O que é Inteligência Artificial? Tudo o que você precisa saber

O termo inteligência artificial pode levá-lo de volta àquelas noites sem dormir em que o T-800 do Exterminador do Futuro o assombrava como nunca antes.

Mas, na realidade, estamos longe de criar máquinas tão inteligentes e superiores.

Na verdade, alguns especialistas em IA acham que talvez nunca criemos máquinas que possam ser mais espertas que nós – pelo menos não por um século ou dois.

Se você está curioso para saber o que é inteligência artificial e como ela funciona para nos ajudar, continue lendo para ter seus olhos abertos para essa incrível tecnologia.

O que é inteligência artificial?

A inteligência artificial (IA) é o ramo da ciência da computação que trata da simulação da inteligência humana em máquinas. Outra maneira de descrever a IA é como uma busca pela construção de máquinas capazes de realizar tarefas específicas que requerem inteligência humana.

A IA pode nos libertar de tarefas monótonas, tomar decisões rápidas com precisão, atuar como um catalisador para impulsionar invenções e descobertas e até mesmo concluir operações perigosas em ambientes extremos.

Não há mágica aqui. É uma coleção de algoritmos inteligentes tentando imitar a inteligência humana. A IA usa técnicas como aprendizado de máquina e aprendizado profundo para aprender com os dados e usar o conhecimento adquirido para melhorar periodicamente.

E a IA não é apenas um ramo da ciência da computação. Em vez disso, baseia-se em aspectos de estatística, matemática, engenharia da informação, neurociência, cibernética, psicologia, linguística, filosofia, economia e muito mais.

Uma breve história da inteligência artificial

A noção de que o raciocínio poderia ser implementado artificialmente em máquinas remonta ao século 14, quando o poeta catalão Ramon Llull publicou Ars generalis ultima (A arte geral definitiva). Em seu livro, Llull discutiu a combinação de conceitos para criar novos conhecimentos com a ajuda de meios mecânicos baseados em papel.

Durante séculos, muitos matemáticos e filósofos, por meio de vários conceitos variados, moldaram a ideia de máquinas artificialmente inteligentes. Mas o campo ganhou destaque quando Alan Turing, um matemático inglês, publicou seu artigo Computing Machinery and Intelligence em 1950 com uma proposição simples: as máquinas podem pensar?

Em 1956, John McCarthy cunhou o termo “inteligência artificial” no Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence – uma conferência que McCarthy organizou junto com Marvin Minsky. Embora a conferência tenha ficado aquém das expectativas de McCarthy, a ideia continuou, e a pesquisa e o desenvolvimento da IA ​​têm progredido a um ritmo incrível desde então.

Componentes da inteligência artificial

Como termo, a inteligência artificial pode ser fácil de entender e discutir. Mas, quando considerada como um conceito, a IA pode ser bastante avassaladora, especialmente se você acabou de começar a explorar. Para entender melhor como a IA funciona, vamos examinar mais de perto os cinco componentes principais que tornam a tecnologia uma realidade.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina (ML) é uma aplicação de inteligência artificial que oferece aos computadores a capacidade de aprender e melhorar a partir da experiência automaticamente, sem serem explicitamente programados para isso.

Os algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de analisar dados, identificar padrões e fazer previsões. Esses algoritmos são projetados para melhorar continuamente, aprendendo e se adaptando a novos conjuntos de dados expostos a eles. Um excelente exemplo da aplicação do ML é o algoritmo de filtragem de spam em sua conta de e-mail.

Aprendizado profundo

O aprendizado profundo (DL) é um subconjunto do aprendizado de máquina. Ele utiliza redes neurais artificiais para permitir que as máquinas aprendam processando dados. O aprendizado profundo ajuda as máquinas a resolver problemas complexos, mesmo que o conjunto de dados fornecido seja desestruturado e intensamente diversificado.

Aqui, o processo de aprendizado ocorre ajustando as ações do sistema com base em um loop de feedback contínuo. O sistema é recompensado por cada ação correta e punido pelas erradas. O sistema tenta modificar as ações para maximizar a recompensa.

