Em 2012, o AlexNet, um modelo de rede neural profunda, causou impacto na comunidade de visão computacional ao demonstrar o poder da escalabilidade em IA. Treinado com o conjunto de dados ImageNet, o AlexNet superou os métodos tradicionais de reconhecimento de imagens, abrindo caminho para uma nova era de deep learning. Embora o AlexNet usasse uma estrutura de blocos de computação simples, sua capacidade de aprender padrões complexos a partir de dados massivos era impressionante. Através de camadas convolucionais, o modelo extraía características visuais, desde bordas e blobs de cor até conceitos abstratos como faces. A capacidade do AlexNet de organizar o mundo visual em um espaço de embedding multidimensional, onde imagens com conceitos semelhantes se aproximavam, foi um marco crucial para a compreensão de como a IA aprendia e representava informações. O ChatGPT, um modelo de linguagem de última geração, representa a evolução do deep learning, utilizando blocos de computação chamados "Transformers". Esses blocos, inspirados no AlexNet, realizaram operações matriciais complexas sobre dados de texto, aprendendo a prever a próxima palavra ou fragmento de palavra em um texto. A capacidade do ChatGPT de gerar textos coerentes, traduzir idiomas, resumir livros e resolver problemas matemáticos se deve à sua capacidade de organizar a linguagem em um espaço de embedding multidimensional, onde palavras com significados semelhantes se agrupam. A escalada da capacidade computacional e do volume de dados desempenhou um papel fundamental no avanço da IA. Modelos como AlexNet e ChatGPT demonstraram que a inteligência emergia da combinação de algoritmos simples e dados massivos. Embora a inteligência artificial tenha avançado significativamente, ainda há muito a ser desvendado sobre como esses modelos "pensam" e organizam o mundo. Os espaços de embedding multidimensionais, visualizados através de "activation atlases", revelam a complexa estrutura de organização do conhecimento por esses modelos. A trajetória da IA, desde o AlexNet até o ChatGPT, é um exemplo de como a capacidade de escalar algoritmos simples com dados massivos levou a resultados inimagináveis. O futuro da IA reserva novas fronteiras e desafios. A compreensão do funcionamento desses modelos complexos e a busca por mecanismos mais explicáveis são cruciais para garantir um desenvolvimento responsável e transparente da inteligência artificial.