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.
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.
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:
São estruturas usadas para o processamento, categorização e análise de dados.
Grandes volumes de dados disponíveis.
Consiste na capacidade operacional do sistema de processar informações.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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