Tudo começou bem antes de LLM, token e GPU. A base da história foi o neurônio computacional: pegar dado, aplicar peso, somar tudo e transformar isso numa decisão. Em outras palavras, tentar fazer a máquina olhar para um conjunto de informações e dizer “isso é” ou “isso não é”. O perceptron nasceu exatamente daí. Ele foi uma das primeiras tentativas sérias de fazer uma máquina aprender com dados. Não pensar, não entender o mundo, não “ter consciência”. Aprender padrões simples. E ele resolvia um problema real: classificação linear. Quando os dados podiam ser separados por uma linha, o perceptron funcionava. Conseguia distinguir classes, reconhecer padrões básicos e mostrar que dava, sim, para extrair decisão de dado. O problema é que venderam isso como se fosse o começo de uma inteligência parecida com a humana. Não era. O perceptron era relevante, mas limitado. Quando essas limitações ficaram escancaradas, principalmente em problemas que ele não conseguia resolver, como o XOR, a...