O que é inteligência artificial (IA)? Confira agora este post e entenda as principais lógicas e conceitos por trás dessa nova trend do mercado.
O que é Inteligência Artificial?
A inteligência artificial (IA) é um conjunto de tecnologias que permitem que computadores executem uma variedade de funções avançadas, incluindo a capacidade de ver, entender e traduzir linguagem falada e escrita, analisar dados, fazer recomendações e muito mais.
A IA é a espinha dorsal da inovação na computação moderna, desbloqueando valor para indivíduos e empresas.
Por exemplo, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) usa IA para extrair texto e dados de imagens e documentos, transforma conteúdo não estruturado em dados estruturados prontos para negócios e desbloqueia insights valiosos.
O que é inteligência artificial…
Quais são as definições mais aceitas de Inteligência Artificial?
Inteligência artificial é um campo da ciência que se preocupa em construir computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e agir de tal maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou envolvesse dados cuja escala excede o que os humanos podem analisar.
IA engloba muitas disciplinas diferentes, incluindo ciência da computação, análise de dados e estatísticas, engenharia de hardware e software, linguística, neurociência e até mesmo filosofia e psicologia.
Em um nível operacional para uso comercial, a IA é um conjunto de tecnologias baseadas principalmente em aprendizado de máquina e aprendizado profundo, usadas para análise de dados, previsões e projeções, categorização de objetos, processamento de linguagem natural, recomendações, recuperação inteligente de dados e muito mais.
O que é inteligência artificial…
Os principais tipos de Inteligência Artificial
A inteligência artificial pode ser organizada de várias maneiras, dependendo das etapas de desenvolvimento ou das ações sendo realizadas.
O que é inteligência artificial… quatro estágios de desenvolvimento de IA são comumente reconhecidos.
Máquinas reativas
IA limitada que apenas reage a diferentes tipos de estímulos com base em regras pré-programadas.
Não usa memória e, portanto, não pode aprender com novos dados.
O Deep Blue da IBM, que derrotou o campeão de xadrez Garry Kasparov em 1997, é um exemplo de uma máquina reativa.
Memória limitada
A maioria das IAs modernas é considerada de memória limitada.
Ela pode usar memória para melhorar ao longo do tempo sendo treinada com novos dados, geralmente por meio de uma rede neural artificial ou outro modelo de treinamento.
O aprendizado profundo, um subconjunto do aprendizado de máquina, é considerado uma inteligência artificial de memória limitada.
Teoria da mente
A IA da teoria da mente ainda não existe, mas as pesquisas estão em andamento em relação às suas possibilidades.
Ela descreve uma IA que pode emular a mente humana e tem capacidades de tomada de decisão equivalentes às de um humano, incluindo o reconhecimento e a lembrança de emoções e reações em situações sociais como um humano faria.
Autoconsciência
Um passo acima da IA da teoria da mente, a IA autoconsciente descreve uma máquina mítica que está ciente de sua própria existência e tem as capacidades intelectuais e emocionais de um humano.
Assim como a IA da teoria da mente, a IA autoconsciente ainda não existe.
Uma maneira mais útil de categorizar amplamente os tipos de inteligência artificial é pelo que a máquina pode fazer.
Tudo o que atualmente chamamos de inteligência artificial é considerado “estreito”, pois pode realizar apenas conjuntos estreitos de ações com base em sua programação e treinamento.
Por exemplo, um algoritmo de IA usado para classificação de objetos não será capaz de realizar processamento de linguagem natural.
A busca do Google é uma forma de IA estreita, assim como a análise preditiva ou assistentes virtuais.
A inteligência artificial geral (AGI) seria a capacidade de uma máquina “sentir, pensar e agir” exatamente como um humano. AGI não existe atualmente.
O próximo nível seria a superinteligência artificial (ASI), na qual a máquina seria capaz de funcionar de todas as maneiras de forma superior a um humano.
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Os principais modelos de treinamento em Inteligência Artificial
Quando as empresas falam sobre IA, frequentemente mencionam “dados de treinamento”.
Mas o que isso significa?
Lembre-se de que a inteligência artificial de memória limitada é aquela que melhora ao longo do tempo sendo treinada com novos dados.
