O que é IA?

Dez anos atrás, se você mencionou o termo “inteligência artificial” em uma sala de reuniões, há uma boa chance de você ter sido ridicularizado. Para a maioria das pessoas, isso traria à mente, personagens dos filmes de ficção científica, como Data do filme Star Trek.

Hoje é uma das palavras mais quentes nos negócios e na indústria. A tecnologia de IA é um elemento fundamental de grande parte da transformação digital que ocorre hoje, à medida que as organizações se posicionam para capitalizar a quantidade cada vez maior de dados que estão sendo gerados e coletados.

Então, como surgiu essa mudança? Bem, em parte, é devido à revolução do Big Data em si. A abundância de dados levou a uma intensificação da investigação sobre formas de processamento, análise e ação.

As máquinas são muito mais adequadas para este trabalho do que os seres humanos, o foco estava no treinamento de máquinas para fazer isso da maneira mais “inteligente” possível.

Ouve um aumento de interesse pela pesquisa no campo, na academia, na indústria e na comunidade de código aberto. Sendo assim, gerou grandes avanços em seu potencial, seja para cuidados com saúde, carros autônomos ou prevendo resultado de casos legais.

O que é Inteligência Artificial?

O conceito do que define IA mudou ao longo do tempo, mas no núcleo sempre houve a idéia de construir máquinas capazes de pensar como seres humanos.

Afinal, os seres humanos provaram ser exclusivamente capazes de interpretar o mundo ao nosso redor e usar as informações que pegamos para efetuar mudanças. Se quisermos construir máquinas para nos ajudar a fazer isso de forma mais eficiente, então faz sentido usarmos a nós mesmos como um projeto!

A IA, então, pode ser pensada como uma simulação da capacidade de pensamento abstrato, criativo, dedutivo e particularmente da capacidade de aprender, usando a lógica digital binária dos computadores.

O trabalho de pesquisa e desenvolvimento em IA é dividido entre dois ramos. Uma delas é rotulada como “IA aplicada”, que usa esses princípios de simular o pensamento humano para realizar uma tarefa específica.

O outro é conhecido como “IA generalizada”, que busca desenvolver máquinas que podem usar suas mãos para qualquer tarefa, como uma pessoa.

A pesquisa em IA aplicada e especializada já está proporcionando avanços nos campos de estudo da física quântica, onde é utilizada para modelar e prever o comportamento de sistemas compostos por milhares de milhões de partículas subatômicas, para a medicina onde está sendo utilizada para diagnosticar doentes com base em dados genômicos.

Na industria, ele é empregado no mundo financeiro para usos que vão desde a detecção de fraudes, até a melhoria do atendimento ao cliente, prevendo quais serviços os clientes precisarão.

Na fabricação, ele é usado para gerenciar forças de trabalho e processos de produção, bem como para prever falhas antes que elas ocorram, permitindo assim a manutenção preventiva.

No mundo do consumidor, cada vez mais a tecnologia que estamos adotando em nossas vidas está se tornando alimentada pela IA, desde assistentes de smartphones como o Siri da Apple e o Google Assistant, até carros autônomos, que muitos estão prevendo superarão o número de carros convencionais dentro de nossas vidas.

A IA generalizada está um pouco mais distante, para realizar uma simulação completa do cérebro humano, exigiria uma compreensão mais completa do órgão, do que temos atualmente e mais poder computacional do os pesquisadores possuem.

Mas esse pode não ser o caso por muito tempo, dada a velocidade com que a tecnologia de computadores está evoluindo. Uma nova geração de tecnologia de chips de computador, conhecida como processadores neuromórficos, está sendo projetada para executar com mais eficiência o código do simulador de cérebro.

E sistemas como a plataforma de computação cognitiva Watson da IBM, que usam simulações de alto nível de processos neurológicos humanos para realizar uma gama cada vez maior de tarefas sem ser especificamente ensinado como fazê-las.

Quais são os principais desenvolvimentos na IA?

Todos esses avanços foram possibilitados devido ao foco na imitação dos processos do pensamento humano. O campo de pesquisa que tem sido mais frutífero nos últimos anos é o que se tornou conhecido como “machine learning”.

Na verdade, tornou-se tão integral para a IA contemporânea que os termos “inteligência artificial” e “machine learning” às vezes são usados de forma intercambiável.

A base do machine learning é que em vez de ter que ser ensinado a fazer tudo passo a passo, as máquinas, se puderem ser programadas para pensar como nós, podem aprender a trabalhar observando, classificando e aprendendo com seus erros, assim como nós fazemos.

A aplicação da neurociência à arquitetura de sistemas de TI levou ao desenvolvimento de redes neurais artificiais, e embora o trabalho neste campo tenha evoluído ao longo do último meio século, apenas recentemente que computadores estão disponíveis para tornar a tarefa uma realidade cotidiana para qualquer um, não apenas aqueles com acesso às máquinas mais caras e especializadas.

Talvez o maior fator facilitador tenha sido a explosão de dados que tem sido desencadeada desde que a sociedade se fundiu com o mundo digital.

Essa disponibilidade de dados, desde coisas que compartilhamos nas mídias sociais até dados de máquinas gerados por máquinas industriais conectadas, significa que os computadores agora têm um universo de informações disponíveis para eles, para ajudá-los a aprender com mais eficiência e tomar melhores decisões.

Qual é o futuro da IA?

Isso depende de para quem você perguntar, e a resposta vai variar muito!

Temores reais de que o desenvolvimento da inteligência seja igual ou superior ao nosso, mas que tenha a capacidade de trabalhar em velocidades muito mais altas, possam ter implicações negativas para o futuro da humanidade, vem sendo expressados e não apenas pela ficção científica apocalíptica, como a Matrix ou o Exterminador do Futuro, mas sim por cientistas respeitados como Stephen Hawking.

Mesmo se os robôs não nos erradicarem ou nos transformarem em baterias vivas, um cenário menos dramático, mas ainda mais assustador, é que a automação do trabalho (tanto mental quanto físico) levará a profundas mudanças na sociedade, talvez para melhorar ou talvez para piorar o futuro.

Essa preocupação compreensível levou à fundação no ano passado, por alguns dos gigantes da tecnologia, incluindo Google, IBM, Microsoft, Facebook e Amazon, da Partnership in AI. Este grupo pesquisará e defenderá implementações éticas da IA ​​e definirá diretrizes para futuras pesquisas e implantação de robôs e de IA.

 

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