Redes neurais artificiais

Uma rede neural artificial (ANN) é um componente da inteligência artificial, projetado para simular a maneira pela qual o cérebro humano analisa e processa informações. A ANN oferece IA com recursos de autoaprendizagem e também pode ser considerada a base da mesma tecnologia.

As redes neurais artificiais são construídas para imitar as redes neurais biológicas dos cérebros humanos. As contrapartes artificiais dos neurônios – as unidades fundamentais do cérebro – são perceptrons. Um grande número de perceptrons é empilhado para formar as RNAs.

Processamento de linguagem natural (PNL)

O processamento de linguagem natural (NLP) é um ramo da IA ​​que oferece às máquinas a capacidade de ler, entender e produzir a linguagem humana. A maioria dos assistentes de voz usa PNL.

Como você provavelmente sabe, os computadores usam linguagem de baixo nível ou linguagem de máquina para se comunicar. Essa linguagem é composta de uns e zeros, e os humanos terão dificuldade em decodificá-la.

Da mesma forma, os computadores terão dificuldade em entender as linguagens humanas – se não fosse pelo PNL. O NLP usa algoritmos inteligentes para converter dados de linguagem não estruturados em uma forma que os computadores possam entender.

visão computacional

A visão computacional (CV) é um campo da ciência da computação que visa replicar o sistema de visão humana para permitir que as máquinas “vejam” e entendam o conteúdo de imagens e vídeos.

Com os avanços da EAD, a área de CV conseguiu romper com as barreiras anteriores. A visão computacional concede recursos de reconhecimento de imagem a máquinas para detectar e rotular objetos. O CV é um componente crítico que torna os carros autônomos possíveis. Com CV, esses veículos podem ver marcações de pista, sinais, outros automóveis e dirigir com segurança sem bater em nenhum obstáculo.

Outra excelente aplicação de visão computacional é o recurso de marcação automática no Google Fotos. Ele pode classificar imagens com base em seu conteúdo e colocá-las em álbuns. Por exemplo, se você tirar muitas fotos do seu gato, o aplicativo agrupará automaticamente todas essas fotos do gato em um único álbum.

Como funciona a IA?

A inteligência artificial funciona da mesma forma que o cérebro humano. Não é coincidência, já que a IA tem tudo a ver com imitar a inteligência humana. Embora todos os componentes discutidos na seção anterior contribuam significativamente para a eficácia da IA, o aprendizado de máquina vai um passo adiante. O ML ajuda a IA a analisar e entender as informações e a se adaptar com base na experiência.

Para entender melhor como funciona a inteligência artificial, considere um aplicativo de software padrão que identifica a intensidade da chuva com base na taxa de precipitação. Se a taxa de precipitação for inferior a 2,5 mm por hora, a intensidade da chuva será “leve”. Da mesma forma, se for inferior a 7,5 mm por hora, mas superior a 2,5 mm por hora, a intensidade da chuva será “moderada” – você entendeu.

Como é um aplicativo padrão, um desenvolvedor terá que codificar o intervalo de cada categoria para que a classificação seja precisa. Se o desenvolvedor errar na hora de definir a faixa, o aplicativo funcionará, mas com a faixa errada e não terá como se corrigir.

Mas se um desenvolvedor decidir criar um aplicativo desenvolvido com IA, ele apenas precisará fornecer um conjunto de dados que contenha a taxa de precipitação e sua classificação. A IA treinaria usando esse conjunto de dados e seria capaz de determinar a intensidade da chuva sem exigir qualquer intervalo.

A IA também pode digitalizar bilhões de imagens e classificá-las com base em seus requisitos. Por exemplo, você pode ensinar uma IA a identificar se uma imagem é de um gato ou de um cachorro. Para isso, você forneceria ao computador características específicas de ambos os animais, por exemplo:

• Os gatos têm uma cauda longa, enquanto os cães têm uma cauda mais curta.
• Os gatos têm bigodes perceptíveis, enquanto os cães normalmente não têm nenhum.
• Os gatos têm garras muito afiadas e retráteis, enquanto os cães têm garras mais cegas.

