Inteligência Artificial: conceito e como dominá-la

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Inteligência Artificial é uma realidade. Não tem como escapar. Por isso, é imprescindível avançar os conhecimentos sobre o tema em sua aplicação.

Hoje, há diversas implementações de IA na potencialização dos negócios. Desde garotas-propagandas virtuais, como do Magazine Luiza, até telejornais, publicidades e personalização de cervejas.

De fato, há muitas possibilidades com a Inteligência Artificial.

A área de TI contribui significativamente para tornar processos mais ágeis e seguros. Entenda como os profissionais de TI são protagonistas na Era Digital.

Este artigo é uma forma ótima de entender como a Inteligência Artificial funciona e é fundamental para quem quer dominar o mercado.

Origens da Inteligência Artificial

As ideias de Inteligência Artificial são anteriores à tecnologia que a tornou possível. Estudos de várias áreas começaram neste caminho especificamente durante a Segunda Guerra Mundial.

Como um artigo de Warren McCulloch e Walter Pitts, em 1943. Ele trata pela primeira vez de redes neurais e estruturas de raciocínio artificiais que imitam nosso sistema nervoso.

Já em 1950, Claude Shannon escreveu sobre como programar uma máquina para jogar xadrez.

Nesse mesmo período, Alan Turing criou uma forma de avaliar se uma máquina poderia se passar por humano em uma conversa por escrito. O experimento ficou conhecido como “O jogo da imitação”.

Ainda, em 1951, foi concebida a SNARC, uma calculadora de operações matemáticas que simulava as ligações entre neurônios, chamadas sinapses.

Todas essas iniciativas foram muito relevantes. No entanto, o marco-zero da IA, mais próxima do que conhecemos atualmente, ocorreu em 1956.

Nesse ano, aconteceu a Conferência de Dartmouth, encontro que reuniu várias das personalidades mencionadas anteriormente.

O campo de pesquisa dessa conferência foi batizado de Inteligência Artificial, tendo seu princípio definido em uma declaração:

Cada aspecto de aprendizado ou outra forma de inteligência pode ser descrita de forma tão precisa que uma máquina pode ser criada para simular isso.

A partir disso, as possibilidades eram tantas que instituições privadas e governamentais também investiram na área. Inclua aí a Agência de Pesquisa de Projetos Avançados (ARPA), mesma entidade na qual nasceu a internet.

Outros avanços em IA

Anos mais tarde, em 1964, foi lançado o primeiro chatbot do mundo. ELIZA conversava de forma automática, por meio da imitação de uma psicanalista, usando respostas baseadas em palavras-chave e estrutura sintática.

Já em 1969, desenvolveu-se o Shakey, primeiro robô que unia mobilidade, fala e autonomia de ação.

Ao mesmo tempo em que a Inteligência Artificial gerava grandes expectativas, na prática, nada era muito concreto ou rápido. Ainda não havia robôs andando por aí.

Entre os anos 70 e 80, vivemos um período denominado inverno da IA, quando poucos investimentos e avanços foram feitos no setor.

Ainda, esse período foi marcado pelo advento dos sistemas especialistas. Esses são softwares responsáveis por tarefas tão complexas quanto a de humanos, mas com mais velocidade.

Por exemplo, hoje vemos sistemas especialistas empregados para declaração do Imposto de Renda e na área financeira.

Afinal, o que é Inteligência Artificial?

Originalmente, a Inteligência Artificial é uma disciplina da Ciência da Computação. Mas, nos dias de hoje, pode-se dizer que a IA é a tecnologia capaz de reproduzir o comportamento humano para tomadas de decisão.

São duas as áreas pertencentes à IA:

  • Inteligência Artificial Simbólica, ligada à forma como os seres humanos racionam.
  • Inteligência Artificial Conexionista, ligada à simulação de componentes do cérebro. Ou seja, redes neurais.

Enfim, falar em Inteligência Artificial pode parecer algo distante. Mas ela faz parte do nosso dia a dia sem nem nos darmos conta.

O corretor ortográfico dos smartphones, que completa frases e usa as mais frequentes, é um belo exemplo de IA.

Outros exemplos são os aplicativos que calculam as melhores rotas para se evitar congestionamento, as buscas personalizadas na internet e os carros autônomos.

Existem, é claro, usos questionáveis da IA. Por exemplo, na área de Recursos Humanos, empresas vêm avaliando candidatos e listando os que apresentam perfis mais compatíveis às vagas.

Como funciona a Inteligência Artificial?

Hardware é a parte física – ou seja, as peças – de uma máquina, enquanto software é sua programação – podemos chamar de “cérebro”.

E é exatamente na “cabeça” que está a Inteligência Artificial. Ela é o cérebro que comanda o hardware.

Sendo assim, o segredo para um carro andar sozinho não está nas peças, mas no programa que comanda seus movimentos.

A IA só é explicável, portanto, falando-se em Ciência da Computação, que estuda as técnicas e modos de processamento de dados. O desenvolvimento de algoritmos é uma questão central nessa área.

