Uma breve história da Inteligência Artificial e a Era Generativa na Indústria de Games

Resumo

A evolução da Inteligência Artificial, hoje, pode ser visto como a concretização de contos ou histórias de ficção científica, assim como podemos ver em filmes como Her, Eu, Robô, A.I – Inteligência Artificial, e tantos outros filmes que retratam a sintetização da inteligência em máquinas como o equilíbrio e símbolo do avanço tecnológico.

A verdadeira história da Inteligência Artificial é menos glamurosa e que também não aconteceu do dia para à noite e com este artigo, pretendo trazer um pouco de história, consciência e com certeza, como fazer com que ela seja útil para a criação de projetos de imersão digital.

História

A década das teorias – 1950

A história da Inteligência Artificial é uma história longa, tendo origem a partir de um artigo com a famosa frase: “Seriam as máquinas capazes de pensar?”

Frase apresentadas por Allan Turing em um artigo acadêmico na década de 50, que ganhou notoriedade no meio por trazer uma possibilidade que até aquele momento não existia sido imaginada.

Na mesma década, aconteceu um evento famoso pela palestra “A convenção constitucional da Inteligência Artificial”, que os cientistas organizadores Claude Shannon, John McCarthy, Nathaniel Rochester e Marvin Minsky que são conhecidos como os fundadores da Inteligência Artificial, já que antes eram apresentadas como máquinas pensantes.


Na década 60, Joseph Weizebaum, surpreendeu a todos com ELIZA, a primeira chatbot que tinha como objetivo da linguagem natural, onde não tinha o objetivo de conversar como um ser humano mas sim, simular uma conversa com um padrão simples com regras de busca e substituição para gerar respostas.

Era da Inteligência artificial

A primeira era fria foi marcada pelo otimismo da evolução tecnológica, a I.A. também trouxe diversos investimentos ao setor durante da década de 1970.

No entanto, devido às incertezas pelas limitações tecnológicas e maturidade da tecnologia que não apresentava progressos compreendidos inicialmente como o futuro e pelos seus benefícios que poderiam ser gerados.

Em 1980, se iniciou uma segunda etapa desta era fria com a implosão de computadores especializados, em que foram desenvolvidas baseada na especialidade dos pesquisadores de I.A. porém, acabaram sendo menos eficientes do que estação de trabalhos generalistas, pois tinham desempenho similar com um custo mais acessível, resultando na queda de interesse em equipamentos especialistas resultando no sumiço do setor em pouco tempo.

Com o crescimento dos equipamentos mais modestos, o foco de mercado passou a ser em aprimoramentos de hardware, com a programação sendo o carro-chefe para manter o setor de tecnologia como mais atrativa.

A partir da década de 1990, com a tecnologia em ascensão, novas descobertas e investimentos em gigantescas base de centro de dados e inovações sendo dirigidas por dados, um novo modelo de Inteligência Artificial começou a ganhar corpo utilizando a abordagem estatística, onde a I.A. tinha como aprendizado os exemplos, ao invés de se utilizar regras como base estrutural.

Renascimento da Inteligência Artificial

A partir da abordagem estatística como método base da inteligência artificial, a adoção de Machine Learning ganhou corpo.

A IBM em 1995 lançou o protótipo do Deep Blue, um supercomputador focado em compreender sobre partidas de xadrez, conseguindo computadorizar milhões de combinações por segundo em uma partida. O protótipo logo se tornou um produto lançado, ficando famoso por vencer o campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov em 1997.

A partir dos anos 2000, a Machine Learning se tornou um novo desejo de utilização abrangente. Em 2010, uma evolução sua começou a ganhar espaço, conhecida como a Deep Learning, onde consegue realizar parametrizações se utilizando de Redes Neurais, processamento de linguagem natural e também, reconhecimento de imagens.

Inteligência Artificial Generativa e adoção em massa

Em 2020, a inteligência artificial ganha um novo capítulo, ela se torna acessível a milhares de pessoas em instantes assim como se torna torna uma tecnologia de auxílio, agilidade e de ampla escala.

Com as inteligências generativas, pessoas comuns conseguiam gerar imagens com uma boa qualidade, textos específicos com mais rapidez, pesquisa e organização, criar vídeos, músicas, e até mesmo organizar os próprios dados para conseguir extrair informações específicas.

Tudo sendo alcançado com prompts e ajustes de resultados obtidos.

Todo esse acesso, hoje – em 2025 – trouxe diversas percepções sobre resultados, qualidade, oportunidades, regulamentações, direitos criativos/artísticos, trazendo a preocupação sobre como ela é absorvida no mercado de trabalho, em um momento onde, no recorte de 5 anos, pode ter tido como um fator importante em mais de 661 mil desligamentos, segundo o site Layoffs no segmento de tecnologia.

Os motivos dos desligamentos podem ser vários, mas ainda assim, o crescimento do apoio em Inteligência Artificial de líderes de companhias pode ter sido um dos fatores essenciais.

Como a I.A. pode ser utilizada em Games

A adoção da I.A. na maioria dos segmentos de tecnologia, trouxe desafios, oportunidades e questões sobre ética que, de alguma forma, acabam impactando diversos mercados.

Para a criação de games, a I.A. pode ser utilizada em diversos momentos, desde a concepção até mesmo ao desenvolvimento, já que o ganho de tempo pode ser considerável. Ainda assim, criar, desenvolver, balancear e desenvolver mecânicas interessantes, exigem paciência, criatividade e experimentação, características que a inteligência artificial pode não conseguir gerar resultados criativos, apesar de se utilizar de uma base repleta de alternativas, ainda é preciso considerar a criatividade como um fator de alto valor para o projeto.

Para utilizar a I.A. no desenvolvimento hoje, temos as seguintes alternativas:

Utilizando de forma consciente

A presença da I.A. é indiscutível em todos os segmentos, o que devemos prestar atenção é sobre o como, o quanto e se faz sentido realmente utilizarmos tanto a I.A. no dia-a-dia.

Nos EUA, foi apontado que em 2023 o consumo de energia das IAs representou em torno de 4.4% do consumo do Estado no ano. E se isso não é impactante, saiba que se for mantido o consumo na mesma escala em 2028 esse percentual de consumo pode ser o triplo. 🤯

Claro que os dados são divulgados e se até hoje as grandes empresas não apresentam certa transparência, é por possíveis motivos de que realmente não estejam satisfeitos com o consumo para que as IAs precisam para realizar as tarefas necessárias.

Uma alternativa, para se ter um controle de consumo, é de utilizar modelos open source, sendo possível realizar a clonagem e execução localmente. Utilizando menos equipamentos, conforme a necessidade e prioridade.

Se você tem curiosidade sobre consumos de energia, o modelo “Environmental Transparecy” desenvolvido por um dos desenvolvedores da comunidade HuggingFace, demonstra o consumo e a falta de transparência a respeito dos gastos energéticos necessários para a operação das IAs mais utilizadas no mundo.

ReFerências

• – https://en.wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop
• – https://liacademy.co.uk/the-story-of-eliza-the-ai-that-fooled-the-world/
• https://www.forbes.com/sites/paulocarvao/2025/08/24/are-we-heading-into-another-ai-winter
• https://www.ibm.com/history/deep-blue
• https://layoffs.fyi/
• https://huggingface.co/spaces/sasha/environmental-transparency
• https://iee.psu.edu/news/blog/why-ai-uses-so-much-energy-and-what-we-can-do-about-it
• https://www.sciencenews.org/article/ai-energy-carbon-emissions-chatgpt