A IA analisa todas essas informações com a ajuda de redes neurais artificiais. Quanto mais fotos ele analisa, melhor ele consegue identificar o objeto desejado.

Nem todas as tarefas executadas por uma máquina de IA precisam ser complicadas. Você pode construir algo tão simples quanto uma máquina de café AI que faz uma xícara de café sempre que você deseja. Mas essa máquina de café também tem o potencial de aprender a quantidade exata de leite e açúcar que você gostaria de colocar em sua xícara de café em uma determinada hora do dia.

Quais são os 3 tipos de IA?

A inteligência artificial pode ser classificada em três categorias com base em suas capacidades de imitar a inteligência humana. A maneira mais fácil de categorizá-los é como fraco, forte e super. Para saber mais sobre como a inteligência artificial funciona e por que você não precisa se preocupar com a mesma tecnologia que nos supera, vejamos seus três tipos de classificação.

Inteligência artificial estreita (ANI)

A inteligência artificial estreita (ANI) ou IA fraca é o tipo mais básico e limitado de IA.

Mas não se deixe enganar pelo termo “fraco”. Mesmo que esse tipo de inteligência de máquina seja rotulado como limitado e fraco, ele é bastante hábil quando se trata de realizar a tarefa específica para a qual foi programado.

Assistentes pessoais virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant são exemplos de IA fraca. Mas eles não são os melhores exemplos, pois a IA fraca pode fazer mais do que isso. IBM Watson, feed de notícias do Facebook, recomendações de produtos da Amazon e carros autônomos são todos alimentados por ANI.

A IA estreita é muito boa na execução de tarefas monótonas. Reconhecimento de fala, detecção de objetos e reconhecimento facial são brincadeiras de criança para esse tipo de IA. No entanto, esse tipo de IA funciona sob certas limitações e restrições – portanto, é fraco.

A IA fraca também pode identificar padrões e correlações em tempo real em grandes quantidades de dados, também conhecidos como big data. Além disso, o ANI é o único tipo de IA ao qual a humanidade atualmente tem acesso, ou seja, qualquer forma de inteligência artificial que você encontrar será uma IA fraca.

Inteligência geral artificial (AGI)

Um agente de IA que possui inteligência artificial geral (AGI) seria capaz de aprender, perceber, compreender e funcionar como um ser humano. A AGI também é conhecida como IA forte ou IA profunda e, em teoria, pode fazer qualquer coisa que um ser humano pode fazer.

Ao contrário da ANI, a IA forte não está restrita a nenhuma forma de conjuntos estreitos de limitações ou restrições. Ele pode aprender, melhorar e executar uma variedade de tarefas. Alcançar a AGI também significa que seremos capazes de criar sistemas de computador capazes de exibir recursos multifuncionais como nós.

O medo da IA ​​escravizar a raça humana começa com a AGI. Os robôs assassinos autoconscientes como o T-800 do Exterminador do Futuro – se é que algum dia existiram – possuiriam esse nível de inteligência artificial.

E sim, estamos a anos de criar uma IA forte. Como esse tipo de inteligência artificial pode pensar, entender e agir como os humanos, isso também significa que terá todo o conjunto de habilidades cognitivas que os humanos consideram normais.

Os cientistas estão tentando descobrir como tornar as máquinas conscientes e incutir as habilidades cognitivas que nos tornam inteligentes. Se os cientistas tivessem sucesso, estaríamos rodeados de máquinas, não só capazes de melhorar a sua eficiência na execução de tarefas específicas, mas também com a capacidade de aplicar os conhecimentos adquiridos através da experiência.

