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Inteligência Artificial: definição, tipos e exemplos de aplicações

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Chatbots, assistentes de voz, automação na indústria, recomendações especializadas de filmes e séries, reconhecimento de imagens e de fala, veículos autônomos. O que todas essas tecnologias têm em comum? Todas elas são aplicações de inteligência artificial, ou apenas IA.

Quando bem aplicada, a IA pode aperfeiçoar o desempenho, a produtividade e reduzir custos das empresas, podendo gerar, inclusive, vantagens competitivas. Esse foi o caso da Netflix, por exemplo. Ao utilizar a IA para oferecer contas personalizadas a seus usuários, ela teve um aumento de 25% no número de clientes em 2017.

Quer saber mais sobre o que é e como uma aplicação de IA funciona? Então, continue a leitura!

História da Inteligência Artificial

A pergunta “as máquinas podem pensar?”, feita em 1950 por Alan Turing, considerado por muitos o pai da ciência da computação, é um dos pontapés iniciais para a história contemporânea da IA. Para responder a essa pergunta, Turing oferece um teste, conhecido como Teste de Turing.

O Teste de Turing verifica a possibilidade de um computador demonstrar a mesma inteligência que os humanos. Isso porque, por meio dele, uma pessoa tentaria distinguir as respostas de texto de um computador das de um humano. Por mais que o teste tenha sido discutido e posto à prova, trata-se de uma das peças centrais da história da IA.

Mas a criação do termo inteligência artificial ocorreu poucos anos depois de Turing propor essa maneira de testar a inteligência das máquinas. John McCarthy foi o responsável por cunhar a expressão em 1956, na conferência de Dartmouth. Seu comparecimento à universidade localizada no estado americano de New Hampshire se deu em razão de um convite para realizar estudos sobre o tema no verão daquele ano.

Dos anos 1960 em diante, os estudos sobre IA foram impulsionados, ora pelo Departamento de Defesa dos Estados Unidos, ao treinar um computador de forma a realizar raciocínios humanos básicos, ora pelas demandas das indústrias por avanços tecnológicos.

Definição de IA

Imagem: Pexels

O conceito de IA abrange a capacidade de máquinas físicas, softwares e outros sistemas de aprender a partir da interpretação de dados e realizar tarefas com base nesse aprendizado. O objetivo final da IA seria fazer com que as máquinas resolvessem problemas de forma lógica e racional, tal como os humanos.

Desenvolver sistemas inteligentes que resolvem problemas como os humanos é a base da IA. Por isso, John McCarthy a define como sendo

“[…] a ciência e a engenharia de fabricar máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes. Ela está relacionada à tarefa semelhante de usar computadores para entender a inteligência humana, mas a IA não precisa se limitar aos métodos biologicamente observáveis.”

Nesse sentido, a IA se liga à ciência da computação, que utiliza grandes conjuntos de dados para resolver problemas. Além disso, ela abrange também dois subcampos: machine learning (em português, aprendizado de máquina) e deep learning (em português, aprendizado profundo).

Esses subcampos fornecem algoritmos para criar sistemas especializados capazes de fazer previsões ou classificações tendo como matéria-prima os dados.

O aprendizado de máquina, como o próprio nome já diz, permite que sistemas sejam capazes de aprender sozinhos. Isso ocorre devido à identificação de padrões adquirida por meio do processamento de dados. Geralmente, é utilizado em sistemas de recomendações personalizadas, como aqueles disponíveis na Netflix e na Amazon.

O aprendizado profundo, por sua vez, é um subcampo de machine learning. A diferença é que avança ainda mais no aprendizado de máquina, de forma a fazer com que o sistema aprenda padrões mais complexos.

No aprendizado profundo, são utilizadas redes neurais complexas. Essas redes funcionam de forma semelhante aos neurônios humanos, com a diferença de que são desenvolvidas por algoritmos para serem aplicadas a grandes volumes de dados. Exemplos de aprendizado profundo seriam o reconhecimento de imagens e de fala, bem como os veículos autônomos.

O que é necessário para o funcionamento da IA?

Como mencionado, a IA funciona a partir de grandes conjuntos de dados. Por isso, a importância da ciência de dados, um campo interdisciplinar que combina estatística, ciência da computação e diversos métodos científicos para analisar dados e resolver problemas. Assim sendo, um dos itens essenciais é ter um conjunto de dados significativo.

Mas porque é necessário grandes volumes de dados? Ora, para a IA resolver problemas, fazer previsões, classificações ou qualquer outro objetivo que lhe é designado, ela precisa ser treinada com dados históricos referentes àquele problema que ela visa solucionar. Por isso, também são essenciais para a IA os modelos de dados, isto é, estruturas utilizadas para processar, categorizar e analisar dados.

