As inteligências maquínicas surgiram no contexto de um grande desenvolvimento: a mudança epistêmica provocada pela cibernética, cujos postulados foram detalhados pelo matemático Norbert Wiener em Cybernetics and Society (1950). Naqueles anos, informação, comunicação, sinal, sistema, dados são os conceitos impostos para a descrição dos processos de controle (em grego kybernetes) de máquinas, seres humanos e animais. Os primeiros antecedentes mais relevantes sobre máquinas inteligentes são os trabalhos e textos de Alan Turing (Universal Machine, 1936; Turing Test, 1950) e os experimentos de Warren McCulloch e Walter Pitts, que desenvolveram as primeiras redes neurais artificiais, tomando o cérebro humano como modelo (“A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”, 1943). As Conferências Macy (1946-53) em Nova York, coordenadas por McCulloch e com um núcleo de 21 cientistas de várias disciplinas, apresentaram trabalhos sobre mecanismos, protocolos e sistemas cibernéticos em todas as áreas da vida; foi a vanguarda de uma fusão iminente entre homem e máquina (Hayles, 1999; Rodriguez, 2019). Ao mesmo tempo, o matemático húngaro John von Neumann desenvolveu os primeiros computadores complexos e impulsionou o projeto de construção de máquinas autorreplicantes. Em 1956, durante as reuniões científicas no Dartmouth College, começou-se a falar em “inteligência artificial” e, em 1957, nasceu o Perceptron de Frank Rosenblatt, uma das primeiras arquiteturas neurais (cérebros artificiais) baseadas no modelo McCulloch/Pitts. Seguiram-se vários avanços e “invernos” de IA até a década de 1980, quando o poder de computação das máquinas estava aumentando, com suportes tecnológicos mais acessíveis e processadores de dados mais potentes. O surgimento da Internet (1989) produziu outro salto que permitiu o acesso a enormes bancos de dados com os quais programas, algoritmos e modelos de IA com funções estatísticas e preditivas baseadas em análise probabilística de dados e geração estocástica de padrões começaram a ser alimentados (Pasquinelli; Joler, 2020). Em 2014, foram concebidas as redes adversárias generativas (GANs) e logo surgiram os primeiros chatbots baseados em modelos de linguagem ampla (LLM) e aprendizado de máquina profundo (deep learning), que a partir de 2022 se tornaram ferramentas de uso massivo.