A aprendizagem de máquina é um subconjunto da inteligência artificial que utiliza algoritmos para treinar dados e obter resultados.
O que é inteligência artificial… Em termos gerais, três tipos de modelos de aprendizado são usados na aprendizagem de máquina:
Aprendizagem supervisionada
A aprendizagem supervisionada é um modelo de aprendizado de máquina que mapeia uma entrada específica para uma saída usando dados de treinamento rotulados (dados estruturados).
Em termos simples, para treinar o algoritmo a reconhecer imagens de gatos, alimente-o com imagens rotuladas como gatos.
Aprendizagem não supervisionada
A aprendizagem não supervisionada é um modelo de aprendizado de máquina que aprende padrões com base em dados não rotulados (dados não estruturados).
Ao contrário da aprendizagem supervisionada, o resultado final não é conhecido antecipadamente.
Em vez disso, o algoritmo aprende com os dados, categorizando-os em grupos com base em atributos. Por exemplo, a aprendizagem não supervisionada é boa para correspondência de padrões e modelagem descritiva.
Aprendizagem semi-supervisionada
Além da aprendizagem supervisionada e não supervisionada, uma abordagem mista chamada aprendizagem semi-supervisionada é frequentemente empregada, onde apenas alguns dos dados são rotulados.
Na aprendizagem semi-supervisionada, um resultado final é conhecido, mas o algoritmo deve descobrir como organizar e estruturar os dados para alcançar os resultados desejados.
Aprendizagem por reforço
A aprendizagem por reforço é um modelo de aprendizado de máquina que pode ser amplamente descrito como “aprender fazendo”.
Um “agente” aprende a realizar uma tarefa definida por tentativa e erro (um ciclo de feedback) até que seu desempenho esteja dentro de uma faixa desejável.
O agente recebe reforço positivo quando realiza bem a tarefa e reforço negativo quando realiza mal.
Um exemplo de aprendizado por reforço seria ensinar uma mão robótica a pegar uma bola.
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Os tipos mais comuns de redes neurais artificiais
Um tipo comum de modelo de treinamento em IA é uma rede neural artificial, um modelo vagamente baseado no cérebro humano.
Uma rede neural é um sistema de neurônios artificiais — às vezes chamados de perceptrons — que são nós computacionais usados para classificar e analisar dados.
Os dados são alimentados na primeira camada de uma rede neural, com cada perceptron tomando uma decisão e passando essa informação para vários nós na próxima camada.
Modelos de treinamento com mais de três camadas são chamados de “redes neurais profundas” ou “aprendizado profundo”.
Algumas redes neurais modernas têm centenas ou milhares de camadas.
A saída dos perceptrons finais realiza a tarefa atribuída à rede neural, como classificar um objeto ou encontrar padrões nos dados.
O que é inteligência artificial… Os tipos mais comuns de redes neurais artificiais que você pode encontrar incluem:
Redes Neurais de Propagação Direta (FF)
Redes Neurais de Propagação Direta (FF) são uma das formas mais antigas de redes neurais, com os dados fluindo em uma direção através de camadas de neurônios artificiais até que a saída seja alcançada.
Nos dias modernos, a maioria das redes neurais de propagação direta são consideradas “propagação direta profunda” com várias camadas (e mais de uma camada “oculta”).
As redes neurais de propagação direta geralmente são combinadas com um algoritmo de correção de erro chamado “retropropagação”, que, em termos simples, começa com o resultado da rede neural e trabalha de volta ao início, encontrando erros para melhorar a precisão da rede neural.
Muitas redes neurais simples, mas poderosas, são de propagação direta profunda.
Redes Neurais Recorrentes (RNN)
Redes Neurais Recorrentes (RNN) diferem das redes neurais de propagação direta pelo fato de que geralmente usam dados de séries temporais ou dados que envolvem sequências.
Ao contrário das redes neurais de propagação direta, que usam pesos em cada nó da rede, as redes neurais recorrentes têm “memória” do que aconteceu na camada anterior, como contingente para a saída da camada atual.
Por exemplo, ao realizar processamento de linguagem natural, as RNNs podem “lembrar” de outras palavras usadas em uma frase.
