Corpo Docente · IA é humanidadesHistória, sistemas e contexto
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Por que os engenheiros deveriam estudar a história dos sistemas computacionais

De mainframes e sistemas operacionais a redes, IA, plataformas de dados e objetos conectados, as tecnologias digitais são camadas históricas. A DSTI ministra este curso de BSc porque bons engenheiros precisam de linhagem técnica, contexto institucional e julgamento crítico — não apenas de ferramentas.

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Os engenheiros muitas vezes encontram o presente na sua forma mais compactada: uma estrutura, uma API, um serviço em nuvem, uma placa, um modelo, um protocolo. Tudo parece disponível agora, como se a tecnologia fosse apenas uma sucessão de atualizações. A História dos Sistemas Computacionais ensina o oposto. Mostra que a computação é cumulativa, que os ambientes técnicos estão em camadas e que cada geração de ferramentas se apoia em decisões científicas, industriais e políticas mais antigas.

Para entender um sistema, os alunos devem perguntar que problema ele resolveu originalmente, quais restrições o moldaram, de qual camada mais antiga ela ainda depende e que mundo social o tornou durável.

01 Por que a história pertence a um currículo de engenharia

Na DSTI seguimos uma convicção de longa data no ensino científico e de engenharia: as humanidades pertencem à formação técnica. Um bom engenheiro não implementa apenas um método; consegue situá-lo, reconhecer seus pressupostos e perceber o horizonte histórico de onde provém. A história não dilui a formação técnica — ela lhe dá profundidade.

Isso é importante especialmente na computação, um campo que se move rapidamente, mas que lembra mais do que admite. A superfície da moda muda; as estruturas profundas são herdadas — paradigmas de programação, ideias de sistemas operacionais, modelos de bancos de dados, arquiteturas de rede e as instituições que os padronizam. As seções abaixo traçam concretamente algumas dessas heranças, porque a questão não é que a história seja interessante, mas que ela é estrutural.

02 Um dia de trabalho cheio de anos 1970

Duas ideias de uma única década ainda estão subjacentes à maior parte do que um engenheiro de software aborda. A primeira é o UNIX. Iniciado nos Bell Labs por volta de 1969 por Ken Thompson e reescrito na nova linguagem C de Dennis Ritchie no início dos anos 1970, ele assumiu alguns compromissos de design que se mostraram extraordinariamente duráveis: um único sistema de arquivos hierárquico, o princípio de que quase tudo — dispositivos, processos, configuração — pode ser tratado como um arquivo, e pequenos programas compostos por meio de pipes, em vez de um grande aplicativo. Esses compromissos estão em toda parte hoje. O Linux herdou o modelo; a linha BSD roda dentro de macOS e iOS; o Android roda sobre um kernel Linux; e a maioria dos servidores em nuvem são do tipo UNIX. O padrão POSIX existe precisamente para que essa herança permaneça portátil entre fornecedores.

A segunda é o modelo relacional. Em 1970, Edgar Codd, da IBM, argumentou que os dados deveriam ser expressos como relações e consultados descrevendo-se o que se deseja, em vez de navegar pela forma como são armazenados. Os sistemas que ele substituiu — bancos de dados hierárquicos como o IMS da IBM e bancos de dados de rede — forçaram o aplicativo a percorrer caminhos de ponteiros manualmente. A ideia de Codd levou anos e dois protótipos de pesquisa, o System R da IBM e o Ingres de Berkeley, para se tornar prática; SQL descende do primeiro. Ele resistiu porque sobreviveu a uma mudança de gerações de hardware sem alterar as perguntas que você faz sobre ele.

Novo é muitas vezes uma reorganização

A reviravolta recente é instrutiva: o movimento NoSQL dos anos 2000 trocou relações e consistência estrita por escala, e os sistemas NewSQL que se seguiram colocaram silenciosamente a interface relacional de volta no topo do armazenamento distribuído. Grande parte desse debate repetiu os trade-offs que os contemporâneos de Codd já haviam nomeado. Reconhecer a reorganização é uma habilidade prática e não meramente histórica.

03 O mainframe nunca saiu

É tentador arquivar os mainframes na história. Na verdade, foram onde várias ideias estruturais foram elaboradas pela primeira vez. O System/360 da IBM, anunciado em 1964, introduziu algo mais importante do que qualquer máquina isolada: uma família de computadores que compartilham uma arquitetura — um conjunto de instruções — independentemente de como cada modelo foi construído em hardware. Essa separação entre arquitetura e implementação é o contrato que todo conjunto de instruções moderno ainda honra, do x86 ao Arm e ao RISC-V, e é por isso que o software pode sobreviver ao chip em que foi executado pela primeira vez.

A virtualização, hoje o substrato da computação em nuvem, não foi inventada pela nuvem; a IBM estava rodando máquinas virtuais completas no início da década de 1970. Sistemas de compartilhamento de tempo, como CTSS e Multics do MIT, na década de 1960, já permitiam que muitos usuários compartilhassem uma máquina sob isolamento e agendamento — o ancestral direto da nuvem multilocatária. E o COBOL, padronizado em 1959, ainda administra uma grande parte dos principais processos bancários, de seguros e governamentais do mundo. Chamar esse código de legado é correto; tratá-lo como inerte não é. Grande parte do que é comercializado como nativo da nuvem é o compartilhamento de tempo e a virtualização redescobertos com melhores ferramentas e um modelo de cobrança.

