A inteligência artificial (IA) é uma das tecnologias mais revolucionárias do nosso tempo, transformando a maneira como as máquinas operam e interagem com o mundo ao nosso redor. Nesse guia de Inteligência Artificial para Iniciantes, finalmente entenda os fundamentos da IA, tipos e exemplos de aplicações no cotidiano.
O Conceito de IA: Capacitando as Máquinas
Partindo do principio que você esteja buscando artigos sobre Inteligência Artificial para Iniciantes, primeiramente você precisa entender o que é exatamente IA, quais os conceitos por trás da tecnologia.
A Inteligência Artificial é a imitação de processos de raciocínio humano por dispositivos, especialmente sistemas informáticos. Aplicações específicas da IA abrangem sistemas peritos, análise de linguagem natural, identificação de voz e visão computacional.
A inteligência artificial, como o próprio nome sugere, refere-se à capacidade das máquinas de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Essa tecnologia busca reproduzir o raciocínio, a aprendizagem e a tomada de decisões que os seres humanos são capazes de realizar. Atualmente é possível até transferir a sua mente para uma IA, no sentido de transferir o seu conhecimento a ela.
No campo da IA, são utilizados dados, algoritmos e tecnologias de processamento para aprender com padrões nas informações disponíveis. A partir desse aprendizado, as máquinas podem tomar decisões, fazer previsões e solucionar problemas de forma autônoma.
Como funciona a Inteligência Artificial?
À medida que o hype em torno da IA se acelerou, os fornecedores têm lutado para promover como seus produtos e serviços a usam. Muitas vezes, o que eles chamam de IA é simplesmente um componente da tecnologia, como o aprendizado de máquina. A IA requer uma base de hardware e software especializados para escrever e treinar algoritmos de aprendizado de máquina. Nenhuma linguagem de programação é sinônimo de IA, mas Python, R, Java, C++ e Julia têm recursos populares entre os desenvolvedores de IA.
Em geral, os sistemas de IA funcionam ingerindo grandes quantidades de dados de treinamento rotulados, analisando os dados em busca de correlações e padrões e usando esses padrões para fazer previsões sobre estados futuros. Dessa forma, um chatbot que é alimentado com exemplos de texto pode aprender a gerar trocas realistas com as pessoas, ou uma ferramenta de reconhecimento de imagem pode aprender a identificar e descrever objetos em imagens revisando milhões de exemplos. Novas técnicas de IA generativa que melhoram rapidamente podem criar texto, imagens, música e outras mídias realistas.
A programação de IA se concentra em habilidades cognitivas que incluem o seguinte:
- Esse aspecto da programação de IA se concentra na aquisição de dados e na criação de regras de como transformá-los em informações acionáveis. As regras, que são chamadas de algoritmos, fornecem aos dispositivos de computação instruções passo a passo de como concluir uma tarefa específica.
- Raciocínio. Esse aspecto da programação de IA se concentra na escolha do algoritmo certo para alcançar um resultado desejado.
- Autocorreção. Esse aspecto da programação de IA é projetado para ajustar continuamente os algoritmos e garantir que eles forneçam os resultados mais precisos possíveis.
- Esse aspecto da IA usa redes neurais, sistemas baseados em regras, métodos estatísticos e outras técnicas de IA para gerar novas imagens, novos textos, novas músicas e novas ideias.
Diferenças entre Inteligência Artificial, machine learning e deep learning
IA, machine learning e deep learning são termos comuns na TI corporativa e às vezes usados de forma intercambiável, especialmente pelas empresas em seus materiais de marketing. Mas há distinções. O termo IA, cunhado na década de 1950, refere-se à simulação da inteligência humana por máquinas. Abrange um conjunto de capacidades em constante mudança à medida que novas tecnologias são desenvolvidas. As tecnologias que estão sob o guarda-chuva da IA incluem aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
O aprendizado de máquina permite que os aplicativos de software se tornem mais precisos na previsão de resultados sem serem explicitamente programados para isso. Os algoritmos de aprendizado de máquina usam dados históricos como entrada para prever novos valores de saída. Essa abordagem tornou-se muito mais eficaz com o surgimento de grandes conjuntos de dados para treinar.
