Inteligência Artificial

O que é inteligência artificial (IA)?

A inteligência artificial (IA) é um conjunto de tecnologias que permitem aos computadores executar uma variedade de funções avançadas, incluindo a capacidade de ver, entender e traduzir idiomas falados e escritosanalisar dados, fazer recomendações e muito mais. 

A IA é a espinha dorsal da inovação na computação moderna, agregando valor para indivíduos e empresas. Por exemplo, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) usa IA para extrair texto e dados de imagens e documentos, transformando conteúdo não estruturado em pronto para negócios, dados estruturados e insights valiosos.  

A inteligência artificial (IA) refere-se à simulação de processos de inteligência humana por meio de sistemas de computador. Ela envolve a criação de algoritmos e modelos que permitem que máquinas aprendam com dados e executem tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como reconhecimento de padrões, tomada de decisões, resolução de problemas e interação natural com humanos. A IA abrange várias subáreas, incluindo aprendizado de máquina, redes neurais artificiais, processamento de linguagem natural, visão computacional e mais.
A IA tem um impacto significativo em nosso dia a dia e em várias áreas da sociedade, incluindo:
Assistentes Virtuais e Chatbots: Assistentes virtuais como Siri, Google Assistant e Alexa usam IA para compreender comandos de voz, responder a perguntas e executar tarefas como definir lembretes, fornecer informações meteorológicas e reproduzir música.
Saúde: A IA é usada em diagnósticos médicos, análise de imagens médicas, descoberta de medicamentos e personalização de tratamentos. Ela pode ajudar os médicos a identificar padrões sutis em imagens de raios-X, ressonâncias magnéticas e outros exames.
Comércio Eletrônico e Publicidade: Empresas como Amazon e Netflix usam IA para recomendar produtos e conteúdo personalizado com base no histórico de compras e visualizações dos usuários.
Transporte e Mobilidade: Carros autônomos utilizam tecnologias de IA, como visão computacional e aprendizado de máquina, para navegar de forma autônoma, identificando obstáculos e respeitando as regras de trânsito.
Finanças: A IA é usada para análise de risco, detecção de fraudes, previsões de mercado de ações e gestão de portfólio, ajudando as instituições financeiras a tomar decisões mais informadas.
Manufatura: A automação industrial baseada em IA otimiza processos de produção, melhora a qualidade do produto e reduz custos.
Agricultura: Sensores e sistemas de IA são usados para monitorar safras, identificar doenças em plantas e melhorar a eficiência no uso de recursos agrícolas.
Educação: Sistemas de tutoria baseados em IA podem personalizar o aprendizado, adaptando-se ao ritmo e estilo de aprendizado individual de cada aluno.
Tradução e Comunicação: Tecnologias de IA, como a tradução automática, ajudam a superar barreiras linguísticas e facilitam a comunicação global.
Análise de Dados: Empresas usam IA para analisar grandes volumes de dados e obter insights valiosos, que podem influenciar estratégias de negócios e tomadas de decisão.
Em resumo, a IA está cada vez mais integrada em nossa vida cotidiana, melhorando a eficiência, a conveniência e a qualidade de muitos aspectos da nossa vida. No entanto, é importante também considerar questões éticas, como privacidade, viés algorítmico e impacto no emprego, à medida que a IA continua a evoluir.

Inteligência artificial definida

A inteligência artificial é um campo da ciência preocupado com a criação de computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e atuar de maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou que envolvia dados com escala maior que as pessoas podem analisar. 

IA é um campo amplo que abrange muitas disciplinas diferentes, incluindo ciência da computação, análise e estatística de dados, engenharia de hardware e software, linguística, neurociência e até mesmo filosofia e psicologia. 

Em um nível operacional para uso comercial, a IA é um conjunto de tecnologias baseadas principalmente em machine learning e aprendizado profundo, usada para análise de dados, previsões e previsão, categorização de objetos, processamento de linguagem natural, recomendações, recuperação inteligente de dados e muito mais.

Tipos de inteligência artificial

A inteligência artificial pode ser organizada de várias maneiras, dependendo dos estágios de desenvolvimento ou das ações realizadas. 

