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O que é inteligência artificial?

Saiba o que é inteligência artificial e como ela se manifesta na nossa rotina e qual é o futuro dessa tecnologia

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26 semanas atrás

A Inteligência Artificial, que você vai ver por aí sendo citada apenas como IA (ou AI, de artificial intelligence) é um avanço tecnológico que permite que sistemas simulem uma inteligência similar à humana — indo além da programação de ordens específicas para tomar decisões de forma autônoma, baseadas em padrões de enormes bancos de dados.

Inteligencia Artificial / Hitesh Choudhary / Unsplash

Algo tão complicado é também é um campo de estudo acadêmico — que não começou ontem. Há algumas décadas, se estuda o que se chamou de “agentes inteligentes”, que percebem seu ambiente, entendem como podem operar e qual a melhor forma. Credita-se ao professor John McCarthy o uso do termo pela primeira vez em 1956, em uma conferência de especialistas em Darmouth Colege, chamada “O Eros Eletrónico”, que definiu como “a ciência e a engenharia de produzir máquinas inteligentes”.

Como assim, máquinas inteligentes?

A Inteligência Artificial, em sua essência, permite que os sistemas tomem decisões de forma independente, precisa e apoiada em dados digitais. O que, numa visão otimista, multiplica a capacidade racional do ser humano de resolver problemas práticos, simular situações, pensar em respostas ou, de forma mais ampla, potencializa a capacidade de ser inteligente.

Uma nova onda de inovação

Os economistas chamam isso de a quarta revolução industrial, marcada pela convergência de tecnologias digitais, físicas e biológicas — bagunçando as fronteiras das três áreas. E IA faz parte dessa próxima onda de inovação, trazendo grandes mudanças na maneira como pessoas e empresas se relacionam com tecnologia, compartilham dados e tomam decisões.

O que é a inteligência artificial?

Podemos definir inteligência artificial, no grosso modo, como a capacidade das máquinas de pensarem como seres humanos: aprender, perceber e decidir quais caminhos seguir, de forma racional, diante de determinadas situações. Até então, os computadores precisavam de três grandes pilares evoluir da computação simples para a atual, de inteligência artificial:

  • Bons modelos de dados para classificar, processar e analisar;
  • Acesso a grande quantidade de dados não processados;
  • Computação potente com custo acessível para processamento rápido e eficiente.

Big Data / Franki Chamaki / Unsplash

Com a evolução desses três segmentos, a inteligência artificial tornou-se finalmente possível com a fórmula: big data + computação em nuvem + bons modelos de dados.

Podemos dizer que a IA aprende como uma criança. Aos poucos, o sistema (a depender do objetivo para o qual ele foi criado) absorve, analisa e organiza os dados de forma a entender e identificar o que são objetos, pessoas, padrões e reações de todos os tipos.

Ensinar os computadores a pensar, porém, não é tão simples. A Salesforce detalha que a questão passa por várias áreas da ciência da computação como Machine Learning, Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural. “Todos esses termos juntos compõem tudo o que é a inteligência artificial e apontam para um futuro em que nossas plataformas e sistemas terão inteligência suficiente para aprender”, explica.

Então vamos às definições:

Machine Learning:
Em vez de programar regras para uma máquina e esperar o resultado, conseguimos deixar que a máquina aprenda essas regras por conta própria a partir dos dados, chegando ao resultado de forma autônoma. As recomendações personalizadas na Netflix e na Amazon, por exemplo, indicam os títulos de acordo com o que o usuário assiste. Conforme você inclui dados (assiste) o sistema aprende o que você gosta.

Deep Learning:
Quando falamos de aprendizado profundo, estamos nos referindo à uma parte do aprendizado de máquina que utiliza algoritmos complexos para “imitar a rede neural do cérebro humano” e aprender uma área do conhecimento com pouco ou sem supervisão. O sistema pode aprender como se defender de ataques, sozinho.

Processamento de Linguagem Natural:
Esse processamento utiliza as técnicas de machine learning para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados puros e reconhecer a linguagem natural. Assim, um dos exemplos de aplicação do PLN é a análise de sentimentos, onde os algoritmos podem procurar padrões em postagens de redes sociais para compreender como os clientes se sentem em relação a marcas e produtos específicos.

Onde podemos encontrar inteligência artificial?

A IA está por todos os lugares, no carro autônomo, no chão de fábrica e no sistema de atendimento dos hospitais. Mas também está na rede social, no seu celular, no antivírus, no buscador de internet. O Google, por exemplo, é um exemplo de empresa AI-first. Ou seja, todos os seus produtos têm processos de machine learning.

