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Para entender o que é inteligência artificial (IA), vamos recorrer à definição do dicionário. Segundo o Cambridge, o termo está relacionado ao desenvolvimento de sistemas de computador capazes de realizar tarefas que exigem inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução entre idiomas.
Ela envolve a criação de algoritmos e modelos que permitem que as máquinas processem informações, aprendam com dados, tomem decisões, resolvam problemas e interajam com o ambiente de maneira inteligente.
O objetivo é permitir que as máquinas simulem aspectos do pensamento, como o raciocínio, a compreensão da linguagem natural, o reconhecimento de padrões e a tomada de decisões para realizar tarefas.
A IA forte ainda é apenas um conceito teórico. Seria a forma mais avançada de inteligência artificial, onde a tecnologia poderia desenvolver habilidades cognitivas e de raciocínio comparáveis ou superiores às dos seres humanos.
Como no filme Ex-Machina (2014), onde um androide demonstra não apenas habilidades físicas, mas também uma compreensão sofisticada de emoções, desafiando a fronteira entre humanos e máquinas.
Outro conceito essencial para se aprender é o significado de redes neurais, que são sistemas de computação com nós interconectados que funcionam como os neurônios do cérebro humano. Elas podem reconhecer padrões escondidos e correlações em dados brutos, agrupá-los e classificá-los, e –com o tempo– aprender e aperfeiçoar.
A IA se divide em quatro tipos principais:
- Machine learning (aprendizado de máquina) – é como se o computador aprendesse com exemplos e experiências anteriores para melhorar seu desempenho. Por exemplo, se você ensinar a um programa de IA como reconhecer imagens de gatos, ele poderá aprender a identificar gatos em novas imagens com base no que aprendeu anteriormente.
- Deep learning (aprendizado profundo) – é uma subárea da IA que utiliza redes neurais profundas para aprender e extrair informações de grandes conjuntos de dados. Ao contrário das redes neurais tradicionais, as redes de aprendizado profundo têm várias camadas ocultas que permitem que elas aprendam representações complexas e abstratas dos dados. Essa abordagem possibilita o reconhecimento de padrões e o processamento de informações de maneira mais precisa. Ele tem sido amplamente usado no reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.
- Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing) – área da que se concentra em ensinar computadores a entender e interagir com a linguagem humana de forma natural. Isso envolve o desenvolvimento de algoritmos e técnicas que capacitam os computadores a ler, compreender, interpretar e gerar texto, seja escrito ou falado.
- Visão computacional – é como ensinar um computador a enxergar e entender o mundo como nós. Assim como nossos olhos capturam informações visuais, a visão computacional permite que os computadores processem e interpretem essas informações, abrindo caminho para uma ampla gama de aplicações práticas, como carros autônomos, segurança por vídeo, reconhecimento de padrões e melhorias na saúde e medicina.
Conheça as principais inteligências artificiais comerciais
O mercado está cheio de aplicações de inteligência artificial. Segundo uma pesquisa de 2022 encomendada pela IBM, 41% das empresas no Brasil implementaram ativamente a tecnologia em 2021.
O IBM Watson é uma plataforma de inteligência artificial e análise de dados desenvolvida pela IBM. O Watson é conhecido por sua capacidade de processar e compreender grandes volumes de dados não estruturados, como texto, imagens e vídeos, e fornecer insights valiosos a partir deles.
Ele tem sido aplicado em várias áreas, desde saúde e medicina, onde ajuda no diagnóstico médico e pesquisa de tratamentos, até atendimento ao cliente, onde oferece suporte automatizado e personalizado.
O Google também entra na lista de empresas que despontam em IA. O Google Cloud AI, uma das plataformas fornecidas pelo Google Cloud, também oferece uma variedade de serviços e ferramentas para empresas desenvolverem e implantarem soluções de IA.
Entre as ferramentas oferecidas pelo Google está uma que permite treinar modelos de aprendizado de máquina personalizados, mesmo sem experiência prévia em ciência de dados. O Cloud AutoML, por exemplo, simplifica o processo de criação de modelos para tarefas como classificação de imagens, reconhecimento de texto e detecção de objetos.
Inteligências artificiais podem substituir seres humanos?
As inteligências artificiais têm a capacidade de automatizar tarefas, tomar decisões com base em dados e realizar ações específicas de maneira eficiente. Embora as IA possam superar os seres humanos em certas tarefas específicas, como processamento de dados em larga escala, reconhecimento de padrões complexos ou cálculos precisos, é importante lembrar que elas ainda possuem limitações.
As IA não têm consciência, emoções ou intuição humana. Elas são projetadas para resolver problemas específicos dentro de seus domínios de especialização. Embora possam executar tarefas com velocidade e precisão, as IA não têm a capacidade de compreender o contexto amplo, exercer julgamento ético ou aplicar um senso de empatia, criatividade e pensamento crítico como os seres humanos.
Como surgiu a inteligência artificial
A imagem de um ser artificial remonta a tempos antigos e está presente em várias culturas. Na Grécia Antiga, existiam histórias e mitos que mencionavam a criação de seres artificiais por artesãos. Por exemplo, na mitologia grega, Hefesto, o deus do fogo e da metalurgia, foi retratado como criador de autômatos de metal para auxiliá-lo em suas tarefas.
