Inteligência Artificial

O que é Inteligência Artificial?

A inteligência artificial (IA) possibilita que máquinas aprendam com experiências, se ajustem a novas entradas de dados e performem tarefas como seres humanos.

A maioria dos exemplos de IA sobre os quais você ouve falar hoje – de computadores mestres em xadrez a carros autônomos – dependem de deep learning e linguagem natural. Com essas tecnologias, os computadores podem ser treinados para cumprir tarefas específicas ao processar grandes quantidades de dados e reconhecer padrões nesses dados.

Mesmo que a coleta de dados seja autônoma, a IA é uma simulação distinta de sensibilidade ou autoconsciência. A indústria passou a usar o termo Inteligência Artificial para diferenciá-la da tecnologia hegemônica no mundo atualmente.

Uma nova onda de inovação

Os economistas chamam isso de a quarta revolução industrial, marcada pela convergência de tecnologias digitais, físicas e biológicas — bagunçando as fronteiras das três áreas. E IA faz parte dessa próxima onda de inovação, trazendo grandes mudanças na maneira como pessoas e empresas se relacionam com tecnologia, compartilham dados e tomam decisões.

Qual é a importância
da inteligência artificial?

A IA automatiza a aprendizagem repetitiva e a descoberta a partir dos dados.

Mas a inteligência artificial é diferente da automação robótica guiada por hardwares. Em vez de automatizar tarefas manuais, a IA realiza tarefas frequentes, volumosas e computadorizadas de modo confiável e sem fadiga. Para este tipo de automação, a interferência humana ainda é essencial na configuração do sistema e para fazer as perguntas certas.

A IA adiciona inteligência a produtos existentes. Na maioria dos casos, a inteligência artificial não será vendida como uma aplicação individual. Pelo contrário, os produtos que você já utiliza serão aprimorados com funcionalidades de IA, de maneira parecida como a Siri foi adicionada aos produtos da Apple. Automação, plataformas de conversa, robôs e aparelhos inteligentes podem ser combinados a grandes quantidades de dados para aprimorar muitas tecnologias para casa e escritório, de inteligência em segurança à análise de investimentos.

A IA se adapta através de algoritmos de aprendizagem progressiva para deixar que os dados façam a programação. A Inteligência Artificial encontra estruturas e regularidades nos dados para que o algoritmo adquira uma capacidade: ele se torna um classificador ou predicador. Então, assim como o algoritmo pode ensinar a si mesmo a jogar xadrez, ele pode ensinar a si mesmo quais produtos recomendar em seguida. E os modelos se adaptam quando recebem mais dados. Propagação retroativa é uma técnica de IA que permite que o modelo se ajuste, através de treinamento e com a entrada de novos dados, quando a primeira resposta não está totalmente correta.

A IA analisa mais dados, e em maior profundidade, usando redes neurais que possuem muitas camadas escondidas. Construir um sistema de detecção de fraudes com cinco camadas escondidas era quase impossível, alguns anos atrás. Tudo isso mudou, com um poderio computacional impressionante e big data. Você precisa de muitos dados para treinar modelos de deep learning, porque eles aprendem diretamente com os dados: quanto mais dados você puder colocar neles, mais precisos eles se tornam.

A IA atinge uma precisão incrível através de redes neurais profundas – o que antes era impossível. Por exemplo, suas interações com a Alexa, pesquisas do Google e Google Fotos são todas baseadas em deep learning – e elas continuam ficando mais precisas conforme as vamos utilizando. Na área médica, técnicas de Inteligência Artificial baseadas em deep learning, classificação de imagens e reconhecimento de objetos podem agora ser usadas para encontrar cânceres em ressonâncias com a mesma precisão de radiologistas bem treinados.

A IA obtém o máximo dos dados. Quando algoritmos aprendem sozinhos, os dados em si podem se tornar propriedade intelectual. As respostas estão nos dados; você só precisa aplicar a Inteligência Artificial para extraí-las. Uma vez que o papel dos dados é mais importante do que nunca, eles podem criar uma vantagem competitiva. Se você possuir dados numa indústria competitiva, ainda que todos estiverem colocando técnicas semelhantes em prática, ganha quem tiver o melhor conjunto de dados.