No Google Fotos, é possível procurar por objetos e situações específicos, de “abraços” a “cachorros” e “cores”.  Além disso, o Assistente está sempre sugerindo criar um GIF, montagem ou efeito.

No Gmail, o e-mail da gigante de buscas, o machine learning ajudou a aprimorar o filtro de spam e, no Google Tradutor, a mudança para o sistema de tradução com máquinas neurais melhorou a qualidade do que era traduzido de forma significativa. Na busca, está o RankBrain, algoritmo que usa deep learning para melhorar o ranqueamento dos links. O reconhecimento de voz no Android também é “aprendizado de máquina”.

No Facebook, a tecnologia ajuda a remover conteúdo impróprio antes mesmo de um post ser denunciado por um usuário. Um mix de inteligência artificial, machine learning e visão computacional permite remover conteúdos impróprios com mais rapidez, rastrear mais conteúdo e aumentar a capacidade da equipe de revisão formada por revisores humanos.

Mas, nem tudo são flores: você deve estar se perguntando por que, no caso da rede social, isso “não funciona”. O Facebook aponta que a IA é muito promissora, mas ainda está longe de ser eficaz para todos os tipos de conteúdos impróprios, dado que o contexto é algo muito importante. Por isso, ainda temos pessoas revisando denúncias. Nesse caso, a tecnologia é usada para expandir a capacidade e acelerar o processo, mas ainda não substitui pessoas.

Usando smartphone

A tecnologia precisa de grandes quantidades de dados para ser treinada para reconhecer padrões significativos de comportamento humano. Muitas vezes, alguns idiomas não dispões de todos esses dados ou em algumas regiões os casos não são tão denunciados. É por isso que, normalmente, há mais avanços em inglês, por ser o maior conjunto de dados.

Até no antivírus do seu computador possivelmente há uma combinação similar, com a fusão de três elementos: big data, aprendizado de máquina e análise de especialistas. De acordo com a Kaspersky, uma das funções da KSN (seu serviço de segurança em nuvem) é bloquear as ameaças mais recentes baseada em IA. Ao mesmo tempo, permite a cada usuário participar enviar metadados sobre ameaças novas. Cada informação detectada é adicionada ao banco de dados. E, feito isso, os sistemas podem detectar precisamente não apenas aquela ameaça, mas também outras com construções similares.

O funcionamento da IA envolve muito mais do que perceber a presença dela nas suas experiências diárias. Toda vez que você pega seu smartphone, já está vendo o que a IA pode fazer por você. Mas, por trás de cada recomendação personalizada, até resultados de pesquisa relevantes, existe uma combinação de tecnologias que faz a inteligência artificial funcionar e que está, por consequência, fazendo com que você tenha expectativas mais altas sobre todas as máquinas inteligentes e dispositivos que usa.

Um caminho sem volta.

A IA vai roubar o seu emprego?

O futuro da IA aponta e urge para uma tecnologia cada vez mais transparente, eticamente construída e que faz parte de tarefas do dia a dia, no trabalho ou na nossa vida pessoal, aumentando nossas capacidades cognitivas. A IA pode tornar o ser humano mais produtivo, liberando profissionais de determinadas tarefas mecânicas e repetitivas para que possam usar o máximo de sua capacidade para criar e inovar em outros setores. Uma mudança no mercado de trabalho foi iniciada e, certamente, isso vai ceifar algumas vagas no futuro.

Mas falando em uma visão otimista, Alessandro Jannuzzi, diretor de engenharia e inovação na Microsoft Brasil, afirma que a companhia assumiu o compromisso de democratizar o acesso à IA. “Estamos buscando na IA os recursos necessários para ajudar a resolver os problemas mais urgentes da nossa sociedade. Nesse sentido, a nossa abordagem é dividida em três pilares: liderar inovações que ampliam a capacidade humana; construir poderosas plataformas que tornam a inovação mais rápida e acessível; e desenvolver uma abordagem confiável que coloque o cliente no controle e proteja seus dados”, explicou.

Vale notar que, no mundo dos negócios, é bom lembrar que se você não está sendo disruptivo no seu setor, certamente alguém está. E a IA pode ser a maior aliada para contribuir com esse tipo de transformação digital que as empresas tanto buscam. Combinada com a capacidade humana, pode impulsionar pessoas a fazerem coisas incríveis.