1. INTRODUÇÃO E EVOLUÇÃO CONCEITUAL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A Inteligência Artificial (IA) consolidou-se como um dos pilares tecnológicos mais transformadores da sociedade contemporânea, redefinindo as fronteiras da automação e da análise de dados em diversas áreas do conhecimento humano. Conceituada formalmente na metade do século XX, a IA pode ser entendida didaticamente como o ramo da Ciência da Computação dedicado ao projeto e desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de simular, emular ou ampliar aptidões cognitivas historicamente associadas à inteligência humana, tais como o aprendizado contínuo, a inferência lógica, a tomada de decisão em cenários de incerteza e a percepção sensorial (TURING, 1950; RUSSELL; NORVIG, 2010). Em suas primeiras décadas de desenvolvimento, o paradigma dominante da IA baseava-se em abordagens simbólicas e sistemas especialistas baseados em regras programadas manualmente. Nesses sistemas tradicionais, especialistas humanos traduziam o conhecimento de um determinado domínio em um conjunto rígido de instruções condicionais da forma se-então. Contudo, à medida que os problemas do mundo real se tornaram mais complexos e dinâmicos — exibindo grande volume de ruído, variação dimensional e imprecisão —, as limitações do paradigma simbólico tornaram-se evidentes. A transição para o Aprendizado de Máquina (Machine Learning) representou uma mudança fundamental de abordagem: em vez de construir explicitamente todas as regras de inferência, os algoritmos passaram a extrair automaticamente padrões estatísticos e generalizações a partir de grandes volumes de dados de treinamento.