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Uma Explicação Rápida Sobre Inteligência Artificial

9 de outubro de 2017 - Inovação -

A inteligência artificial, ou IA,  é o que existe de mais avançado hoje na busca por fazer com que as máquinas executem tarefas de forma similar aos seres humanos. De forma simples, Inteligência Artificial é a habilidade de um computador ou uma máquina controlada pelo computador executar tarefas comumente associadas a seres inteligentes, como percepção visual, reconhecimento de voz, tomada de decisões ou tradução de línguas.

O termo AI surgiu, em essência, após diversos estudos que comprovaram a possibilidade de estabelecer parâmetros de inteligência para as máquinas, da mesma forma como os temos para os humanos. As definições de inteligência artificial e do que ela é capaz tem mudado constantemente nos últimos anos, acompanhando a evolução e o potencial da tecnologia.

Como exemplo: Você se lembra do Clippy?

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Naquele ponto, quando o Clippy foi lançado, parecia ser uma interface inteligente, trazendo a você respostas baseadas nas palavras que você inseria. Fazia uma série de tarefas bem específica para ajudar os usuários, mas nem todos estavam felizes com o Clippy, muita gente até o achava chato. O Clippy, essencialmente, não é mais considerado uma tecnologia de inteligência artificial.

Hoje, o acesso a quantias enormes de dados e a capacidade avançada de processamento tem florescido como uma nova era de aplicações para a Inteligência Artificial.

Aplicações da Inteligência Artificial

A IA aprende a partir de situações anteriores para apresentar sugestões e automatizar os processos futuros de decisões complexas, facilitando e tornando mais rápidas as conclusões concretas com base em dados e experiências passadas. A IA também é boa em fazer correspondência de padrões e automatizar processos, que torna a tecnologia interessante para muitas funções em grandes organizações. É possível visualizarmos um ambiente futuro em que a IA poderá substituir várias funções desempenhadas hoje por pessoas.

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Processamento de dados

Machine learning consiste em séries de algoritmos usados para tornar um sistema “inteligente artificialmente”, permitindo que ele reconheça padrões em grandes conjuntos de dados e aplicar o que for achado em novos modelos. Um algoritmo, por sua vez, é uma sequência de instruções definidas, como uma receita que mostra o passo a passo, que máquinas podem executar para realizar uma tarefa.

Deep learning é um subcampo do Machine learning, que usa diversas camadas de redes neurais (algoritmos que imitam a mente humana).

Você pode aprender mais sobre os dois campos nesse link.

Visão

A inteligência artificial é usada para tentar fazer com que um sistema “veja” como um ser humano. Hoje existem ferramentas que permitem, por exemplo, que você suba uma imagem de uma blusa favorita sua em algum site e-commerce. Os algoritmos, então, reconhecem o objeto, seus atributos, buscam outras imagens com atributos similares e fornece sugestões sobre aonde comprar as peças sugeridas. Outros sistemas avançados de visão são usados em robótica e carros autônomos para detecção de objetos e evasão de colisões.

Processamento de Linguagem Natural (NLP)

Entender e/ou interagir usando linguagem humana. Além dos chatbots mencionados acima, o NLP é usado nos smartwatches e nas tecnologias para casas inteligentes, nas buscas com contexto específico, pesquisa de similaridades semânticas entre frases e palavras, dentre outras coisas.

Casos comuns

Tarefas simples, como filtros de SPAM de e-mails, são dotados de uma inteligência artificial que aprende e modifica seu comportamento em tempo real de acordo com suas preferências. Por exemplo: se você marcar um certo remetente como indesejado por várias vezes seguidas, a inteligência artificial automaticamente entenderá isso como SPAM e você não precisará mais fazer a marcação manual.

O mecanismo de busca do Google é também um tipo sofisticado de inteligência artificial. Ele ranqueia resultados de forma inteligente, analisando entre milhões de variáveis que são relevantes para o contexto específico da sua busca.

Outros exemplos de inteligência artificial são tradutores, assistentes pessoais como Siri ou Cortana, pilotos automáticos em carros ou aviões, algoritmos que controlam a venda de ações, recomendações da Amazon, sugestão de amigos do Facebook e computadores que vencem campeões de xadrez.

Porém, nem todos os robôs são inteligência artificial. Uma tendência recente está no uso de chatbots. Se o robô apenas segue um comando para realizar uma função específica, não é um algoritmo que aprende sozinho. Ele precisa estar constantemente aprendendo e melhorando a forma como responde conforme você interage com ele para podermos chamá-lo de inteligência artificial.

 

Conclusão

Muito da inteligência artificial ainda está em devorar grandes quantias de dados, processando-os mais rápido que qualquer ser humano poderia imaginar para categorização e predição de tendências, dentre outras coisas.

O Watson da IBM, conhecido por seu desempenho no programa de TV Jeopardy!, demonstrou que consegue diagnosticar o câncer de pulmão com uma taxa mais precisa que humanos – 90% contra 50% em alguns testes. A razão disso são dados. Para manter-se atualizado com os dados clínicos, um médico precisaria estudar 160 horas por semana; dessa forma, é impossível analisar a quantidade de novos conhecimento ou mesmo os conjuntos de evidência clínicas que poderiam oferecer vantagens para seus diagnósticos. 

Logo, a inteligência artificial se tornará a ferramenta de colaboração humana mais importante já criada, ampliando nossas habilidades e fornecendo uma interface de usuário simples para todas as tecnologias exponenciais.

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