Inteligência Artificial

O que é Inteligência Artificial? Como funciona uma IA, quais os tipos e exemplos

Allan Segovia SpadiniAtualizado em 04/12/2023

Esse artigo faz parte da formação Machine Learning

Introdução

A Inteligência Artificial (IA) é uma das áreas mais fascinantes e promissoras da tecnologia atual.

Ela permite que máquinas e dispositivos eletrônicos realizem tarefas que antes eram exclusivas dos seres humanos. E não apenas tarefas mecânicas, mas também tarefas que exigiam a atuação de profissionais especializados.

Atualmente, muitas empresas estão fazendo grandes investimentos em IA para aumentar a eficiência e produtividade, além de inovar e obter vantagens competitivas. Já que, cada vez mais, vemos ferramentas que antes só apareciam em filmes de ficção científica.

Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas e algoritmos capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana.

Essas tarefas incluem:

Aprendizado;

Raciocínio;

Percepção;

Compreensão e geração de linguagem natural;

Reconhecimento de voz e imagem;

Tomada de decisão; e

Resolução de problemas complexos.

Embora a IA tenha suas origens na década de 1950, foi nas últimas décadas que seu desenvolvimento acelerou, com avanços significativos em hardware, software e técnicas de aprendizado. Além disso, o volume de dados disponível também aumentou, possibilitando “ensinar” essas IAs de forma mais efetiva.

A IA tem sido aplicada em uma ampla gama de situações, como: assistentes virtuais, veículos autônomos, análise de dados, medicina, finanças, entretenimento e muito mais, transformando a maneira como vivemos e trabalhamos.

Qual o objetivo da Inteligência Artificial?

A área de Inteligência Artificial e Machine Learning foi criada visando desenvolver sistemas que possam executar tarefas complexas de forma eficiente e autônoma.

Sendo a área de Machine Learning uma subárea da Inteligência Artificial, que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem às máquinas aprender a partir de dados e melhorar seu desempenho ao longo do tempo.

Em resumo, após serem treinados, esses algarismos  podem facilitar ou mesmo realizar algumas de nossas tarefas, o que significa que a IA pode melhorar a eficiência e a qualidade das nossas vidas. Isso pode ser feito através da automação de tarefas, análise de dados e resolução de problemas complexos, trazendo avanços significativos em diversos setores e contribuindo para o desenvolvimento da sociedade na totalidade.

Como funciona a Inteligência Artificial

Existem diversas técnicas e algoritmos para se ensinar uma máquina a realizar uma tarefa. Na maior parte dos casos, quando ouvimos falar de IA, estamos falando de algoritmos de Machine Learning?

Em algoritmos de Machine Learning supervisionados, por exemplo, a ideia principal é que, após um processo que chamamos de treinamento, seja construído um modelo capaz de fazer uma conexão entre um tipo de entrada desejada com uma saída desejada.

Além disso, existem outras abordagens que fogem às aplicações supervisionadas. Um exemplo são os algoritmos não supervisionados que recebem dados sem informações de uma saída desejada e são capazes de identificar padrões. Um outro exemplo é o aprendizado por reforço onde os algoritmos aprendem a tomar decisões através da interação com um ambiente, recebendo feedback na forma de recompensas ou punições.

Em relação à Inteligência Artificial, os modelos treinados de Machine Learning fazem parte de uma categoria que chamamos de Inteligência Artificial Restrita ou Fraca. Podemos dividir a IA em três categorias principais.

Inteligência Artificial Restrita ou Fraca: 

essas IAs são projetadas para realizar tarefas específicas e limitadas, como reconhecimento de voz, análise de dados, tradução automática ou recomendação de produtos. Essas IAs não possuem consciência, autoconhecimento, a capacidade de entender, ou aprender fora do escopo para o qual foram projetadas. Mesmo os chatbots mais sofisticados de hoje em dia também fazem parte dessa categoria.

Inteligência Artificial Geral ou Forte:

essa é uma IA teórica capaz de realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa fazer. Ela teria habilidades cognitivas semelhantes às humanas, como raciocínio, aprendizado, planejamento, criatividade e compreensão emocional. A IA geral poderia aprender, adaptar-se e aplicar seu conhecimento a uma ampla variedade de tarefas. Atualmente, a IA forte ainda não foi alcançada, e permanece um objetivo a longo prazo para os pesquisadores de IA.

