Inteligência artificial: o que é? Como usar?

Em Softwares, apps e produtos por André M. Coelho

A inteligência artificial é a simulação de processos de inteligência humana por máquinas, especialmente sistemas de computadores. As aplicações específicas da IA incluem sistemas especializados, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e visão de máquina. Ultimamente, as IAs estão ganhando fama com a criação de imagens, artes, e até textos.

Mas vamos explicar sobre as diferentes formas de inteligência artificial e como ela vem ajudando nossas vidas.

Inteligência artificial: o que é e como funciona?

Como o hype em torno da IA acelerou, os fornecedores estão lutando para promover como seus produtos e serviços usam a IA. Muitas vezes, o que eles chamam de IA é simplesmente um componente da IA, como o aprendizado de máquina.

Habilidades da inteligência artificial

A programação da IA se concentra em três habilidades cognitivas: aprendizado, raciocínio e autocorreção.

1. Processos de aprendizagem

Esse aspecto da programação da IA se concentra na aquisição de dados e na criação de regras de como transformar os dados em informações acionáveis. As regras, que são chamadas de algoritmos, fornecem dispositivos de computação com instruções passo a passo sobre como concluir uma tarefa específica.

2. Processos de raciocínio

Esse aspecto da programação da IA ??se concentra na escolha do algoritmo certo para atingir um resultado desejado.

3. Processos de autocorreção

Esse aspecto da programação de IA foi projetado para ajustar continuamente algoritmos e garantir que eles forneçam os resultados mais precisos possíveis.

Por que a inteligência artificial é importante?

A IA é importante porque pode fornecer às empresas insights sobre suas operações de que elas podem não estar cientes anteriormente e, porque, em alguns casos, a IA pode executar tarefas melhor do que os humanos.

Particularmente quando se trata de tarefas repetitivas e orientadas a detalhes, como analisar um grande número de documentos legais para garantir que os campos relevantes sejam preenchidos adequadamente, as ferramentas de IA geralmente completam os trabalhos rapidamente e com relativamente poucos erros.

Isso ajudou a alimentar uma explosão de eficiência e abriu a porta para oportunidades de negócios totalmente novas para algumas empresas maiores. Antes da onda atual de IA, teria sido difícil imaginar o uso de software de computador para conectar os pilotos aos táxis, mas hoje o Uber se tornou uma das maiores empresas do mundo ao fazer exatamente isso. Ele utiliza algoritmos sofisticados de aprendizado de máquina para prever quando é provável que as pessoas precisem de passeios em determinadas áreas, o que ajuda a colocar pro-ativamente os motoristas na estrada antes que sejam necessários.

Como outro exemplo, o Google se tornou um dos maiores players de uma variedade de serviços on-line usando o aprendizado de máquina para entender como as pessoas usam seus serviços e depois melhorando-os. Em 2017, o CEO da empresa, Sundar Pichai, declarou que o Google operaria como uma empresa focada em inteligência artificial

As maiores e mais bem-sucedidas empresas de hoje usaram a IA para melhorar suas operações e obter vantagem em seus concorrentes.

Quais são as vantagens e desvantagens da inteligência artificial?

As redes neurais artificiais e as tecnologias de inteligência artificial de aprendizado profundo estão evoluindo rapidamente, principalmente porque a IA processa grandes quantidades de dados muito mais rapidamente e torna as previsões com mais precisão do que humanamente possíveis.

Embora o enorme volume de dados criados diariamente enterrasse um pesquisador humano, os aplicativos de IA que usam aprendizado de máquina podem levar esses dados e transformá-los rapidamente em informações acionáveis. Até o momento em que este artigo foi escrito, a principal desvantagem do uso da IA é que é caro processar as grandes quantidades de dados que a programação de IA exige.

Vantagens:

Bom em empregos orientados para detalhes

Tempo reduzido para tarefas pesadas de dados

Fornece resultados consistentes

Os agentes virtuais movidos a IA estão sempre disponíveis.

Desvantagens:

Cara

Requer profundo conhecimento técnico

Fornecimento limitado de trabalhadores qualificados para construir ferramentas de IA

Sabe apenas o que foi mostrado

Falta de capacidade de generalizar de uma tarefa para outra.