O aprendizado profundo, um subconjunto do aprendizado de máquina, é baseado em nossa compreensão de como o cérebro é estruturado. O uso de estrutura de rede neural artificial pelo deep learning é a base dos recentes avanços em IA, incluindo carros autônomos ou chatbots como o ChatGPT da OpenAI.
Por que a inteligência artificial é importante?
A IA é importante pelo seu potencial para mudar a forma como vivemos, trabalhamos e nos divertimos. Ele tem sido efetivamente usado nos negócios para automatizar tarefas feitas por humanos, incluindo o trabalho de atendimento ao cliente, geração de leads, detecção de fraudes e controle de qualidade. Em várias áreas, a IA pode executar tarefas muito melhor do que os humanos.
Particularmente quando se trata de tarefas repetitivas e orientadas a detalhes, como analisar um grande número de documentos legais para garantir que os campos relevantes sejam preenchidos corretamente, as ferramentas de IA geralmente concluem trabalhos rapidamente e com relativamente poucos erros. Por causa dos enormes conjuntos de dados que pode processar, a IA também pode dar às empresas insights sobre suas operações que talvez elas não soubessem.
A população em rápida expansão de ferramentas de IA generativa será importante em campos que vão desde educação e marketing até design de produto.
De fato, os avanços nas técnicas de IA não apenas ajudaram a alimentar uma explosão na eficiência, mas abriram as portas para oportunidades de negócios totalmente novas para algumas empresas maiores. Antes da atual onda de IA, seria difícil imaginar o uso de software de computador para conectar passageiros a táxis, mas a Uber se tornou uma empresa da Fortune 500 ao fazer exatamente isso.
A IA tornou-se central para muitas das maiores e mais bem-sucedidas empresas da atualidade, incluindo Alphabet, Apple, Microsoft e Meta, onde as tecnologias de IA são usadas para melhorar as operações e superar os concorrentes. No Google, subsidiária da Alphabet, por exemplo, a IA é central em seu mecanismo de busca, os carros autônomos da Waymo e o Google Brain, que inventou a arquitetura de rede neural transformadora que sustenta os recentes avanços no processamento de linguagem natural.
Quais as vantagens e desvantagens da inteligência artificial?
As redes neurais artificiais e as tecnologias de IA de aprendizagem profunda estão evoluindo rapidamente, principalmente porque a IA pode processar grandes quantidades de dados muito mais rápido e fazer previsões com mais precisão do que humanamente possível.
Enquanto o enorme volume de dados criados diariamente enterraria um pesquisador humano, os aplicativos de IA que usam aprendizado de máquina podem pegar esses dados e transformá-los rapidamente em informações acionáveis. No momento em que este artigo foi escrito, uma das principais desvantagens da IA é que é caro processar as grandes quantidades de dados que a programação de IA exige.
À medida que as técnicas de IA são incorporadas em mais produtos e serviços, as organizações também devem estar sintonizadas com o potencial da IA para criar sistemas tendenciosos e discriminatórios, intencionalmente ou inadvertidamente.
Vantagens da Inteligência Artificial
A seguir estão algumas vantagens da IA.
- Bom em trabalhos detalhistas. A IA provou ser tão boa, se não melhor, do que os médicos no diagnóstico de certos tipos de câncer, incluindo câncer de mama e melanoma.
- Tempo reduzido para tarefas com muitos dados. A IA é amplamente usada em setores pesados em dados, incluindo bancos e valores mobiliários, farmacêuticos e seguros, para reduzir o tempo necessário para analisar conjuntos de big data. Os serviços financeiros, por exemplo, usam rotineiramente a IA para processar pedidos de empréstimo e detectar fraudes.
- Economiza mão de obra e aumenta a produtividade. Um exemplo aqui é o uso da automação de armazéns, que cresceu durante a pandemia e deve aumentar com a integração de IA e machine learning.
- Entrega resultados consistentes. As melhores ferramentas de tradução de IA oferecem altos níveis de consistência, oferecendo até mesmo às pequenas empresas a capacidade de alcançar clientes em seu idioma nativo.
- Pode melhorar a satisfação do cliente através da personalização. A IA pode personalizar conteúdo, mensagens, anúncios, recomendações e sites para clientes individuais.
