Parte III · Era 4 — Aprendizado Estatístico (1994–2011)

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A IA troca regras escritas à mão por padrões aprendidos de dados. A estatística e o machine learning viram o motor do campo, e os ingredientes da revolução seguinte — dados, GPUs e redes profundas — se acumulam.

Narrativa

Sem alarde, a IA renasce como ciência de dados. Métodos estatísticos (SVM, florestas) superam sistemas baseados em regras em tarefas reais. O xadrez cai para o Deep Blue (1997); a web gera dados em escala inédita; surgem benchmarks e competições. Hinton reabilita as redes profundas (2006), e Fei-Fei Li monta o ImageNet (2009) — o conjunto de dados que, somado às GPUs, detonaria a revolução de 2012.

Marcos

  • 1995 — *Support Vector Machines* · Cortes & Vapnik · classificador de

    margem máxima; domina o ML por uma década.

  • 1997 — LSTM · Hochreiter & Schmidhuber · resolve memória de longo prazo em

    sequências.

  • 1997 — Deep Blue vence Kasparov · IBM · primeira derrota de um campeão

    mundial de xadrez para uma máquina.

  • 2001 — Random Forests · Breiman · ensembles robustos para dados tabulares.
  • 2006 — *Deep Belief Networks* · Hinton · reacende o interesse em redes

    profundas; populariza "deep learning".

  • 2009 — ImageNet · Fei-Fei Li · 14 milhões de imagens rotuladas; o

    benchmark que muda a visão computacional.

  • 2009–2010 — GPUs para redes neurais · treino acelerado torna o *deep

    learning* viável.

  • 2011 — Watson vence o Jeopardy! · IBM · QA em linguagem natural em rede

    nacional.

Pessoas

Vladimir Vapnik (1936–) — *coautor das SVM e da teoria do aprendizado estatístico.* Formalizou generalização (dimensão VC). 🖼️ Foto F-III.10.

Jürgen Schmidhuber (1963–) — coautor da LSTM (1997). Pioneiro de redes recorrentes e meta-aprendizado.

Fei-Fei Li (1976–) — criadora do ImageNet. Mostrou que dados seriam tão decisivos quanto algoritmos. 🖼️ Foto F-III.11.

Yoshua Bengio (1964–) — um dos três "padrinhos" do deep learning. Modelos de linguagem neurais, atenção; Turing Award 2018.

🎨 Figura F-III.12 — A maré dos dados. Brief: ilustração de uma onda formada por milhões de imagens/registros (o ImageNet), com um tabuleiro de xadrez do Deep Blue submergindo de um lado e placas de GPU emergindo do outro. Sugere o acúmulo silencioso de insumos.

Ligação com o Compêndio: esta era consolida o paradigma probabilístico/ estatístico (../02-tipos-de-ia/03-probabilistica.kmd) e prepara a etapa Dados da Parte I como protagonista (data-centric AI).