O que é inteligência artificial? História, definições e aplicações
Todo mundo fala sobre inteligência artificial. Mas, afinal, do que se trata? É o que vamos explicar neste artigo. A definição desta tecnologia, sua história (que é mais velha do que você imagina!) e suas principais aplicações.
História da inteligência artificial
A inteligência artificial vem desempenhando um papel cada vez maior em nossas vidas, e a última tendência são os processadores otimizados para inteligência artificial usados em smartphones e os apps capazes de tirar proveito destes recursos que os acompanham.
Mas essa tecnologia é mais antiga do que você pensa: ela começou a ser desenvolvida ainda na década de 1950 com o Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (Projeto de Pesquisas de Verão em Inteligência Artificial de Dartmouth) no Dartmouth College em Hanover, New Hampshire, EUA.
Suas origens remetem, ainda antes, ao trabalho de Alan Turing — a quem podemos atribuir o famoso Teste de Turing — e aos trabalhos de Allen Newell e Herbert A. Simon.
Mas a inteligência artificial não chegou a uma posição de destaque no cenário mundial até o surgimento do supercomputador Deep Blue, da IBM, primeira máquina capaz de vencer o então campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov, numa partida em 1996.
Mais recentemente o AlphaGO, programa de inteligência artifical desenvolvido pela subsidiária da Alphabet DeepMind Technologies, venceu o campeão mundial de Go, o sul-coreano Lee Sedol, em um evento amplamente divulgado.
Durante muito tempo Go foi considerado o "desafio definitivo" para uma inteligência artificial por ser muito mais complexo do que o Xadrez: estima-se que o número total de combinações válidas em um tabuleiro seja maior que o número de átomos em todo o universo.
Algoritmos de inteligência artificial já vem sendo usados em datacenters e grandes computadores há muitos anos, mas só recentemente se tornaram mais presentes no universo dos eletrônicos de consumo.
Definição de inteligência artificial
Por definição, inteligência artificial se caracteriza como um ramo da ciência da computação que lida com a automação do comportamento inteligente. E esta é a parte difícil: uma vez que não conseguimos definir precisamente a inteligência por si só, a inteligência artificial também não pode ser definida exatamente.
De modo geral, o termo é usado para descrever sistemas cujos objetivos são usar máquinas para imitar e simular a inteligência humana, bem como seu comportamento correspondente. Isso pode ser conseguido com algoritmos simples e padrões pré-definidos, mas pode também se tornar algo muito mais complexo.
Os vários tipos de inteligência artificial
Inteligência artificial simbólica ou de manipulação de símbolos funciona com símbolos abstratos que são usados para representar conhecimento. É a inteligência artificial clássica que persegue a ideia de que o pensamento humano pode ser reconstruído em um nível hierárquico e lógico.
Nesta abordagem a informação é processada de cima para baixo, trabalhando com símbolos legíveis por humanos, conexões abstratas e conclusões lógicas.
Inteligência artificial neural se tornou popular na ciência da computação no final dos anos 80. Aqui, conhecimento não é representado através de símbolos, mas sim por neurônios artificiais e conexões entre eles — como um cérebro reconstruído. O conhecimento reunido é quebrado em pequenos pedaços — os neurônios — que são conectados e organizados em grupos.
Essa abordagem é conhecida como o método "de baixo para cima", que funciona reproduzindo a "infraestrutura" do cérebro na expectativa de que o comportamento inteligente surja naturalmente com isso. Diferentemente da inteligência artificial simbólica, um sistema neural deve ser treinado e estimulado para que as redes neurais possam reunir experiência e crescer, acumulando um maior conhecimento.
Nas Redes neurais são os neurônios são organizados em camadas que são conectadas entre si através de linhas simuladas. A camada superior é a camada de entrada, que funciona como um sensor que aceita a informação a ser processada e a passa para baixo.
Esta é seguida por pelo menos duas — ou várias dezenas, em sistemas grandes — camadas que estão hierarquicamente umas sobre as outras e que enviam e classificam a informação através de suas conexões.
No "fundo" da rede está a camada de saída, que geralmente tem o menor número de neurônios. Ela fornece os resultados de forma legível por uma máquina, como por exemplo “imagem de um cachorro durante o dia com um carro vermelho”.
Métodos e ferramentas da inteligência artificial
Existem várias ferramentas e métodos para a aplicação de inteligência artificial em cenários da vida real, alguns dos quais podem ser usados em paralelo.
