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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 narrativa desmoronou. E junto com ela, o dinheiro.

Foi aí que veio a primeira dark age da IA.

Depois o mercado voltou, primeiro com backpropagation, depois com SVMs, depois com deep learning, GPUs, AlexNet, transformers e LLMs. A tecnologia mudou muito. O roteiro financeiro, nem tanto.

Sempre começa com uma promessa grande, um avanço técnico real, uma avalanche de capital e uma expectativa completamente inflada em cima daquilo.

A lição continua a mesma:
tecnologia de verdade existe
avanço de verdade existe
mas delírio coletivo também

No fim, a conta quase sempre chega quando o mercado percebe que uma coisa é um modelo resolver um problema específico com dados
outra, bem diferente, é vender isso como se fosse uma revolução infinita sem limite de custo.

#ia #gpt #claude #trump #daytrade

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