IA Forte vs IA Fraca

A IA pode ser categorizada como fraca ou forte.

A IA fraca, também conhecida como IA estrita, é um sistema de IA projetado e treinado para concluir uma tarefa específica. Robôs industriais e assistentes pessoais virtuais, como a Siri da Apple, usam IA fraca.

A IA forte, também conhecida como Inteligência Geral Artificial (IGA), descreve a programação que pode replicar as habilidades cognitivas do cérebro humano. Quando apresentado com uma tarefa desconhecida, um sistema de IA forte pode usar a lógica difusa para aplicar o conhecimento de um domínio a outro e encontrar uma solução autonomamente. Em teoria, um forte programa de IA deve poder passar no teste de Turing e no teste da sala chinesa.

Quais são os 4 tipos de inteligência artificial?

A IA pode ser categorizada em quatro tipos, começando com os sistemas inteligentes específicos de tarefa em uso amplo hoje e progredindo para sistemas sentientes, que ainda não existem. As categorias são as seguintes:

1. Tipo 1: máquinas reativas

Esses sistemas de IA não têm memória e são específicos para tarefas. Um exemplo é o Deep Blue, o programa de xadrez da IBM que venceu Garry Kasparov nos anos 90. O Blue Deep pode identificar peças no tabuleiro de xadrez e fazer previsões, mas como não tem memória, não pode usar experiências passadas para informar as futuras.

2. Tipo 2: memória limitada

Esses sistemas de IA têm memória, para que possam usar experiências passadas para informar decisões futuras. Algumas das funções de tomada de decisão em carros autônomos são projetados dessa maneira.

3. Tipo 3: teoria da mente

A teoria da mente é um termo da psicologia. Quando aplicado à IA, significa que o sistema teria a inteligência social para entender as emoções. Esse tipo de IA será capaz de inferir intenções humanas e prever o comportamento, uma habilidade necessária para os sistemas de IA se tornarem membros integrais de equipes humanas.

4. Tipo 4: autoconsciência

Nesta categoria, os sistemas de IA têm um senso de si, o que lhes dá consciência. Máquinas com autoconsciência entendem seu próprio estado atual. Este tipo de IA ainda não existe

Uso e definição de inteligência artificial

A inteligência artificial é importante para facilitar diversos aspectos de nossas vidas, melhorando nossas rotinas e processos. (Imagem: Pinterest)

Quais são os exemplos de tecnologia de IA e como ela é usada hoje?

A IA é incorporada a uma variedade de diferentes tipos de tecnologia. Aqui estão seis exemplos:

1. Automação

Quando combinados com as tecnologias de IA, as ferramentas de automação podem expandir o volume e os tipos de tarefas executadas. Um exemplo é a automação de processos robóticos (APR), um tipo de software que automatiza tarefas repetitivas de processamento de dados baseadas em regras tradicionalmente realizadas pelos seres humanos. Quando combinados com o aprendizado de máquina e as ferramentas emergentes de IA, a APR pode automatizar partes maiores dos trabalhos corporativos, permitindo que os bots táticos da APR transmitam a inteligência da IA e respondam às mudanças do processo.

2. Aprendizado de máquina

Esta é a ciência de fazer com que um computador aja sem programação. O aprendizado profundo é um subconjunto de aprendizado de máquina que, em termos muito simples, pode ser considerado como a automação de análises preditivas. Existem três tipos de algoritmos de aprendizado de máquina:

Aprendizado supervisionado. Os conjuntos de dados são rotulados para que os padrões possam ser detectados e usados para rotular novos conjuntos de dados.

Aprendizado não supervisionado. Os conjuntos de dados não são rotulados e são classificados de acordo com semelhanças ou diferenças.

Aprendizagem de reforço. Os conjuntos de dados não são rotulados, mas, depois de executar uma ação ou várias ações, o sistema de IA recebe feedback.

3. Visão de máquina

Essa tecnologia oferece a uma máquina a capacidade de ver. A Visão da Máquina captura e analisa informações visuais usando uma câmera, conversão analógica em digital e processamento de sinal digital. É frequentemente comparado à visão humana, mas a visão da máquina não está ligada à biologia e pode ser programada para ver através das paredes, por exemplo.