As RNNs são frequentemente usadas para reconhecimento de fala, tradução e legendagem de imagens.
Memória de Longo/Prazo Curto (LSTM)
Memória de Longo/Prazo Curto (LSTM) é uma forma avançada de RNN que pode usar memória para “lembrar” o que aconteceu em camadas anteriores.
A diferença entre RNNs e LTSM é que o LTSM pode lembrar o que aconteceu várias camadas atrás, por meio do uso de “células de memória”.
LSTM é frequentemente usado em reconhecimento de fala e previsões.
Redes Neurais Convolucionais (CNN)
Redes Neurais Convolucionais (CNN) incluem algumas das redes neurais mais comuns na inteligência artificial moderna.
Mais frequentemente usadas em reconhecimento de imagens, as CNNs usam várias camadas distintas (uma camada de convolução e depois uma camada de pooling) que filtram diferentes partes de uma imagem antes de juntá-la novamente (na camada totalmente conectada).
As camadas de convolução mais antigas podem procurar características simples de uma imagem, como cores e bordas, antes de procurar características mais complexas em camadas adicionais.
Redes Generativas Adversariais (GAN)
Redes Generativas Adversariais (GAN) envolvem duas redes neurais competindo entre si em um jogo que, em última análise, melhora a precisão da saída.
Uma rede (o gerador) cria exemplos que a outra rede (o discriminador) tenta provar verdadeiros ou falsos.
GANs têm sido usadas para criar imagens realistas e até mesmo fazer arte.
O que é inteligência artificial…
Os benefícios reais da Inteligência Artificial
Automação
A IA pode automatizar fluxos de trabalho e processos ou trabalhar de forma independente e autônoma de uma equipe humana.
Por exemplo, a IA pode ajudar a automatizar aspectos da cibersegurança ao monitorar e analisar continuamente o tráfego de rede.
Da mesma forma, uma fábrica inteligente pode ter dezenas de tipos diferentes de IA em uso, como robôs usando visão computacional para navegar no chão da fábrica ou inspecionar produtos em busca de defeitos, criar duplicatas digitais ou usar análises em tempo real para medir eficiência e produção.
Redução de erros humanos
A IA pode eliminar erros manuais no processamento de dados, análises, montagem na fabricação e outras tarefas por meio da automação e algoritmos que seguem os mesmos processos toda vez.
Eliminação de tarefas repetitivas
A IA pode ser usada para realizar tarefas repetitivas, liberando o capital humano para trabalhar em problemas de maior impacto.
A IA pode ser usada para automatizar processos, como verificar documentos, transcrever chamadas telefônicas ou responder a perguntas simples dos clientes como “a que horas vocês fecham?”
Robôs são frequentemente usados para realizar tarefas “monótonas, sujas ou perigosas” no lugar de um humano.
Rápido e precisão
A IA pode processar mais informações mais rapidamente do que um humano, encontrando padrões e descobrindo relacionamentos em dados que um humano pode não perceber.
Disponibilidade infinita
A IA não é limitada pelo horário do dia, pela necessidade de pausas ou por outras limitações humanas.
Quando executada na nuvem, a IA e a aprendizagem de máquina podem estar “sempre ligadas”, trabalhando continuamente em suas tarefas atribuídas.
Pesquisa e desenvolvimento acelerados
A capacidade de analisar vastas quantidades de dados rapidamente pode levar a avanços acelerados na pesquisa e desenvolvimento.
Por exemplo, a IA tem sido usada na modelagem preditiva de novos tratamentos farmacêuticos potenciais ou para quantificar o genoma humano.
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Os principais cases para Inteligência Artificial
Reconhecimento de fala
Converter automaticamente fala em texto escrito.
Reconhecimento de imagem
Identificar e categorizar vários aspectos de uma imagem.
Tradução
Traduzir palavras escritas ou faladas de um idioma para outro.
Modelagem preditiva
Explorar dados para prever resultados específicos com alto grau de granularidade.
Análise de dados
Encontrar padrões e relacionamentos em dados para inteligência empresarial.
Cibersegurança
Escanear autonomamente redes em busca de ataques cibernéticos e ameaças.
