Inteligência Artificial (IA)

Inteligência artificial (IA) é o desenvolvimento, implantação e manutenção de sistemas computacionais que podem replicar certos tipos de inteligência humana. Isto posto, saiba o que é Inteligência Artificial (IA), como funciona e qual o significado de IA.

O que é Inteligência Artificial (IA)?

Atualmente, esse aspecto da ciência da computação está focado na criação de algoritmos e na programação de modelos de machine learning (ML) que podem analisar grandes quantidades de dados para obter insights e tomar decisões baseadas em dados de forma autônoma.

Essencialmente, iniciativas de inteligência artificial combinam elementos de matemática e neurociência computacional para simular e/ou aprimorar processos de pensamento humano.

Um objetivo importante deste campo de pesquisa é investigar como a tecnologia pode ser usada para realizar tarefas cognitivas que os humanos consideram tediosas ou desafiadoras.

A IA é considerada uma  tecnologia disruptiva porque está mudando a maneira como as pessoas acessam e processam informações, realizam seu trabalho e entendem a natureza da criatividade e da originalidade.

Techopedia explica o significado de IA

A maioria das definições de IA explica os aspectos positivos do uso da inteligência artificial para aprimorar a inteligência humana e ajudar as pessoas a serem mais produtivas.

Deve-se notar, no entanto, que os críticos da tecnologia expressaram preocupações de que modelos de IA cada vez mais poderosos podem em breve ultrapassar a inteligência humana e, eventualmente, se tornar uma ameaça à humanidade .

O avanço descontrolado da IA ​​e o potencial da tecnologia para acelerar além do controle humano é às vezes chamado de The Singularity.

O potencial teórico para The Singularity se tornar real é apenas uma das razões pelas quais governos, segmentos da indústria e grandes corporações estão colocando barreiras de IA em prática para minimizar riscos e garantir que a inteligência artificial seja usada de forma responsável.

Como funciona a inteligência artificial

Hoje em dia, as aplicações de IA normalmente usam algoritmos avançados de aprendizado de máquina e grandes quantidades de poder computacional para processar, analisar e aprender com dados de maneiras que imitam aspectos específicos da cognição humana, como reconhecimento de padrões e raciocínio indutivo.

O primeiro passo ao desenvolver um modelo de IA que usa ML envolve a aquisição de dados. O tipo de dado específico será determinado pela função pretendida da IA.

Por exemplo, um modelo de reconhecimento de imagem exigirá um conjunto de dados massivo de imagens digitais.

Uma vez que os dados foram coletados, os cientistas de dados podem selecionar ou desenvolver algoritmos para analisar os dados.

Os algoritmos – que são essencialmente conjuntos de instruções – são conjuntos de instruções que dizem ao computador como processar dados e chegar a uma saída.

Muitos algoritmos de machine learning, incluindo algoritmos de deep learning, são projetados para serem usados ​​iterativamente.

Eles são expostos a dados, fazem previsões/decisões e então recebem feedback para ajustar seus processos internos.

O processo de permitir que algoritmos melhorem suas saídas ao longo do tempo é chamado de machine learning (ML).

O processo de aprendizagem pode ser supervisionado ou não supervisionado , dependendo de como os dados são apresentados e do que a programação de IA pretende alcançar.

Com o aprendizado supervisionado, o modelo de IA aprende com um conjunto de dados que inclui tanto a entrada quanto a saída desejada. Outrora, com o aprendizado não supervisionado, o algoritmo identifica padrões, relacionamentos ou estruturas nos dados que recebe e, então, usa a análise para prever saídas.

Uma vez que um modelo de IA pode prever de forma confiável saídas para dados de treinamento não vistos com uma faixa aceitável de precisão, ele pode ser testado com dados do mundo real.

Neste ponto, o modelo será retreinado ou implantado e monitorado continuamente para desvio do modelo .

A diferença entre aprendizado de máquina e IA

Embora IA e ML sejam frequentemente usados ​​como sinônimos, o significado de inteligência artificial é um termo abrangente, e machine learning é um subconjunto de inteligência artificial.

Essencialmente, todo aplicativo de ML pode ser chamado de IA, mas nem todos os aplicativos de inteligência artificial usam machine learning.

Por exemplo, a IA simbólica baseada em regras se enquadra no guarda-chuva da IA, mas não é um verdadeiro exemplo de machine learning porque não aprende com dados da mesma forma que o ML.

Exemplos de tecnologia de IA

A IA de hoje frequentemente usa aprendizado de máquina em conjunto com outras técnicas e tecnologias computacionais.

Uma abordagem híbrida permite sistemas de IA mais nuançados e robustos.

Por exemplo, deep learning é uma abordagem iterativa para inteligência artificial que empilha algoritmos de machine learning em uma hierarquia de crescente complexidade e abstração. Atualmente, é a arquitetura de IA mais sofisticada em uso.

Outras técnicas e tecnologias de IA bem conhecidas incluem:

Tipos de Inteligência Artificial

A inteligência artificial pode ser categorizada como IA fraca ou IA forte . Toda inteligência artificial em uso hoje é considerada IA ​​fraca.