- Agentes virtuais alimentados por IA estão sempre disponíveis. Os programas de IA não precisam dormir ou fazer pausas, fornecendo serviço 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Desvantagens da IA
A seguir estão algumas desvantagens da IA.
- Requer profundo conhecimento técnico.
- Oferta limitada de trabalhadores qualificados para construir ferramentas de IA.
- Reflete os vieses de seus dados de treinamento, em escala.
- Falta de capacidade de generalizar de uma tarefa para outra.
- Elimina empregos humanos, aumentando as taxas de desemprego.
IA forte vs. IA fraca
A IA pode ser categorizada como fraca ou forte:
- A IA fraca, também conhecida como IA Artificial limitada (AIL), é projetada e treinada para concluir uma tarefa específica. Robôs industriais e assistentes pessoais virtuais, como a Siri da Apple, usam IA fraca.
- A IA forte, também conhecida como inteligência artificial geral (AGI), descreve a programação que pode replicar as habilidades cognitivas do cérebro humano. Quando apresentado a uma tarefa desconhecida, um sistema de IA forte pode usar lógica difusa para aplicar o conhecimento de um domínio a outro e encontrar uma solução de forma autônoma. Em teoria, um programa de IA forte deveria ser capaz de passar tanto no teste de Turing quanto no argumento da Sala Chinesa.
Quais são os 4 tipos de inteligência artificial?
Existem diversas classificações da Inteligência Artificial. Uma classificação bem aceita é a que define em 3 níveis: a Inteligência Artificial Limitada (ANI), a Inteligência Artificial Geral (AGI) e a Superinteligência (ASI). Porém, houve a necessidade de esmiuçar um pouco mais essas categorias nos últimos, sendo aceito que agora são quatro tipos.
Arend Hintze, professor assistente de biologia integrativa e ciência da computação e engenharia na Michigan State University, explicou que a IA pode ser categorizada em quatro tipos, começando com os sistemas inteligentes específicos de tarefas em amplo uso hoje e progredindo para sistemas sencientes, que ainda não existem. As categorias são as seguintes.
- Tipo 1: Máquinas reativas. Esses sistemas de IA não têm memória e são específicos para cada tarefa. Um exemplo é o Deep Blue, o programa de xadrez da IBM que venceu Garry Kasparov na década de 1990. O Deep Blue pode identificar peças em um tabuleiro de xadrez e fazer previsões, mas como não tem memória, não pode usar experiências passadas para informar as futuras.
- Tipo 2: Memória limitada. Esses sistemas de IA têm memória, então eles podem usar experiências passadas para informar decisões futuras. Algumas das funções de tomada de decisão em carros autônomos são projetadas dessa forma.
- Tipo 3: Teoria da mente. Teoria da mente é um termo da psicologia. Quando aplicado à IA, significa que o sistema teria a inteligência social para entender as emoções. Esse tipo de IA será capaz de inferir intenções humanas e prever comportamentos, uma habilidade necessária para que os sistemas de IA se tornem membros integrantes das equipes humanas.
- Tipo 4: Autoconhecimento. Nesta categoria, os sistemas de IA têm um senso de si, o que lhes dá consciência. Máquinas com autoconsciência entendem seu próprio estado atual. Esse tipo de IA ainda não existe.
Como a IA Funciona: Aprendizado de Máquina e Algoritmos
No aprendizado de máquina, os algoritmos identificam padrões nos dados e usam esses padrões para fazer previsões ou tomar decisões. Existem diferentes tipos de algoritmos de aprendizado de máquina, cada um com suas características e aplicações específicas.
A IA é incorporada em uma variedade de diferentes tipos de tecnologia. Aqui estão sete exemplos.
Automação. Quando combinadas com tecnologias de IA, as ferramentas de automação podem expandir o volume e os tipos de tarefas executadas. Um exemplo é a automação robótica de processos (RPA), um tipo de software que automatiza tarefas repetitivas de processamento de dados baseadas em regras tradicionalmente feitas por humanos. Quando combinado com aprendizado de máquina e ferramentas emergentes de IA, o RPA pode automatizar partes maiores de trabalhos corporativos, permitindo que os bots táticos do RPA transmitam inteligência da IA e respondam a mudanças de processo.
