Nos dias de hoje, a Inteligência Artificial (IA) tem desempenhado um papel cada vez mais relevante em nossa sociedade, impactando diversas áreas e setores. Por trás do funcionamento da IA, estão os algoritmos, que são a base para o desenvolvimento de sistemas inteligentes capazes de realizar tarefas complexas como em IAs que criam imagens.
Neste artigo, exploraremos a importância dos algoritmos na IA, discutindo os pilares fundamentais que os sustentam: justiça, explicabilidade, sustentabilidade e aprendizado de máquina.
Pilares da Inteligência Artificial
Justiça
O primeiro pilar da IA é a justiça. É fundamental garantir que os algoritmos sejam imparciais e não reproduzam vieses presentes nos dados de treinamento. Muitos exemplos de viés algorítmico já foram relatados, desde sistemas de recrutamento que favorecem candidatos do sexo masculino até algoritmos que tomam decisões que afetam a liberdade das pessoas sem evidências suficientes.
Para combater esses problemas, é necessário aumentar a diversidade entre os profissionais que trabalham com IA e refinir constantemente os modelos com o feedback humano para corrigir possíveis vieses.
Explicabilidade
O segundo pilar da IA é a explicabilidade. É essencial que os algoritmos sejam capazes de explicar como chegaram a determinadas conclusões ou tomaram decisões. Atualmente, muitos sistemas de IA são considerados “caixas pretas”, ou seja, não é possível compreender o raciocínio por trás de suas ações.
Isso é problemático, especialmente em áreas como a medicina, onde um diagnóstico incorreto pode ter consequências graves. Portanto, é importante desenvolver modelos que possam fornecer explicações claras e compreensíveis para os usuários.
Sustentabilidade
O terceiro pilar da IA é a sustentabilidade. O treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina requer uma grande quantidade de poder computacional, o que pode gerar altos custos financeiros e impactos ambientais significativos.
Estudos mostram que o treinamento de um único modelo de IA pode emitir a mesma quantidade de carbono que cinco carros durante toda a sua vida útil. Para tornar a IA sustentável, é necessário desenvolver técnicas que reduzam o consumo de energia dos modelos de aprendizado de máquina e promover a conscientização sobre a eficiência energética.
Aprendizado de Máquina
O quarto pilar da IA é o aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é uma área da IA que se dedica a desenvolver algoritmos capazes de aprender e tomar decisões sem serem explicitamente programados para cada tarefa. Existem dois tipos principais de aprendizado de máquina: supervisionado e não supervisionado.
No aprendizado de máquina supervisionado, o sistema é treinado com dados de entrada e saída conhecidos, permitindo que ele faça previsões ou tome decisões para novos dados. Já no aprendizado de máquina não supervisionado, os algoritmos agrupam dados com base em similaridades, permitindo a identificação de padrões e estruturas ocultas nos dados.
Aplicações dos Algoritmos na Inteligência Artificial
Busca
Os algoritmos de busca são essenciais na IA e são utilizados para resolver diversos problemas, como jogos, otimização de rotas, planejamento de ações, mineração de conhecimento, verificação de software e hardware, entre outros. Eles permitem que os sistemas encontrem o caminho mais curto ou a solução ideal a partir de um estado inicial até um estado final, utilizando regras de transformação de estado. Esses algoritmos podem ser classificados em dois grupos: métodos não informados (ou cegos) e métodos informados (ou heurísticos).
Os métodos não informados realizam a busca sem informações adicionais fornecidas no enunciado do problema, enquanto os métodos informados utilizam informações adicionais para determinar o próximo passo em direção à solução. Algoritmos de busca em largura e busca em profundidade são exemplos de métodos não informados, enquanto o algoritmo de busca de melhor primeiro é um exemplo de método informado.
Lógica
A lógica desempenha um papel fundamental na IA, pois permite a tomada de decisões com base na situação atual. Ela fornece a capacidade de escolher e justificar a seleção ou rejeição de uma opção. Na IA, lidamos com dois tipos de lógica: lógica dedutiva e lógica indutiva.
Na lógica dedutiva, são fornecidas evidências completas sobre a verdade da conclusão feita. O agente utiliza premissas específicas e precisas que levam a uma conclusão específica. Um exemplo disso pode ser visto em um sistema especialista projetado para sugerir medicamentos a um paciente com base em seus sintomas.