Por exemplo, quatro estágios de desenvolvimento de IA são comumente reconhecidos.

  1. Máquinas reativas: IA limitada que só reage a diferentes tipos de estímulos com base em regras pré-programadas. Não usa memória e, portanto, não pode aprender com novos dados. O Deep Blue da IBM, que superou o campeão de xadrez Garry Kasparov em 1997, foi um exemplo de máquina reativa.
  2. Memória limitada: a maior parte da IA moderna é considerada memória limitada. Ele pode usar memória para melhorar ao longo do tempo sendo treinado com novos dados, normalmente por meio de uma rede neural artificial ou outro modelo de treinamento. Aprendizado profundo, um subconjunto do machine learning, é considerado inteligência artificial de memória limitada.
  3. Teoria da mente: a teoria da mente não existe atualmente, mas a pesquisa está avançando em suas possibilidades. Descreve a IA que pode emular a mente humana e tem recursos de tomada de decisão iguais aos de um humano, incluindo o reconhecimento e memorização de emoções e a reação em situações sociais como um humano. 
  4. Autoconhecimento : um passo acima da teoria da IA de IA, ela descreve uma máquina mística que está ciente da própria existência e tem os recursos intelectuais e emocionais do um ser humano. Como a teoria da IA de mente, a IA de autoconhecimento ainda não existe.

Uma maneira mais útil de categorizar amplamente os tipos de inteligência artificial é o que a máquina pode fazer. Tudo que chamamos de “inteligência artificial” é considerado inteligência artificial “estreita”, porque consegue executar apenas conjuntos limitados de ações com base na programação e no treinamento. Por exemplo, um algoritmo de IA usado para classificação de objetos não poderá realizar o processamento de linguagem natural. A Pesquisa Google é uma forma de IA estreita assim como análises preditivas ou assistentes virtuais.

A inteligência artificial geral (AGI, na sigla em inglês) seria a capacidade de uma máquina “sentir, pensar e atuar”, como uma pessoa. O AGI não existe no momento. O próximo nível seria a superinteligência artificial (ASI), em que a máquina funcionará de todas as maneiras superiores a uma pessoa. 

Modelos de treinamento de inteligência artificial

Quando as empresas falam sobre IA, muitas vezes falam sobre “dados de treinamento”. Mas o que isso significa? Lembre-se de que a inteligência artificial de memória limitada é uma IA que melhora com o tempo, sendo treinada com novos dados. Machine learning é um subconjunto da inteligência artificial que usa algoritmos para treinar dados e conseguir resultados.

Em traços amplos, três tipos de modelos de aprendizado costumam ser usados em machine learning:

Aprendizado supervisionado é um modelo de machine learning que mapeia uma entrada específica para uma saída usando dados de treinamento rotulados (dados estruturados). Em termos simples, para treinar o algoritmo a reconhecer imagens de gatos, alimente-as com imagens marcadas como gatos.

Aprendizado não supervisionado é um modelo de aprendizado de máquina que aprende padrões com base em dados não rotulados (dados não estruturados). Diferentemente do aprendizado supervisionado, o resultado final não é conhecido antecipadamente. Em vez disso, o algoritmo aprende com os dados, categorizando-os em grupos com base em atributos. Por exemplo, o aprendizado não supervisionado é bom em correspondência de padrões e modelagem descritiva. 

Além do aprendizado supervisionado e não supervisionado, uma abordagem mista chamada aprendizado semi-supervisionado costuma ser empregada, em que apenas alguns dados são rotulados. Na aprendizagem semi-supervisionada, um resultado final é conhecido, mas o algoritmo precisa descobrir como organizar e estruturar os dados para alcançar os resultados desejados.

aprendizado por reforço é um modelo de machine learning que pode ser descrito como “aprender por”. Um “agente” aprende a executar uma tarefa definida por tentativa e erro (um loop de feedback) até que o desempenho esteja dentro de um intervalo desejável. O agente recebe reforço positivo quando executa a tarefa bem e reforço negativo quando tem um desempenho ruim. Um exemplo de aprendizado por reforço seria ensinar uma mão robótica a pegar uma bola.

O homem e a máquina

O mundo virtual

Interação entre ambos

Deixe um comentário