Isso também significa que a IA profunda será capaz de reconhecer emoções, crenças, necessidades e também o processo de pensamento de outros sistemas inteligentes. Se você está se perguntando como os níveis de inteligência dos sistemas de IA são medidos, é com a ajuda de testes como o teste de Turing, que determina se um sistema de IA pode pensar e se comunicar como um humano.

Superinteligência artificial (ASI)

A superinteligência artificial, ou ASI para abreviar, é uma IA hipotética. A ASI também é conhecida como super IA, e somente depois de atingir a AGI podemos pensar em ASI. Super AI é onde as máquinas superam a capacidade da inteligência humana e habilidades cognitivas.

Assim que desbloquearmos o ASI, as máquinas terão um nível elevado de capacidades preditivas e serão capazes de pensar de uma maneira que é simplesmente impossível para os humanos compreenderem. Máquinas alimentadas por ASI nos vencerão em tudo. Nossas capacidades de tomada de decisão e solução de problemas parecerão inferiores diante de uma super IA.

Muitos especialistas do setor ainda estão céticos sobre a viabilidade de criar o ASI. As chances são altas de que nenhum de nós viverá para ver esse tipo de IA – a menos, é claro, se desbloquearmos a imortalidade antes.

Mesmo que de alguma forma consigamos alcançar a super IA e estabeleçamos regras rígidas para controlá-la, não há quase nenhuma razão para que uma máquina com inteligência superior deva nos ouvir. Mesmo se tentarmos desligar o plugue, ele já teria iniciado contramedidas para anular nossas ações, pois suas habilidades preditivas seriam tremendas.

Aplicações de inteligência artificial

A maioria de nós interage com sistemas de IA diariamente, mesmo que não tenhamos consciência disso. Para lançar alguma luz sobre o uso da IA ​​ao nosso redor, aqui estão seis aplicações de inteligência artificial.

Chatbots

Os chatbots são aplicativos de software de IA capazes de simular conversas com usuários com a ajuda do NLP. Você provavelmente já encontrou um enquanto navegava na Internet ou tentava entrar em contato com o suporte ao cliente da Amazon.

Assistentes de voz

Quando foi a última vez que você falou com Siri, Alexa ou Google Assistant? Provavelmente alguns minutos atrás. Desde acordar, pesquisar na web e agendar compromissos, os assistentes de voz se tornaram parte da vida no século XXI.

Eles podem trabalhar offline, reconhecer sua voz com uma precisão impressionante e responder às suas perguntas quase como um humano faria. Quanto mais você interage com seus assistentes de voz, mais eles aprendem sobre você. Como mencionado anteriormente, os assistentes pessoais inteligentes usam a PNL para analisar e interpretar corretamente a fala.

carros autônomos

A IA permite que veículos autônomos naveguem pelo tráfego, lidem com situações complexas e evitem obstáculos. Embora os carros totalmente autônomos ainda estejam em fase de teste, o recurso Autopilot da Tesla é uma excelente aplicação de IA.

Com a ajuda da IA, um veículo autônomo pode analisar e interpretar a enorme quantidade de dados coletados pelas câmeras, sensores e GPS instalados nele. Em um sentido mais simples, a IA permite que veículos autônomos vejam, ouçam, pensem e reajam – exatamente como um motorista humano.

Sistema de recomendação da Netflix

Uma das razões proeminentes pelas quais a Netflix alcançou o domínio é sua capacidade de entender as necessidades de seus usuários e atender de acordo: seu sistema de recomendação. A Netflix usa o histórico de exibição de outros usuários com os mesmos interesses que os seus para recomendar novos programas e filmes que você provavelmente assistirá.

O sistema de recomendação é alimentado por algoritmos de IA e é capaz de oferecer o filme certo e recomendações de programas para que os usuários permaneçam engajados e continuem suas assinaturas. A Netflix também conta com a proeza da IA ​​para gerar as melhores miniaturas que renderão a maior taxa de cliques.

Cíber segurança

Como os crimes cibernéticos estão crescendo em número e complexidade, a IA está ajudando as empresas a se manterem à frente das ameaças. Programas de computador habilitados para AI e ML podem detectar proativamente vulnerabilidades do sistema e sugerir medidas para combatê-las.