Já na lógica indutiva, o raciocínio é feito por meio de uma abordagem “de baixo para cima”. Isso significa que o agente utiliza informações específicas e as generaliza para obter uma compreensão completa. Um exemplo disso pode ser visto no processamento de linguagem natural, onde um agente coloca uma frase inteira em um espaço latente que pode ser usado como um proxy para o significado da frase.
Representação do Conhecimento
A representação do conhecimento na IA descreve a forma como as crenças, intenções e julgamentos de um agente inteligente podem ser expressos de maneira adequada para o raciocínio automatizado. Um dos principais objetivos da representação do conhecimento é modelar o comportamento inteligente de um agente.
A representação e o raciocínio do conhecimento (KR, KRR) representam informações do mundo real para que um computador possa entendê-las e utilizar esse conhecimento para resolver problemas complexos da vida real, como a comunicação com seres humanos em linguagem natural. A representação do conhecimento na IA não se limita apenas ao armazenamento de dados em um banco de dados, mas permite que uma máquina aprenda com esse conhecimento e se comporte de maneira inteligente, assim como um ser humano.
Existem cinco tipos principais de conhecimento: conhecimento declarativo, conhecimento estrutural, conhecimento procedimental, conhecimento meta e conhecimento heurístico.
Aprendizado de Máquina
O aprendizado de máquina (ML) lida com o desenvolvimento de sistemas que aprendem a partir de dados, para que possam fazer previsões precisas sem serem explicitamente programados para a tarefa. O crescimento recente dos dados digitais disponíveis na internet tornou possível o desenvolvimento de sistemas sofisticados que aprendem a partir dos dados disponíveis e fazem previsões para novos dados não vistos anteriormente. As técnicas de aprendizado podem ser amplamente divididas em duas categorias: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado.
No aprendizado supervisionado, o sistema possui informações de saída conhecidas para as entradas fornecidas. O algoritmo utiliza essas informações conhecidas para treinar o sistema, que posteriormente pode fazer previsões para novas entradas cuja saída não é conhecida anteriormente.
No aprendizado não supervisionado, a saída para as entradas fornecidas não é conhecida antecipadamente. Os algoritmos não supervisionados utilizam medidas de similaridade ou dissimilaridade para agrupar dados relacionados. Técnicas de agrupamento são exemplos de aprendizado não supervisionado.
Aprendizado Profundo
O aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina inspirado na estrutura do cérebro humano. Os algoritmos de aprendizado profundo tentam chegar a conclusões semelhantes às que os humanos chegariam, analisando continuamente os dados com uma estrutura lógica dada. Ele usa uma grande estrutura de Rede Neural Artificial que imita o comportamento dos neurônios humanos.
As duas estruturas famosas de aprendizado profundo são a Rede Neural Convolucional (CNN) e a Rede Neural Recorrente (RNN). As redes neurais convolucionais utilizam múltiplas camadas de filtros convolucionais que podem ser usados para extrair características da entrada fornecida. Modelos CNN são particularmente úteis para aplicações de processamento de imagens.
A Rede Neural Recorrente (RNN) permite o uso repetido da estrutura de rede neural para aplicações que requerem o processamento de dados de entrada sequenciais. Esses tipos de modelos são particularmente úteis para processamento de texto e áudio.
Embora as redes neurais recorrentes sejam benéficas para capturar a dependência na sequência de entrada, geralmente exigem um ciclo de treinamento rigoroso. Mais recentemente, o Transformer surgiu como uma alternativa mais eficiente para transformar uma sequência de entrada em uma sequência de saída. Ele usa uma arquitetura codificador-decodificador para capturar a dependência na sequência de entrada por meio de atenção entre tokens.
As técnicas de aprendizado profundo têm mostrado um sucesso notável devido à capacidade computacional das GPUs e dispositivos com grande capacidade de memória. Mais recentemente, foram desenvolvidas redes profundas pré-treinadas que podem ser personalizadas para diversas aplicações.
