A inteligência artificial (IA) permite que as máquinas aprendam com a experiência, se ajustem a novos dados e executem tarefas semelhantes às humanas. A maioria dos exemplos de IA que você ouve falar hoje, desde computadores que jogam xadrez até carros autônomos, depende fortemente do aprendizado profundo e do processamento de linguagem natural .
Usando essas tecnologias, os computadores podem ser treinados para realizar tarefas específicas, processando grandes quantidades de dados e reconhecendo padrões nos dados.
Continue a leitura e descubra como maximizar o potencial da inteligência artificial em sua carreira ou empresa. Aprenda a implementar soluções baseadas em IA para inovar, otimizar processos e se destacar em um mercado cada vez mais orientado pela tecnologia.
História da Inteligência Artificial
O termo inteligência artificial foi criado em 1956, mas a IA tornou-se mais popular hoje graças ao aumento dos volumes de dados, algoritmos avançados e melhorias no poder de computação e armazenamento.
As primeiras pesquisas sobre IA na década de 1950 exploraram tópicos como resolução de problemas e métodos simbólicos. Na década de 1960, o Departamento de Defesa dos EUA interessou-se por este tipo de trabalho e começou a treinar computadores para imitar o raciocínio humano básico. Por exemplo, a Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa (DARPA) concluiu projetos de mapeamento de ruas na década de 1970. E a DARPA produziu assistentes pessoais inteligentes em 2003, muito antes de Siri, Alexa ou Cortana se tornarem nomes conhecidos.
Este trabalho inicial abriu caminho para a automatização e o raciocínio formal que vemos hoje nos computadores, incluindo sistemas de apoio à decisão e sistemas de pesquisa inteligentes que podem ser concebidos para complementar e aumentar as capacidades humanas.
Embora os filmes de Hollywood e os romances de ficção científica retratam a IA como robôs semelhantes aos humanos que dominam o mundo, a evolução atual das tecnologias de IA não é tão assustadora. Em vez disso, a IA evoluiu para fornecer muitos benefícios específicos em todos os setores. Continue lendo para conhecer exemplos modernos de inteligência artificial na área de saúde, varejo e muito mais.
O que é IA?
A inteligência artificial, ou IA, é uma tecnologia que permite que computadores e máquinas simulem a inteligência humana e as capacidades de resolução de problemas.
Por si só ou combinada com outras tecnologias (por exemplo, sensores, geolocalização, robótica), a IA pode realizar tarefas que de outra forma exigiriam inteligência ou intervenção humana. Assistentes digitais, orientação por GPS, veículos autônomos e ferramentas generativas de IA (como o Chat GPT da Open AI) são apenas alguns exemplos de IA nas notícias diárias e em nossa vida diária.
Como um campo da ciência da computação, a inteligência artificial abrange (e é frequentemente mencionada junto com) o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo . Estas disciplinas envolvem o desenvolvimento de algoritmos de IA, modelados a partir dos processos de tomada de decisão do cérebro humano, que podem “aprender” com os dados disponíveis e fazer classificações ou previsões cada vez mais precisas ao longo do tempo.
A inteligência artificial passou por muitos ciclos de entusiasmo, mas mesmo para os céticos, o lançamento do ChatGPT parece marcar um ponto de viragem. A última vez que a IA generativa teve um impacto tão grande, os avanços foram na visão computacional, mas agora o salto em frente está no processamento de linguagem natural (PNL). Hoje, a IA generativa pode aprender e sintetizar não apenas a linguagem humana, mas também outros tipos de dados, incluindo imagens, vídeos, códigos de software e até estruturas moleculares.
As aplicações para IA crescem a cada dia. Mas à medida que aumenta o entusiasmo em torno da utilização de ferramentas de IA nos negócios, as conversas sobre a ética da IA e a IA responsável tornam-se extremamente importantes. Para saber mais sobre a posição da IBM em relação a essas questões, leia Construindo confiança na IA.
Por que a inteligência artificial é importante?
- Automatiza o aprendizado e a descoberta repetitivos por meio de dados: Em vez de automatizar tarefas manuais, a IA executa tarefas informatizadas frequentes e de alto volume. E fá-lo de forma fiável e sem fadiga. É claro que os humanos ainda são essenciais para configurar o sistema e fazer as perguntas certas.
