Inteligência Artificial: O que é?

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.

 

A inteligência artificial funciona com processos que envolvem muito mais do que se pode perceber nas experiências diárias. Sim, toda vez que você pega seu smartphone, já está vendo o que a IA pode fazer por você, porém, por trás de cada recomendação personalizada e dos resultados de pesquisa relevantes, existe uma combinação de tecnologias que fazem a inteligência artificial funcionar. São essas tecnologias 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 e aprender uma área do conhecimento com pouco ou nenhuma supervisão.

As redes neurais artificiais são camada discretas e conexões que propagam os dados da mesma forma como acontece na cadeia do pensamento humano. Assim, os algoritmos de deep learning tem a inteligência para reconhecer voz e linguagem natural, imagens e processos de aprendizado por conta própria.

• 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.

De forma geral, podemos dizer que análise preditiva é realizar a avaliação de um cenário ou situação a partir de dados para prever comportamentos futuros e identificar a probabilidade de resultados.

É uma área avançada de analytics, que atualmente pode utilizar algoritmos de machine learning e inteligência artificial para fazer previsões ainda mais confiáveis sobre eventos desconhecidos e embasar a tomada de decisão.

A análise preditiva como conhecemos hoje tem se tornado cada vez mais essencial para o sucesso dos negócios, pois é por meio dela que se torna possível apontar tendências, identificar as necessidades dos clientes antes mesmo que eles saibam o que precisam, elaborar estratégias embasadas em previsões assertivas e entender os possíveis resultados.

Big Data é o termo que se utiliza para explicar grandes quantidades de informações (dados), estruturadas ou não, que são a base para determinar padrões e fazer previsões.

Hoje em dia, no mundo todo, são gerados trilhões de dados, e essa quantidade imensa 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.