A IA também pode fortalecer os sistemas de segurança cibernética com análise comportamental. Com a análise comportamental, a IA pode gerar padrões de como um usuário típico acessará e usará um sistema. Se a IA detectar alguma anormalidade, ela poderá notificar as autoridades envolvidas para que tomem medidas proativas.

IA na saúde

Você se lembra do IBM Watson, um computador respondedor de perguntas que ganhou o primeiro prêmio de US$ 1 milhão no programa de perguntas e respostas Jeopardy!? Muita coisa mudou sobre Watson desde que impressionou o público no programa de TV.

O Watson agora está sendo amplamente utilizado no setor de saúde e é impulsionado por aprendizado de máquina e tecnologias de IA. O Watson é capaz de analisar milhões de documentos e sugerir métodos alternativos de tratamento em questão de segundos, o que pode ser bastante desafiador mesmo para um grupo de médicos.

A IA também pode ajudar os patologistas a fazer diagnósticos de câncer mais precisos e possibilitar a oferta de medicamentos e tratamentos personalizados. A IA também pode levar a análise preditiva para o próximo nível, o que é fundamental na identificação de surtos de doenças, entre outras coisas.

Além de salvar vidas, as máquinas artificialmente inteligentes podem melhorar a qualidade e a acessibilidade aos serviços de saúde e ajudar na redução de custos.

Futuro da IA

Teoricamente, à medida que os recursos de aprendizado de máquina evoluem e melhoram e os cientistas desbloqueiam a AGI, haverá duas possibilidades: um futuro distópico ou utópico.

Em um futuro distópico, robôs assassinos inteligentes podem dominar o mundo, escravizar humanos ou, na pior das hipóteses, acabar com toda a raça humana, assim como a narrativa de todos os filmes de ficção científica de IA.

Mas se a IA causar um futuro utópico, nossos padrões de vida estarão muito além de nossos níveis atuais de compreensão. Não teremos mais que realizar nenhuma das tarefas monótonas e poderemos passar mais tempo experimentando o mundo ao nosso redor.

Em um mundo utópico, a viagem interestelar não seria mais uma questão preocupante. Além disso, seria possível extrair recursos de asteróides e outros planetas desabitados. A inteligência artificial também pode ser a “chave” que faz de nós, humanos, uma espécie interestelar.

No entanto, o futuro pode nem sempre apoiar a IA. Desde o início, o ritmo de desenvolvimento da IA ​​foi severamente afetado, várias vezes quando os investidores sentiram que os resultados eram insatisfatórios em comparação com o que foi prometido. Esses ciclos inativos são chamados de invernos de IA e podem ocorrer a qualquer momento no futuro.

O primeiro inverno de IA começou por volta do ano de 1973, mas durou apenas alguns anos. Considerando o papel especial que a inteligência artificial desempenha em melhorar nossas vidas, é altamente improvável que testemunhemos um inverno de IA novamente.

Embora muitos especialistas, incluindo Stephen Hawking e Elon Musk, temam que a IA possa significar o fim da raça humana, eles apoiam bastante os benefícios imediatos que a mesma tecnologia pode nos proporcionar.

No entanto, as angústias causadas pelo chatbot Tay da Microsoft, que postou tweets racistas, e os algoritmos racistas de IA do Google, que classificam imagens erroneamente, mostram que a inteligência artificial precisa de mais ajustes para se tornar um sistema sem falhas.

A IA não vai nos superar tão cedo

Se você já ficou apavorado pensando que a IA pode ser mais esperta e escravizar os humanos, aqui está uma verificação da realidade – isso não vai acontecer tão cedo – se é que vai acontecer. Embora os cientistas tenham investido décadas neste campo, estamos apenas dando passos de bebê. Mas nosso ritmo é algo que os antepassados ​​da tecnologia de inteligência artificial sempre invejaram alcançar.