O fundamento disso tudo é o aprendizado de máquina ou machine learning, que é definido como um sistema que constrói conhecimento a partir de experiência. O processo dá ao sistema a habilidade de detectar padrões e leis — e com velocidade e precisão cada vez maiores. No aprendizado de máquina, tanto inteligência artificial neural quanto simbólica são utilizadas.
Aprendizado profundo ou deep learning é um subtipo de aprendizado de máquina que está se tornando ainda mais importante. Apenas a inteligência artificial neural e redes neurais são usadas nesse caso. Aprendizado profundo é a base para as aplicações mais atuais de inteligência artificial.
Graças a possibilidade de expandir cada vez mais o design das redes neurais e torná-las mais complexas e poderosas, o aprendizado profundo é facilmente escalável e adaptável a várias aplicações.
Existem três processos de aprendizagem para o treinamento de redes neurais: supervisionado, não supervisionado e aprendizado de reforço, fornecendo diferentes formas de regular como um entrada se torna uma saída desejada.
Enquanto no aprendizado supervisionado os valores e parâmetros-alvo são especificados de fora, no aprendizado não supervisionado o sistema tenta reconhecer padrões na entrada que tem um estrutura identificável e pode ser reproduzida. No aprendizado de reforço, a máquina também funciona de forma independente, mas é recompensada ou punida de acordo com seu sucesso ou fracasso numa tarefa.
Aplicações da inteligência artificial
A inteligência artificial já está sendo usada em várias áreas, mas nem todas elas são visíveis à primeira vista. Podemos apontar cenários que aproveitam as possibilidades desta tecnologia, mas isto não é, de modo algum, uma lista completa.
Mecanismos de inteligência artificial são excelentes para detectar, identificar e classificar objetos e pessoas em vídeos e imagens. Para esse fim, é utilizada uma detecção de padrões conceitualmente simples, mas intensiva em termos de poder de procesamento.
Se a informação da imagem já está decifrada e legível por máquinas em primeiro lugar, fotos e vídeos podem ser facilmente divididos em categorias, pesquisadas e encontrados. Esse reconhecimento também é possível para dados em áudio.
Um bom exemplo é o Google Photos, que é capaz de analisar, categorizar e encontrar imagens usando termos de busca como "fotos de gato", mesmo que você nunca tenha marcado um gato em suas fotos.
Serviços de atendimento ao cliente também estão cada vez mais utilizando chatbots. Estes assistentes focados em texto fazem o reconhecimento de palavras-chave usadas pelo cliente, a fim de responder adequadamente. Dependendo do uso, o assistente pode ser mais ou menos complexo.
A análise de opinião é usada não apenas para prever eleições políticas, mas também em marketing e diversas outras áreas. Também conhecida como análise de sentimentos, ela é muito usada por empresas para medir a interação de seus consumidores com seus canais de atendimento e redes sociais, por exemplo. Será que estão felizes? Ou furiosos? Por quê?
Os algoritmos de pesquisa, como os do Google, são naturalmente os mais secretos. A forma como os resultados de cada busca são calculados, medidos e produzidos são amplamente determinados por mecanismos que funcionam baseados em aprendizado de máquina.
Processamento de texto, ou checagem de gramática e ortografia de um texto, é uma clássica aplicação de inteligência artificial simbólica que vem sendo usada há muito tempo. A linguagem é definida como uma rede complexa de regras e instruções, e ao analisar os blocos de texto numa sentença as ferramentas podem identificar e corrigir erros.
Essas habilidades também são utilizadas na síntese do discurso, que é atualmente encontramos em assistentes como Siri, Cortana, Alexa ou Google Assistante. E não podemos nos esquecer do Google Duplex, o impressionante sistema de IA que é capaz de conversar com um atendente em linguagem natural e fazer uma reserva para um restaurante ou marcar um horário no cabeleireiro para o usuário.
Em novos chips de smartphone como o Kirin 980 da Huawei/HiSillicon, a inteligência artificial é integrada em um núcleo dedicado chamado de NPU (de Neural Processing Unit, Unidade de Processamento Neural). O processador foi anunciado em setembro passado e é sucessor do Kirin 970, que também tem uma NPU e é usado no Huawei P20Pro.
A Apple não fica atrás. Desde 2017 seus processadores incorporam uma Neural Engine capaz de processar até 5 trilhões de operações por segundo e que é usada em recursos como o Face ID, Animoji e outras tarefas de aprendizado de máquina.
