O que é Inteligência Artificial (IA)?

A IA é um ramo da ciência da computação que tem como objetivo elaborar dispositivos que simulem a capacidade humana de raciocinar e tomar decisões.

Ao longo das últimas décadas, o avanço da tecnologia foi incontestável. Pouco a pouco, recursos cada vez mais modernos foram tomando espaço no cotidiano das pessoas e nas estratégias das empresas, agilizando processos lentos e improdutivos. E com a Inteligência Artificial não é diferente.

Mas o que é Inteligência Artificial? A IA é um ramo da ciência da computação que tem como objetivo elaborar dispositivos que simulem a capacidade humana de raciocinar e tomar decisões.

Existente há décadas, esta área da ciência é impulsionada com o rápido desenvolvimento da Informática e da Computação. Essa ciência passou a ser chamada de Inteligência Artificial nos anos 60, pois pesquisadores acreditavam ser possível máquinas realizarem tarefas humanas complexas. A IA é um tema bastante comum nas histórias de ficção científica, presente nos livros, no cinema – em filmes como Blade Runner e A.I. – Inteligência Artificial -, e também em séries, como a consagrada Black Mirror, disponível na Netflix.

Ainda assim, de acordo com uma pesquisa realizada pela Blue Fountain Media (agência de Marketing Digital, localizada em Nova York, que fornece estratégias de desenvolvimento de sites e Marketing online), 43% dos adultos residentes nos Estados Unidos não sabem exatamente o que é Inteligência Artificial ou como ela é aplicada – 7% simplesmente não têm interesse no assunto. E mais: 32% temem perder seus empregos por causa dela, enquanto outros 87% não confiariam em um diagnóstico médico que não tivesse intervenção humana.

 

Mas a Inteligência Artificial já faz parte do nosso dia a dia


Enquanto os
blockbusters americanos e os romances de ficção científica retratam a Inteligência Artificial como robôs semelhantes aos humanos que visam “dominar o mundo”, a evolução das tecnologias de IA não é tão assustadora. Em vez disso, a tecnologia evoluiu para fornecer muitos benefícios específicos em diversos setores como Saúde, Varejo, Marketing, Bancários, Industrial, Recursos Humanos, entre outros.

Cada setor tem uma alta demanda por recursos de IA – especialmente sistemas de resposta a perguntas que podem ser usados ​​para assistência jurídica, pesquisas de patentes, notificação de risco e pesquisa médica (chatbots). 

Outros usos de IA incluem, por exemplo:


Cuidados com a saúde:
Os aplicativos de IA podem fornecer leituras personalizadas de Medicina e raio-X. Assistentes pessoais de saúde podem atuar como assistentes pessoais, lembrando o usuário de tomar comprimidos na hora certa, fazer exercícios ou se alimentar de maneira mais saudável.  A Inteligência Artificial, inclusive, está sendo utilizada para o combate ao novo coronavírus. Um exemplo: Uma das grandes preocupações da linha de frente no combate a Covid-19 é a exposição dos profissionais de saúde. Agora eles já possuem um aliado imune ao vírus: um enfermeiro-robô. A tecnologia, já aplicada na Itália, monitora pacientes analisando os parâmetros exibidos pelos equipamentos.

Varejo: A Inteligência Artificial fornece recursos de compras virtuais que oferecem recomendações personalizadas e discutem opções de compra com o consumidor. As tecnologias de gerenciamento de estoque e layout de site também estão sendo aprimoradas com IA.

Manufatura: A IA pode analisar os dados de IoT (Internet das Coisas) de uma fábrica à medida que eles “fluem” do equipamento conectado, com o objetivo de prever a carga e a demanda esperadas usando redes recorrentes.

Bancário: A Inteligência Artificial aumenta a velocidade, a precisão e a eficácia dos esforços humanos. Em instituições financeiras, as técnicas de IA podem ser usadas para identificar quais transações podem ser fraudulentas, adotar uma pontuação de crédito rápida e precisa, bem como automatizar tarefas intensas de gerenciamento de dados que eram feitas manualmente.

O uso desta tecnologia também contribui para que as seleções de novos colaboradores sejam mais justas e baseadas nas reais qualificações de cada candidato.

A Rocketmat, por exemplo, utiliza os mais consolidados e modernos recursos de IA para entregar soluções de altíssima confiabilidade e assertividade para a tomada de decisões nas empresasData Driven (termo que representa a capacidade de tomada de decisões embasadas por dados), para as áreas de Recursos Humanos, Educação Corporativa, Vendas, Saúde & Segurança e outras áreas de negócio.

 

Machine Learning: a “aprendizagem de máquina”


Machine Learning
é o termo na língua inglesa para a tecnologia conhecida no Brasil como “aprendizado de máquina”. Pode-se dizer que o Machine Learning é um método que possibilita que, baseados nos cálculos feitos através de algoritmos, computadores consigam reconhecer padrões e tomar decisões.

Os algoritmos de Machine Learning são criados a partir dos dados que são analisados, e as respostas e resultados chegam ao final do processo, com suas regras e questões empregados pelo sistema. É alimentar o computador com bilhões de informações e treiná-lo para aprender com esta infinidade de dados, se valendo da probabilidade estatística para ‘prever’ a melhor decisão a ser tomada em ocasiões futuras que tiverem qualquer traço de similaridade.

 

Deep Learning: profundidade


Deep Learning
ou “aprendizagem profunda”, em português, é um “braço” do Machine Learning, ou seja, é um aprendizado de máquina que visa “ensinar” as máquinas a agirem e interpretarem dados de uma maneira mais natural, através do uso de redes neurais.. 

Em linhas gerais, o Deep Learning faz o “treinamento” de um modelo computacional para que ele possa decifrar a linguagem ou reconhecer imagens. É um modelo que relaciona termos e palavras para alcançar os significados, uma vez que é alimentado com grandes quantidades de dados.

As redes neurais são principalmente utilizadas para criar sistemas de Inteligência Artificial. Na Ciência da Computação e campos relacionados, redes neurais artificiais são modelos computacionais inspirados pelo sistema nervoso central, em particular o cérebro, pois são capazes de definir e discernir padrões. 

As redes neurais artificiais são uma espécie de método para solucionar problemas através da descoberta. Em suma: são técnicas computacionais que apresentam um modelo inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes e que adquirem conhecimento por meio da experiência.

 

Porém, ainda existem algumas limitações da Inteligência Artificial 


A Inteligência Artificial depende de dados para desenvolver seus sistemas. Sem eles, a IA não consegue “aprender” e identificar padrões. O
seu bom desempenho necessita de modelos de aprendizagem pré-definidos, que implicam o reconhecimento de padrões pré-estabelecidos.

Os algoritmos trabalham perfeitamente bem, desde que não se deparem com uma variável não prevista na concepção operacional previamente arquitetada para atingir determinado objetivo. Isso significa que quaisquer imprecisões nos dados serão refletidas nos resultados. E quaisquer camadas adicionais de previsão ou análise devem ser adicionadas separadamente.

Finalmente, o sistema ainda depende de uma análise final feita por pessoas. A Inteligência Artificial apresenta os dados de forma organizada, mas a decisão de o que fazer com essas informações ainda recai sobre os humanos.

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