Inteligência Artificial Superinteligente: também é hipotética e se refere a uma IA muito mais avançada e capaz do que a inteligência humana em todos os aspectos intelectuais. Uma IA super inteligente seria capaz de superar os humanos em habilidades de aprendizado, raciocínio, criatividade, adaptação e solução de problemas. A IA super inteligente tem implicações significativas para a sociedade, economia e ética, já que poderia ultrapassar nossa compreensão e controle.

O que a Inteligência Artificial é capaz de fazer?

Apesar de ainda não termos conquistado a Inteligência Artificial Geral, a IA tem avançado rapidamente.

Algumas das principais aplicações de IA incluem:

Reconhecimento de voz e processamento de linguagem natural (PLN);

Visão computacional;

Aprendizado de máquina e análise de dados;

Jogos e entretenimento;

Tomada de decisão e planejamento;

Robótica;

Diagnóstico médico e tratamento personalizado;

Arte e criatividade;

Automação de processos;

Pesquisa científica e inovação.

1) Reconhecimento de voz e processamento de linguagem natural (PLN)

A IA pode entender e interpretar comandos de voz e textos em diversos idiomas, permitindo a criação de assistentes virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant, bem como sistemas de tradução automática, como o Google Tradutor.

2) Visão computacional

A IA pode analisar e interpretar imagens e vídeos para reconhecer objetos, pessoas, animais e cenas. Isso permite o desenvolvimento de sistemas de vigilância, veículos autônomos, diagnóstico médico por imagem e análise de sentimentos em mídias sociais.

3) Aprendizado de máquina e análise de dados

A IA pode aprender com dados e identificar padrões e tendências ocultas, possibilitando a previsão de eventos futuros e a tomada de decisões baseadas em dados. Isso é útil em áreas como finanças, marketing, saúde e meteorologia.

4) Jogos e entretenimento

A IA tem sido usada para criar oponentes artificiais inteligentes em jogos de vídeo, xadrez e Go, bem como para gerar conteúdo procedural, como paisagens e personagens, em jogos e filmes.

5) Tomada de decisão e planejamento

A IA pode analisar grandes volumes de informações e tomar decisões ou planejar estratégias com base nessa análise. Isso pode ser aplicado em logística, gerenciamento de cadeia de suprimentos, planejamento urbano e gerenciamento de projetos.

6) Robótica

A IA é fundamental para o desenvolvimento de robôs autônomos que podem navegar, interagir e aprender com o ambiente, realizando tarefas como limpeza, manutenção, cirurgia e exploração espacial.

7) Diagnóstico médico e tratamento personalizado

A IA pode analisar dados médicos, como exames de imagem e registros eletrônicos de saúde, para ajudar no diagnóstico de doenças e na identificação de tratamentos personalizados, considerando as características individuais dos pacientes.

8) Arte e criatividade

A IA tem sido usada para gerar arte, música, poesia e design, combinando técnicas de aprendizado profundo com algoritmos evolutivos e outras abordagens criativas.

9) Automação de processos

A IA pode automatizar tarefas repetitivas e burocráticas, como entrada de dados, atendimento ao cliente e análise de documentos, permitindo que os humanos se concentrem em atividades de maior valor agregado.

10) Pesquisa científica e inovação

A IA pode acelerar a descoberta de novos materiais, medicamentos e soluções energéticas, analisando rapidamente grandes volumes de dados experimentais e simulando cenários complexos.

A história da Inteligência Artificial

A IA como a conhecemos começou a surgir no século XX, com o avanço da matemática, lógica e ciência da computação. Em 1950, Alan Turing  propôs o Teste de Turing como um critério para determinar se uma máquina pode ser considerada inteligente. Ele também introduziu o conceito de máquinas que podem aprender com a experiência.

Embora tenham havido avanços nas décadas seguintes, entre 1980 e 1990 a IA enfrentou um período de desilusão e cortes de financiamento, conhecido como “inverno da IA”. Apesar disso, houveram avanços significativos em algoritmos de aprendizado de máquina, como redes neurais, algoritmos genéticos e aprendizado por reforço.

No mundo, com o aumento da capacidade computacional e a disponibilidade de grandes volumes de dados, no século XXI, a IA experimentou um renascimento, com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado profundo (deep learning) e aplicações práticas em diversos setores, como saúde, finanças, automação e robótica.

Exemplos de Inteligência Artificial

Algumas IAs da atualidade tem gerado grandes discussões sobre o tema. Dentre as mais famosas e úteis é possível citar:

GPT-3 e GPT-4

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