Já o processador Qualcomm Snapdragon 845, usado em muitos smartphones topo de linha do ano passado, incorpora a terceira geração de inteligência artificial embarcada da Qualcomm, trabalhando em recursos como processamento de imagens, reconhecimento de voz e padrões de fala e realidade aumentada. E o Snapdragon 855, que será usado em muitos aparelhos deste ano, é ainda mais versátil.
Além disso, fora do segmento de eletrônicos de consumo existem inúmeros outros projetos de pesquisa em inteligência artificial. O mais proeminente de todos talvez seja o Watson da IBM. O sistema fez sua primeira estreia pública em 2011, no programa de conhecimentos gerais norte-americano Jeopardy, onde enfrentou e venceu, claro, dois campeões humanos.
Uma companhia de seguros japonesa tem usado o Watson desde janeiro para checar clientes segurados, seus históricos e dados médicos e avaliar lesões e doenças. De acordo com informações da companhia, Watson substituiu cerca de 30 empregados.
A perda de empregos que inevitavelmente será causada pela automação é apenas uma das questões éticas e sociais que envolvem a inteligência artificial, e é objeto de pesquisa acadêmica e corporativa.
Projeções a respeito da inteligência artificial
A Inteligência Artificial não é uma "moda" que surgiu do nada recentemente, mas sim um campo de pesquisas que vem avançando há décadas, mas que recentemente deu um enorme e visível salto graças ao aumento no poder de processamento dos computadores, especialmente os portáteis, e seu uso em eletrônicos de consumo. Isto é motivo mais do que suficiente para ficar de olho neste tema nos próximos anos.
E você, quais aspectos da inteligência artificial considera excepcionalmente interessantes? Quais suas expectativas para esta tecnologia? Compartilhe suas opiniões nos comentários abaixo.
*Colaborou Rafael Rigues, AndroidPIT Brasil
inteligência artificial é bem interessante, só espero que as cag@das que ela pode trazer, fiquem só na ficção mesmo hahahaha
IA = Ultron 🌐
Acho essas assistentes virtuais até legal, mas quero ver como isso vai impactar no futuro da raça humana, praticamente vamos perder a importância para qualquer coisa.
Pra quem está com medo de uma Skynet, lamento, o perigo é outro.
Bem,meu único contato com a IA por enquanto está limitado ao Google Fotos , Google assistente e no pós processamento de fotos , considero interessante a ajuda que o sistema da para o usuário nos quesitos informações solicitadas , otimização em fotos , acredito que devido aos novos processadores que estão sendo lançados em breve a IA estará presente na maioria dos eletrônicos e inclusive nos eletrodomésticos .
Eu fico tentando imaginar esses algorítmos e o tamanho deles. Devem ser bem pequeninos! E haja criatividade para escrevê-los. Gostaria de ver, pelo menos, um pedaço desses códigos pra ter uma ideia dessa complexidade.
Creio que eles sejam escritos, em sua maioria, em Python por ser uma linguagem menos complicada de escrever.
Tbm fico imaginando o quão complexo deve ser!
Artigo escrito com excelência, parabéns ao editor! Aprendizado de máquinas é uma tecnologia fascinante e ao mesmo tempo intrigante.
Eu levo mais pro lado do medo mesmo brother Fonseca!
Toda vez que se fala em IA eu fico com a pulga atrás da orelha!
Sera que só eu fico assim? Devo tá ficando paranoico ^^
Eu entendo e também me sinto assim. Principalmente pelo fato de que, em princípio, toda essa tecnologia é criada com o intuito de agilizar e facilitar a vida do ser-humano, mas sempre vai aparecer um norte-coreano, um AlQaeda, um Isis doido ou outro maluco qualquer que vai usar essa mesma tecnologia pra destruição em massa.
Já assistiu Ex Machina brother AC?
Eu já!
Já. É bem essa ideia da revolução das máquinas.
Filme surpreendente não acham brothers?
É sim!
Com certeza.
Relaxa. O programa criar uma consciência isso não irá acontecer com programação atual. O que pode acontecer é o programa ficar robusto o suficiente para satisfazer uma necessidade totalmente, mesmo assim sem consciência. O problema disso nem é a IA, e sim o que o mundo irá virar depois dela com a população atual. Automatização a outro nível.
Qualquer coisa chamamos "Os vingadores" Deivis brother.
Gostei do artigo também! Parabéns!