Inteligência Artificial (AI): o que é e como funciona?

Hoje em dia, podemos pensar que é difícil encontrar quem não saiba o que é a Inteligência Artificial (IA). Ainda mais que 90% dos brasileiros já afirmaram ter feito uso dessa ferramenta ao menos uma vez.

Mas será que podemos dizer que todos entendem a ciência por trás da sua aplicação, os benefícios da Inteligência Artificial e como usá-la estrategicamente em diversos setores da sociedade?

Aí a estatística deve ser menor, concorda? Porque uma coisa é se encantar com as recomendações personalizadas de plataformas como Netflix e Spotify. Outra é decifrar a IA na ciência de dados e aprender como integrá-la ao machine learning.

Se você faz parte desse grupo indispensável para o desenvolvimento da IA, siga com esta leitura e conheça as possibilidades dentro desse universo ainda em fase de descobertas!

A Inteligência Artificial é uma área da ciência da computação que cuida da criação de sistemas capazes de realizar tarefas que demandam um grau maior de complexidade em execução.

Ou seja: não se trata, apenas, da automação de processos ou de atividades que respondem a simples comandos. Com a IA, a capacidade de máquinas foi ampliada para habilidades como:

• Aprendizado;

• Percepção;

• Reconhecimento de padrões;

• Tomada de decisões;

• Processamento de linguagem natural.

Entre outras ações que, na teoria, visam simular a nossa capacidade de resolver problemas e adaptar-se a novas situações.

A ciência de dados já vem trabalhando com a ideia (mesmo que teoricamente) há muito tempo. As primeiras revoluções industriais já mostravam o quanto a humanidade avançava rapidamente nessa fusão de mãos e engrenagens para trabalhar em sinergia.

Mas foi só ao longo da década de 1940 que o matemático britânico Alan Turing introduziu a ideia de que uma máquina poderia realizar qualquer cálculo se fosse programada.

Inclusive, vem daí o "Teste de Turing" — ainda usado como medida de inteligência em máquinas.

Na década seguinte, Claude Shannon, Marvin Minsky, John McCarthy e Nathaniel Rochester discursaram o termo Inteligência Artificial e, a partir daí, a IA não saiu mais da mente dos cientistas. Algoritmos passaram a ser usados em sistemas à medida que a própria computação ganhava espaço. Nas décadas de 1960 e 70 já se via os primeiros jogos de xadrez automatizados.

Até chegarmos aos conceitos modernos, como deep learning, ainda faltava tempo e tecnologia. Mas a ciência de dados evoluiu rápido até que a internet, a disponibilidade de grandes volumes de dados e técnicas de aprendizado de máquina (machine learning) trouxeram novos recursos.

E, hoje, falamos abertamente sobre o deep learning — algoritmos como redes neurais artificiais, que simulam o funcionamento do cérebro humano — como uma realidade próxima, e não como um roteiro mirabolante de ficção científica.

Além da versatilidade da IA para o desenvolvimento de diferentes soluções — e em diversas áreas produtivas —, podemos analisar a tecnologia por meio de suas categorias.

Nada mais justo, considerando que o cientista de dados, para chegar ao entendimento da Inteligência Artificial —, tem que segmentar as capacidades de uso da ferramenta.

Confira as principais classificações da IA!

• Máquinas reativas

São as formas mais básicas, que não têm memória nem a capacidade de aprender com experiências. Elas reagem a estímulos de maneira predefinida — como o computador Deep Blue, da IBM, que conseguiu vencer o então campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.

• Memória limitada

A memória limitada permite que sistemas aprendam e melhorem com experiências até certo ponto. É o caso dos populares veículos autônomos que analisam dados de trânsito em tempo real e ajustam ações com base em padrões de tráfego observados.

• IA estreita (ou fraca)

Projetada para realizar tarefas específicas, esses sistemas não possuem consciência, autopercepção ou a capacidade de generalizar habilidades para outros domínios. Eles são, por sua vez, eficazes dentro de campos específicos, como as populares assistentes virtuais:

• Siri;

• Alexa;

• Google Assistant.

O mesmo vale para as já citadas recomendações de plataformas de streaming, que utilizam algoritmos de IA estreita e de machine learning para recomendar filmes, séries e produtos com base no comportamento do usuário.

• IA geral (ou forte)

Aqui, a Inteligência Artificial é usada para simular capacidades  cognitivas semelhantes às nossas. Assim, é possível expandir a execução de tarefas complexas, e não limitando-se apenas às quais os sistemas foram programados para reconhecer.

• IA superinteligente

Partimos, agora, para o campo exclusivamente teórico de uso da Inteligência Artificia, que deve ser planejada para realizar as qualquer tarefa intelectual que eu ou você possamos imaginar, mas com elevada eficiência e criatividade.

• Autoconsciência

Esse é o nível mais avançado: as máquinas têm consciência de si mesmas e podem ter emoções e percepções semelhantes às humanas. 

Mas não se preocupe em imaginar os riscos éticos disso, porque a IA autoconsciente ainda é puramente teórica.

O desenvolvimento da tecnologia de IA segue em ritmo acelerado e podemos já ver e imaginar, em um futuro próximo, aplicações incríveis dela dentro do campo.

Confira alguns exemplos disso, a seguir, e quem sabe isso não te inspira a considerar um curso na área?

