A inteligência artificial (IA) é uma combinação de tecnologias que permite que um computador realize uma ampla gama de operações avançadas, como ver, entender e traduzir a linguagem falada e escrita, analisar dados, fazer recomendações e assim por diante. Se você quiser saber mais sobre as tecnologias fascinantes e de rápido desenvolvimento da inteligência artificial, abordaremos tudo, desde as ações até sua aplicação e como você pode usá-lo em seu computador. Vamos lá.
O que é inteligência artificial?
A inteligência artificial (IA) é um amplo campo da ciência da computação preocupado com a criação de máquinas inteligentes capazes de realizar atividades que normalmente requerem inteligência humana. A ciência e a engenharia de criação de dispositivos inteligentes, particularmente programas de computador inteligentes, também são consideradas parte da inteligência artificial. Embora a IA seja uma disciplina interdisciplinar com muitas técnicas, os avanços no aprendizado de máquina e no aprendizado profundo em particular estão causando uma mudança de paradigma em quase todos os setores da indústria de TI.
A inteligência artificial permite que as máquinas imitem, se não superem, as capacidades da mente humana. E, de carros autônomos ao crescimento de ferramentas de IA generativas, como ChatGPT e Bard do Google, a IA está rapidamente se tornando parte da vida cotidiana - e organizações de todos os setores estão investindo nela.
Por que a Inteligência Artificial é importante?
A IA é significativa devido ao seu potencial de alterar a forma como os humanos vivem, trabalham e se divertem. Ele foi empregado com sucesso nos negócios para automatizar funções anteriormente executadas por humanos, como atendimento ao cliente, criação de leads, detecção de fraudes e controle de qualidade. A IA pode realizar tarefas muito melhor do que os humanos em uma variedade de áreas.
Quando se trata de atividades repetitivas e detalhistas, como revisar grandes quantidades de documentos jurídicos para verificar se campos importantes foram preenchidos corretamente, os sistemas de IA frequentemente realizam tarefas rapidamente e com poucos erros. A IA também pode fornecer às organizações informações sobre suas operações que antes desconheciam devido aos enormes conjuntos de dados que ela pode processar. A crescente comunidade de ferramentas de IA generativas será crítica em áreas que vão desde educação e marketing até design de produtos.
IA forte vs. IA fraca
Como a inteligência é difícil de definir, os especialistas em IA costumam distinguir entre IA forte e IA fraca.
#1. IA forte
A IA forte, às vezes conhecida como inteligência artificial geral, é um sistema que, como os humanos, pode resolver problemas para os quais nunca foi treinado. Esse é o tipo de IA que vemos em filmes, como os robôs de Westworld ou Star Trek: The Next Generation's Data. Essa forma de IA ainda não existe.
Muitos pesquisadores de IA consideram a criação de uma máquina com inteligência de nível humano que pode ser aplicada a qualquer tarefa como o Santo Graal, mas o caminho para a inteligência geral artificial provou ser desafiador. Alguns argumentam que o desenvolvimento de IA forte deve ser regulado devido aos riscos de desenvolver uma IA poderosa sem salvaguardas suficientes.
Em contraste com a IA fraca, a IA forte retrata uma máquina com uma gama completa de habilidades cognitivas – e uma coleção igualmente diversa de casos de aplicação – mas o tempo não tornou essa façanha mais fácil.
#2. IA fraca
A AI fraca, também conhecida como AI estreita ou AI especializada, é uma simulação da inteligência humana aplicada a um problema bem definido (como dirigir um carro, transcrever a fala humana ou selecionar material em um site).
AI fraca é freqüentemente focada em executar uma tarefa específica excepcionalmente bem. Embora esses robôs pareçam inteligentes, eles são limitados e limitados de uma forma que nem mesmo a inteligência humana mais rudimentar é.
Exemplos de IA ruim incluem:
- Siri, Alexa e outros assistentes inteligentes
- Auto-condução de carros
- A pesquisa do Google
- Bots de conversação
- Filtros de spam de e-mail
- recomendações da Netflix
Aprendizado de máquina vs. Aprendizado Profundo
Embora as frases “aprendizado de máquina” e “aprendizagem profunda” sejam amplamente usadas em discussões sobre IA, elas não devem ser usadas de forma intercambiável. O aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina, que é um subcampo da inteligência artificial.
# 1 Machine Learning
Um algoritmo de aprendizado de máquina, geralmente conhecido como inteligência artificial, recebe dados de um computador e usa abordagens estatísticas para ajudá-lo a “aprender” como melhorar progressivamente em uma tarefa sem ser especialmente programado para esse fim. Os algoritmos de ML, por outro lado, usam dados históricos como entrada para antecipar novos valores de saída.
