Inteligência Artificial: o que é e como usar

Por Cristiano Reis | Estratégia

Inteligência Artificial: o quê é, como funciona, exemplos usados em nosso dia-a-dia, os diferentes tipos, IA Generativa e vantagens e desvantagens.

O ano de 1968 entrou para a história do cinema por “2001: Uma Odisseia no Espaço”. O filme foi baseado no Livro de Arthur C. Clarke e dirigido por Stanley Kubrick.

Além de temas mais profundos como a evolução do homem e existencialismo, o filme ainda veio recheado de temas sobre tecnologia e inteligência artificial.

Apesar de já ter sido tema deste filme, que marcou a história do cinema, a Inteligência Artificial (IA) tem origens mais antigas ainda.

A IA é assunto desde o início dos anos 40 onde Warren McCulloch (neurofisiologista) e Walter Pitts (matemático) criaram o primeiro modelo computacional para redes neurais baseado em matemática e algoritmos.

Ainda nos anos 40, durante a Segunda Guerra Mundial, o matemático britânico Alan Turing, desenvolveu uma máquina que permitia a quebra de códigos secretos nazistas, gerada por outra máquina, patenteada por Arthur Scherbius e conhecida como Enigma.

Anos depois o Teste de Turing foi apresentado ao mundo. Também conhecido como Jogo da Imitação, o teste foi desenvolvido para verificar se um computador é capaz de imitar o pensamento humano.

O que é Inteligência Artificial?

A IA é um campo da Ciência da Computação, que estuda e desenvolve máquinas e programas de computador, capazes de reproduzir o comportamento humano na tomada de decisões e na realização de tarefas.

Essa capacidade vai desde as questões mais simples até as mais complexas, levando as máquinas a pensarem como seres humanos, aprendendo, percebendo e decidindo caminhos a seguir, de forma racional.

Como funciona?

Podemos dizer que uma Inteligência Artificial funciona com base em três pilares:

Bons e grandes modelos de dados para classificar, processar e analisar;
Acesso a uma grande quantidade de dados não processados;
Computação potente com custo acessível para um processamento rápido e eficiente.

Um algoritmo, ao analisar esses dados, consegue tomar decisões e realizar tarefas de maneira autônoma. Ele vai aprendendo como uma criança, absorvendo, analisando e organizando os dados.

Com isso vai entendendo e identificando o que são objetos, pessoas, padrões e reações de todos os tipos.

A questão da IA passa por várias áreas da Ciência da Computação: Machine Learning, Deep Learning, Redes Neurais, Computação Cognitiva, Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural.

Tudo isso junto vai compor o que é a Inteligência Artificial.

Os dois principais métodos pelos quais uma IA pode reproduzir o comportamento humano são: Machine Learning e Deep Learning.

O Machine Learning é o aprendizado de máquina. A IA reconhece e reproduz uma série de padrões com base em uma experiência prévia que, por sua vez, foi adquirida pela utilização de algoritmos.

Dentro do Machine Learning há um subcampo conhecido como Deep Learning.

No Deep Learning são usadas redes neurais, que são unidades conectadas em rede, e que realizam a análise de bancos de dados e informações para imitar o cérebro humano.

Em um contexto mais amplo, a IA não é apenas sobre replicar a inteligência humana, mas também sobre aprimorá-la. Como mencionado pela IBM, ela está transformando indústrias inteiras, impulsionando avanços em áreas como saúde, finanças, transporte, entre outros.

É a capacidade de analisar dados em escala massiva, gerando insights que antes seriam inacessíveis ou muito demorados de se atingir.

Exemplos usados no nosso dia a dia

Hoje em dia a IA (ou AI, Artificial Intelligence) já faz parte do dia a dia das pessoas.

Ela tem sido chamada pelos economistas de “a quarta revolução industrial”, marcando a junção de tecnologias digitais, físicas e biológicas.

Veja alguns exemplos de IA que usamos em nosso dia a dia:

Buscadores: Os mecanismos de busca na internet, como é o caso do Google, utilizam diversas técnicas de aprendizado para proporcionar resultados de pesquisas mais assertivos.

Assistentes de voz: Embutidos em celulares e caixas de som inteligentes, esses assistentes são um modelo de IA que reconhece e executa comandos feitos por meio da voz.

Eles podem realizar ligações, programar alarmes, dar informações e notícias, tocar música, dentre outras tarefas.

Os mais famosos são o Google Assistente (integrado ao sistema Android), a Siri da Apple e a Alexa da Amazon.

Reconhecimento facial: Usados para confirmar a identidade de uma pessoa, possibilitando que ela possa acessar seus dispositivos pessoais e aplicativos financeiros.

Esse tipo de reconhecimento tem sido aprimorado e utilizado na área de segurança pública.

Redes sociais: Redes sociais como Instagram, X e Facebook, personalizam seus conteúdos, e os apresentam de diferentes maneiras para cada pessoa.

A IA personaliza as postagens que vão aparecendo na timeline de cada um. Tudo é feito com base nos padrões e gostos de cada indivíduo.

Transporte: Os aplicativos de rotas, que funcionam com uma grande rede de conexão de dispositivos móveis e análise de satélites, coletam e interpretam o tráfego em tempo real, mostrando as melhores rotas, blitz e radares.