Mas o que são algoritmos? São uma sequência de instruções, operações e raciocínios que orientam o funcionamento de um software. Por sua vez, esse software pode determinar os movimentos de um hardware.

O algoritmo, na IA, trabalha com hipóteses e uma resposta para cada um deles. As máquinas escolhem, entre milhares de variáveis, respostas compatíveis aos problemas complexos.

Diferença entre machine learning e deep learning

Com tantos termos estrangeiros e diferentes, é natural surgirem dúvidas. Entre elas, qual é a diferença entre machine learning e deep learning.

Antes, é imprescindível explicar que a Inteligência Artificial, como fenômeno transformador nos dias de hoje, só é possível graças a estes dois termos.

Basicamente, machine learning (aprendizado de máquina) e deep learning (aprendizagem profunda) são pilares da IA.

Em primeiro lugar, machine learning diz respeito ao uso de algoritmos para organizar dados, reconhecer padrões e fazer com que computadores possam aprender. Isso para gerar insights inteligentes sem necessidade de pré-programação.

Já o deep learning é a parte do aprendizado de máquina que, por meio de algoritmos de alto nível, reproduz a rede neural do cérebro humano.

Em resumo, podemos dizer que machine learning estabeleceu as bases para deep learning evoluir.

Desafios no uso da IA para profissionais e negócios

São incontáveis os usos da inteligência artificial, principalmente na Indústria. Automação de máquinas, GPS, carros autônomos, chatbots e varejo online são só alguns exemplos.

Porém, dentro do mercado de negócios, existem alguns desafios não totalmente assimilados pelo mundo corporativo.

A leitura errada de dados é um deles, visto que a maioria das empresas não os têm organizados, e a IA precisa disso para cumprir sua função. Quando a Inteligência Artificial lê informações erradas, cria padrões errados e desestrutura todo o processo.

Sua implantação sem o devido planejamento é outro fator preocupante. A pressa para não ficar fora do mercado costuma ser a principal causa disso. Se não houver planejamento suficiente, o investimento pode não se pagar.

É importante, ainda, se levar em conta o acompanhamento humano na implementação de IA nos negócios, bem como um olhar atento às questões éticas.

Sobre isso, o Fórum Econômico Mundial elencou questões éticas relacionadas à IA que precisam ser respeitadas.

Elas dizem respeito ao desemprego desencadeado pela substituição da mão de obra por máquinas. Também aborda a desigualdade causada pela má distribuição da riqueza gerada pelas máquinas.

Os erros cometidos pelas máquinas também fazem parte dessa lista, assim como os preconceitos reproduzidos por máquinas com bases de dados pouco confiáveis.

Há ainda o risco das armas autônomas, o medo da superação da inteligência humana por IA, algo que já foi alertado inclusive pelo grande cientista Stephen Hawking.

Uso da IA no Brasil

No Brasil, o governo avança na regulação da Inteligência Artificial.Em dezembro de 2019, o Ministério de Ciência, Cultura, Tecnologia, Informações e Comunicações (MCTIC) abriu consulta pública para definir a Estratégia Nacional de IA.

Com isso, espera-se debater formas de potencializar os benefícios da tecnologia. Já no Senado, há um Projeto de Lei (PL) que defende princípios para uma política nacional de IA, o PL nº 5.051/2019.

Conforme o modelo de outros países, o governo põe isso em pauta depois de aprovar o Plano Nacional de Internet das Coisas e a Lei Geral de Proteção de Dados.

Não perca, você pode saber os destalhes da LGPD aqui.

Na consulta pública, uma das questões a serem debatidas são as políticas necessárias para a requalificação de profissionais de setores afetados por IA e o papel do governo nesse processo.

Inteligência Artificial na avaliação de Tiago Mattos

Segundo o professor do PUCRS Online Tiago Mattos, a Inteligência Artificial já supera a inteligência humana em alguns aspectos. De acordo com ele, existem alguns ambientes em que a IA entrega resultados de forma mais rápida e efetiva que o cérebro orgânico.

Ele não acredita que essa evolução acabaria com a espécie humana, expressando a tese de que a evolução poderá incorporar a biotecnologia, a nanotecnologia e a IA.

Quando analisa se a IA seria uma inimiga ou aliada, Tiago Mattos prefere evitar esta contraposição.

O futurista analisa que poderemos ganhar uma nova camada no neocórtex, extrapolando nossa capacidade cognitiva, com a IA nos ajudando a resolver problemas inssolúveis.

Oportunidade ou ameaça?

Este artigo tem como objetivo esclarecer as principais dúvidas a respeito da Inteligência Artificial, como conceito e impactos no mercado de trabalho.

Sem dúvidas, precisamos aceitar que a tecnologia está avançando e criando máquinas ainda mais inteligentes. A ideia é que, com o tempo, sejamos poupados de atividades maçantes, com caminhos abertos para atuações mais estratégicas.

Agora, você enxerga a Inteligência Artificial como ameaça ou oportunidade?

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