Para esse propósito, o aprendizado de máquina (ML) inclui aprendizado supervisionado (onde a saída esperada para a entrada é conhecida devido a conjuntos de dados rotulados) e aprendizado não supervisionado (onde as saídas esperadas são desconhecidas devido ao uso de conjuntos de dados não rotulados).
#2. Aprendizado Profundo
O aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina que usa um design de rede neural biologicamente inspirado para processar dados. As redes neurais têm uma série de camadas ocultas que analisam os dados, permitindo que o computador vá “a fundo” em seu aprendizado, criando conexões e pesando entradas para obter os melhores resultados.
Quais são os 4 tipos de IA?
A IA é classificada em quatro categorias com base no tipo e na complexidade dos trabalhos que um sistema pode executar. Eles são os seguintes:
Tipo #1: Máquinas reativas
Esses sistemas de IA não têm memória e são usados apenas para tarefas especializadas. Deep Blue, o software de xadrez da IBM que derrotou Garry Kasparov na década de 1990, é um exemplo. O Deep Blue pode identificar peças em um tabuleiro de xadrez e fazer previsões, mas não pode usar experiências passadas para influenciar as futuras porque não tem memória.
Tipo #2: Memória limitada
Como esses sistemas de IA têm memória, eles podem usar experiências anteriores para tomar melhores decisões no futuro. Algumas funções de tomada de decisão em automóveis autônomos são criadas dessa maneira.
Tipo #3: Teoria da mente
A palavra “teoria da mente” refere-se a um conceito psicológico. Quando aplicado à IA, sugere que a máquina possui inteligência social para compreender as emoções. Esse tipo de IA será capaz de prever o comportamento humano e inferir as intenções humanas, o que é um talento essencial para que os sistemas de IA se tornem membros integrantes de equipes humanas.
Tipo #4: Autoconsciência
Os sistemas de IA nesta categoria têm um sentimento de identidade, o que lhes dá consciência. Máquinas com autoconsciência estão cientes de seu estado atual. Essa forma de inteligência artificial ainda não existe.
Quais são as aplicações da inteligência artificial?
A inteligência artificial tem encontrado seu caminho em uma ampla gama de indústrias. Aqui estão alguns exemplos de aplicações de Inteligência Artificial:
#1. IA na saúde
A maior parte do dinheiro está sendo apostada na melhoria dos resultados dos pacientes e na redução das despesas. O aprendizado de máquina está sendo usado pelas empresas para fazer diagnósticos médicos melhores e mais rápidos do que as pessoas. O IBM Watson é uma tecnologia de assistência médica bem conhecida. Esse tipo de aplicativo de inteligência artificial entende a linguagem natural e pode reagir a perguntas. O sistema extrai os dados do paciente, bem como outras fontes de dados disponíveis para gerar uma hipótese, que fornece um esquema de classificação de confiança.
#2. IA nos negócios
Os algoritmos de aprendizado de máquina estão sendo integrados às plataformas de análise e gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM). Esse tipo de aplicativo de inteligência artificial ajuda a entender como atender melhor os clientes. Os chatbots foram integrados em sites para oferecer suporte imediato aos clientes. Prevê-se que o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA generativa, como o ChatGPT, tenha implicações de longo alcance.
#3. IA na educação
A aplicação da inteligência artificial também pode ser vista na educação. A classificação pode ser automatizada com IA, proporcionando aos educadores mais tempo para outras tarefas. É capaz de avaliar os alunos e adaptar-se às suas necessidades, permitindo-lhes trabalhar ao seu próprio ritmo. Os tutores de IA podem ajudar os alunos a permanecer no caminho certo, fornecendo assistência extra. A tecnologia também pode alterar onde e como as crianças estudam, possivelmente até deslocando alguns professores.
#4. IA em finanças
A IA em programas de finanças pessoais como Intuit Mint e TurboTax está causando estragos nas instituições financeiras. Esse tipo de aplicativo de inteligência artificial captura informações pessoais e oferece consultoria financeira. Outros programas, incluindo o IBM Watson, foram usados no processo de compra de uma casa. Hoje, a aplicação de software de inteligência artificial lida com a maioria das negociações de Wall Street.
#5. IA na lei
Na lei, o procedimento de descoberta (analisar documentos) pode ser assustador para os humanos. Esse tipo de aplicativo de inteligência artificial pode ajudar a automatizar operações de trabalho intensivo nos negócios jurídicos, economizando tempo e melhorando a experiência do cliente. A inteligência artificial de aprendizado de máquina é usada por escritórios de advocacia para caracterizar dados e antecipar resultados, a visão computacional é usada para classificar e extrair informações de documentos e o processamento de linguagem natural (NLP) é usado para interpretar solicitações de informações.
