A Inteligência Artificial diz respeito à capacidade de máquinas (que podem ser físicas, software ou outros sistemas) de interpretar dados externos a partir dos quais gera aprendizado que pode ser empregado para realizar atividades específicas e para alcançar certos objetivos.
Basicamente, refere-se a tentar fazer com que máquinas pensem como seres humanos, isto é, analisem, produzam conhecimento e tomem decisões com base na lógica. Continue lendo para entender melhor o conceito e o seu funcionamento.
Inteligência artificial: conheça um pouco da sua história
A história da Inteligência Artificial se relaciona com os primeiros computadores surgidos em meados do século XX. O começo do desenvolvimento dessas máquinas remonta à década de 1950. Foram usados como base os estudos desenvolvidos por Alan Turing. Em 1956, o termo “Inteligência Artificial” foi criado pela primeira vez na conferência de Dartmouth.
Um dos idealizadores do conceito, John McCarthy definia que se tratava de fazer a máquina se portar como um ser inteligente. Na década de 1960, o Departamento de Defesa dos Estados Unidos passou a investir em pesquisas que tinham como foco treinar um computador para realizar raciocínios humanos básicos.
Os trabalhos gerados por essa pesquisa foram imprescindíveis para o aprofundamento no tema. A partir da década de 1980, a história da Inteligência Artificial entrou em um capítulo mais profícuo devido aos avanços da tecnologia e das diferentes necessidades das indústrias.
Como a inteligência artificial funciona?
Em linhas gerais, a inteligência artificial tem seu funcionamento baseado na combinação de grandes volumes de dados digitais e algoritmos inteligentes. Essa combinação permite ao sistema a leitura e a interpretação de padrões e informações, aprendendo automaticamente.
Para que o aprendizado possa ser efetivado é importante que o sistema seja constantemente alimentado com novos dados. A seguir apresentamos em que se baseia o funcionamento da IA:
Modelo de dados
São estruturas usadas para o processamento, categorização e análise de dados.
Big Data
Grandes volumes de dados disponíveis.
Poder de processamento
Consiste na capacidade operacional do sistema de processar informações.
Inteligência artificial: tecnologias necessárias
Esse processo precisa da combinação de diferentes tecnologias para acontecer. Juntas, essas tecnologias conferem à máquina a capacidade de imitar o raciocínio lógico do ser humano. A seguir falaremos mais sobre elas.
Machine Learning
Trata-se de uma área bastante extensa que abrange conceitos distintos e um dos pilares da inteligência artificial. Traduzindo para o português, temos “aprendizado de máquina”. Essa tecnologia é que torna os sistemas capazes de aprender sozinhos e evoluir.
Esse aprendizado acontece pelo processamento de dados e identificação de padrões que permitem a tomada de decisões sem que seja necessário programar o sistema para chegar à resposta. Logo, sem o machine learning não existiria a inteligência artificial tal qual conhecemos hoje.
Um exemplo prático do uso de machine learning é o sistema de recomendações de serviços de streaming, como a Netflix. Para isso, as máquinas analisam os dados de consumo do usuário, identificando padrões que levam à sugestão de determinados conteúdos.
Deep Learning
Podemos dizer que se trata de um aprofundamento do machine learning. Tem o objetivo de tornar o aprendizado do sistema mais complexo. Assim, os resultados obtidos serão mais corretos. Para esse resultado, o deep learning usa redes neurais complexas que seguem a mesma lógica da ligação entre os neurônios no cérebro humano.
O sistema consegue aprender padrões complexos e passa a poder interpretar grandes quantidades de dados. O deep learning é bastante usado no reconhecimento de imagens e fala. Pode ser empregado para o desenvolvimento de veículos autônomos.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Somente conseguiremos chegar a uma condição em que as máquinas interajam e se comuniquem com os seres humanos de forma natural com o avanço do Processamento da Linguagem Natural (PLN). O PLN usa a tecnologia machine learning para que o sistema possa analisar, entender, encontrar padrões e gerar linguagem humana natural, até mesmo como fala.
O avanço tecnológico dessa área permitirá que a inteligência artificial chegue a um próximo estágio, a interação da linguagem natural entre máquinas e pessoas. O PLN é empregado em áreas como algoritmos de identificação de teor de textos, análise de sentimentos e nos chatbots de atendimento a consumidores.
Tipos de inteligência artificial existentes
De acordo com os teóricos dessa área, a inteligência artificial pode ser dividida em dois tipos: fraca e forte. A seguir explicaremos melhor esses conceitos e sua aplicação prática.
Inteligência artificial forte
Refere-se à criação de sistemas com a capacidade de raciocínio e resolução de problemas. É classificada como sendo autoconsciente. Esse tipo de IA gera certa polêmica por levantar discussões já conhecidas, como o conceito de consciência das máquinas. Levanta também questões éticas pela criação de sistemas que sejam diferenciáveis do homem do ponto de vista cognitivo.
Inteligência artificial fraca
É a área de inteligência artificial com foco no desenvolvimento de sistemas que não conseguem raciocinar e nem resolver problemas conscientemente, tal qual o ser humano. Basicamente, isso significa que uma máquina de IA fraca pode processar dados e fornecer resultados, mas sem a autoconsciência que existe na inteligência artificial forte.
Nessa área está abrangido o Processamento da Linguagem Natural. As máquinas utilizam softwares e algoritmos para finalidades específicas como, por exemplo, simular uma conversa humana. De maneira geral, os grandes avanços da IA têm acontecido na esfera da IA fraca. A IA forte tem apresentado poucos progressos.
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