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O que é inteligência artificial? História, definições e aplicações

Todo mundo está falando sobre inteligência artificial. Mas, afinal, do que se trata? É exatamente o que vamos explicar neste artigo. A história, definições e as aplicações da AI.

História da inteligência artificial

A inteligência artificial vem, cada vez mais, desempenhando um papel ainda maior em nossas vidas, e a última tendência são os chips de inteligência artificial e os aplicativos de smartphones que os acompanham. Mas essa tecnologia começou a ser desenvolvida ainda na década de 1950, com o projeto Dartmouth, uma pesquisa de verão na Universidade de Dartmouth, nos Estados Unidos. Suas origens remetem, ainda antes, ao trabalho de Alan Turin – a quem podemos atribuir o famoso teste 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. Algoritmos de inteligência artificial foram usados em centrais de dados de grandes computadores por muitos anos, mas estão mais presentes recentemente 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 o comportamento automático de inteligência. Aqui está a parte difícil: uma vez que não é possível definir precisamente inteligência por si só, 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 executado com algoritmos simples e padrões pré-definidos, mas pode também se tornar muito mais complexo.

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O cérebro é só mais uma máquina / © ANDROIDPIT

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. 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 neurônios artificiais e suas conexões – como um cérebro reconstruído. O conhecimento reunido é quebrado em pequenos pedaços – os neurônios – e, então, conectados e construídos em grupos. Essa abordagem é conhecida como o método de baixo para cima, que funciona dessa forma. 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.

Redes neurais são organizadas 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. Isso é, agora, seguido por pelo menos duas – ou mais de vinte sistemas grandes – camadas que estão hierarquicamente umas sobre as outras e que enviam e classificam a informação através de suas conexões. No fundo está a camada de saída, que geralmente tem o menor número de neurônios artificiais. Ela fornece os dados calculados 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 inteligência artificial neural, ou seja, redes neurais são usadas nesse caso. Aprendizado profundo é a base para as aplicações mais atuais de inteligência artificial. Graças a possibilidade de, cada vez mais, expandir o design das redes neurais e torná-las mais complexas e poderosas com novas camadas, 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 os valores e parâmetros de alvo são especificados de fora no aprendizado supervisionado, no aprendizado não supervisionado o sistema tenta identificar 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.

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Novos chips de smartphone como o Kirin 970 possuem inteligência artificial integrada / © AndroidPIT

Aplicações da inteligência artificial

Inteligência artificial já está sendo usada em várias áreas, mas nem todas elas são visíveis à primeira vista. Portanto, selecionar cenários que aproveitam as possibilidade dessa tecnologia não é, de modo algum, fechar 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 simples de padrão, mas intensiva em CPU. Se a informação da imagem é 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.

Serviços de atendimento ao cliente estão, cada vez mais, utilizando chatbots. Esses assistentes baseados em textos executam o reconhecimento usando palvras-chave que o cliente possa vir a usar, a fim de responder em conformidade. Dependendo do uso, o assistente pode ser mais ou menos complexo.

A análise de opinião não é usada apenas para prever eleições políticas, mas também em marketing e diversas outras áreas. Mineração de opinião, também conhecida como análise de sentimentos, é usada para explorar a internet a respeito de opiniões e expressões de emoção, permitindo a criação de uma pesquisa de opinião amplamente anonimizada.

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 com o 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 que analisa blocos de texto numa sentença e, sob algumas circunstâncias, 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.

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AI é indispensável para sistemas como Alexa/ © Amazon

Em novos chips de smartphone como o Kirin 970, a inteligência artificial é integrada em seu próprio componente, o NPU ou Unidade de Processamento Neural. O processador está fazendo sua estreia no Huawei Mate 10. Você aprenderá mais sobre isso e sobre os papéis que a tecnologia irá exercer no smartphone Huawei assim que tivermos a oportunidade de experimentá-lo. A Qualcomm já vem trabalhando num NUP, o processador Zeroth, por dois anos, e o novo chip Apple A11 contém um componente similar.

Além disso, existem numerosos projetos de pesquisa em inteligência artificial e o mais proeminente de todos talvez seja o Watson da IBM. O programa de computador já fez sua primeira estreia pública em 2011, no programa Jeopardy, onde enfrentou dois candidatos humanos. Watson ganhou, é claro, e aparições publicitárias adicionais ocorreram depois. Uma companhia de seguros japonesa tem usado o Watson desde janeiro para checar clientes segurados, suas histórias e dados médicos e para avaliar lesões e doenças. De acordo com informações da companhia, Watson substituiu cerca de 30 empregados. A perda de empregos causada pela automação é apenas uma das questões éticas e sociais que envolvem a inteligência artificial, e que é um objeto de pesquisa acadêmica e corporativa.

Projeções a respeito da inteligência artificial

Inteligência artificial não é algo que surgiu do nada, mas é algo que está próximo de um avanço significativo no universo de consumos eletrônicos, o que é mais do que uma razão para todos se manterem atualizados sobre esse assunto no futuro.

Quais aspectos da inteligência artificial você considera excepcionalmente interessantes? 

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