O que é IA? Um guia rápido para iniciantes

O termo IA está em voga há algum tempo. A inteligência artificial é um conceito que existe há muitos anos, e várias tecnologias dependem da IA para funcionar. No entanto, com ferramentas como o ChatGPT e o Google Bard nas manchetes, parece que uma nova era de inteligência artificial está chegando. Mas o que é IA? E como isso funciona?

Aqui, damos uma breve olhada no que é IA, por que ela é importante e como você pode aprender mais sobre esse campo fascinante. Além de exemplos de como o artificial é usado, incluímos citações de especialistas e recursos para leitura adicional.

O que é IA?

A Inteligência Artificial é um subcampo da ciência da computação que se concentra na criação de agentes inteligentes capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam níveis humanos de inteligência. Essas tarefas incluem resolução de problemas, reconhecimento de fala e tomada de decisões, entre outras.

A IA é uma ciência interdisciplinar com muitas abordagens; pode ser baseada em regras e operar sob um conjunto ou condições predefinidas, ou pode usar algoritmos de aprendizado de máquina para se adaptar ao seu ambiente. Esse último é particularmente poderoso, pois permite que os sistemas de IA aprendam com os dados, tornando-os mais versáteis e capazes de lidar com cenários imprevistos.

IA em relação à ciência de dados e outros conceitos-chave

Equívocos comuns

Também vale a pena mencionar o que a IA não é. Há muitas concepções errôneas sobre o que é artificial, e aqui estão algumas crenças incorretas comuns:

• IA é sinônimo de robôs. A IA não se limita à robótica; é um campo mais amplo que inclui várias tecnologias, como algoritmos de pesquisa e processamento de linguagem natural.
• A IA pode superar a inteligência humana em breve. A ideia de que a IA logo será mais inteligente que os humanos é exagerada; a Inteligência Artificial Geral (AGI) ainda é teórica e está longe de se concretizar.
• A IA entende o conteúdo como os humanos. A IA não "entende" texto ou fala no sentido humano; ela processa dados com base em padrões, mas não tem compreensão.
• A IA é imparcial. Ao contrário do que se pensa, a IA pode herdar vieses de seus dados de treinamento ou de seus projetistas, o que significa que ela não é inerentemente imparcial. Confira nosso guia sobre a ética da IA generativa para saber mais.
• A IA pode substituir todos os trabalhos humanos. Embora a IA possa automatizar tarefas específicas, ela não pode substituir trabalhos que exigem inteligência emocional, criatividade e outras habilidades específicas do ser humano.

Você pode explorar as diferenças entre IA e aprendizado de máquina, e aprendizado de máquina e aprendizado profundo, em guias separados. 

Glossário de IA

Usaremos uma série de termos em nossa exploração da inteligência artificial, alguns dos quais não são familiares. Criamos uma lista dos principais termos de inteligência artificial e seus significados:

Algoritmo

Um conjunto de regras ou instruções que um computador segue para executar uma tarefa específica. Os algoritmos são os blocos de construção de todos os sistemas de IA.

Inteligência Artificial Geral (AGI)

Uma forma atualmente teórica de IA que tem a capacidade de entender, aprender e aplicar conhecimento em diferentes domínios, raciocinar sobre problemas, ter consciência e até mesmo ter compreensão emocional. Isso contrasta com a IA estreita, que é projetada e treinada para uma tarefa específica.

Aprendizagem profunda

Um tipo especializado de aprendizado de máquina que imita a maneira como nosso cérebro funciona, permitindo que os computadores aprendam com a experiência e entendam o mundo em termos de uma hierarquia de conceitos. Em termos simples, a aprendizagem profunda é como um cérebro virtual que ajuda os computadores a aprender com os dados para que possam tomar decisões por conta própria.

Aprendizado de máquina

Uma maneira de dar aos computadores a capacidade de aprender com os dados e tomar decisões sem serem explicitamente programados. Pense nisso como ensinar os computadores a aprender com a experiência, da mesma forma que os humanos fazem. Em essência, o aprendizado de máquina é o método pelo qual a IA obtém a parte "inteligência" de seu nome. Você pode saber mais sobre o tópico em nosso curso Entendendo o aprendizado de máquina.

