A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser um tema de ficção científica para fazer parte do nosso dia a dia. Atualmente, podemos encontrar essa tecnologia em assistentes de voz nos smartphones, na automação industrial, nos chatbots de atendimentos entre outros. Continue lendo para entender o conceito e como funciona. 

Afinal, o que é Inteligência Artificial (IA)?

O conceito de Inteligência Artificial pertence à área de computação. Esse conceito refere-se à capacidade de máquinas (físicas, softwares ou sistemas) de:

• Interpretar dados externos;
• Aprender a partir do contato com esses dados;
• Usar o aprendizado para realizar tarefas específicas alcançando objetivos definidos. 

Resumidamente, a Inteligência Artificial objetiva que as máquinas pensem como o ser humano. Dessa forma, as máquinas podem analisar, raciocinar, aprender e tomar decisões com lógica e racionalidade. 

Como a Inteligência Artificial surgiu?

A história desse ramo da tecnologia começa com o advento dos primeiros computadores, na metade do século passado. As primeiras pesquisas foram realizadas na década de 1950 tendo como base os estudos de Alan Turing.

Em 1956, John McCarthy, um dos idealizadores do conceito, cunhou o termo “Inteligência Artificial” em uma conferência em Dartmouth. Nessa ocasião ele definiu IA como sendo a capacidade da máquina se comportar da mesma forma que um ser humano. O que chamamos de inteligente. 

Na década de 1960, o Departamento de Defesa dos Estados Unidos deu início às suas primeiras pesquisas visando treinar um computador para pensar como um humano. Esses estudos ganharam impulso a partir da década de 1980 devido ao avanço da tecnologia e pela crescente necessidade das indústrias. 

Como funciona a Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial tem seu funcionamento baseado na mescla de grandes volumes de dados digitais e algoritmos inteligentes. Essa junção permite que o sistema leia e interprete padrões e informações. Esse trabalho faz com que o sistema aprenda automaticamente.  

Para que o aprendizado aconteça é necessário que o sistema de Inteligência Artificial seja constantemente alimentado com novos dados. O funcionamento da IA tem como base: 

• Modelo de dados (estruturas que processam, categorizam e analisam os dados);
• Big Data (grandes volumes de dados que são disponibilizados);
• Poder de processamento (consiste na capacidade operacional do sistema para processar informações). 

Combinação de tecnologias

Para que o processo da Inteligência Artificial aconteça é preciso contar com a combinação de diferentes tecnologias. Através dessa junção, torna-se possível que a máquina imite o raciocínio lógico do ser humano. Essas tecnologias são:

• Machine Learning
• Deep Learning
• Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Explicaremos mais sobre cada uma delas abaixo. 

Machine Learning

Traduzindo para o português, o termo “Machine Learning” significa “aprendizado da máquina”. Esse é um dos pilares essenciais para o funcionamento da IA. Essa tecnologia se baseia em tornar os sistemas capazes de aprender e evoluir por si mesmos. 

Essa capacidade é obtida através do processamento de dados e detecção de padrões. A partir dessa identificação, o sistema se torna capaz de tomar decisões sem precisar de programação para chegar a determinadas conclusões. 

O Machine Learning é fundamental para que a IA funcione. Um exemplo cotidiano do uso desse recurso é o sistema de recomendações personalizadas de serviços como Netflix e Amazon. Os conteúdos e produtos são sugeridos para os usuários a partir da identificação de padrões de busca e consumo dos mesmos. 

Deep Learning

O Deep Learning pode ser definido como um aprofundamento do Machine Learning. É uma forma de tornar o aprendizado do sistema mais inteligente e complexo. Dessa forma se tem resultados mais precisos. 

As redes neurais do Deep Learning foram desenvolvidas com base na lógica da ligação entre os neurônios no cérebro do ser humano. Os avanços da capacidade computacional permitiram ao sistema aprender padrões complexos e interpretar volumes grandes de dados. 

O Deep Learning tem como um de seus usos mais comuns o reconhecimento de imagens e fala. Esse recurso vem sendo aplicado no desenvolvimento de veículos autônomos.

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

O Processamento da Linguagem Natural (PLN) é o recurso que permitirá que as máquinas interajam e se comuniquem naturalmente com os seres humanos. O PLN usa a tecnologia Machine Learning para que o sistema detecte padrões que gerem linguagem humana natural. Até mesmo na forma de falar. 

São os avanços de PLN que levarão a IA para o próximo estágio, uma interação com linguagem natural entre humanos e máquinas. Esse recurso é aplicado em áreas como análise de sentimentos, chatbots de atendimento e algoritmos que identificam o teor de um texto. 

Tipos de Inteligência Artificial

Teóricos da área de Inteligência Artificial costumam dividi-la em dois tipos:

• Inteligência Artificial forte
• Inteligência Artificial fraca

Inteligência Artificial Forte

Classificada como autoconsciente, a Inteligência Artificial forte diz respeito a criação de sistemas capazes de raciocinar e solucionar problemas. Há muitos debates a respeito desse tipo de IA pelo conceito de consciência em máquinas.

Inteligência Artificial Fraca

Os sistemas desse tipo não conseguem raciocinar e solucionar problemas conscientemente como o ser humano. Em outras palavras, uma máquina que possui IA Fraca é capaz de processar dados e fornecer resultados, mas sem a autoconsciência da IA Forte. 

O Processamento da Linguagem Natural está dentro da área de Inteligência Artificial Fraca. As máquinas usam softwares e algoritmos desenvolvidos para fins específicos, como simular uma conversa humana. Os progressos mais significativos tem sido na área de IA Fraca. 

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