Inteligência Artificial: o que é IA e como funciona?

A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência que simula habilidades humanas em máquinas, como aprendizado, tomada de decisões e resolução de problemas. 

Para empresas, por exemplo, essa inovação oferece oportunidades estratégicas de automatização, personalização e eficiência, proporcionando uma vantagem competitiva significativa em diversos setores. Para entender tudo sobre a tecnologia do momento, continue a leitura!

Confira os tópicos que vamos abordar por aqui:

• O que é Inteligência Artificial (IA)?
• Como a Inteligência Artificial surgiu?
• Como a Inteligência Artificial funciona?
• Quais são os tipos de IA?
• Modelos de Treinamento
• Redes neurais
• Conclusão

O que é Inteligência Artificial (IA)?

A Inteligência Artificial é definida pela Organização Internacional para Padronização (ISO) como um campo técnico e científico dedicado a sistemas que geram produções – ou seja, conteúdos, previsões, recomendações e decisões – baseadas em comandos definidos por humanos.

Em outras palavras, é um campo da ciência que permite que máquinas simulem habilidades humanas, como aprendizado, resolução de problemas, tomada de decisões e criatividade. Essas máquinas são programadas para realizar tarefas que exigiriam inteligência humana, como reconhecer objetos, interpretar a linguagem e prever tendências.

Além disso, os sistemas de IA podem operar de forma autônoma, aprendendo e se aprimorando continuamente a partir de novas informações e experiências, oferecendo soluções avançadas para desafios do dia a dia, seja em negócios, saúde, transporte ou na vida cotidiana.

Como a IA surgiu?

A história da Inteligência Artificial remonta a meados do século XX, quando a ideia de criar máquinas capazes de simular a inteligência humana começou a ganhar forma. No início dos anos 50, o matemático britânico Alan Turing desenvolveu o conceito de uma “máquina universal” e introduziu o famoso Teste de Turing, um marco para determinar se uma máquina pode “pensar” como um ser humano. Em 1956, durante a conferência de Dartmouth, o termo “Inteligência Artificial” foi cunhado por John McCarthy, oficializando o campo de estudo.

Nas décadas seguintes, vários avanços moldaram o desenvolvimento da IA. Nos anos 60, surgiu a linguagem de programação LISP, especialmente projetada para pesquisas em IA, além do primeiro chatbot chamado ELIZA. Na década de 70, a DARPA (Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa dos EUA) iniciou grandes investimentos em projetos de reconhecimento de padrões e robótica, dando origem a assistentes pessoais e sistemas inteligentes.

Inicialmente, os sistemas de IA se baseavam em regras rígidas, com representações manualmente especificadas. Por consequência, as soluções eram frágeis e falhavam quando surgiam cenários fora dos padrões que programaram previamente. Esses sistemas com base em regras dominaram as primeiras décadas, até que o aprendizado de máquina (machine learning) teve sua introdução no campo.

Dessa maneira, com o desenvolvimento de redes neurais e algoritmos de machine learning, posteriormente, a tecnologia evoluiu, ampliando suas aplicações para além dos laboratórios, chegando ao ambiente corporativo, como assistentes virtuais, automação de processos e análises preditivas, permitindo maior eficiência e precisão nas operações empresariais. Mas ainda vamos falar mais sobre isso adiante.

Como a Inteligência Artificial funciona?

Como citado anteriormente, a IA começou com sistemas que seguiam regras fixas, programadas por desenvolvedores para resolver problemas específicos. Esses sistemas eram eficazes apenas em situações limitadas, pois dependiam de instruções pré-definidas. Com o tempo, o avanço das tecnologias trouxe novas abordagens que permitiram à IA aprender e se adaptar de forma autônoma.

Dentre essas abordagens, o Machine Learning (ML) se destacou ao possibilitar que sistemas de IA aprendessem com dados, em vez de depender exclusivamente de regras programadas. Ele permite que algoritmos analisem grandes volumes de informações, identifiquem padrões e façam previsões ou tomem decisões.

Uma evolução ainda mais avançada é o Deep Learning (DL), que, por sua vez, é um subconjunto do ML que utiliza redes neurais artificiais, inspiradas na estrutura do cérebro humano. Essas redes possuem várias camadas, que processam dados em diferentes níveis de abstração. Dessa forma, elas permitem que o DL identifique padrões mais complexos e execute tarefas como reconhecimento de imagens, tradução de textos e interpretação de voz.

Desse modo, essas tecnologias juntas permitiram uma mudança no funcionamento da IA. Como resultado, em vez de depender apenas de regras, a IA passou a ser capaz de aprender com a experiência e ajustar suas respostas de forma autônoma.

Assim, uma série de aplicações surgiram, como assistentes virtuais, recomendações personalizadas, diagnósticos médicos automatizados e previsões de mercado. Essa capacidade de “aprender” com dados faz com que a IA seja uma ferramenta poderosa para empresas, por exemplo, pois otimiza operações, reduz custos e aprimora a tomada de decisões.

Leia também: Inteligência Artificial Generativa: o que é e como funciona?

Quais são os tipos de IA?

A Inteligência Artificial pode ser dividida em diferentes tipos, considerando suas capacidades e funcionalidades. Quando falamos de capacidades, a IA é classificada em três categorias principais:

IA Estreita (Narrow AI): Trata-se da IA disponível atualmente. Projetada para executar tarefas específicas, como algoritmos de recomendação, reconhecimento de fala etc.