É usada em uma variedade de aplicações, desde a identificação da assinatura até a análise de imagem médica. A visão computacional, focada no processamento de imagens baseada em máquina, é frequentemente confundida com a visão da máquina.

4. Processamento de linguagem natural (PNL)

Este é o processamento da linguagem humana por um programa de computador. Um dos exemplos mais antigos e mais conhecidos da PNL é a detecção de spam, que analisa a linha de assunto e o texto de um email e decide se é lixo. As abordagens atuais para a PNL são baseadas no aprendizado de máquina. As tarefas de PNL incluem tradução de texto, análise de sentimentos e reconhecimento de fala.

5. Robótica

Esse campo de engenharia se concentra no design e fabricação de robôs. Os robôs são frequentemente usados para executar tarefas difíceis para os seres humanos executarem ou executam de forma consistente. Por exemplo, os robôs são usados em linhas de montagem para a produção de carros ou pela NASA para mover objetos grandes no espaço. Os pesquisadores também estão usando aprendizado de máquina para criar robôs que podem interagir em ambientes sociais.

6. Carros autônomos

Os veículos autônomos usam uma combinação de visão computacional, reconhecimento de imagens e aprendizado profundo para criar habilidades automatizadas em pilotar um veículo enquanto permanecem em uma determinada pista e evitando obstruções inesperadas, como pedestres.

Quais são as aplicações da IA?

A inteligência artificial entrou em uma ampla variedade de mercados. Aqui estão nove exemplos.

1. IA em saúde

As maiores apostas são melhorar os resultados dos pacientes e reduzir os custos. As empresas estão aplicando aprendizado de máquina para fazer diagnósticos melhores e mais rápidos que os seres humanos.

Uma das tecnologias de saúde mais conhecidas é o IBM Watson. Ele entende a linguagem natural e pode responder às perguntas feitas. O sistema mina dados do paciente e outras fontes de dados disponíveis para formar uma hipótese, que ele apresenta com um esquema de pontuação de confiança.

Outros aplicativos de IA incluem o uso de assistentes de saúde virtual on-line e chatbots para ajudar pacientes e clientes de saúde a encontrar informações médicas, agendar compromissos, entender o processo de cobrança e concluir outros processos administrativos. Uma variedade de tecnologias de IA também está sendo usada para prever, lutar e entender pandemias como o Covid-19.

2. IA nos negócios

Os algoritmos de aprendizado de máquina estão sendo integrados às plataformas de análise e gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM) para descobrir informações sobre como servir melhor os clientes. Os chatbots foram incorporados aos sites para fornecer serviços imediatos aos clientes. A automação de cargos no trabalho também se tornou um ponto de discussão entre os acadêmicos e os analistas de TI.

3, IA em educação

A IA pode automatizar a classificação, dando aos educadores mais tempo. Ele pode avaliar os alunos e se adaptar às suas necessidades, ajudando -os a trabalhar no seu próprio ritmo. Os tutores da IA podem fornecer suporte adicional aos alunos, garantindo que eles permaneçam no caminho certo. E isso pode mudar onde e como os alunos aprendem, talvez até substituindo alguns professores.

4. IA em finanças

A IA em aplicativos de finanças pessoais está revolucionando as instituições financeiras. Aplicativos coletam dados pessoais e fornecem consultoria financeira. Outros programas, como a IBM Watson, foram aplicados ao processo de compra de uma casa. Hoje, o software de inteligência artificial realiza grande parte das negociações nas bolsas de valores.

5. IA na lei

O processo de descoberta – vasculhando documentos – na lei é frequentemente esmagador para os seres humanos. O uso da IA para ajudar a automatizar os processos trabalhos de trabalho do setor jurídico está economizando tempo e melhorando o atendimento ao cliente.

Os escritórios de advocacia estão usando aprendizado de máquina para descrever dados e prever resultados, visão computacional para classificar e extrair informações de documentos e processamento de linguagem natural para interpretar solicitações de informações.

6. IA na fabricação

A fabricação está na vanguarda da incorporação de robôs no fluxo de trabalho. Por exemplo, os robôs industriais que foram programados para executar tarefas únicas e se separaram de trabalhadores humanos, funcionam cada vez mais como Cobots: robôs menores e multitarefa que colaboram com os seres humanos e assumem a responsabilidade por mais partes do trabalho em armazéns, pisos de fábrica e outros espaços de trabalho.