Processamento de linguagem natural (NLP)

Um campo da IA que se concentra na interação entre computadores e humanos por meio da linguagem natural. O objetivo final da PNL é permitir que os computadores entendam, interpretem e gerem idiomas humanos de forma significativa e útil. Confira nosso curso Introdução ao Processamento de Linguagem Natural em Python para saber mais.

Rede neural

Um modelo de computação inspirado na estrutura dos neurônios do cérebro humano. As redes neurais são usadas em vários aplicativos que envolvem o reconhecimento de padrões, como o reconhecimento de imagens e de voz. Temos um artigo inteiro explorando o que são redes neurais.

Tipos de inteligência artificial

A IA pode ser categorizada com base em seus recursos e funcionalidades.

Quando se trata de recursos, podemos distinguir entre os tipos de IA das seguintes maneiras:

IA estreita

Também conhecida como IA fraca, a IA estreita é projetada e treinada para executar uma tarefa específica. Ele opera sob um conjunto limitado de condições predefinidas e não possui a ampla gama de recursos que os humanos têm. A maioria dos sistemas de IA atuais, incluindo máquinas reativas e máquinas de memória limitada (veja abaixo), se enquadra nessa categoria.

Inteligência Artificial Geral (AGI)

Também conhecido como IA geral, esse tipo de IA teria a capacidade de entender, aprender e aplicar o conhecimento em diferentes domínios. Ele seria capaz de ter autoconsciência, raciocínio e compreensão emocional. A IA geral permanece amplamente teórica até o momento.

Superinteligência Artificial

Essa é uma forma avançada de IA que superaria a inteligência humana em quase todos os aspectos, desde a criatividade e a inteligência social até a capacidade de resolver problemas. A super IA é um conceito que existe mais no campo da ficção científica e da especulação futura do que na realidade atual.

Também podemos explorar os tipos de inteligência artificial com base em sua funcionalidade:

Máquinas reativas

Essas são as formas mais básicas de IA, projetadas para executar tarefas específicas. Por exemplo, o Deep Blue da IBM, um supercomputador que joga xadrez, se enquadra nessa categoria. As máquinas reativas não podem armazenar memórias ou usar experiências passadas para informar as decisões atuais.

Memória limitada

Memória limitada A IA pode armazenar dados anteriores e usá-los para fazer previsões ou tomar decisões melhores. Esse tipo de IA é comumente encontrado em sistemas de recomendação como os usados pela Netflix ou pela Amazon.

Teoria da mente

Esse é um conceito teórico que se refere aos sistemas de IA que potencialmente entendem as emoções, crenças e pensamentos humanos. Embora intrigante, ainda não atingimos esse nível de sofisticação da IA.

Self-awareness

O ápice do desenvolvimento da IA seriam as máquinas autoconscientes que entendem sua existência e podem tomar decisões com base em seus próprios interesses. Esse continua sendo um assunto de pesquisa contínua e debate ético.

Aplicativos e exemplos de IA

O alcance da IA vai muito além da academia e dos setores especializados. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a inteligência artificial é usada no mundo atual:

Tecnologia cotidiana

A IA está profundamente integrada às tecnologias que usamos diariamente. Desde o Google Maps, que otimiza sua rota com base em dados de tráfego em tempo real, até a Siri e a Alexa, que definem seus alarmes e respondem às suas perguntas, a IA é quase onipresente. Esses aplicativos geralmente usam a IA estreita para executar tarefas específicas com eficiência.

Negócios e setor

O mundo dos negócios já está adotando a IA, com uma pesquisa da IBM descobrindo que mais de um terço das empresas (35%) relatou usar IA em seus negócios em 2022. Organizações de vários setores estão encontrando usos para a inteligência artificial, incluindo:

• Assistência médica. Os algoritmos de IA podem analisar imagens médicas para identificar sinais precoces de doenças como o câncer. Eles também podem ajudar na descoberta de medicamentos, prevendo como diferentes compostos podem tratar doenças.
• Finanças. A inteligência artificial é usada na detecção de fraudes, em que os algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar padrões de transações para sinalizar atividades incomuns. Ele também desempenha um papel no comércio algorítmico, na otimização de portfólios e na personalização de serviços bancários.
• Varejo. Ferramentas como sistemas de recomendação em plataformas de compras on-line geralmente são alimentadas por IA, ajudando as empresas a fazer upsell e cross-sell de produtos. Ele também pode ajudar no gerenciamento de estoque e na previsão de demanda.