Outro aspecto imprescindível para o bom funcionamento da IA é a capacidade computacional, bem como o alto desempenho. Isso decorre do fato de se utilizar um volume significativo de dados, o que exige muita capacidade de hardware para processá-los.

Tipos de IA

A IA é normalmente dividida em dois tipos: forte e fraca.

Inteligência Artificial Fraca

A IA fraca ou limitada é treinada para realizar tarefas específicas. Nela, não se cria sistemas que raciocinem conscientemente como os seres humanos.

Grande parte dos avanços na área estão sendo realizados nesse tipo de IA. A Siri da Apple, a Alexa da Amazon, o IBM Watson, os veículos autônomos, bem como as simulações de conversas humanas são todas aplicações de IA fraca.

Por isso, mesmo sendo chamada de fraca, ela consegue oferecer resultados robustos, mas sem autoconsciência.

Inteligência Artificial Forte

Já a IA forte é aquela capaz de raciocinar e resolver problemas e, por isso, é considerada autoconsciente. A IA forte parte da teoria de que uma máquina conseguiria de fato desenvolver uma inteligência tal qual os seres humanos – talvez até mesmo superior.

A IA forte está mais presente em teorias e na ficção científica do que no mundo real. Filmes como “Eu, Robô”, “O Homem Bicentenário”, “A.I. – Inteligência Artificial” e “2001: Uma Odisseia no Espaço” tratam exatamente desse tipo de IA. .

Mesmo que haja pesquisas sobre IA forte, em termos práticos, os avanços mais relevantes são aqueles direcionados para a IA fraca.

Exemplos de aplicações

Foram mencionados até aqui diversos exemplos de aplicação da IA.

Mas a IA não se restringe apenas a isso. A IA pode ainda ser utilizada em: detecção de invasões de segurança; automatização da produção e de processos repetitivos; antecipação de compras futuras de clientes e divulgação de ofertas que seguem suas preferências; monitoramento de comentários nas mídias sociais; utilização de drones para serviços de entregas.

Imagem: Freepik

Serviços tradicionais da Google também foram desenvolvidos com base em IA. É o caso do Google Photos, que se pauta na IA para identificar pessoas, objetos e situações específicas e desenvolver a partir disso categorizações automáticas das fotos e vídeos temáticos. O Google Tradutor também se utiliza da IA e consegue perceber nuances da língua para oferecer traduções que sejam menos literais.

Veja também nosso vídeo sobre privatizações!

Há ainda muitos outros exemplos de aplicações: na logística, para detectar rotas com menos tráfego e reduzir tanto o tempo de entrega quanto consumo de combustível; na saúde, para ler exames, identificar doenças e realizar diagnósticos mais simples; nas finanças, para realizar negociação de ações de forma automática.

Debates sobre a IA

Mesmo que a IA esteja tão presente no nosso dia a dia e esteja em pleno desenvolvimento, suas aplicações estão envolvidas em diversas discussões.

Uma das pautas recentes foi o caso de uma pintura feita por IA ter ganhado um concurso. Isso gerou revolta por parte de alguns artistas, por conta da possibilidade de a inteligência artificial vir até a substituir trabalhos criativos.

O outro lado dessa discussão seria que a própria IA foi desenvolvida por seres humanos. Dessa forma, o que a IA proporciona não seria realmente perda de empregos, mas sim realocação de empregos em outro setor.

Outra aplicação de IA envolvida em polêmica é o ChatGPT, um algoritmo que simula conversas e responde perguntas dos usuários. Ele é baseado na web e está sendo utilizado, inclusive, para gerar artigos acadêmicos e códigos de computador.

Mas não para por aí: a IA causa preocupação também em termos de privacidade dos usuários e em aplicações que possam ser enviesadas e discriminatórias, até porque os próprios dados para treinamento do algoritmo podem ser enviesados. Logo, se existirem dados em maior volume representando um grupo específico, ao utilizá-los, a IA pode “aprender” a evitar outros grupos, especialmente as chamadas minorias.

E, aí? Entende agora um pouco mais sobre IA e suas aplicações? Deixe suas dúvidas nos comentários!

Referências

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1 comentário em “Inteligência Artificial: definição, tipos e exemplos de aplicações”

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Conteúdo escrito por:
Paranaense de origem, atualmente mora em Florianópolis, local onde se formou em Relações Internacionais na Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Tem interesse em análise de dados e em temáticas envolvendo inovação, desenvolvimento socioeconômico e teoria política e econômica.

Inteligência Artificial: definição, tipos e exemplos de aplicações

15 jun. 2024

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