Produtos e serviços relacionados
O Google oferece diversos produtos, soluções e aplicativos sofisticados de inteligência artificial em uma plataforma de nuvem confiável que permite às empresas construir e implementar facilmente algoritmos e modelos de IA.
Ao usar produtos como Vertex AI, CCAI, DocAI ou APIs de IA, as organizações podem dar sentido a todos os dados que estão produzindo, coletando ou analisando, independentemente do formato, para tomar decisões empresariais acionáveis.
O que é inteligência artificial…
Vertex AI
Construa, implante e escale modelos de ML mais rapidamente, com ferramentas pré-treinadas e personalizadas dentro de uma plataforma de inteligência artificial unificada.
Document AI
Automatize a captura de dados em escala para reduzir os custos de processamento de documentos.
AutoML
Treine modelos de aprendizado de máquina personalizados de alta qualidade com esforço mínimo e experiência em aprendizado de máquina.
Contact Center AI
Forneça um serviço de atendimento ao cliente excepcional e aumente a eficiência operacional usando inteligência artificial.
Permita que seu agente virtual converse naturalmente com os clientes e forneça assistência especializada aos agentes humanos em casos complexos.
Recommendations AI
Forneça recomendações de produtos altamente personalizadas em escala.
Agentes virtuais
Empodere os agentes humanos com suporte contínuo durante suas chamadas e chats, identificando a intenção e fornecendo assistência em tempo real, passo a passo.
Procurement DocAI
Automatize a captura de dados de compras em escala, transformando documentos não estruturados, como faturas e recibos, em dados estruturados.
Dialogflow CX
Crie experiências conversacionais em diferentes dispositivos e plataformas.
O que é inteligência artificial…
As bases matemáticas e as trends futuras para inteligência artificial
As bases matemáticas da inteligência artificial são fundamentais para o desenvolvimento e entendimento de algoritmos e modelos que impulsionam essa área.
O que é inteligência artificial… As bases matemáticas mais importantes para a inteligência artificial incluem:
Álgebra Linear
Fundamenta muitos dos conceitos-chave em aprendizado de máquina, como a representação de dados em vetores e matrizes, e a resolução de sistemas de equações lineares.
Cálculo
Essencial para entender algoritmos de otimização, como o algoritmo de gradiente descendente, que é amplamente utilizado no treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
Probabilidade e Estatística
Desempenham um papel crucial em modelos probabilísticos, inferência estatística e teoria da decisão, sendo utilizados para avaliar incertezas, fazer previsões e tomar decisões com base em dados.
Teoria da Informação
Fornece ferramentas para medir a quantidade de informação em dados, o que é fundamental para o desenvolvimento de algoritmos de compressão de dados e para entender a complexidade de modelos de inteligência artificial.
O que é inteligência artificial… Além das bases matemáticas, as tendências futuras para inteligência artificial incluem:
Aprendizado de Máquina Interpretável
Com o aumento da complexidade dos modelos de IA, há uma crescente demanda por modelos que possam explicar suas decisões de forma compreensível e transparente.
Aprendizado de Máquina Federado
Esta abordagem permite treinar modelos de IA em dados descentralizados, sem a necessidade de compartilhar dados sensíveis, o que é particularmente relevante para aplicações em saúde e privacidade de dados.
IA Generativa
O desenvolvimento de modelos generativos, como Redes Generativas Adversariais (GANs), que são capazes de criar novos dados realistas, abre novas possibilidades em áreas como arte, design e simulação.
IA Ética e Responsável
À medida que a inteligência artificial desempenha um papel cada vez mais importante em diversas áreas da sociedade, surgem preocupações éticas sobre questões como viés algorítmico, privacidade e segurança.
IA Multimodal
A integração de diferentes modalidades de entrada, como texto, imagem e áudio, em modelos de IA, abre novas oportunidades para aplicações avançadas, como sistemas de reconhecimento e geração de conteúdo multimodal.
Essas tendências refletem a evolução contínua da inteligência artificial, impulsionada por avanços em tecnologia, pesquisa e compreensão teórica.
O que é inteligência artificial…
Pedro Londe
Palestrante e autor do livro “O que diabos é Gig Economy?: Como ter várias fontes de renda e aproveitar ao máximo todas as suas habilidades”