IA fraca

IA fraca, também conhecida como IA estreita , é capaz de executar um número limitado de funções predeterminadas.

Mesmo poderosos chatbots de IA multimodal como Google Gemini e ChatGPT ainda são um tipo de IA fraca. Essas duas famílias de modelos de linguagem grande (LLMs) tiveram que ser programadas para responder a prompts do usuário, e exigirão mais programação se forem usadas para novas tarefas.

IA forte

A IA forte ainda não existe, mas pesquisadores e defensores da IA ​​expressaram interesse em dois tipos distintos de IA forte: inteligência geral artificial (AGI) e superinteligência artificial .

Inteligência geral artificial é um tipo hipotético de IA que possui inteligência de nível humano. Em teoria, a AGI será capaz de aprender, raciocinar e resolver problemas de forma interdisciplinar em todos os domínios. A tecnologia será capaz de responder autonomamente a novos tipos de estímulos externos sem programação explícita.

Superinteligência é o tipo de IA hipotética que é frequentemente retratada em livros de ficção científica. Esse tipo de IA superará em muito as capacidades da AGI e será mais inteligente do que os seres humanos.

É importante notar que nenhum AGI ou sistema superinteligente foi desenvolvido ainda, e ainda há um debate considerável entre especialistas sobre quando – ou mesmo se – eles serão alcançados. As implicações negativas e positivas da superinteligência são o assunto de muito debate dentro da comunidade de IA e da sociedade em geral.

Os modelos de IA também podem ser categorizados por suas capacidades de tomada de decisão e níveis de sofisticação cognitiva.

Casos de uso de IA em negócios

A tecnologia de inteligência artificial está otimizando as operações comerciais e aumentando a eficiência em vários setores empresariais, mas também está exigindo que os funcionários se qualifiquem e se adaptem a novas funções e responsabilidades no local de trabalho.

À medida que as tarefas de rotina se tornam automatizadas, espera-se que a força de trabalho mude para papéis mais analíticos, criativos e de supervisão que a tecnologia de IA não pode cumprir.

A esperança é que a transição não apenas melhore a produtividade dos funcionários, mas também permita que os funcionários se concentrem em tarefas estratégicas e criativas que agreguem maior valor ao negócio.

A capacidade da IA ​​de analisar grandes quantidades de dados em tempo real está permitindo que as empresas adaptem suas ofertas a segmentos específicos de clientes e identifiquem oportunidades de crescimento e melhoria de forma mais eficaz do que nunca.

A integração da IA ​​nas operações comerciais também está transformando as estratégias de engajamento de marketing. 

Recomendações personalizadas e chatbots que fornecem atendimento interativo ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, estão permitindo que as empresas ofereçam níveis sem precedentes de suporte ao cliente .

Benefícios e riscos da inteligência artificial

À medida que a IA se torna uma tecnologia padrão para aplicações empresariais, há uma preocupação crescente sobre seu uso ético, benefícios e riscos.

O uso ético da IA ​​exige consideração e gerenciamento cuidadosos desses riscos para garantir que a tecnologia seja usada de uma forma que seja benéfica para a sociedade e não exacerbe as desigualdades ou prejudique indivíduos ou grupos.

A inteligência artificial também introduziu considerações legais complexas que as empresas devem navegar cuidadosamente.

Essas preocupações incluem questões relacionadas à privacidade de dados, viés da IA ​​e o impacto da IA ​​no emprego , bem como seu impacto na sociedade.

Determinar quem é responsável quando sistemas de IA tomam decisões prejudiciais pode ser desafiador, especialmente para sistemas de IA complexos cujas saídas têm centenas ou até milhares de dependências.

Por exemplo, quando um carro autônomo alimentado por IA causa um acidente, determinar quem é o responsável – o desenvolvedor, a empresa ou o usuário – é um desafio significativo.

É ainda mais complicado se a operação do veículo foi comprometida por um ataque de malware .

Está ficando cada vez mais claro que as empresas precisam estabelecer diretrizes claras e melhores práticas para garantir que o uso de tecnologia aprimorada por IA pelos funcionários permaneça em conformidade com as políticas corporativas .

A tabela abaixo fornece uma visão geral da natureza dupla da IA.

Conformidade regulatória e inteligência artificial

À medida que os aplicativos de IA se tornam mais integrados a setores críticos de comércio eletrônico, agricultura, saúde e finanças, a necessidade de compartilhar melhores práticas e adotar estruturas de IA padronizadas, como a Estrutura de Gerenciamento de Riscos de IA do NIST e o SAIF do Google, nunca foi tão grande.

Para reduzir os riscos econômicos e sociais do desenvolvimento e/ou uso de IA, muitos países ao redor do mundo estão criando novas políticas, leis e regulamentações .

Aqui está uma pequena lista de algumas das iniciativas atualmente em andamento:

Resultado Final

O desenvolvimento, a implantação e o uso da tecnologia de inteligência artificial para automatizar tarefas tediosas e maximizar a produtividade pessoal e profissional exigirão padrões da indústria e supervisão regulatória que equilibrem a inovação com o uso responsável da IA.

Perguntas Frequentes