longe ainda podemos ir, as possibilidades são imensas.

À medida que olhamos para o futuro, precisamos entender que a relação entre IA e programação promete continuar a evoluir, a ponto que a colaboração entre humanos e máquinas se tornará ainda mais profunda.

Esqueça o discurso que diz que uma tecnologia ou ferramenta pode acabar com o seu emprego, daqui pra frente nós precisamos entender que os próximos passos prometem programadores trabalhando lado a lado com IAs para resolver desafios complexos.

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