Neste blog falamos sobre como a Inteligência Artificial impacta a educação. hoje falaremos mais detalhadamente sobre a esta tecnologia e como ela funciona.
Inteligência artificial é a capacidade de dispositivos eletrônicos de funcionar de maneira que lembra o pensamento humano.
Isso implica em perceber variáveis, tomar decisões e resolver problemas. Enfim, operar em uma lógica que remete ao raciocínio.
“Artificial”, segundo o dicionário Michaelis, é algo que foi “produzido por arte ou indústria do homem e não por causas naturais”.
Já inteligência é a “faculdade de entender, pensar, raciocinar e interpretar”.
Ou o “conjunto de funções mentais que facilitam o entendimento das coisas e dos fatos”.
No mesmo dicionário, há duas definições da Psicologia para a palavra “inteligência”:
*Habilidade de aproveitar a eficácia de uma situação e utilizá-la na prática de outra atividade
*Capacidade de resolver situações novas com rapidez e êxito, adaptando-se a elas por meio do conhecimento adquirido.
Mesmo essas duas últimas definições fazem sentido quando falamos em inteligência artificial, com a vertente chamada de machine learning (aprendizado de máquina).
Enfim, a inteligência artificial é desenvolvida para que os dispositivos criados pelo homem possam desempenhar determinadas funções sem a interferência humana.
E quais são essas funções? A cada dia que passa, a resposta a essa pergunta é maior.
Tentaremos responder mais adiante, dando exemplos de aplicações da inteligência artificial.
Você já deve ter ouvido falar muitas vezes em hardware e software, certo? Mas você sabe o que esses termos significam?
Enquanto o hardware é a parte física de uma máquina, o software é a parte lógica – ou o “cérebro”. Onde você diria, portanto, que está a inteligência artificial? No software, é claro.
Por isso, se você quiser saber como um carro pode andar sozinho, por exemplo, esqueça o hardware, pois o segredo está no programa que orienta seus movimentos.
Portanto, não é possível explicar como funciona a inteligência artificial sem falar na ciência da computação.
Essa ciência estuda técnicas e métodos de processamento de dados, sendo o desenvolvimento de algoritmos uma questão central nela.
Os algoritmos são uma sequência de instruções que orientam o funcionamento de um software – que, por sua vez, pode resultar em movimentos de um hardware.
E a inteligência artificial, onde entra nisso? Na sua origem, o algoritmo é muito simples, como em uma receita de bolo.
Hoje, a lógica dos algoritmos é usada para criar regras extremamente complexas, para que possam resolver problemas sozinhos.
Mesmo quando há dois ou mais caminhos a seguir em uma tarefa. Para isso, é necessário combinar algoritmos com dados.
Voltando ao exemplo do bolo, uma pessoa o retira do forno quando observa que ele está pronto ou fazendo o teste do garfo.
Uma máquina de fazer bolos com inteligência artificial poderia ter algum tipo de sensor que identificasse a textura do bolo.
O algoritmo trabalharia com duas hipóteses e uma resposta para cada uma:
1. Se a textura ainda não for a ideal, o bolo segue no forno.
2. Quando o bolo estiver pronto, é retirado e o forno desligado.
Claro que esse é um exemplo muito primário diante das possibilidades.
Há máquinas que realizam tarefas muitas vezes mais complexas, resolvendo problemas com milhares de variáveis, em vez de apenas uma.
Mas elas vão sempre funcionar dessa maneira: a partir de uma programação prévia, um código que considera essas variáveis, processa os dados e determina o que fazer em cada situação.
Entre os inúmeros objetivos da inteligência artificial, o principal é desenvolver tecnologias que tenham a capacidade de simular as ações humanas e de pensar de maneira lógica.
E com isso, criar soluções para os mais variados aspectos da nossa vida.
A modernização das empresas é um dos resultados práticos mais evidentes do uso destas tecnologias.
Porém, há muitas outras áreas usufruindo desses benefícios, como saúde e entretenimento, conforme mostraremos mais à frente.
No dia 11 de maio de 1997, o russo Garry Kasparov, então campeão mundial, foi derrotado em uma partida de xadrez pelo computador Deep Blue, produzido pela IBM.
O mesmo Kasparov já havia derrotado, sete anos antes, o Deep Thought, antecessor do Deep Blue.
Por trás do computador, havia um programa que funcionava tal e qual explicamos antes: um algoritmo determina, a partir dos movimentos do adversário, qual peça mover.
Embora a derrota do enxadrista russo seja um dos grandes marcos midiáticos da inteligência artificial – quando o mundo passou a levar a ideia a sério -, ela já era pensada e usada há muito tempo.
No Renascimento, Descartes trazia a nova concepção do homem, considerando-o uma máquina que pensa:
como se os músculos fossem o hardware e o cérebro o software.
Essa ideia abriu o caminho para ser considerada a mesma lógica em equipamentos produzidos pelo homem.
No século 20, o britânico Alan Turing conduziu experimentos que revolucionariam o mundo.