Exemplos de inteligência artificial
Chatbots, aplicativos de navegação e rastreadores de fitness vestíveis são apenas alguns exemplos de tecnologias de inteligência artificial. Entre as instâncias estão:
#1. Bate-papoGPT
O ChatGPT é um chatbot de inteligência artificial que pode gerar conteúdo textual em diversos formatos, incluindo ensaios, códigos e respostas a consultas simples. O ChatGPT, que será lançado pela OpenAI em novembro de 2022, é alimentado por um vasto modelo de linguagem que permite imitar de perto a escrita humana.
#2. Mapas do Google.
O Google Maps monitora o fluxo e refluxo do tráfego e determina a rota mais curta usando dados de localização de smartphones, bem como dados relatados pelo usuário sobre coisas como construção e acidentes de carro.
#3. MuZero
A inteligência artificial MuZero da DeepMind, um programa de computador, é um pioneiro promissor na corrida para alcançar a verdadeira inteligência artificial geral. Ele dominou jogos que nunca foi ensinado a jogar, como xadrez e toda uma série de jogos de Atari, usando força bruta e repetindo os jogos milhões de vezes.
#4. Filtros do Snapchat
Os filtros do Snapchat empregam algoritmos de aprendizado de máquina para distinguir entre o primeiro plano e o plano de fundo de uma imagem, rastrear movimentos faciais e modificar a imagem na tela com base no que o usuário está fazendo.
Melhores ações de inteligência artificial 2023
Algumas organizações se beneficiam diretamente da IA vendendo o hardware, software, serviços ou experiência necessários. Essas são ações genuínas de inteligência artificial, como as listadas e discutidas abaixo.
#1. IBM
Esta empresa de tecnologia tradicional atende a grandes clientes corporativos como um fornecedor integrado de hardware, software e serviços. Seus sistemas de computador mainframe ainda são amplamente usados em algumas áreas, e frequentemente assinam contratos tecnológicos plurianuais no valor de centenas de milhões de dólares.
O objetivo da IA da IBM visa usar a tecnologia para aumentar a inteligência humana, aumentar a eficiência ou cortar custos.
#2. Microsoft
Este é um dos estoques de inteligência artificial a serem observados. A Microsoft recebeu muita atenção recentemente como resultado de sua colaboração com a OpenAI. A Microsoft começou a investir na startup de tecnologia em 2019 e recentemente aumentou seu investimento para US$ 10 bilhões após a introdução do ChatGPT.
Assim, a Microsoft anunciou uma nova versão de seu mecanismo de busca Bing que é alimentado por ChatGPT, e a corporação está correndo para incluir recursos GPT em sua gama de produtos, que inclui o Azure e uma série de outros.
# 3 Amazonas
Talvez nenhuma corporação use inteligência artificial mais extensivamente do que a Amazon e suas inúmeras ações. Jeff Bezos, fundador e presidente executivo da Amazon, tem sido um defensor vocal da IA e do aprendizado de máquina. Embora a Amazon tenha começado como uma loja online, a tecnologia sempre esteve no centro da corporação. A Amazon agora usa inteligência artificial em tudo, desde Alexa até seus supermercados Amazon Go sem caixa e Amazon Web Services Sagemaker.
Inteligência Artificial e Machine Learning são a mesma coisa?
O aprendizado de máquina é um subconjunto da categoria mais ampla de Inteligência Artificial (IA), apesar do fato de que os termos são frequentemente usados de forma intercambiável.
Quais são os cinco exemplos de inteligência artificial?
Aqui estão oito exemplos de inteligência artificial que você provavelmente encontrará diariamente.
- Mapas e Navegação
- Detecção e Reconhecimento Facial
- Editores de texto ou correção automática
- Algoritmos de pesquisa e recomendação
- Chatbots
Como a IA está sendo usada hoje?
Medicina, transporte, robótica, ciência, educação, militares, vigilância, finanças e sua regulamentação, agricultura, entretenimento, varejo, atendimento ao cliente e manufatura já estão usando tecnologia habilitada para IA e aprendizado de máquina.
Como você explica a IA para iniciantes?
A Inteligência Artificial é uma técnica para treinar um computador, um robô controlado por computador ou software para pensar de forma inteligente. A IA é alcançada examinando os padrões do cérebro humano e avaliando o processo cognitivo. Esta pesquisa resulta no desenvolvimento de softwares e sistemas inteligentes.
Conclusão
Não há como evitar a transformação da IA. Para permanecer competitiva, toda organização deve eventualmente adotar a IA e criar um ecossistema de IA. As empresas que não implementarem IA de alguma maneira nos próximos dez anos ficarão para trás. Embora sua organização possa ser uma exceção, a maioria das empresas não possui o talento interno e o conhecimento necessários para criar o tipo de ecossistema e soluções que possam otimizar o potencial de IA.
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Referências