7. IA em bancos

Os bancos estão empregando com sucesso chatbots para conscientizar seus clientes sobre serviços e ofertas e lidar com transações que não exigem intervenção humana. Os assistentes virtuais de IA estão sendo usados para melhorar e reduzir os custos de conformidade com os regulamentos bancários. As organizações bancárias também estão usando a IA para melhorar sua tomada de decisão para empréstimos e definir limites de crédito e identificar oportunidades de investimento.

8. IA em transporte

Além do papel fundamental da IA na operação de veículos autônomos, as tecnologias de IA são usadas no transporte para gerenciar o tráfego, prever atrasos de voo e tornar o transporte marítimo mais seguro e eficiente.

9. Segurança

A IA e o aprendizado de máquina estão no topo dos fornecedores de segurança da lista de palavras-chave usam hoje para diferenciar suas ofertas. Esses termos também representam tecnologias verdadeiramente viáveis. As organizações usam o aprendizado de máquina em informações sobre informações de segurança e gerenciamento de eventos (SIEM) e áreas relacionadas para detectar anomalias e identificar atividades suspeitas que indicam ameaças.

Ao analisar dados e usar a lógica para identificar semelhanças com o código malicioso conhecido, a IA pode fornecer alertas a ataques novos e emergentes muito mais cedo que os funcionários humanos e as iterações anteriores de tecnologia. A tecnologia em amadurecimento está desempenhando um grande papel em ajudar as organizações a combater ataques cibernéticos.

Inteligência aumentada vs. inteligência artificial

Alguns especialistas do setor acreditam que o termo inteligência artificial está intimamente ligado à cultura popular, e isso fez com que o público em geral tivesse expectativas improváveis ??sobre como a IA mudará o local de trabalho e a vida em geral.

Inteligência aumentada

Alguns pesquisadores e profissionais de marketing esperam que o rótulo aumente a inteligência, que tem uma conotação mais neutra, ajudará as pessoas a entender que a maioria das implementações da IA será fraca e simplesmente melhorará produtos e serviços. Os exemplos incluem surgir automaticamente informações importantes nos relatórios de inteligência de negócios ou destacar informações importantes em registros legais.

Inteligência artificial

A IA verdadeira, ou inteligência geral artificial, está intimamente associada ao conceito de singularidade tecnológica – um futuro governado por uma superinteligência artificial que supera em muito a capacidade do cérebro humano de entendê -lo ou como está moldando nossa realidade. Isso permanece dentro do campo da ficção científica, embora alguns desenvolvedores estejam trabalhando no problema. Muitos acreditam que tecnologias como a computação quântica podem desempenhar um papel importante em tornar a AGI uma realidade e que devemos reservar o uso do termo IA para esse tipo de inteligência geral.

Computação cognitiva e IA

Os termos IA e computação cognitiva às vezes são usados de forma intercambiável, mas, de um modo geral, o rótulo IA é usado em referência a máquinas que substituem a inteligência humana, simulando como sentimos, aprendemos, processamos e reagimos às informações no ambiente.

A computação cognitiva do rótulo é usada em referência a produtos e serviços que imitam e aumentam os processos de pensamento humano.

IA como um serviço

Como os custos de hardware, software e pessoal da IA podem ser caros, muitos fornecedores incluem componentes de IA em suas ofertas padrão ou fornecendo acesso à inteligência artificial como plataformas de serviço (AIAAS). A AIAAS permite que indivíduos e empresas experimentem a IA para vários fins comerciais e experimentem várias plataformas antes de se comprometer.

Serviços como imagens feitas a partir de frases pode ser facilmente usados e testados online. Tente, teste, e você vai conhecer uma boa parte da tecnologia de IA disponível hoje para uso direto por indivíduos.

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Sobre o autor

No final da década de 90, André começou a lidar diretamente com tecnologia ao comprar seu primeiro computador. Foi um dos primeiros a ter acesso à internet em sua escola. Desde então, passou a usar a internet e a tecnologia para estudar, jogar, e se informar, desde 2012 compartilhando neste site tudo o que aprendeu.

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