Planejamento
O planejamento é a tarefa de encontrar um curso de ação procedimental para um sistema descrito de maneira declarativa, a fim de alcançar seus objetivos, otimizando as medidas de desempenho geral. Os planejadores automatizados encontram as transformações a serem aplicadas em cada estado fornecido, a partir das possíveis transformações para aquele estado. Ao contrário do problema de classificação, os planejadores fornecem garantias sobre a qualidade da solução.
As técnicas de planejamento podem ser usadas para resolver muitos problemas do mundo real, como robôs e sistemas autônomos, assistentes cognitivos, segurança cibernética e composição de serviços.
Processamento de Linguagem Natural
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) ou Linguística Computacional (LC) é uma área da Inteligência Artificial que lida com a capacidade de os computadores processarem e compreenderem a linguagem natural. O crescimento recente na comunicação online levou ao desenvolvimento de ferramentas e técnicas de PLN que ajudam os usuários na comunicação eficaz, como sugestões de texto em aplicativos de bate-papo e e-mail, geração automática de legendas, chatbots, sistemas de busca e recomendação. Com essas ferramentas, o PLN se tornou parte de nossa vida cotidiana. O PLN tem como objetivo processar dados de texto em diferentes níveis, como sintático, semântico, discursivo, a fim de entender o significado do texto e também compreender as intenções do usuário.
Visão Computacional
Enquanto o PLN permite que os computadores processem dados de texto, a visão computacional é uma área da inteligência artificial que permite que os computadores obtenham informações significativas a partir de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais e tomem ações ou façam recomendações com base nessas informações. A visão computacional treina máquinas para processar entradas visuais usando câmeras, dados e algoritmos. A visão computacional é usada em várias indústrias, desde energia e serviços públicos até manufatura e automobilística, e o mercado continua em crescimento. Espera-se que alcance US$ 48,6 bilhões até 2022. Os sistemas de visão computacional geralmente requerem alta memória e capacidades de processamento. Por exemplo, um sistema treinado para inspecionar produtos ou observar um ativo de produção pode analisar milhares de produtos ou processos por minuto, detectando defeitos ou problemas imperceptíveis; o processamento pode rapidamente ultrapassar as habilidades humanas.
Robótica
Desenvolver sistemas inteligentes semelhantes aos humanos, capazes de realizar várias tarefas, tem sido uma busca contínua da tecnologia. A robótica é um ramo fundamental da IA que lida com o desenvolvimento de sistemas inteligentes capazes de realizar várias tarefas e tomar decisões inteligentes. É uma combinação de ciência da computação com eletrônica e engenharia mecânica, onde programas de computador fornecem a inteligência necessária para realizar várias tarefas.
Sistemas Especialistas
Um sistema especialista é um programa de computador que utiliza tecnologias de IA para simular o julgamento e o comportamento humano com conhecimentos e experiências especializadas em um campo específico. Normalmente, um sistema especialista incorpora uma base de conhecimento contendo experiências acumuladas e um mecanismo de inferência ou regras – um conjunto de regras para aplicar a base de conhecimento a cada situação particular descrita para o programa. As capacidades do sistema podem ser aprimoradas com adições à base de conhecimento ou ao conjunto de regras.
Os sistemas especialistas têm desempenhado um papel significativo em muitas indústrias, incluindo serviços financeiros, telecomunicações, saúde, atendimento ao cliente, transporte, videogames, manufatura, aviação e comunicação escrita. Dois sistemas especialistas pioneiros abriram caminho no espaço da saúde para diagnósticos médicos: Dendral, que ajudou químicos a identificar moléculas orgânicas, e MYCIN, que ajudou a identificar bactérias como bacteremia e meningite e recomendou antibióticos e dosagens.
Conclusão
Os algoritmos desempenham um papel central na Inteligência Artificial, permitindo que os sistemas realizem tarefas complexas e tomem decisões inteligentes. Os pilares da IA, como justiça, explicabilidade, sustentabilidade e aprendizado de máquina, garantem que os algoritmos sejam imparciais, transparentes, ecologicamente corretos e capazes de aprender com os dados. Com o contínuo avanço da tecnologia, os algoritmos continuarão a desempenhar um papel fundamental na evolução da Inteligência Artificial e no desenvolvimento de sistemas cada vez mais inteligentes e eficientes.
