A inteligência artificial (IA) é um ramo amplo da ciência da computação que se preocupa com a criação de máquinas inteligentes capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. Embora a IA seja uma ciência interdisciplinar com várias abordagens, os avanços na aprendizagem automática e na aprendizagem profunda, em particular, estão criando uma mudança de paradigma em praticamente todos os setores da indústria de tecnologia.
A inteligência artificial permite que as máquinas modelem e até mesmo aprimorem as capacidades da mente humana. E desde o desenvolvimento de carros autônomos até a proliferação de assistentes inteligentes, como Siri e Alexa, a IA está se tornando cada vez mais parte da vida cotidiana e é uma área na qual empresas de todos os setores estão investindo.
Definição de Inteligência Artificial: Fundamentos da IA
Entendendo a IA
Em termos gerais, os sistemas de inteligência artificial podem executar tarefas comumente associadas às funções cognitivas humanas, como interpretar a fala, jogar e identificar padrões. Normalmente, eles aprendem a fazer isso processando grandes quantidades de dados, procurando padrões para modelar suas próprias decisões. Em muitos casos, os seres humanos supervisionam o processo de aprendizado da IA, reforçando as boas decisões e desencorajando as ruins. Mas alguns sistemas de IA são projetados para aprender sem supervisão, por exemplo, jogando um videogame várias vezes até que finalmente descubram as regras e como vencer.
AI forte vs. AI fraca
A inteligência é difícil de definir, por isso os especialistas em IA costumam distinguir entre IA forte e IA fraca.
- IA forte
A IA forte, também conhecida como inteligência artificial geral, é uma máquina capaz de resolver problemas para os quais nunca foi treinada, assim como um ser humano. Esse é o tipo de IA que vemos em filmes, como os robôs em Westworld ou o personagem Data em Star Trek: The Next Generation. Esse tipo de IA ainda não existe.
Criar uma máquina com inteligência de nível humano que possa ser aplicada a qualquer tarefa é o Santo Graal para muitos pesquisadores de IA, mas a busca pela inteligência artificial geral tem sido difícil. E alguns acreditam que a pesquisa de IA forte deve ser limitada devido aos possíveis riscos de criar uma IA poderosa sem as barreiras adequadas.
Em contraste com a IA fraca, a IA forte representa uma máquina com um conjunto completo de habilidades cognitivas e uma ampla variedade de casos de uso, mas o tempo não aliviou a dificuldade de realizar tal façanha.
- IA fraca
A IA fraca, às vezes chamada de IA estreita ou IA especializada, opera em um contexto limitado e é uma simulação da inteligência humana aplicada a um problema definido com precisão (como dirigir um carro, transcrever a fala humana ou fazer a curadoria de conteúdo em um site).
A IA fraca geralmente se concentra em executar uma única tarefa extremamente bem. Embora essas máquinas possam parecer inteligentes, elas operam sob muito mais restrições e limitações do que até mesmo a inteligência humana mais básica.
Exemplos de AI fraca incluem:
- Siri, Alexa e outros assistentes inteligentes
- Carros autônomos
- Pesquisa do Google
- Bots de conversação
- Filtros de spam de e-mail
- Recomendações da Netflix
Aprendizado de máquina versus aprendizado profundo
Embora os termos "aprendizado de máquina" e "aprendizado profundo" sejam frequentemente mencionados em conversas sobre IA, eles não devem ser usados de forma intercambiável. A aprendizagem profunda é uma forma de aprendizagem automática, e a aprendizagem automática é uma subdisciplina da inteligência artificial.
- Aprendizado de máquina
Um algoritmo de aprendizado de máquina recebe dados de um computador e usa técnicas estatísticas para ajudá-lo a "aprender" a se tornar progressivamente melhor em uma tarefa, sem necessariamente ser programado especificamente para essa tarefa. Em vez disso, os algoritmos de aprendizado de máquina usam dados históricos como entrada para prever novos valores de saída. Para isso, o AM consiste tanto em aprendizado supervisionado (em que o resultado esperado para a entrada é conhecido devido a conjuntos de dados rotulados) quanto em aprendizado não supervisionado (em que os resultados esperados são desconhecidos devido ao uso de conjuntos de dados não rotulados).
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- Aprendizagem profunda
A aprendizagem profunda é um tipo de aprendizado de máquina que executa entradas por meio de uma arquitetura de rede neural de inspiração biológica. As redes neurais contêm uma série de camadas ocultas por meio das quais os dados são processados, permitindo que a máquina "mergulhe fundo" em seu aprendizado, fazendo conexões e ponderando a entrada para obter os melhores resultados.
Os quatro tipos de IA
A IA pode ser dividida em quatro categorias, com base no tipo e na complexidade das tarefas que um sistema pode realizar. São elas:
- Máquinas reativas
- Memória limitada
- Teoria da mente
- Autoconhecimento
Máquinas reativas
Uma máquina reativa segue os princípios mais básicos da IA e, como o próprio nome sugere, é capaz de usar sua inteligência para perceber e reagir apenas ao mundo à sua frente. Uma máquina reativa não pode armazenar uma memória e, como resultado, não pode se basear em experiências passadas para tomar decisões em tempo real.