• No setor da saúde

Algoritmos são utilizados para analisar grandes volumes de dados médicos, como imagens de raios-X, tomografias e ressonâncias magnéticas, para detectar doenças em estágios iniciais. 

Com isso, ela pode identificar padrões que muitas vezes passam despercebidos por médicos, aumentando a precisão e a velocidade dos diagnósticos. Sem falar que, assim, é possível personalizar ainda mais os tratamentos com base nos genes de cada paciente.

Dentro da gestão hospitalar, por sua vez, a Inteligência Artificial já é usada na otimização de recursos, como a previsão de demanda por leitos e a alocação de pessoal.

• No setor financeiro

A tecnologia já é utilizada para avaliar riscos de crédito e detectar fraudes. Já existem sistemas baseados em machine learning que analisam grandes quantidades de dados, identificando padrões suspeitos que podem indicar atividades fraudulentas.

Também podemos citar a automatização de processos repetitivos e demorados, como a verificação de documentos e a análise de transações. Isso reduz custos e minimiza erros — ainda não é um deep learning, mas um avanço de impacto para tornar o setor mais seguro.

• No setor de transporte

Carros, caminhões e drones autônomos já estão nas ruas (e no tráfego aéreo) e navegam sem intervenção humana. Para isso, utilizam sensores e algoritmos de machine learning para tomar decisões em tempo real, prometendo reduzir acidentes e otimizar o tráfego.

Além disso, a IA tem sido executada para otimizar rotas de entrega, prever a demanda e gerenciar estoques para empresas do ramo logístico.

Ou, ainda, a Inteligência Artificial é valiosa para a indústria em geral, uma vez que seus algoritmos analisam dados de sensores para prever falhas antes que elas ocorram. Isso permite a manutenção preventiva e aumenta a vida útil dos equipamentos.

O futuro da IA é promissor e cheio de possibilidades. À medida que a tecnologia avança, espera-se que a Inteligência Artificial continue a integrar-se em diversos aspectos de nossas vidas, tornando-se cada vez mais sofisticada e onipresente. 

No setor da saúde, que destacamos acima, poderemos ver avanços na cura de doenças complexas e na extensão da longevidade humana.

No setor financeiro, ela poderá trazer uma personalização ainda maior dos serviços, com uma gestão financeira mais eficaz e segura. 

Enquanto isso, no transporte, a adoção em massa de veículos autônomos poderá transformar completamente a mobilidade urbana e a logística. 

Além disso, novas aplicações devem surgir em outras áreas de desenvolvimento, como educação, entretenimento e serviços públicos, levando a um mundo mais conectado e eficiente. 

No entanto, é crucial que o seu desenvolvimento seja acompanhado por regulamentações e práticas éticas para garantir que os benefícios sejam amplamente compartilhados e que os riscos sejam minimizados.

A Inteligência Artificial tem um impacto multifacetado em toda a estrutura da nossa sociedade. Seu uso já transformou setores inteiros e tem mudado a maneira como vivemos, trabalhamos e nos comunicamos. 

Quer ver alguns exemplos visíveis disso? Aí vai:

• Processos complexos de automação;

• Diagnósticos mais rápidos e precisos;

• Tratamentos personalizados;

• Gerenciamento automático e complexo de dados médicos;

• Adaptação de conteúdos e métodos de ensino às necessidades individuais dos alunos;

• Inclusão digital, com ferramentas de acessibilidade para pessoas com deficiências;

• Eficiência operacional, redução de custos e inovação em produtos e serviços com a Inteligência Artificial;

• Estímulo de crescimento e novas oportunidades de emprego em áreas como ciência de dados, criação de algoritmos e em gestão de tecnologia.

Entretanto, o impacto da IA vai além dos benefícios econômicos e industriais. Ela está mudando a forma como interagimos com o mundo digital, influenciando nossas decisões e comportamentos. 

Quer um exemplo prático? Algoritmos de IA que alimentam as redes sociais moldam as informações que vemos e como nos conectamos com outras pessoas, o que pode ter tanto efeitos positivos, como a criação de comunidades online, quanto negativos, como a disseminação de desinformação.

Um dos principais desafios é a questão da privacidade. Sistemas frequentemente dependem de grandes volumes de dados pessoais para funcionar eficazmente, o que levanta preocupações sobre como essas informações são coletadas, armazenadas e utilizadas.

A falta de transparência em muitas práticas de coleta de dados pode levar a abusos e invasões de privacidade — e que motivou à implementação de leis específicas sobre o assunto. No Brasil, temos a recém-criada LGPD, a Lei Geral de Proteção de Dados.

Outro desafio é o viés algorítmico. Sistemas são tão imparciais quanto os dados que os treinam. Se eles estiverem enviesados, os resultados também serão. Isso pode levar à discriminação em áreas como recrutamento, concessão de empréstimos e aplicação da lei. Daí, a importância em garantir que os sistemas sejam justos e imparciais.

Além disso, a Inteligência Artificial a níveis expressivos de complexidade leva a um temor coletivo: a perda de empregos. Enquanto a IA cria novas oportunidades, ela também pode tornar obsoletos muitos empregos tradicionais. 

Isso exige uma requalificação da força de trabalho e a criação de políticas para apoiar a transição dos trabalhadores para novas funções e indústrias.

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