Aprendizado de máquina. Essa é a ciência de fazer um computador agir sem programação. O deep learning é um subconjunto do aprendizado de máquina que, em termos muito simples, pode ser pensado como a automação da análise preditiva. Existem três tipos de algoritmos de aprendizado de máquina:
- Aprendizado Supervisionado – No aprendizado supervisionado, os algoritmos são treinados com um conjunto de dados de entrada e saída correspondentes. O objetivo é que o algoritmo aprenda a mapear corretamente os dados de entrada para os dados de saída, de forma que ele seja capaz de fazer previsões precisas para novos dados. Um exemplo de aprendizado supervisionado é o reconhecimento de imagem. O algoritmo é treinado com um conjunto de imagens rotuladas, onde cada imagem possui uma categoria específica. Com base nesse treinamento, o algoritmo é capaz de reconhecer e classificar novas imagens em categorias semelhantes.
- Aprendizado Não Supervisionado – No aprendizado não supervisionado, os algoritmos são treinados com um conjunto de dados de entrada, sem rótulos correspondentes. O objetivo do algoritmo é encontrar padrões e estruturas nos dados de forma autônoma, agrupando-os em categorias ou segmentos semelhantes. Um exemplo de aprendizado não supervisionado é a segmentação de clientes em um banco de dados. O algoritmo analisa as características dos clientes e agrupa-os em segmentos com base em suas similaridades, permitindo que a empresa personalize suas estratégias de marketing de acordo com cada segmento.
- Aprendizado por Reforço – No aprendizado por reforço, os algoritmos são treinados por meio da interação com um ambiente. O algoritmo recebe feedback positivo ou negativo com base em suas ações, e seu objetivo é maximizar as recompensas recebidas ao longo do tempo.
Um exemplo de aprendizado por reforço é o treinamento de um agente virtual em um jogo de tabuleiro. O agente aprende a tomar decisões e realizar ações que maximizem suas chances de vencer o jogo, com base no feedback positivo ou negativo que recebe a cada movimento.
Visão de máquina. Esta tecnologia dá a uma máquina a capacidade de ver. A visão mecânica captura e analisa informações visuais usando uma câmera, conversão analógica para digital e processamento digital de sinais. Muitas vezes é comparada à visão humana, mas a visão mecânica não está vinculada à biologia e pode ser programada para ver através de paredes, por exemplo. Ele é usado em uma variedade de aplicações, desde a identificação de assinaturas até a análise de imagens médicas. A visão computacional, que é focada no processamento de imagens baseado em máquinas, é frequentemente confundida com visão mecânica.
Processamento de linguagem natural (PNL). Trata-se do processamento da linguagem humana por um programa de computador. Um dos exemplos mais antigos e conhecidos de PNL é a detecção de spam, que analisa a linha de assunto e o texto de um e-mail e decide se é lixo. As abordagens atuais da PNL são baseadas em aprendizado de máquina. As tarefas de PNL incluem tradução de texto, análise de sentimento e reconhecimento de fala.
Robótica. Este campo da engenharia se concentra no projeto e fabricação de robôs. Os robôs são frequentemente usados para executar tarefas que são difíceis para os seres humanos executarem ou executarem de forma consistente. Por exemplo, robôs são usados em linhas de montagem de produção de carros ou pela NASA para mover grandes objetos no espaço. Os pesquisadores também usam aprendizado de máquina para construir robôs que podem interagir em ambientes sociais.
Carros autônomos. Os veículos autônomos usam uma combinação de visão computacional, reconhecimento de imagem e aprendizado profundo para desenvolver habilidades automatizadas para pilotar um veículo enquanto permanecem em uma determinada faixa e evitam obstruções inesperadas, como pedestres.
Geração de texto, imagem e áudio. As técnicas de IA generativa, que criam vários tipos de mídia a partir de prompts de texto, estão sendo aplicadas extensivamente em todas as empresas para criar uma variedade aparentemente ilimitada de tipos de conteúdo, desde arte fotorrealista até respostas de e-mail e roteiros.
Exemplos de Aplicações da Inteligência Artificial no Cotidiano
A inteligência artificial está presente em várias áreas do nosso cotidiano, proporcionando benefícios e melhorando a eficiência em diferentes setores. A inteligência artificial chegou a uma grande variedade de mercados. Aqui estão 11 exemplos.