Em 1940, o matemático desenvolveu uma máquina que permitia a quebra de códigos secretos nazistas, gerados por outra máquina, patenteada por Arthur Scherbius e conhecida como Enigma, durante a Segunda Guerra Mundial.
Dez anos depois, apresentou ao mundo o Teste de Turing, também conhecido como Jogo da Imitação, criado para verificar se o computador é capaz de imitar o pensamento humano.
Mas seu grande trabalho foi a Máquina de Turing, que guardava informações em uma fita, de acordo com uma série de regras – os algoritmos de que falávamos antes.
Por essas e outras, Turing é considerado o pai da computação.
Seus feitos foram a base de tudo o que possibilitou a inteligência artificial entrar em nossas vidas nas décadas seguintes.
A partir daí, o desenvolvimento da IA passou a avançar junto com a evolução dos computadores.
Cada pesquisador da inteligência artificial tem sua própria forma de entender os desafios e oportunidades da área.
Mas, geralmente, eles se dividem em duas abordagens distintas: IA simbólica e IA conexionista.
Na inteligência artificial simbólica, os mecanismos efetuam transformações utilizando símbolos, letras, números ou palavras.
Simulam, portanto, o raciocínio lógico por trás das linguagens com as quais os seres humanos se comunicam uns com os outros.
Já a abordagem da IA conexionista se inspira no funcionamento de nossos neurônios. Simulando, portanto, os mecanismos do cérebro humano.
Um exemplo de tecnologia da abordagem conexionista é o deep learning, a capacidade que uma máquina tem de adquirir aprendizado profundo, imitando a rede neural do cérebro.
Alguns ainda falam em uma terceira abordagem, da IA evolucionária, que utiliza algoritmos inspirados na evolução natural.
Ou seja, a simulação de conceitos como ambiente, fenótipo, genótipo, perpetuação, seleção e morte em ambientes artificiais.
Você viu no tópico anterior um passo a passo para definir o objetivo profissional.
Mas há alguns truques que aproximam você da construção ideal.
Como você sabe, é através do currículo que as empresas conseguem selecionar os profissionais com perfis mais condizentes com as vagas ofertadas.
Por isso, o candidato precisa preencher o documento de uma forma que agrade os recrutadores e que o coloque em vantagem frente os concorrentes.
A primeira coisa que as empresas valorizam no currículo dos candidatos é a certeza do que procuram para a sua carreira. E isso fica exposto no tópico do objetivo profissional.
Ou seja, essa parte é fundamental na hora de os recrutadores escolherem quais profissionais irão para a próxima fase do processo seletivo.
As empresas esperam que o candidato especifique as suas expectativas na profissão e também na organização para a qual está enviando o currículo.
Apesar de o espaço parecer pequeno, é preciso ser transparente e mostrar aonde quer chegar.
Com um objetivo bem definido, o seu currículo será bem avaliado pelos profissionais de RH da empresa da qual pretende fazer parte.
O próximo passo, então, é fugir dos erros comuns, que vamos relacionar a seguir.
Cada pesquisador da inteligência artificial tem sua própria forma de entender os desafios e oportunidades da área.
Mas, geralmente, eles se dividem em duas abordagens distintas: IA simbólica e IA conexionista.
Na inteligência artificial simbólica, os mecanismos efetuam transformações utilizando símbolos, letras, números ou palavras.
Simulam, portanto, o raciocínio lógico por trás das linguagens com as quais os seres humanos se comunicam uns com os outros.
Já a abordagem da IA conexionista se inspira no funcionamento de nossos neurônios. Simulando, portanto, os mecanismos do cérebro humano.
Um exemplo de tecnologia da abordagem conexionista é o deep learning, a capacidade que uma máquina tem de adquirir aprendizado profundo, imitando a rede neural do cérebro.
Alguns ainda falam em uma terceira abordagem, da IA evolucionária, que utiliza algoritmos inspirados na evolução natural.
Ou seja, a simulação de conceitos como ambiente, fenótipo, genótipo, perpetuação, seleção e morte em ambientes artificiais.
À medida que o conceito de inteligência artificial passou a ser mais difundido, novos estudiosos passaram a se debruçar sobre ele.
Assim, surgiram também perspectivas diferentes.
Uma dessas contribuições foi a diferenciação entre dois tipos de IA, a forte e a fraca, que detalhamos abaixo:
Também conhecida como autoconsciente, a Inteligência Artificial Forte é aquela que emula o raciocínio humano com tamanha perfeição que é capaz de resolver situações de maneira mais rápida e assertiva que uma pessoa.
Não à toa, é um tema bastante polêmico, pois muitos entendem se tratar de uma tecnologia que chega para ser uma alternativa à mão de obra mais qualificada das empresas.
Outros dilemas éticos cercam esse assunto, lembrando filmes de ficção, como “Eu, Robô”.
Exemplos de Inteligência Artificial Forte são aqueles que se valem das técnicas de machine learning e de deep learning.
Já a Inteligência Artificial Fraca, como o nome já sugere, não possui esse poder tão grande de imitar cognitivamente o raciocínio humano.
