Se a década anterior digitalizou sua vida, esta década usou seus dados pra treinar inteligências. Os smartphones chegaram a 3 bilhões de pessoas, gerando um tsunami de dados — que alimentou a revolução do deep learning.
2012: o ano em que a IA acordou
Em setembro de 2012, uma rede neural chamada AlexNet destruiu os concorrentes num desafio de reconhecimento de imagens — errando metade do que o segundo lugar errava. A equipe era de Geoffrey Hinton e dois alunos. O Google comprou a empresa deles por US$44 milhões.
A diferença: a AlexNet usava GPUs (placas de vídeo) pra treinar. Foi a primeira vez que alguém aplicou poder computacional massivo em paralelo pra redes neurais. Aquilo mudou tudo.
Nos 8 anos seguintes, o deep learning engoliu a IA. Reconhecimento de voz, tradução automática, carros autônomos, recomendação de conteúdo, diagnóstico médico — tudo passou a usar redes neurais profundas.
Smartphones: 3 bilhões de pessoas online
Em 2011, 35% do mundo tinha smartphone. Em 2020, mais de 50%. Países inteiros “pularam” a era do PC direto pro celular — Índia, Indonésia, Nigéria, Brasil. O smartphone virou a principal — e muitas vezes única — forma de acesso à internet pra bilhões de pessoas.
Aplicativos como WhatsApp, Uber, iFood, TikTok e Instagram se tornaram parte da infraestrutura da vida cotidiana. Seu celular virou banco (Pix em 2020), mapa, câmera, rádio, televisão, carteira e identidade.
AlphaGo, GPT e o prenúncio do que viria
Em 2016, o AlphaGo (Google DeepMind) derrotou o campeão mundial de Go — um jogo tão complexo que ninguém achava que IA venceria humanos tão cedo. Foi um choque global.
Em 2018, a OpenAI lançou o GPT-1. Depois GPT-2 (2019), GPT-3 (2020). Modelos de linguagem estavam ficando assustadoramente bons. A base técnica pra revolução de 2022-2026 estava pronta.
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