A Inteligência Artificial (IA) faz parte da próxima onda de inovação, trazendo grandes mudanças na maneira como pessoas e empresas se relacionam com a tecnologia e como as coisas funcionam.

Desde a revolução industrial, a evolução das ferramentas que aumentam as capacidades humanas é constante. Com a tecnologia, não é diferente. Assim como a chegada do computador pessoal, da computação em nuvem e dos smartphones, a IA é a tecnologia artificial que leva você para onde quer chegar, de forma muito mais rápida, intuitiva e inteligente.

A definição de inteligência artificial está relacionada à capacidade das máquinas de pensarem como seres humanos - de terem o poder de aprender, raciocinar, perceber, deliberar e decidir de forma racional e inteligente. E não é um conceito novo. Em 1956, John McCarthy, um professor universitário, criou o termo para descrever um mundo em que as máquinas poderiam “resolver os tipos de problemas que hoje são reservados para humanos.”

Independente de os modelos teóricos sobre a inteligência artificial existirem há muito tempo, os computadores ainda precisavam de três coisas para evoluir, de fato, da computação simples para a IA real:

  1. Bons modelos de dados para classificar, processar e analisar os dados de forma inteligente.
  2. Acesso a grande quantidade de dados não processados para alimentar os modelos, para que continuem a se aprimorar.
  3. Computação de grande potência com custo acessível para que seja possível o processamento rápido e eficiente.

Atualmente, a inteligência artificial é finalmente possível com a seguinte fórmula: big data + computação em nuvem + bons modelos de dados = máquinas mais inteligentes.

O funcionamento 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 fazem a inteligência artificial funcionar e que estão, por consequência, fazendo com que você tenha expectativas mais altas sobre todas as máquinas inteligentes e dispositivos que usa.

A questão de como estamos ensinando os computadores a pensar passa por várias áreas da ciência da computação como Machine Learning, Deep Learning, Processamento de Linguagem Natural e assim por diante. 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 com nossas interações e dados.

  • Machine Learning: a definição de aprendizado de máquina envolve computadores usando dados para aprender com apenas o mínimo de programação. Em vez de programar regras para uma máquina e esperar o resultado, com machine learning, conseguimos deixar que a máquina aprenda essas regras por conta própria a partir dos dados alimentados, chegando ao resultado de forma autônoma, como, por exemplo, as recomendações personalizadas na Netflix e na Amazon. O aprendizado de máquina é o principal impulsionador da inteligência artificial.
  • Deep Learning: quando falamos de aprendizado profundo, estamos nos referindo à 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 nenhuma supervisão.
  • Processamento de Linguagem Natural: O processamento de linguagem natural 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.

A inteligência artificial é a mudança tecnológica mais poderosa da área da ciência da computação. Além de deixar as escolhas mais inteligentes, ela também integra a análise preditiva aos aplicativos que usamos todos os dias. Conectando diversos ambientes da vida como casa, trabalho, lazer, viagens e muito mais em uma única experiência, a IA não vai somente ajudar quando solicitamos, mas sim nos acompanhar, prever as necessidades e lembrar de tarefas importantes. Como consumidor, é provável que você já utilize a inteligência artificial sem nem perceber:

  • Aplicações como a Siri utilizam processamento de voz para atuar como assistente pessoal;
  • O Facebook utiliza o reconhecimento de imagem para recomendar marcações em fotos;
  • A Amazon faz recomendação personalizada de produtos utilizando algoritmos de aprendizado de máquina;
  • O Waze prevê as melhores rotas a partir da sua localização com apenas um clique, enquanto carros com piloto automático usam as técnicas de IA para evitar engarrafamentos e colisões;
  • O Google consegue preencher automaticamente as buscas utilizando recursos de inteligência artificial e também prever o que você quer pesquisar com grande precisão.

Análise Preditiva é uma área avançada em analytics que utiliza dados históricos e algoritmos de machine learning para fazer previsões sobre eventos futuros desconhecidos e identificar a probabilidade de resultados.

Podemos entender Big Data como grandes quantidades de informações, estruturadas ou não, que são a base para determinar padrões e fazer previsões. É o que alimenta a inteligência artificial e os processo de machine learning, deep learning e PLN.

IoT é uma rede de bilhões de dispositivos conectados digitalmente, desde torradeiras de pão a casas e turbinas de avião. Esses dispositivos coletam dados e podem se comunicar entre si para atender melhor aos usuários.