IA Geral (General AI ou AGI): Refere-se a sistemas capazes de realizar qualquer atividade intelectual que um humano poderia fazer, com o mesmo nível de perfeição. É um conceito que ainda não foi alcançado.

Super AI: É uma visão futura, na qual as máquinas superariam a inteligência humana em todos os aspectos. Essa última categoria ainda está longe de ser uma realidade e é foco de muitos debates.

Além dessa divisão, há a classificação com base em funcionalidades, que se divide em quatro tipos principais:

Máquinas Reativas

Essas são as formas mais básicas de IA. Máquinas reativas não têm memória ou capacidade de aprendizado; elas simplesmente respondem a estímulos com base em regras predefinidas.

Um exemplo famoso é o Deep Blue, o supercomputador da IBM, que venceu o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov em 1997. Ele analisava o tabuleiro em tempo real e fazia escolhas com base nas regras do jogo, sem guardar informações para futuras partidas.

Memória Limitada

Atualmente, esse é o tipo mais comum de IA. Ele armazena dados temporariamente e os utiliza para tomar decisões e realizar previsões.

Exemplos: carros autônomos. Eles observam dados em tempo real, como a velocidade de veículos ao redor, obstáculos e condições de trânsito, para tomar decisões seguras e adaptáveis. Outros exemplos são chatbots e assistentes virtuais de voz.

Teoria da Mente

A Teoria da Mente é um conceito teórico em que os sistemas de IA seriam capazes de entender e simular emoções, crenças e intenções humanas. Esse nível ainda não foi alcançado.

Autoconsciência

O estágio mais avançado da IA seria a Autoconsciência, onde as máquinas teriam um senso de “eu” e plena consciência de suas próprias existências. Isso permitiria que elas tivessem comportamentos independentes e complexos, mas ainda é uma ideia teórica.

Leia também: O que é AGI ou Inteligência Artificial Geral?

Modelos de Treinamento

Depois de entender a Inteligência Artificial como um todo, é importante nos aprofundarmos em um de seus principais subconjuntos atualmente: Machine Learning.

Basicamente, machine learning é a capacidade de um sistema de aprender e se aperfeiçoar com base em muitos dados, sem precisar de instruções explícitas. Seu objetivo principal é criar algoritmos que reconheçam padrões, façam previsões e melhorem suas respostas à medida que recebem mais informações.

Existem tês modelos principais para classificar o ML:

Aprendizado Supervisionado: Neste modelo, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, dados de entrada (informações que o sistema recebe) e saída (resultados esperados). Por exemplo, um sistema é alimentado com imagens de frutas (entrada) rotuladas como “maçã”, “banana” ou “laranja” (saída). Com isso, o algoritmo aprende a correlacionar e prever novos dados de maneira similar. É utilizado, por exemplo, para categorizar imagens ou realizar previsões financeiras.

Aprendizado Não Supervisionado: Diferente do supervisionado, aqui o modelo trabalha com dados não rotulados. Ele precisa identificar padrões e agrupar dados semelhantes por conta própria. Isso é útil em análises exploratórias, como segmentação de clientes em campanhas de marketing.

Aprendizado por Reforço: É um modelo que opera com base em recompensas e punições. Um exemplo é o treinamento de robôs para tomar decisões em tempo real, melhorando seu desempenho por tentativa e erro.
Empresas usam esses métodos amplamente para personalizar experiências e otimizar processos, como recomendações de filmes, músicas e produtos.

Redes neurais

Se ML é como ensinar uma criança a diferenciar frutas usando exemplos e características específicas, por outro lado, Deep Learning é como permitir que essa criança entenda por si só padrões mais profundos e sutis, sem depender tanto de orientações diretas. É nesse ponto que entramos em uma técnica mais avançada, o Deep Learning, um subconjunto ou “evolução” do machine learning.

Imagine que, após ensinar a criança sobre frutas, agora queremos que ela reconheça rostos em uma multidão ou compreenda o contexto de uma conversa. A abordagem tradicional de ML não seria suficiente para lidar com a complexidade desses novos desafios. É aqui que o DL entra em cena. Essa técnica utiliza redes neurais artificiais, inspiradas no funcionamento do cérebro humano, para aprender padrões complexos de maneira autônoma.

O Deep Learning se destaca por três características principais:

Redes Neurais Profundas: Essas redes possuem múltiplas camadas, permitindo que o sistema aprenda características mais detalhadas dos dados em cada camada. Quanto mais camadas, mais “profunda” é a rede.

Volume e Complexidade dos Dados: Enquanto o Machine Learning clássico precisa de dados estruturados e de uma intervenção humana significativa, o Deep Learning é capaz de lidar com grandes volumes de dados não estruturados e aprender por conta própria. Isso é fundamental em aplicações como reconhecimento de voz e imagem.

Escalabilidade e Precisão: Graças ao uso de redes neurais complexas, o Deep Learning oferece maior precisão em tarefas como detecção de fraudes, diagnósticos médicos e criação de assistentes virtuais como a Alexa da Amazon.

Leia também: LLM: entenda o que é e como funciona os Large Language Models

Conclusão

Hoje, a Inteligência Artificial está no centro das discussões empresariais e de inovação, pois é uma tecnologia essencial para enfrentar os desafios atuais e criar novas oportunidades de crescimento. Empresas de todos os setores estão buscando maneiras de utilizar a IA para melhorar a eficiência, personalizar experiências e tomar decisões mais inteligentes, gerando uma onda de transformação e competitividade.

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