IA na saúde. As maiores apostas são na melhoria dos resultados dos pacientes e na redução de custos. As empresas estão aplicando o aprendizado de máquina para fazer diagnósticos médicos melhores e mais rápidos do que os humanos. Uma das tecnologias de saúde mais conhecidas é o IBM Watson. Ele entende a linguagem natural e pode responder às perguntas feitas a ele.
O sistema extrai dados de pacientes e outras fontes de dados disponíveis para formar uma hipótese, que então apresenta com um esquema de pontuação de confiança. Outras aplicações de IA incluem o uso de assistentes virtuais de saúde on-line e chatbots para ajudar pacientes e clientes de saúde a encontrar informações médicas, agendar consultas, entender o processo de faturamento e concluir outros processos administrativos. Uma série de tecnologias de IA também está sendo usada para prever, combater e entender pandemias como a COVID-19.
IA nos negócios. Algoritmos de aprendizado de máquina estão sendo integrados a plataformas de análise e gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) para descobrir informações sobre como atender melhor os clientes. Os chatbots foram incorporados aos sites para fornecer atendimento imediato aos clientes. Espera-se que o rápido avanço da tecnologia de IA generativa, como o ChatGPT, tenha consequências de longo alcance: eliminando empregos, revolucionando o design de produtos e interrompendo modelos de negócios.
IA na educação. A IA pode automatizar a avaliação, dando aos educadores mais tempo para outras tarefas. Ele pode avaliar os alunos e se adaptar às suas necessidades, ajudando-os a trabalhar em seu próprio ritmo. Os tutores de IA podem fornecer suporte adicional aos alunos, garantindo que eles permaneçam no caminho certo. A tecnologia também pode mudar onde e como os alunos aprendem, talvez até substituindo alguns professores.
Como demonstrado pelo ChatGPT, Google Gemini e outros grandes modelos de linguagem, a IA generativa pode ajudar os educadores a criar trabalhos de curso e outros materiais didáticos e envolver os alunos de novas maneiras. O advento dessas ferramentas também força os educadores a repensar o dever de casa dos alunos e testar e revisar as políticas sobre plágio.
IA em finanças. A IA em aplicativos de finanças pessoais, como Intuit Mint ou TurboTax, está perturbando as instituições financeiras. Aplicativos como esses coletam dados pessoais e fornecem aconselhamento financeiro. Outros programas, como o IBM Watson, foram aplicados ao processo de compra de uma casa. Hoje, o software de inteligência artificial realiza grande parte das negociações em Wall Street.
IA no direito. O processo de descoberta – peneirar documentos – na lei é muitas vezes esmagador para os seres humanos. Usar a IA para ajudar a automatizar os processos trabalhosos do setor jurídico está economizando tempo e melhorando o atendimento ao cliente. Os escritórios de advocacia usam aprendizado de máquina para descrever dados e prever resultados, visão computacional para classificar e extrair informações de documentos e PNL para interpretar solicitações de informações.
IA em entretenimento e mídia. O negócio do entretenimento usa técnicas de IA para publicidade direcionada, recomendando conteúdo, distribuição, detectando fraudes, criando roteiros e fazendo filmes. O jornalismo automatizado ajuda as redações a agilizar os fluxos de trabalho de mídia, reduzindo tempo, custos e complexidade. As redações usam IA para automatizar tarefas rotineiras, como entrada e revisão de dados; e pesquisar temas e auxiliar com manchetes. Como o jornalismo pode usar de forma confiável o ChatGPT e outras IAs generativas para gerar conteúdo é passível de questionamento.
IA em codificação de software e processos de TI.Novas ferramentas de IA generativa podem ser usadas para produzir código de aplicativo com base em prompts de linguagem natural, mas é cedo para essas ferramentas e é improvável que elas substituam os engenheiros de software em breve. A IA também está sendo usada para automatizar muitos processos de TI, incluindo entrada de dados, detecção de fraudes, atendimento ao cliente e manutenção e segurança preditivas.