04 Redes são acordos, não apenas cabos

Um protocolo parece um artefato técnico. Historicamente, é também institucional e é difícil separar os dois. A comutação de pacotes — dividir a comunicação em pacotes roteados de forma independente — foi proposta no início e meados da década de 1960 por Paul Baran, da RAND, que queria uma rede que pudesse sobreviver à destruição parcial, e, de forma independente, por Donald Davies, do National Physical Laboratory, na Grã-Bretanha, que cunhou o termo. ARPANET transportou seus primeiros pacotes em 1969.

O movimento decisivo ocorreu em 1974, quando Vinton Cerf e Robert Kahn especificaram o protocolo que se tornou o TCP/IP, e no princípio ponta-a-ponta articulado por Saltzer, Reed e Clark em 1984: manter a rede simples e levar a inteligência para as bordas. Esse princípio é uma escolha de engenharia com consequências políticas — é parte da razão pela qual a internet permaneceu aberta a aplicações que seus criadores nunca imaginaram. O mesmo acontece com a cultura que a padronizou: o lema de trabalho da IETF, “consenso aproximado e código em execução”, e a série RFC aberta descrevem uma forma particular de decidir quem pode definir uma rede interoperável. Depurar uma conexão significa trabalhar tanto nas decisões sobre governança quanto sobre pacotes.

05 IA é um longo argumento, não uma chegada repentina

Nenhum campo é descrito de forma mais a-histórica do que a inteligência artificial, e nenhum sofre mais por isso. O nome data do workshop de Dartmouth de 1956, mas a conversa é mais antiga — Cybernetics, de Norbert Wiener, surgiu em 1948, e a estatística e a otimização são ainda mais antigas. O padrão desde então tem sido cíclico, não linear.

O perceptron de Frank Rosenblatt (1958) gerou grande otimismo; o Perceptrons, de Minsky e Papert (1969), tornou explícitas suas limitações e está associado ao colapso do financiamento hoje chamado de primeiro inverno da IA. Os métodos neurais reviveram quando a retropropagação foi popularizada em 1986, desapareceram novamente com a falência dos sistemas especialistas no final da década de 1980 e retornaram de forma decisiva apenas quando havia poder de computação e dados rotulados suficientes para fazer as redes profundas funcionarem — o momento geralmente datado do resultado da AlexNet no ImageNet em 2012. Os sistemas de hoje são a camada mais recente nessa sequência de esperança, decepção e acumulação.

Conhecer o ciclo é a melhor vacina contra a afirmação de que tudo mudou no ano passado e contra o cinismo de que nada é novo. A história geralmente diz qual parte é qual.

06 Tecnologia é história política: o caso francês

Como a engenharia nunca está separada das instituições que a financiam e padronizam, o mesmo sistema pode assumir formas muito diferentes em diferentes estados. A França é um caso incomumente claro para estudar — parte da razão pela qual tem um lugar neste curso. Após as restrições às exportações americanas e a absorção da empresa francesa Bull pela General Electric, a França lançou o Plan Calcul em 1966: um programa estatal para construir uma indústria de computação soberana, que criou o fabricante CII e o instituto de pesquisa que se tornou o INRIA.

Duas décadas mais tarde, a rede Minitel colocou um terminal online funcional em milhões de lares franceses desde o início da década de 1980 – um diretório, serviços e um modelo de pagamento anos antes da web do consumidor. É um exemplo clássico de uma estratégia nacional que teve verdadeiramente sucesso e criou sua própria forma posterior de aprisionamento. Lidos em conjunto, esses episódios ensinam o que nenhum diagrama de arquitetura pode: quem financia uma tecnologia, quem a padroniza e quais estruturas industriais e administrativas a cercam moldam o resultado tanto quanto a engenharia. Esse julgamento importa diretamente quando os egressos passam a trabalhar com governança de dados, design de plataformas, segurança cibernética ou implantação de IA.

É por isso que “IA é humanidades” é importante: os engenheiros constroem dentro das sociedades, não fora delas, e a história de uma tecnologia faz parte de saber como construir sua próxima camada de forma responsável.

07 Por que isso está no BSc

O curso dá aos alunos o mapa acima e o hábito de usá-lo: conectando uma arquitetura atual à geração de sistemas abaixo dela, entendendo por que algum legado sobrevive e alguns padrões perduram, e lendo uma nova tecnologia perguntando qual problema ela resolveu primeiro e de qual camada mais antiga ela ainda depende. Complementa a programação, os sistemas, a matemática e a prática de engenharia, em vez de competir com elas — o objetivo é um engenheiro com memória técnica, além de habilidade técnica, capaz de reconhecer o hype sem se tornar cínico quanto a mudanças genuínas.

Na DSTI é ministrado por Pr Pierre Mounier-Kuhn, um historiador pesquisador da computação (CNRS; Centre Roland Mousnier, Sorbonne University) cujo trabalho sobre o surgimento da computação como ciência, e sobre o caso francês em particular, faz parte do registro acadêmico listado abaixo.

08 Leitura adicional

Para leitores que desejam consultar as fontes em vez de confiar no resumo:

Nota editorial. Esta é uma apresentação editorial do curso de BSc “História dos Sistemas Computacionais” e das razões pelas quais ele pertence ao currículo. Os resumos históricos são escritos para um público geral de engenharia e, por isso, simplificados; a redação editorial não é atribuída ao Pr Pierre Mounier-Kuhn. Estão listadas sugestões de leitura para quem deseja consultar diretamente as fontes.