- Adiciona inteligência aos produtos existentes: Muitos produtos que você já usa serão aprimorados com recursos de IA, assim como o Siri foi adicionado como um recurso a uma nova geração de produtos Apple. Automação, plataformas de conversação, bots e máquinas inteligentes podem ser combinadas com grandes quantidades de dados para melhorar muitas tecnologias. As atualizações em casa e no local de trabalho vão desde inteligência de segurança e câmeras inteligentes até análise de investimentos.
- Adapta por meio de algoritmos de aprendizado progressivo para permitir que os dados façam a programação: A IA encontra estrutura e regularidades nos dados para que os algoritmos possam adquirir habilidades. Assim como um algoritmo pode aprender sozinho a jogar xadrez, ele pode aprender qual produto recomendar online a seguir. E os modelos se adaptam quando recebem novos dados.
- Analisa dados cada vez mais profundos usando redes neurais que possuem muitas camadas ocultas: Construir um sistema de detecção de fraude com cinco camadas ocultas costumava ser impossível. Tudo isso mudou com o incrível poder do computador e o big data . Você precisa de muitos dados para treinar modelos de aprendizado profundo porque eles aprendem diretamente com os dados.
- Atinge uma precisão incrível por meio de redes neurais profundas: Por exemplo, suas interações com Alexa e Google são todas baseadas em aprendizado profundo. E esses produtos ficam cada vez mais precisos à medida que você os usa. Na área médica, as técnicas de IA de aprendizagem profunda e reconhecimento de objetos podem agora ser usadas para identificar o câncer em imagens médicas com maior precisão.
- A IA tira o máximo proveito dos dados: Quando os algoritmos são de autoaprendizagem, os dados em si são um ativo. As respostas estão nos dados – basta aplicar a IA para encontrá-las. Dado que o papel dos dados é agora mais importante do que nunca, podem criar uma vantagem competitiva.
Se você tiver os melhores dados em um setor competitivo, mesmo que todos apliquem técnicas semelhantes, os melhores dados vencerão. Mas usar esses dados para inovar de forma responsável requer uma IA confiável . E isso significa que os seus sistemas de IA devem ser éticos, equitativos e sustentáveis.
Como funciona a inteligência artificial
A IA funciona combinando grandes quantidades de dados com processamento rápido e iterativo e algoritmos inteligentes, permitindo que o software aprenda automaticamente a partir de padrões ou recursos dos dados. A IA é um amplo campo de estudo que inclui muitas teorias, métodos e tecnologias, bem como os seguintes subcampos principais:
Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina automatiza a construção de modelos analíticos. Ele usa métodos de redes neurais, estatística, pesquisa operacional e física para encontrar insights ocultos nos dados sem ser explicitamente programado para onde procurar ou o que concluir.
Redes neurais
Uma rede neural é um tipo de aprendizado de máquina composto por unidades interconectadas (como neurônios) que processa informações respondendo a entradas externas, retransmitindo informações entre cada unidade. O processo requer múltiplas passagens nos dados para encontrar conexões e derivar significado de dados indefinidos.
Aprendizado profundo
A aprendizagem profunda utiliza enormes redes neurais com muitas camadas de unidades de processamento, aproveitando os avanços no poder da computação e técnicas de treinamento aprimoradas para aprender padrões complexos em grandes quantidades de dados. Aplicações comuns incluem reconhecimento de imagem e fala.
Além disso, várias tecnologias permitem e apoiam a IA:
- A visão computacional depende do reconhecimento de padrões e do aprendizado profundo para reconhecer o que está em uma imagem ou vídeo. Quando as máquinas podem processar, analisar e compreender imagens, elas podem capturar imagens ou vídeos em tempo real e interpretar o que está ao seu redor.
- O processamento de linguagem natural (PNL) é a capacidade dos computadores de analisar, compreender e gerar a linguagem humana, incluindo a fala. O próximo estágio da PNL é a interação em linguagem natural, que permite aos humanos se comunicarem com computadores usando uma linguagem normal do dia a dia para realizar tarefas.
- As unidades de processamento gráfico são essenciais para a IA porque fornecem o grande poder de computação necessário para o processamento iterativo. O treinamento de redes neurais requer big data e poder computacional.