Segurança. IA e aprendizado de máquina estão no topo da lista de palavras da moda que os fornecedores de segurança usam para comercializar seus produtos, então os compradores devem abordar com cautela. Ainda assim, as técnicas de IA estão sendo aplicadas com sucesso a vários aspectos da segurança cibernética, incluindo detecção de anomalias, resolução do problema falso-positivo e realização de análises de ameaças comportamentais.
As organizações usam aprendizado de máquina em software de gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM) e áreas relacionadas para detectar anomalias e identificar atividades suspeitas que indicam ameaças. Ao analisar dados e usar a lógica para identificar semelhanças com códigos maliciosos conhecidos, a IA pode fornecer alertas para ataques novos e emergentes muito mais cedo do que funcionários humanos e iterações de tecnologia anteriores.
IA na manufatura. A manufatura tem estado na vanguarda da incorporação de robôs no fluxo de trabalho. Por exemplo, os robôs industriais que antes eram programados para executar tarefas únicas e separados dos trabalhadores humanos, funcionam cada vez mais como cobots: robôs menores e multitarefas que colaboram com humanos e assumem a responsabilidade por mais partes do trabalho em armazéns, chão de fábrica e outros espaços de trabalho.
IA no setor bancário. Os bancos estão empregando com sucesso chatbots para conscientizar seus clientes sobre serviços e ofertas e para lidar com transações que não exigem intervenção humana. Os assistentes virtuais de IA são usados para melhorar e reduzir os custos de conformidade com as regulamentações bancárias. As organizações bancárias usam IA para melhorar sua tomada de decisão para empréstimos, definir limites de crédito e identificar oportunidades de investimento.
IA no transporte. Além do papel fundamental da IA na operação de veículos autônomos, as tecnologias de IA são usadas no transporte para gerenciar o tráfego, prever atrasos de voos e tornar o transporte marítimo mais seguro e eficiente. Nas cadeias de suprimentos, a IA está substituindo os métodos tradicionais de previsão de demanda e previsão de interrupções, uma tendência acelerada pela COVID-19, quando muitas empresas foram pegas de surpresa pelos efeitos de uma pandemia global na oferta e demanda de bens.
Inteligência aumentada x inteligência artificial: quais as diferenças
Alguns especialistas do setor argumentaram que o termo inteligência artificial está muito ligado à cultura popular, o que fez com que o público em geral tivesse expectativas improváveis sobre como a IA mudará o local de trabalho e a vida em geral. Eles sugeriram usar o termo inteligência aumentada para diferenciar entre sistemas de IA que agem de forma autônoma – exemplos da cultura popular incluem Hal 9000 e O Exterminador do Futuro – e ferramentas de IA que apoiam humanos.
- Inteligência aumentada. Alguns pesquisadores e profissionais de marketing esperam que o rótulo de inteligência aumentada, que tem uma conotação mais neutra, ajude as pessoas a entender que a maioria das implementações de IA será fraca e simplesmente melhorará produtos e serviços. Exemplos incluem a exibição automática de informações importantes em relatórios de business intelligence ou o destaque de informações importantes em documentos legais. A rápida adoção do ChatGPT e da Bard em toda a indústria indica uma disposição de usar a IA para apoiar a tomada de decisões humanas.
- Inteligência artificial. A verdadeira IA, ou AGI, está intimamente associada ao conceito de singularidade tecnológica – um futuro regido por uma superinteligência artificial que supera em muito a capacidade do cérebro humano de entendê-la ou como ela está moldando nossa realidade. Isso permanece dentro do reino da ficção científica, embora alguns desenvolvedores estejam trabalhando no problema. Muitos acreditam que tecnologias como a computação quântica podem desempenhar um papel importante em tornar a AGI uma realidade e que devemos reservar o uso do termo IA para esse tipo de inteligência geral.
Uso ético da inteligência artificial
Embora as ferramentas de Inteligência Artificial apresentem uma série de novas funcionalidades para as empresas, o uso da IA também levanta questões éticas porque, para o bem ou para o mal, um sistema de IA reforçará o que já aprendeu.
Isso pode ser problemático porque os algoritmos de aprendizado de máquina, que sustentam muitas das ferramentas de IA mais avançadas, são tão inteligentes quanto os dados que recebem no treinamento. Como um ser humano seleciona quais dados são usados para treinar um programa de IA, o potencial de viés de aprendizado de máquina é inerente e deve ser monitorado de perto.
