A inteligência artificial e você: Coisas importantes para saber sobre ela

A Inteligência Artificial (IA) parece estar aparecendo em todos os lugares, e isso é porque ela está. Embora a IA tenha surgido como um conceito desde meados do século passado, somente nos últimos anos ela se proliferou a ponto de influenciar várias facetas de nossas vidas. Há tantas informações e ruídos em torno da IA e de suas aplicações que pode ser difícil acompanhá-los. Portanto, se você faz parte da maioria que concorda com isso, continue lendo para descobrir tudo o que precisa saber sobre essa tecnologia fundamental e de certa forma consequente.

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O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial é um termo muito amplo. Em geral, ele se refere a qualquer software projetado para resolver um problema. Isso, é claro, está aberto a interpretações.

Na maioria dos casos, a inteligência artificial é usada para se referir à capacidade de uma máquina de executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como tomar decisões, reconhecer padrões, resolver problemas e, em alguns casos, aprender com suas experiências e se aperfeiçoar.

Muitos subconjuntos, como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e outros, compõem a inteligência artificial, que é o superconjunto de várias técnicas que permitem que as máquinas sejam artificialmente inteligentes.

Um breve histórico

Em 1943, um artigo intitulado "A Logistical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity" (Um cálculo logístico de ideias imanentes na atividade nervosa) descreveu as redes neurais e, em 1950, Alan Turing desenvolveu o jogo de imitação (agora chamado de "teste de Turing"): um teste da capacidade de uma máquina de exibir um comportamento inteligente equivalente ou indistinguível do humano. Esses dois eventos lançaram as bases para o estabelecimento da IA como um campo de estudo, que ocorreu em 1956 na Conferência de Dartmouth.

Nas décadas seguintes, inovadores e cientistas da computação teorizaram e criaram programas para demonstrar a inteligência artificial, começando com a primeira rede neural artificial "Perceptron" em 1957 e "ELIZA" em 1965, um programa que podia simular uma conversa. Entretanto, foi somente em 1997 que o mundo percebeu o verdadeiro potencial da IA, quando o 'Deep Blue' da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.

Pouco mais de 25 anos depois, a IA, como a conhecemos atualmente, está transformando praticamente todos os setores e desempenha um papel importante em nosso dia a dia, mesmo que nem sempre a vejamos ou saibamos disso.

Como funciona a inteligência artificial?

A IA, para simplificar, funciona combinando conjuntos de dados enormes e inimagináveis com algoritmos de processamento. A IA aprende com esses algoritmos ao detectar padrões de comportamento neles. Todo o processo pode ser categorizado em cinco áreas:

Entrada

Não é possível ter IA sem dados de entrada. Esses dados podem assumir várias formas, como dados de fontes de texto, números, imagens, áudio, sensores e muitos, muitos (milhares!) outros.

Processamento

É importante que os dados possam ser lidos pelo algoritmo de IA. Essa é a etapa de processamento, em que os dados são obtidos pelo referido algoritmo e (geralmente*) interpretados com base nos comportamentos que ele aprendeu com outros conjuntos de dados.

*Isso depende da IA em questão; algumas aprendem com dados em tempo real, por exemplo.

Resultados dos dados

Depois que o algoritmo de IA processa os dados, ele prevê os resultados. Essa etapa determina se os dados e as previsões que foram feitas são um sucesso ou um fracasso.

Ajuste

Se os conjuntos de dados de entrada produzirem uma falha, o algoritmo de IA poderá aprender com os erros e repetir a etapa de processamento de forma diferente na tentativa de corrigi-los. As regras dos algoritmos podem precisar ser ajustadas para que isso ocorra.

Saída

Quando a IA tiver concluído a tarefa que lhe foi atribuída, a etapa final é a avaliação e o resultado. Isso permite que a tecnologia verifique os dados e faça suas previsões. Ela também pode fornecer feedback, o que é útil para a próxima vez que o algoritmo for executado.

Tipos de inteligência artificial

A IA pode ser classificada em três tipos: Inteligência Artificial Estreita (ANI), Inteligência Artificial Geral (AGI) e Superinteligência Artificial (ASI).

Inteligência artificial estreita

A ANI representa toda a IA existente, desde as tecnologias de IA mais básicas até as mais complexas e capazes. Como categoria, a ANI é usada para se referir a sistemas que só podem executar uma tarefa específica e nada mais, o que significa que eles têm um escopo muito limitado.

Inteligência geral artificial

AGI é a capacidade da IA de aprender, perceber, compreender e funcionar como um ser humano. Esses sistemas podem, em teoria, dominar várias competências e formar conexões em diferentes domínios, replicando assim as capacidades multifuncionais observadas nos seres humanos.

Superinteligência artificial

A ASI, além de replicar a inteligência humana no nível da AGI, será muito melhor em tudo o que fizer. Muitas vezes chamada de "singularidade", a ASI é um nível que ainda não alcançamos - e alguns esperam que nunca o alcancemos.

Tipos e aplicativos de IA

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina faz parte do superconjunto de IA e se concentra no uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como os seres humanos aprendem. À medida que um modelo de aprendizado de máquina é alimentado com mais dados de entrada, ele melhora gradualmente sua precisão - da mesma forma que os humanos aprendem enquanto estão sendo ensinados na escola - levando a aplicativos de IA melhores e mais avançados.

Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural (NLP) é outro subconjunto da inteligência artificial que se concentra em equipar os computadores com a capacidade de entender textos e palavras faladas e responder a eles, da mesma forma que os humanos. O ChatGPT é, obviamente, um dos melhores exemplos de PNL em ação.

IA generativa

A IA generativa (GenAI) é um tipo relativamente novo de inteligência artificial que pode criar uma ampla variedade de dados sintéticos, como imagens, vídeos, áudio, texto e modelos 3D. Ela faz isso aprendendo padrões a partir de dados existentes e, em seguida, usando esse conhecimento para gerar resultados novos e exclusivos. Essa IA pode ser usada para diversas finalidades, desde a geração de logotipos para empresas até o fornecimento de dados sintéticos para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

IA de conversação

Esse tipo de inteligência artificial pode simular uma conversa humana. Isso é possível graças à NLP e usa uma combinação dessa linguagem, modelos de base e aprendizado de máquina para permitir conversas bidirecionais entre humanos e a própria IA. É mais comumente usada em chatbots, assistentes virtuais e software de conversão de texto em fala.

Visão computacional

A visão computacional permite que a IA obtenha informações significativas de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais. A IA pode então agir ou fazer recomendações com base nas informações dessa entrada. Portanto, a visão computacional permite aplicativos como carros autônomos e detecção de incidentes de trânsito.

Robótica

A robótica percorreu um longo caminho com a proliferação da IA. Hoje em dia, não faltam exemplos de aplicações em que a IA é usada para programar robôs para executar tarefas muito específicas. Isso é amplamente observado em ambientes de armazéns e fábricas, onde eles automatizam fluxos de trabalho que antes exigiam a presença de humanos.