Essas representações simbólicas de seres artificiais, embora não fossem verdadeiras inteligências artificiais como entendemos hoje, revelam a presença ancestral da ideia de criar seres mecânicos ou artificiais que imitem a forma e as habilidades humanas.
Um pouco de história
Antes de chegar na década de 1950, quando o termo foi amplamente usado, temos que voltar para 1943, quando Walter Pitts e Warren McCulloch contribuíram para o conceito de neurônios artificiais. Em um trabalho, a dupla propôs um modelo matemático simplificado para representar o funcionamento dos neurônios no cérebro.
Essa ideia foi revolucionária, pois possibilitou a construção de redes neurais artificiais, que são sistemas compostos por muitos neurônios artificiais interconectados. Essas redes neurais podem aprender a partir de dados e melhorar seu desempenho ao longo do tempo.
Foi então, com o inglês Alan Turing, que tudo mudou, explica o professor de ciência da computação Diego Nogare. Em 1950, Turing publicou um artigo chamado “Computing Machinery and Intelligence” (Máquinas Computacionais e Inteligência), no qual ele propôs o famoso “Teste de Turing”. Esse teste, também conhecido como o “Jogo da Imitação”, propunha que a verdadeira inteligência poderia ser demonstrada se uma máquina pudesse se passar por um ser humano em uma conversa escrita e enganar um juiz humano.
O trabalho de Turing lançou as bases para a pesquisa em IA, estabelecendo a questão central de como podemos definir e avaliar a inteligência em máquinas. Ele também antecipou questões éticas e filosóficas relacionadas à IA, incluindo a natureza da mente, a capacidade das máquinas de pensar e a possibilidade de consciência artificial.
A primeira vez em que a palavra “inteligência artificial” foi usada, foi durante uma conferência de Dartmouth, realizada em 1956. O professor de Stanford John McCarthy, um dos organizadores da conferência, usou o termo pela primeira vez para descrever o objetivo de criar máquinas que pudessem exibir inteligência semelhante à humana.
Desde então, a expressão “inteligência artificial” tem sido amplamente utilizada para descrever o campo de pesquisa e desenvolvimento de sistemas e tecnologias que possuem características cognitivas e podem realizar tarefas que normalmente requerem a inteligência humana.
IA no passado
A inteligência artificial (IA) foi utilizada de várias maneiras, embora as aplicações fossem mais limitadas devido às restrições tecnológicas e de conhecimento da época.
Na década de 1950, alguns marcos importantes foram estabelecidos. Em 1958, John McCarthy desenvolveu a linguagem de programação LISP, que se tornou uma das principais linguagens para trabalhar com IA nas décadas seguintes.
Também nesse ano, Frank Rosenblatt propôs o Perceptron, um modelo de rede neural artificial que introduziu uma nova abordagem para representação de redes neurais.
Em 1959, surgiram as primeiras implementações de algoritmos genéticos, inicialmente chamados de evolução automática. Esses algoritmos visavam introduzir pequenas mutações em sistemas e observar se haveria melhorias significativas.
Embora os resultados iniciais não tenham sido muito promissores, os algoritmos genéticos evoluíram ao longo do tempo, tornando-se mais eficientes e funcionais.
Na década de 1960, os primeiros sistemas inteligentes de tradução de texto começaram a ganhar relevância. Eles foram usados principalmente para traduzir conteúdos escritos em russo relacionados ao programa espacial, como o Sputnik.
No entanto, até por volta de 1966, os resultados não eram satisfatórios e muitos pesquisadores desacreditavam na possibilidade de fazer esses sistemas funcionarem de maneira eficiente.
No início dos anos 1970, houve uma onda de pesquisa que propôs o uso de elementos racionais mais simples para compor sistemas mais complexos, conhecida como abordagem de “Métodos Fracos” ou “IA Fraca”.
Embora esses métodos fossem gerais, eles não eram escalonáveis ou muito complexos.
Essas pesquisas abriram caminho para os chamados “Sistemas Especialistas”, que eram projetados para resolver problemas específicos de forma satisfatória.
Conforme os sistemas especialistas foram expandidos para outras áreas, como a medicina, percebeu-se a necessidade de considerar a incerteza nos modelos. Isso levou ao desenvolvimento de métodos para lidar com fatores de incerteza nas decisões tomadas pelos sistemas de IA.
IA atualmente
A IA está passando por um crescimento significativo, impulsionado por avanços tecnológicos e pela crescente demanda por soluções inteligentes.
Um exemplo notável desse avanço é o ChatGPT, uma das aplicações de IA mais conhecidas. O ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, utiliza a tecnologia de processamento de linguagem natural para interagir com os usuários de maneira conversacional. Essa tecnologia tem sido usada em várias áreas, desde assistentes virtuais e suporte ao cliente até chatbots em plataformas de mídia social.
Além do ChatGPT, existem muitos outros exemplos de uso comercial de IA. Na área da saúde, por exemplo, a IA está sendo aplicada no diagnóstico médico, análise de imagens médicas e descoberta de medicamentos.
Na indústria, a IA está sendo usada para otimizar processos de produção, gerenciar cadeias de suprimentos e realizar manutenção preditiva. No setor financeiro, ela é utilizada para análise de dados, detecção de fraudes e previsão de mercado. Esses são apenas alguns exemplos que mostram como a IA está transformando diferentes setores comerciais.
fonte: EXAME.COM
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