Na prática, ela pode colaborar no processamento de um grande volume de informações e até realizar relatórios, mas sem a autoconsciência do tipo anterior.
A grande questão é que uma IA fraca pode se desenvolver e chegar ao estágio de forte, ainda que a maioria dos avanços esteja na primeira classificação.
Um exemplo de Inteligência Artificial Fraca é o Processamento de Linguagem Natural.
Dentro dos campos da Inteligência Artificial Fraca está o Processamento da Linguagem Natural, que vimos há pouco.
Nesse caso, as máquinas utilizam softwares e algoritmos criados para finalidades específicas, como simular uma conversa humana.
Atualmente, boa parte dos avanços considerados relevantes para a área têm sido feitos no campo da Inteligência Artificial Fraca, com poucos progressos acontecendo na IA Forte.
A inteligência artificial não é mais coisa do futuro. Ela já é aplicada em vários segmentos da economia.
Veja algumas aplicações práticas da IA:
A automação é uma tônica da indústria há muitas décadas. E as máquinas não param de ficar mais inteligentes.
Com a IA, há equipamentos que fabricam e conferem os produtos sem precisarem ser operados por um humano.
Isso é só o começo, pois estão sendo desenvolvidas máquinas que também criam e executam novos projetos por conta própria, ou seja, fazem um trabalho criativo e não têm limitações para seu uso.
As rotas sugeridas pelo aplicativo Waze podem até parecer furada às vezes, mas as pessoas continuam utilizando porque, geralmente, ele aponta o melhor caminho.
Isso acontece porque o programa usa a inteligência artificial para interpretar dados fornecidos automaticamente por outros usuários sobre o tráfego nas vias.
Uber, Google e Tesla são algumas das empresas que desenvolvem carros autônomos, que não precisam de motorista para guiá-los.
A inovação é possível graças a uma combinação de várias tecnologias e sensores que fornecem dados para os algoritmos orientarem o movimento dos automóveis.
Chatbots e sistemas com processamento de linguagem natural estão ficando cada vez mais inteligentes para substituir atendentes humanos e estarem à disposição de usuários com dúvidas 24 horas por dia.
Algoritmos de lojas virtuais reconhecem padrões de compras de usuários para apresentar a eles ofertas de acordo com suas preferências. A Amazon criou, neste formato, a Amazon Go, loja de varejo que não conta com estoquista e check-out, por exemplo.
Com acesso a bases de dados, há programas capazes de escrever matérias jornalísticas informativas de um jeito que torna difícil para o leitor distingui-las de textos escritos por humanos.
Instituições financeiras utilizam algoritmos para analisar dados do mercado, gerenciar finanças e se relacionar com seus clientes.
Escritórios de advocacia e departamentos jurídicos contarão com robôs para realizar, de forma mais rápida, precisa, direta e acessível do ponto de vista econômico, boa parte do que um advogado faz hoje.
Na Saúde, temos um exemplo bem atual, que é o uso de máquinas inteligentes para ajudar no combate à pandemia da Covid-19.
A IA tem colaborado com a identificação de focos de contaminação e infectados, no auxílio às autoridades para gerenciar chamados e para sanar dúvidas da população, além do combate às notícias falsas.
Antes, a tecnologia já estava cooperando com o diagnóstico precoce de doenças, como o Alzheimer e o Mal de Parkinson.
Também ajudava na leitura de exames, identificando alterações em tomografias computadorizadas, por exemplo.
Reconhecimento de fotos, identificação de objetos e situações, reprodução temática de vídeos, tradução simultânea e remoção automática de conteúdo inapropriado são algumas das contribuições da IA para redes sociais e outros aplicativos.
Fora isso, os algoritmos conseguem personalizar o feed de postagens e notícias, sugerir amizades conforme a rede de contatos, apresentar recursos de realidade aumentada e sincronizar conteúdos de forma instantânea.
O entretenimento é uma das áreas que mais tem se beneficiado da IA.
Um dos exemplos mais cotidianos é o sistema de recomendação personalizada em serviços de streaming, garantindo uma melhor experiência na plataforma.
No entanto, não paramos por aí.
Os games e eSports estão cada vez mais imersivos.
Acessórios de realidade virtual oferecem uma percepção de que a pessoa está, de fato, realizando as ações do personagem da tela.
Antecipar problemas é uma bela maneira de evitar dores de cabeça no futuro.
E é exatamente isso que a IA tem feito ao colaborar com a manutenção preditiva.
Ao avaliar informações preliminares de maquinários e produtos, ela evita que reparos desnecessários sejam feitos e que eventuais erros parem uma empresa inteira.
Certamente tem muito mais a falar sobre Inteligência Artificial, por isso fique atento aos conteúdos postados em nossos blogs!
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Originalmente publicado em: https://fia.com.br/blog/inteligencia-artificial/#:~:text=Intelig%C3%AAncia%20artificial%20%C3%A9%20a%20capacidade,l%C3%B3gica%20que%20remete%20ao%20racioc%C3%ADnio.