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O que é IA? Um guia rápido para iniciantes

Descubra o que realmente é inteligência artificial com exemplos, opiniões de especialistas e todas as ferramentas de que você precisa para aprender mais.
abr. de 2024  · 11 min leer

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

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.

Modelos de linguagem grandes, como o ChatGPT, estão revolucionando a maneira como interagimos com o software. Seja no atendimento ao cliente, no gerenciamento de projetos ou na análise de dados, essas ferramentas de IA estão aumentando a eficiência, a precisão e a produtividade em todos os setores.

Noelle Silver RusselGlobal AI Solutions & Generative AI & LLM Industry Lead at Accenture

Jogos e entretenimento

Como vimos em nosso artigo sobre criatividade e IA generativa, há toda uma nova fronteira da arte que a inteligência artificial pode ajudar a facilitar. Aqui estão algumas das maneiras pelas quais ele está sendo usado atualmente:

  • Videogames. Os algoritmos controlam os personagens não jogadores (NPCs), tornando-os mais responsivos e realistas. A IA avançada pode até mesmo se adaptar ao comportamento individual dos jogadores para ajustar o nível de dificuldade do jogo.
  • Música e cinema. As recomendações de conteúdo em plataformas como Spotify e Netflix usam IA, e ela pode até mesmo auxiliar no processo criativo, como compor músicas ou ajudar na edição de filmes.

Serviços públicos e infraestrutura

Estamos vendo agências governamentais e organizações semelhantes usando a inteligência artificial para uma série de tarefas diferentes:

  • Gerenciamento de tráfego. Os algoritmos de IA podem analisar dados de tráfego em tempo real para otimizar os tempos de sinalização, reduzindo o congestionamento e melhorando a segurança nas estradas.
  • Resposta a emergências. Áreas como a previsão e a resposta a desastres naturais podem se beneficiar da inteligência artificial, como a previsão de furacões e a otimização de rotas de evacuação.

Como a IA funciona?

Para realmente compreender a essência da Inteligência Artificial, é útil entender as etapas necessárias para fazer um sistema de IA funcionar. Vamos detalhá-lo de uma maneira amigável para iniciantes. Você pode obter uma compreensão completa dos fundamentos de IA com nossa trilha de habilidades, que abrange conhecimentos práticos sobre tópicos populares de IA, como ChatGPT, modelos de linguagem grandes, IA generativa e muito mais.

O fluxo de trabalho de IA e aprendizado de máquina

O fluxo de trabalho de IA e aprendizado de máquina

Etapa 1: Coleta de dados

A primeira etapa de qualquer projeto de IA é a coleta de dados. Isso pode ser qualquer coisa, desde imagens e textos até dados mais complexos, como o comportamento humano. Os dados servem como a matéria-prima com a qual o sistema de IA aprenderá.

Etapa 2: Preparação de dados

Depois que os dados são coletados, eles precisam ser preparados e limpos. Isso significa remover qualquer informação irrelevante e converter os dados em um formato que o sistema de IA possa entender.

Etapa 3: Escolha de um algoritmo

Um algoritmo é como uma receita de como o sistema de IA processará os dados. Algoritmos diferentes são mais adequados para tarefas diferentes. Por exemplo, você pode usar um algoritmo específico para reconhecimento de imagens e outro para processamento de linguagem natural. Você pode explorar vários tipos de algoritmos em um artigo separado.

Etapa 4: Treinamento do modelo

Os dados preparados são inseridos no algoritmo escolhido para "treinar" o modelo de IA. Durante essa fase, o modelo aprende a fazer previsões ou tomar decisões com base nos dados. Pense nisso como o sistema de IA estudando para uma prova.

Etapa 5: Teste do modelo

Após o treinamento, o modelo é testado para verificar o seu desempenho. Se não for suficientemente preciso, talvez precise ser treinado ou ajustado.

Etapa 6: Implantação

Depois que o modelo é treinado e testado, ele está pronto para ser implantado em um aplicativo do mundo real. Isso pode ser qualquer coisa, desde um chatbot que responde a perguntas de clientes até uma IA médica que analisa raios X.

Etapa 7: Aprendizagem contínua

Muitos sistemas modernos de IA têm a capacidade de aprender e se adaptar ao longo do tempo. Isso significa que eles podem melhorar seu desempenho à medida que coletam mais dados, tornando-os mais eficientes e precisos.

Introdução à IA

Este artigo abordou alguns dos conceitos básicos de IA. Se você ficou intrigado com o que leu até agora e quer saber mais sobre esse campo fascinante, temos um guia completo sobre como aprender IA do zero, que abrange tudo o que você precisa saber para começar a trilhar o caminho para o domínio da IA. Você encontrará recursos para ajudá-lo a começar, bem como um exemplo de plano de aprendizado que pode orientá-lo nos primeiros meses de aprendizado de IA.

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