Se você ainda não sabe, ao certo, o que é inteligência artificial, chegou a hora de entender e nós vamos te ajudar com isso.

Em suma, inteligência artificial ou IA, é um conjunto de tecnologias que conferem uma série de funções avançadas aos computadores, por exemplo:

• Ver e entender e fazer tradução de idiomas escritos e falados;
• Realizar a análise de dados;
• Fazer recomendações e correções, etc.

A IA é uma espécie de espinha dorsal das inovações da computação contemporânea e consegue agregar empresas, valores e indivíduos.

Podemos observar isso quando nos deparamos com uma ferramenta de IA que consegue extrair dados e textos de imagens, fazer reconhecimento óptico de caracteres (OCR).

Com essa inovação as ferramentas têm a capacidade, por exemplo, de transformar conteúdos não estruturados em algo pronto, dados estruturados, negócios e insights valiosos.

O Que é Inteligência Artificial?

Vamos, então, responder à questão-chave desse post: o que é inteligência artificial?

Em síntese, a inteligência artificial é uma área da ciência que mantém o foco na criação de computadores e outras máquinas que conseguem raciocinar e atuar.

De modo geral, é um campo que se concentra em máquinas com capacidade de realizar tarefas que, normalmente, exigiriam inteligência humana.

Além disso, estamos diante de computadores extremamente eficientes em “manusear” dados com escala maior do que seres humanos podem analisar. 

Sendo assim, a IA é uma área ampla que abrange diversas disciplinas, como:

• Estatísticas e análises de dados;
• Ciência da computação;
• Neurociência;
• Engenharia de hardware e software;
• Psicologia e filosofia e outras;

Considerando um nível operacional em uso comercial, podemos dizer que a IA é um conjunto de tecnologias baseadas, especialmente, em machine learning e aprendizado aprofundado.

Tudo isso, utilizando previsões, análises de dados, processamento de linguagem natural, categorização de objetos, recuperação inteligente de dados e outras ações.

Como a Inteligência Artificial Funciona?

Agora que já falamos sobre o que é inteligência artificial, precisamos entender melhor como ela funciona.

Bem… Embora suas especificidades costumem variar de acordo com técnicas de IA, seu princípio básico tem interesse principal nos dados. 

Dessa forma, os sistemas de IA aprendem e se aprimoram através da exposição a grandes volumes de dados, identificando padrões e relações que nós humanos desconhecemos.  

Quase sempre o processo de aprendizado envolve algoritmos, que são uma série de regras ou instruções que orientam as análises e tomada de decisão da IA.  

Em machine learning (subconjunto da IA), os algoritmos são treinados em dados que podem ser rotulados ou não rotulados, a fazer previsões e categorizar informações. 

Já o aprendizado profundo, que é uma especialização adicional, usa redes neurais artificiais com diversas camadas para processar informações, simulando estrutura e  funcionamento do cérebro humano. 

Resumindo, é através do aprendizado e adaptação contínuos que os sistemas de IA ficam cada vez mais eficientes ao realizar tarefas, reconhecer imagens, traduzir idiomas, etc.

Conheça os Tipos de Inteligência Artificial

A princípio, entenda que a inteligência artificial se organiza de diferentes formas, a depender das ações realizadas ou do estágio de desenvolvimento.

Por exemplo, conhecemos quatro estágios de desenvolvimento de IA. São eles:

• Máquinas reativas: se trata de uma IA limitada que só consegue reagir a estímulos se houver regras pré-programadas. Ela não utiliza memória, logo, não aprende com novos dados. Um exemplo é o Deep Blue, da IEM que venceu o campeão de xadrez Garry Kasparov no ano de 1997.
• Memória limitada: a maioria da IA moderna é de memória limitada e pode usá-la para melhorar com o tempo, se treinada com novos dados, geralmente através de uma rede neural artificial ou outro tipo de treinamento. Um exemplo de inteligência artificial com memória limitada é o aprendizado profundo, subconjunto do machine learning. 
• Autoconhecimento: um passo à frente da teoria da IA, esta é uma máquina mística, ciente da própria existência, com recursos emocionais e intelectuais similares ao ser humano. A IA de autoconhecimento também não existe no momento. 
• Teoria da mente: infelizmente, a teoria da mente ainda não existe, mas contamos com pesquisas muito avançadas no momento. Em suma, é uma IA que imita a mente humana e possui recursos de tomada de decisão idênticas a de um humano. Dentre suas habilidades estão o reconhecimento, memorização de emoções, etc.

Uma maneira mais eficiente de categorizar os tipos de inteligência artificial é considerar o que a máquina consegue fazer. 

Em síntese, tudo que conhecemos como inteligência artificial é inteligência artificial estreita, pois só consegue executar conjuntos limitados de ações baseado em programação e treinamento.

Por exemplo, quando usamos um alogiano de IA para classificar objetos, ele não consegue fazer o processamento de linguagem natural. A forma mais famosa de IA estreita é a Pesquisa do Google. 

Modelos de treinamento de inteligência artificial

Na maioria das vezes que as empresas falam em IA, se referem a “dados de treinamento”, ou seja, que se aprimora com o tempo. 

Veja 3 tipos de modelos de aprendizado, geralmente utilizados em machine learning:

Aprendizado supervisionado: modelo de machine learning que mapeia entradas e saídas específicas usando dados de treinamento rotulados ou dados estruturados. 

Aprendizado não supervisionado: modelo de machine learning que aprende padrões baseando-se em dados não rotulados ou dados não estruturados. O algoritmo aprende com os dados categorizando-os. 

Aprendizado semi-supervisionado: quando apenas alguns dados são rotulados.

Aprendizado por reforço: é um modelo de machine learning que podemos descrever como “aprender por”. Aqui um agente aprende a executar uma tarefa determinada por tentativa e erro. 

Tipos Mais Comuns de Redes Neurais Artificiais

As redes neurais artificiais são um tipo comum de modelo de treinamento de IA, superficialmente baseado no cérebro humano. 

Em resumo, uma rede neural é um sistema de neurônios artificiais, também conhecidos como perceptrons, usados nos computacionais para analisar e classificar. 

Estes dados são alimentados na primeira superfície de uma rede neural, onde cada percepção recebe uma decisão e depois transmite-as a vários nós da cama seguinte.  

Os modelos de treinamento contendo mais de 3 camadas são conhecidos como redes neurais profundas ou aprendizado profundo. Veja os tipos de redes neurais artificiais mais comuns:

• As redes neurais do feedforward (FF);
• As redes neurais recorrentes (RNN);
• Memória de curto prazo longa (LSTM) ;
• Redes neurais convolucionais (CNN);
• As redes adversárias generativas (GAN);

O Que é Inteligência Artificial (IA)? Como Funciona? 4 Tipos: Conclusão

A inteligência artyificial é uma realidade e precisamos aprender a lidar com ela, até porque, tudo o que temos hoje é apenas o começo. Muitas coisas estão por vir!

A melhor forma de fazer com que essa ferasmente funcione bem em nosso dia a dia, é procurando utilizá-la com o máximo de cuidado e responsabilidade.

Além disso, as IAs podem ser muito úteis, e só precisamos conhecê-las bem e saber quando é adequados dispor delas.

Gostou desse conteúdo? Conseguiu entender o que é inteligência artificial e como funciona essa gama de dados?