A percepção direta do mundo significa que as máquinas reativas são projetadas para realizar apenas um número limitado de tarefas especializadas. Entretanto, a redução intencional da visão de mundo de uma máquina reativa tem seus benefícios: esse tipo de IA será mais confiável e seguro e reagirá sempre da mesma forma aos mesmos estímulos.
Exemplos de máquinas reativas
- O Deep Blue foi projetado pela IBM na década de 1990 como um supercomputador que joga xadrez e derrotou o grande mestre internacional Gary Kasparov em um jogo. O Deep Blue só foi capaz de identificar as peças no tabuleiro de xadrez e saber como cada peça se move de acordo com as regras do xadrez, reconhecendo a posição atual de cada peça e determinando qual seria o movimento mais lógico naquele momento. O computador não estava perseguindo possíveis movimentos futuros de seu oponente ou tentando colocar suas próprias peças em uma posição melhor. Cada jogada era vista como sua própria realidade, separada de quaisquer outros movimentos feitos anteriormente.
- AlphaGo do Google também não é capaz de avaliar movimentos futuros, mas conta com sua própria rede neural para avaliar os desenvolvimentos atuais do jogo, o que lhe dá uma vantagem sobre o Deep Blue em um jogo mais complexo. O AlphaGo também venceu concorrentes de nível mundial no jogo, derrotando o campeão do jogo Go, Lee Sedol, em 2016.
Memória limitada
A inteligência artificial de memória limitada tem a capacidade de armazenar dados e previsões anteriores, reunindo informações e ponderando possíveis decisões, essencialmente olhando para o passado em busca de pistas sobre o que pode acontecer em seguida. A inteligência artificial com memória limitada é mais complexa e apresenta mais possibilidades do que as máquinas reativas.
A inteligência artificial com restrição de memória é criada quando uma equipe treina continuamente um modelo sobre como analisar e usar novos dados ou quando um ambiente de inteligência artificial é criado para que os modelos possam ser treinados e atualizados automaticamente.
Ao usar a inteligência artificial com restrição de memória no aprendizado de máquina, seis etapas devem ser seguidas:
- Estabelecimento dos dados de treinamento
- Criação do modelo de aprendizado de máquina
- Garantir que o modelo possa fazer previsões
- Certifique-se de que o modelo possa receber feedback humano ou ambiental.
- Armazenar comentários humanos e ambientais como dados
- Repita as etapas acima como um ciclo.
Teoria da mente
A Teoria da Mente é apenas isso: teórica. Ainda não atingimos os recursos tecnológicos e científicos necessários para alcançar esse próximo nível de IA.
O conceito baseia-se na premissa psicológica de entender que outros seres vivos têm pensamentos e emoções que afetam o próprio comportamento. Em termos de máquinas com IA, isso significaria que a IA poderia entender como os seres humanos, os animais e outras máquinas se sentem e tomam decisões por meio de autorreflexão e determinação e, em seguida, usar essas informações para tomar suas próprias decisões. Essencialmente, as máquinas precisariam ser capazes de entender e processar o conceito de "mente", as flutuações emocionais na tomada de decisões e uma série de outros conceitos psicológicos em tempo real, criando um relacionamento bidirecional entre as pessoas e a IA.
Autoconhecimento
Quando a teoria da mente puder ser estabelecida, em algum momento no futuro da IA, a etapa final será a IA se tornar autoconsciente. Esse tipo de IA teria consciência em nível humano e compreenderia sua própria existência no mundo, bem como a presença e o estado emocional de outras pessoas. Ela seria capaz de entender o que os outros podem precisar com base não apenas no que eles comunicam a ela, mas também em como eles comunicam.
A autoconsciência na IA depende tanto de pesquisadores humanos que compreendam a premissa da consciência quanto de aprender a replicá-la para que possa ser incorporada às máquinas.
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Exemplos de Inteligência Artificial
A tecnologia de inteligência artificial assume muitas formas, de chatbots a aplicativos de navegação e rastreadores de condicionamento físico. Os exemplos a seguir ilustram a amplitude das possíveis aplicações da IA.
- ChatGPT
O ChatGPT é um chatbot de inteligência artificial capaz de produzir conteúdo escrito em uma ampla variedade de formatos, desde redações a códigos e respostas a perguntas simples. Lançado em novembro de 2022 pela OpenAI, o ChatGPT é alimentado por um grande modelo de linguagem que permite imitar de perto a escrita humana.
- Google Maps
O Google Maps usa dados de localização do smartphone, bem como dados relatados pelo usuário sobre coisas como construção e acidentes de carro, para monitorar o fluxo de tráfego e determinar a rota mais rápida.
