Como funciona a Inteligência Artificial?

Os humanos sonham em criar máquinas inteligentes desde os tempos antigos – mas só fizeram as primeiras tentativas de realmente fazer isso no início dos anos 50. Agora, em 2021, já temos uma série de ferramentas à nossa disposição para transformar esses sonhos em realidade.

Dito isto, o tema ainda é bastante complexo. É exatamente por isso que estamos aqui para responder à pergunta: como funciona a Inteligência Artificial?

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial (IA) é uma ciência interdisciplinar focada na construção de máquinas capazes de completar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.

Máquinas equipadas com essa tecnologia são capazes de aprender com a experiência, processar dados e reconhecer padrões de uma maneira que imita com sucesso o comportamento humano.

Fundamentalmente, a IA é capaz de realizar essas tarefas sem ser explicitamente instruída – seus algoritmos processam dados de maneira semelhante à inteligência natural. Assim, a IA pode tomar decisões razoáveis ​​com base em dados sólidos, bem como prever suas consequências de longo alcance.

• Se você quiser saber mais sobre IA nos negócios, confira nosso Guia de Inteligência Artificial!

Quais são os tipos de Inteligência Artificial?

Antes de explicarmos como funciona a Inteligência Artificial, precisamos sublinhar o fato de que existem diferentes tipos de IA explorando vários escopos de tarefas e mecanismos. A tecnologia em si é dividida em três grandes categorias:

• IA estreita, também chamada de “IA fraca”.
• Inteligência geral artificial (AGI), também chamada de “IA geral”.
• Super Inteligência Artificial (ASI), também chamada de “IA forte”.

Inteligência Artificial Estreita

Este é o tipo mais reconhecido de IA, pois é amplamente utilizado em muitos campos diferentes. A inteligência artificial estreita (também chamada de IA fraca) geralmente se concentra na execução de uma tarefa específica e destina-se apenas a imitar a inteligência humana. Normalmente opera sob uma série de limitações, requer supervisão prévia e entrega de insumos.

Embora você possa não ter ouvido falar sobre o termo antes, há uma chance muito grande de você ter usado uma ferramenta Narrow AI em algum momento. Alguns exemplos de uso do Narrow AI incluem algoritmos de pesquisa do Google, software de reconhecimento de imagem ou assistentes pessoais como Alexa ou Siri.

Inteligência geral artificial

AGI deve ser mais complexo do que o Narrow AI. O objetivo aqui é que a máquina execute tarefas exatamente como um humano faria e se torne capaz de resolver problemas por conta própria . Assim, a IA geral deve superar as limitações da IA ​​estreita. Não só poderia ser usado para uma grande variedade de tarefas em vez de apenas uma, mas supõe-se que, assim como um ser humano, deve ser capaz de aplicar o que aprendeu de um campo para outro.

Ao contrário de algumas manchetes sensacionais que você pode ter visto ao longo dos anos, a Inteligência Artificial Geral ainda está para ser desenvolvida, e alguns até argumentam que simplesmente não é possível. Nós simplesmente teremos que esperar e ver o que o futuro reserva.

Super Inteligência Artificial

Enquanto muitos acreditam que podemos criar AGI em algum momento no futuro, a Super Inteligência Artificial é considerada uma obra de ficção em sua maior parte.

ASI é supostamente o tipo mais avançado de IA, que não apenas imita a inteligência humana, mas também é capaz de realizar a autoconsciência . Ele equipa as máquinas com emoções, crenças e desejos típicos dos humanos. Crucialmente, o ASI não apenas alcança, mas também supera as habilidades humanas.

Agora que conhecemos os principais tipos de IA, vamos ao que interessa!

Como a IA funciona?

A Inteligência Artificial é baseada em várias disciplinas que desenvolvemos há muito tempo. A IA moderna é inspirada e apoiada pela filosofia, economia, medicina, matemática, psicologia, neurociência etc.

Explicar como o desenvolvimento de IA funciona é bastante simples: ele usa grandes conjuntos de informações e dados para fazer a máquina aprender e executar tarefas com base nesse conhecimento.

Construir um conjunto de algoritmos que podem garantir o desempenho da IA ​​é um processo complexo de capacidades, comportamentos e características humanas de engenharia reversa.

Mas para entender completamente como tudo é feito, é essencial entender que a Inteligência Artificial é baseada em alguns subdomínios que podem ser aplicados a vários projetos, e sua combinação cuidadosa resulta em máquinas com comportamento inteligente. Dito isso, vamos percorrer os subcampos de IA mais importantes e ver do que eles são feitos.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é de longe o método de IA mais usado. O escopo do ML é ensinar uma máquina a tomar decisões com base em experiências passadas, entradas estruturadas e semiestruturadas. Ele lida com a análise de dados, reconhecendo padrões e chegando a uma saída razoável. É amplamente utilizado onde houver necessidade de automatizar e otimizar tarefas normalmente realizadas por humanos.

Curioso sobre Aprendizado de Máquina?

Saber mais

Aprendizado Profundo

Muitas vezes confundido com ML, Deep Learning é, na verdade, a faceta específica do ML focada em ensinar a máquina a processar dados por meio de um tipo especial de algoritmos muito complexos – redes neurais. É uma técnica obrigatória quando queremos construir aplicativos inteligentes que lidam com imagens, vídeos, texto e som. Com o Deep Learning, você pode descobrir padrões de dados ocultos que não encontraria de outra forma.

Processamento de linguagem natural

A PNL é uma ferramenta focada na exploração da linguagem: leitura, interpretação e produção de texto e fala. Os mecanismos de PNL são capazes não apenas de entender, mas também de responder ao usuário de uma forma semelhante à conversa humana. Com a PNL, a máquina consegue identificar o significado das palavras e até mesmo entender o contexto por trás delas – já que é amplamente utilizado em assistentes de voz, incluindo Google Assistant e Siri.

Visão Computacional

Esta parte da tecnologia de IA é dedicada ao estudo de objetos visuais. Combinado com técnicas de Deep Learning, o Computer Vision é capaz de interpretar o conteúdo de imagens e vídeos. Com a visão computacional, podemos, por exemplo, autenticar a pessoa que deseja utilizar nossos serviços, classificar objetos encontrados em imagens e pesquisar conteúdo por imagens.

Rede neural artificial

A ideia de uma rede neural é vagamente baseada em como o cérebro humano é construído. Redes neurais são algoritmos construídos a partir de blocos sequenciados, chamados de camadas. Eles são compostos por um conjunto complexo de algoritmos que possibilitam o processamento de dados de várias maneiras, dependendo da aplicação. Isso permite que as redes neurais lidem com dados tão complexos quanto vídeos, imagens e texto.

Computação Cognitiva

A Computação Cognitiva é o mais novo mecanismo de IA que tenta imitar o cérebro humano. Ele analisa vários conteúdos, incluindo texto, fala e materiais visuais – da mesma forma que os humanos fazem. O objetivo é que a máquina se torne capaz de resolver problemas complexos e apresente as respostas mais razoáveis ​​para eles. Pode ser uma ferramenta muito útil para ajudar os humanos em seu trabalho e encontrar soluções que, de outra forma, perderíamos.

Como escolher as soluções certas de Inteligência Artificial

Para decidir com sucesso que tipo de tecnologia de IA é a mais adequada para seu projeto, é crucial analisar cuidadosamente suas necessidades de negócios, os recursos desejados do produto e os ativos tecnológicos à sua disposição.

Quer saber mais sobre as soluções de IA e ver quais são mais adequadas para suas necessidades de negócios?

Não hesite em contactar a nossa equipa para fazer a escolha certa!