- A Internet das Coisas gera enormes quantidades de dados a partir de dispositivos conectados, a maior parte deles não analisada. Automatizar modelos com IA nos permitirá usá-los mais.
- Algoritmos avançados estão sendo desenvolvidos e combinados de novas maneiras para analisar mais dados com mais rapidez e em vários níveis. Este processamento inteligente é fundamental para identificar e prever eventos raros, compreender sistemas complexos e otimizar cenários únicos.
- APIs, ou interfaces de programação de aplicativos , são pacotes portáteis de código que possibilitam adicionar funcionalidade de IA a produtos e pacotes de software existentes. Eles podem adicionar recursos de reconhecimento de imagem a sistemas de segurança residencial e recursos de perguntas e respostas que descrevem dados, criam legendas e manchetes ou revelam padrões e insights interessantes nos dados.
Em resumo, o objetivo da IA é fornecer software que possa raciocinar com base na entrada e explicar na saída. A IA fornecerá interações semelhantes às humanas com software e oferecerá suporte à decisão para tarefas específicas, mas não substituirá os humanos, e não será tão cedo.
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Como a inteligência artificial está sendo usada
Todos os setores têm uma elevada procura de capacidades de IA – incluindo sistemas que podem ser utilizados para automação, aprendizagem, assistência jurídica, notificação de riscos e investigação. Os usos específicos da IA na indústria incluem:
Assistência médica
Os aplicativos de IA podem fornecer medicamentos personalizados e leituras de raios X. Assistentes pessoais de saúde podem atuar como treinadores de vida, lembrando você de tomar seus comprimidos, fazer exercícios ou se alimentar de maneira mais saudável.
Varejo
A IA fornece recursos de compras virtuais que oferecem recomendações personalizadas e discutem opções de compra com o consumidor. As tecnologias de gerenciamento de estoque e layout do site também serão melhoradas com IA.
Fabricação
A IA pode analisar dados de IoT de fábrica à medida que eles são transmitidos de equipamentos conectados para prever a carga e a demanda esperadas usando redes recorrentes, um tipo específico de rede de aprendizagem profunda usada com dados sequenciais.
Bancário
A Inteligência Artificial aumenta a velocidade, precisão e eficácia dos esforços humanos. Nas instituições financeiras, as técnicas de IA podem ser utilizadas para identificar quais transações são susceptíveis de serem fraudulentas, adoptar uma pontuação de crédito rápida e precisa, bem como automatizar manualmente intensas tarefas de gestão de dados.
Tipos de Inteligência Artificial
A inteligência artificial é classificada em duas categorias principais: IA baseada em funcionalidade e IA baseada em capacidades.
Baseado na funcionalidade
- Máquina Reativa: Esta IA não tem poder de memória e não tem capacidade de aprender com ações passadas. O Deep Blue da IBM está nesta categoria.
- Teoria Limitada : Com a adição de memória, esta IA utiliza informações passadas para tomar melhores decisões. Aplicativos comuns, como aplicativos de localização GPS, se enquadram nesta categoria.
- Teoria da Mente: Esta IA ainda está em desenvolvimento, com o objetivo de ter uma compreensão muito profunda da mente humana.
- IA autoconsciente: Esta IA, que poderia compreender e evocar emoções humanas, bem como ter as suas próprias, ainda é apenas hipotética.
Baseado em capacidades
- Artificial Narrow Intelligence (ANI): Um sistema que executa tarefas programadas estritamente definidas. Esta IA possui uma combinação de memória reativa limitada. A maioria das aplicações de IA atuais está nesta categoria.
- Inteligência Geral Artificial (AGI): Esta IA é capaz de treinar, aprender, compreender e atuar como um ser humano.
- Superinteligência Artificial (ASI): Esta IA executa tarefas melhor do que os humanos devido às suas capacidades superiores de processamento de dados, memória e tomada de decisão. Não existem exemplos do mundo real hoje.
A relação entre inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo
A inteligência artificial é um ramo da ciência da computação que busca simular a inteligência humana em uma máquina. Os sistemas de IA são alimentados por algoritmos, usando técnicas como aprendizado de máquina e aprendizado profundo para demonstrar comportamento “inteligente”.