Streaming: Serviços como Netflix, Amazon Prime, HBO, entre outros, apoiam-se na IA para personalizar resultados e conteúdos relevantes.

Tipos de Inteligência Artificial

Há sete classificações para a IA. Elas são determinadas conforme a capacidade e a classificação técnica.

Quanto à capacidade, podemos dividir as Inteligências Artificiais em:

Máquinas reativas: Inteligências artificiais antigas que não têm funcionalidade baseadas em memória.

Esses tipos não conseguem usar experiências adquiridas para suas ações presentes. Em resumo: não têm capacidade de “aprender”.

Memória limitada: Conseguem aprender com base em dados históricos.

Teoria da mente: São sistemas de IA que se encontram em fase de desenvolvimento.

Autoconsciente: Ainda em formulação, de forma hipotética conseguiria compreender, evocar emoções, necessidades, crenças e, talvez, desejos próprios

No quesito técnico, as classificações são as seguintes:

ANI – Inteligência Artificial Estreita: Representa toda a IA existente, que só consegue realizar uma tarefa específica.

AGI – Inteligência Geral Artificial: É a capacidade da IA geral aprender, perceber, compreender e funcionar completamente da mesma forma que um ser humano.

ASI – Superinteligência Artificial: Replica a inteligência dos seres humanos, tem uma memória maior, analisa os dados de forma muito rápida e tem capacidade de tomada de decisão.

IA Generativa

A IA Generativa tem possibilidades quase que ilimitadas. Com ela cria-se imagens, músicas e até mesmo textos completamente novos.

Pode-se programar a IA para criar uma música a partir de um conjunto de notas pré-existentes, converter uma notícia de um jornal no estilo de um escritor como, por exemplo, Machado de Assis ou, ainda, transformar a foto de um animal em uma pintura ao estilo de pintores famosos.

Na área de saúde, a IA Generativa utiliza-se de modelos de previsão de testes clínicos, identificação de padrões em exames médicos e auxílio no diagnóstico de doenças.

Os serviços baseados em IA Generativa tem aumentado.

Os nomes mais conhecidos atualmente são: DALL-E, Midjourney, Github Copilot, GPT-3 e GPT-4, Jasper, Bing Chat, Google Bard e o famoso ChatGPT.

A criação de imagens tem destaque nas áreas de design, cinema, jogos, publicidade e artes, onde o DALL-E e MidJourney podem ser usados para essas tarefas.

O Jasper e o ChatGPT são auxiliares para a criação de textos. Eles podem gerar textos longos e complexos, fazer traduções automáticas, gerar respostas para chats, classificar sentimentos no texto e, inclusive, interpretação e resumo de tópicos em um texto.

O Copilot é usado por desenvolvedores para facilitar o desenvolvimento de software.

Sem dúvida, o mais famoso exemplo para criação de texto é o ChatGPT. Você pode pedir a ele para escrever um texto e solicitar correções caso não ficar da forma como você deseja. E tudo isso é feito como se fosse duas pessoas conversando.

Benefícios da Inteligência Artificial

A IA trouxe uma série de benefícios para as pessoas e para as empresas.

Ela se tornará cada vez mais relevante na medida em que as organizações buscarem automatizar processos, otimizar operações e personalizar experiências para os clientes.

Podemos destacar, de início, uma maior precisão e menor possibilidade de erro humano na tomada de decisões e na execução de tarefas rotineiras.

Aquelas tarefas repetitivas são realizadas pela IA de maneira ininterrupta. Empresas das áreas de serviços, comércios e indústrias podem ter um aumento de produtividade ao automatizar etapas de seus processos.

Os processos de compra e venda online são facilitados. Além disso, o atendimento ao consumidor tem tido uma evolução.

Desvantagens

Quando se fala em benefícios da IA podemos, ao mesmo tempo, falar sobre algumas desvantagens.

A automação das tarefas e a tomada de decisões ainda apresentam um elevado custo de desenvolvimento e implementação.

Entendemos que isso não é uma desvantagem significativa, uma vez que o avanço de qualquer tecnologia leva a uma redução de custos com o passar do tempo.

Alguns falam em desemprego, outros falam em deslocamento dos empregos.

Dentre algumas preocupações estão a repetição de padrões e discursos antiéticos e danosos à sociedade, falhas de controle (como no caso de carros autônomos) e riscos de segurança relacionados à coleta e armazenamento e dados pessoais.

Desafios

Para finalizar este Post, fiz uma brincadeira. Lancei a seguinte pergunta ao ChatGPT:

“Se você fosse resumir em um único parágrafo, qual seria o grande desafio para as empresas em relação a inteligência artificial?”

Após uns 30 segundos observando o cursor piscar na tela do meu computador, obtive a seguinte resposta:

“O principal desafio para as empresas em relação à Inteligência Artificial reside na capacidade de integrar efetivamente essa tecnologia em suas operações, aproveitando seu potencial para impulsionar a inovação, aumentar a eficiência e melhorar a experiência do cliente, ao mesmo tempo em que abordam questões éticas, legais e de segurança relacionadas à privacidade dos dados, viés algorítmico e impacto no mercado de trabalho, garantindo uma abordagem responsável e sustentável no desenvolvimento e implementação de soluções de IA.”