- Assistentes pessoais
Assistentes pessoais, como Siri, Alexa y Cortana usam o processamento de linguagem natural, ou PNL, para receber instruções dos usuários, definir lembretes, pesquisar informações on-line e controlar as luzes da casa das pessoas. Em muitos casos, esses assistentes são projetados para aprender as preferências dos usuários e melhorar sua experiência com sugestões melhores e respostas mais personalizadas.
- Filtros do Snapchat
Os filtros do Snapchat usam algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para distinguir entre o objeto de uma imagem e o fundo, rastrear movimentos faciais e ajustar a imagem na tela com base no que o usuário está fazendo.
- Veículos autônomos
Os veículos autônomos são um exemplo reconhecível de aprendizagem profunda, pois usam redes neurais profundas para detectar objetos ao seu redor, determinar sua distância de outros veículos, identificar sinais de trânsito e muito mais.
- Dispositivos portáteis
Os sensores e dispositivos vestíveis usados no setor de saúde também aplicam a aprendizagem profunda para avaliar o estado de saúde de um paciente, incluindo os níveis de açúcar no sangue, a pressão arterial e a frequência cardíaca. Eles também podem derivar padrões dos dados médicos anteriores de um paciente e usá-los para prever quaisquer condições de saúde futuras.
- MuZero
O MuZero, um programa de computador criado pela DeepMind, é um líder promissor na busca pela verdadeira inteligência artificial geral. Ele dominou jogos que nunca foi ensinado a jogar, incluindo xadrez e um conjunto completo de jogos do Atari, por força bruta, jogando-os milhões de vezes.
Benefícios, desafios e futuro da inteligência artificial
Benefícios da Inteligência Artificial
A IA tem muitos usos, desde impulsionar o desenvolvimento de vacinas até automatizar a detecção de possíveis fraudes. De acordo com uma pesquisa da CB Insights, as empresas de IA levantarão $66,8 bilhões em financiamento até 2022, mais do que o dobro do valor levantado em 2020. Devido à sua rápida adoção, a IA está causando um enorme impacto em diversos setores.
Serviços bancários mais seguros
O relatório de 2022 da Business Insider Intelligence sobre IA no setor bancário constatou que mais da metade das empresas de serviços financeiros já usa soluções de IA para gerenciamento de riscos e geração de receita. A aplicação da IA no setor bancário poderia levar a uma economia de até $400 bilhões.
Melhor medicina
Na medicina, um relatório da Organização Mundial da Saúde de 2021 observou que, embora a integração da IA na área da saúde tenha desafios, a tecnologia "é muito promissora", pois pode trazer benefícios como políticas de saúde mais informadas e melhorias na precisão do diagnóstico de pacientes.
Mídia inovadora
A IA também deixou sua marca no entretenimento. O mercado global de IA em mídia e entretenimento é estimado em $99,48 bilhões até 2030, crescendo de um valor de $10,87 bilhões em 2021, de acordo com a Grand View Research. Essa expansão inclui usos de IA como o reconhecimento de plágio e o desenvolvimento de gráficos de alta definição.
Desafios e limitações da IA
Embora a IA seja certamente considerada um ativo importante e em evolução, esse campo emergente tem suas desvantagens.
O Pew Research Center entrevistou 10.260 americanos em 2021 sobre suas atitudes em relação à IA. Os resultados revelaram que 45% dos entrevistados estão igualmente animados e preocupados, e 37% estão mais preocupados do que animados. Além disso, mais de 40% dos entrevistados disseram considerar que os carros sem motorista são ruins para a sociedade. No entanto, a ideia de usar a IA para identificar a disseminação de informações falsas nas mídias sociais foi melhor recebida, com cerca de 40% dos entrevistados classificando-a como uma boa ideia.
A IA é um benefício para melhorar a produtividade e a eficiência e, ao mesmo tempo, reduzir o potencial de erro humano. Mas também há algumas desvantagens, como os custos de desenvolvimento e a possibilidade de as máquinas automatizadas substituírem os empregos humanos. Entretanto, vale a pena observar que o setor de IA também tem o potencial de criar empregos, alguns dos quais ainda não foram inventados.
Futuro da Inteligência Artificial
Ao considerar os custos computacionais e a infraestrutura de dados técnicos por trás da inteligência artificial, a implementação real da IA é um negócio complexo e caro. Felizmente, houve grandes avanços na tecnologia de computadores, conforme indicado pela Lei de Moore, que afirma que o número de transistores em um microchip dobra aproximadamente a cada dois anos, enquanto o custo dos computadores cai pela metade.
Embora muitos especialistas acreditem que a Lei de Moore provavelmente chegará ao fim em algum momento da década de 2020, ela teve um enorme impacto nas técnicas modernas de IA, pois, sem ela, a aprendizagem profunda seria financeiramente inviável. Pesquisas recentes descobriram que a inovação em IA, na verdade, ultrapassou a Lei de Moore, dobrando a cada seis meses ou mais, em vez de dois anos.
Por essa lógica, os avanços que a inteligência artificial tem feito em vários setores têm sido significativos nos últimos anos. E o potencial para um impacto ainda maior nas próximas décadas parece inevitável.
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