Inteligência Artificial é uma Realidade
Não tem como escapar. Por isso, é imprescindível avançar os conhecimentos sobre o tema em sua aplicação.
Hoje, há diversas implementações de IA na potencialização dos negócios. Entre as mais recentes, podemos destacar o ChatGPT. A aplicação desenvolvida pela OpenAI vem se destacando no mercado por conta da facilidade na utilização e sua versatilidade.
O ChatGPT é capaz de realizar diferentes atividades, como criar respostas, produzir textos e até entender a linguagem humana e códigos de programação.
No Brasil, essa tecnologia está em ascensão. Conforme um estudo do SAS, feito pelo IDC, o país lidera o uso de inteligência artificial na América Latina. No território nacional, cerca de 63% das organizações utilizam aplicações baseadas nessa tecnologia.
Além disso, mais de 90% das empresas brasileiras investem em ferramentas de dados e analytics com o objetivo de identificar tendências e padrões de consumo.
Esse é um mercado bastante promissor, mas muitos profissionais ainda não dominam a inteligência artificial e desconhecem como ela vem sendo usada pelas empresas.
Se você quer entender um pouco mais sobre essa tecnologia e suas diversas aplicações e potencialidades, então esta leitura é para você.
Origens da Inteligência Artificial
As ideias de Inteligência Artificial são anteriores à tecnologia que a tornou possível. Estudos de várias áreas começaram neste caminho especificamente durante a Segunda Guerra Mundial.
Como um artigo de Warren McCulloch e Walter Pitts, em 1943. Ele trata pela primeira vez de redes neurais e estruturas de raciocínio artificiais que imitam nosso sistema nervoso.
Já em 1950, Claude Shannon escreveu sobre como programar uma máquina para jogar xadrez.
Nesse mesmo período, Alan Turing criou uma forma de avaliar se uma máquina poderia se passar por humano em uma conversa por escrito. O experimento ficou conhecido como “O jogo da imitação”.
Ainda, em 1951, foi concebida a SNARC, uma calculadora de operações matemáticas que simulava as ligações entre neurônios, chamadas sinapses.
Todas essas iniciativas foram muito relevantes. No entanto, o marco-zero da IA, mais próxima do que conhecemos atualmente, ocorreu em 1956.
Nesse ano, aconteceu a Conferência de Dartmouth, encontro que reuniu várias das personalidades mencionadas anteriormente.
O campo de pesquisa dessa conferência foi batizado de Inteligência Artificial, tendo seu princípio definido em uma declaração:
Cada aspecto de aprendizado ou outra forma de inteligência pode ser descrita de forma tão precisa que uma máquina pode ser criada para simular isso.
A partir disso, as possibilidades eram tantas que instituições privadas e governamentais também investiram na área. Inclua aí a Agência de Pesquisa de Projetos Avançados (ARPA), mesma entidade na qual nasceu a internet.
Outros avanços em IA
Anos mais tarde, em 1964, foi lançado o primeiro chatbot do mundo. ELIZA conversava de forma automática, por meio da imitação de uma psicanalista, usando respostas baseadas em palavras-chave e estrutura sintática.
Já em 1969, desenvolveu-se o Shakey, primeiro robô que unia mobilidade, fala e autonomia de ação.
Ao mesmo tempo em que a Inteligência Artificial gerava grandes expectativas, na prática, nada era muito concreto ou rápido. Ainda não havia robôs andando por aí.
Entre os anos 70 e 80, vivemos um período denominado inverno da IA, quando poucos investimentos e avanços foram feitos no setor.
Ainda, esse período foi marcado pelo advento dos sistemas especialistas. Esses são softwares responsáveis por tarefas tão complexas quanto a de humanos, mas com mais velocidade.
Por exemplo, hoje vemos sistemas especialistas empregados para declaração do Imposto de Renda e na área financeira.
Mas afinal, o que é Inteligência Artificial?
Em sua essência, é a capacidade das máquinas de pensar como seres humanos. Ou seja, aprender, perceber e decidir quais caminhos seguir, de forma racional, diante de determinadas situações.
Dessa forma, podemos dizer que a Inteligência Artificial permite que os sistemas tomem decisões de forma independente, precisa e apoiada em dados digitais.
Assim, aos poucos, o sistema absorve, analisa e organiza os dados entendendo e identificando objetos, pessoas, padrões e reações.
E na medida em que o banco de dados cresce, essa máquina aprende, o que torna as decisões cada vez mais complexas.
São duas as áreas pertencentes à IA:
- Inteligência Artificial Simbólica, ligada à forma como os seres humanos racionam.
- Inteligência Artificial Conexionista, ligada à simulação de componentes do cérebro. Ou seja, redes neurais.
Enfim, falar em Inteligência Artificial pode parecer algo distante. Mas ela faz parte do nosso dia a dia sem nem nos darmos conta.
O corretor ortográfico dos smartphones, que completa frases e usa as mais frequentes, é um belo exemplo de IA.
Outros exemplos são os aplicativos que calculam as melhores rotas para evitar congestionamentos, as buscas personalizadas na internet e os carros autônomos.
Existem, é claro, usos questionáveis da IA. Por exemplo, na área de Recursos Humanos, empresas vêm avaliando candidatos e listando os que apresentam perfis mais compatíveis às vagas.
Como funciona a Inteligência Artificial?
Hardware é a parte física – ou seja, as peças – de uma máquina, enquanto software é sua programação – podemos chamar de “cérebro”.
E é exatamente na “cabeça” que está a Inteligência Artificial. Ela é o cérebro que comanda o hardware.
Sendo assim, o segredo para um carro andar sozinho não está nas peças, mas no programa que comanda seus movimentos.
A IA só é explicável, portanto, quando falamos em Ciência da Computação, que estuda as técnicas e modos de processamento de dados. O desenvolvimento de algoritmos é uma questão central nessa área.
Mas o que são algoritmos? São uma sequência de instruções, operações e raciocínios que orientam o funcionamento de um software. Por sua vez, esse software pode determinar os movimentos de um hardware.
O algoritmo, na IA, trabalha com hipóteses e uma resposta para cada um deles. As máquinas escolhem, entre milhares de variáveis, respostas compatíveis aos problemas complexos.
Diferença entre machine learning e deep learning
Com tantos termos estrangeiros e diferentes, é natural surgirem dúvidas. Entre elas, qual é a diferença entre machine learning e deep learning.
Antes, é imprescindível explicar que a Inteligência Artificial, como fenômeno transformador nos dias de hoje, só é possível graças a estes dois termos.
Basicamente, machine learning (aprendizado de máquina) e deep learning (aprendizagem profunda) são pilares da IA.
Em primeiro lugar, machine learning diz respeito ao uso de algoritmos para organizar dados, reconhecer padrões e fazer com que computadores possam aprender. Isso para gerar insights inteligentes sem necessidade de pré-programação.
Já o deep learning é a parte do aprendizado de máquina que, por meio de algoritmos de alto nível, reproduz a rede neural do cérebro humano.
Em resumo, podemos dizer que machine learning estabeleceu as bases para deep learning evoluir.