Qualquer pessoa que queira usar o aprendizado de máquina como parte de sistemas em produção do mundo real precisa levar em consideração a ética em seus processos de treinamento de IA e se esforçar para evitar vieses. Isso é especialmente verdadeiro ao usar algoritmos de IA que são inerentemente inexplicáveis em aplicativos de aprendizagem profunda e rede adversarial generativa (GAN).
A explicabilidade é um obstáculo potencial ao uso de IA em indústrias que operam sob rigorosos requisitos de conformidade regulatória. Por exemplo, as instituições financeiras nos Brasil operam sob regulamentos que exigem que elas expliquem suas decisões de emissão de crédito. Quando uma decisão de recusar crédito é tomada pela programação de IA, no entanto, pode ser difícil explicar como a decisão foi alcançada, porque as ferramentas de IA usadas para tomar tais decisões operam provocando correlações sutis entre milhares de variáveis. Quando o processo de tomada de decisão não pode ser explicado, o programa pode ser referido como caixa preta AI.
Em resumo, os desafios éticos da Inteligência Artificial incluem o seguinte:
- Viés devido a algoritmos treinados inadequadamente e viés humano.
- Uso indevido devido a deepfakes e phishing.
- Preocupações legais, incluindo difamação de IA e questões de direitos autorais.
- Eliminação de empregos devido às crescentes capacidades da IA.
- Preocupações com a privacidade de dados, particularmente nas áreas bancária, de saúde e jurídica.
A história da Inteligência Artificial: dos anos 40 até hoje, o que mudou?
O conceito de objetos inanimados dotados de inteligência existe desde os tempos antigos. O deus grego Hefesto foi retratado em mitos como forjando servos semelhantes a robôs a partir de ouro. Engenheiros no antigo Egito construíram estátuas de deuses animadas por sacerdotes. Ao longo dos séculos, pensadores de Aristóteles ao teólogo espanhol do século 13 Ramon Llull a René Descartes e Thomas Bayes usaram as ferramentas e a lógica de seus tempos para descrever os processos de pensamento humanos como símbolos, lançando as bases para conceitos de IA, como a representação do conhecimento geral.
O final do século 19 e a primeira metade do século 20 trouxeram à tona a obra fundamental que daria origem ao computador moderno. Em 1836, o matemático da Universidade de Cambridge Charles Babbage e Augusta Ada King, Condessa de Lovelace, inventaram o primeiro projeto para uma máquina programável.
Década de 1940. O matemático de Princeton John Von Neumann concebeu a arquitetura para o computador com programa armazenado – a ideia de que o programa de um computador e os dados que ele processa podem ser mantidos na memória do computador. E Warren McCulloch e Walter Pitts lançaram as bases para as redes neurais.
Década de 1950. Com o advento dos computadores modernos, os cientistas puderam testar suas ideias sobre inteligência de máquina. Um método para determinar se um computador tem inteligência foi desenvolvido pelo matemático britânico e quebrador de códigos da Segunda Guerra Mundial Alan Turing. O teste de Turing se concentrou na capacidade de um computador de enganar os interrogadores para que acreditassem que suas respostas às suas perguntas foram feitas por um ser humano.
- O campo moderno da inteligência artificial é amplamente citado como começando este ano durante uma conferência de verão no Dartmouth College. Patrocinada pela Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), a conferência contou com a participação de 10 luminares da área, incluindo os pioneiros da IA Marvin Minsky, Oliver Selfridge e John McCarthy, a quem se atribui a cunhagem do termo inteligência artificial. Também estiveram presentes Allen Newell, cientista da computação, e Herbert A. Simon, economista, cientista político e psicólogo cognitivo. Os dois apresentaram seu inovador Logic Theorist, um programa de computador capaz de provar certos teoremas matemáticos e referido como o primeiro programa de IA.
Décadas de 1950 e 1960. Na esteira da conferência do Dartmouth College, líderes no incipiente campo da Inteligência Artificial previram que uma inteligência artificial equivalente ao cérebro humano estava ao virar da esquina, atraindo grande apoio do governo e da indústria.
De fato, quase 20 anos de pesquisa básica bem financiada geraram avanços significativos em IA: por exemplo, no final da década de 1950, Newell e Simon publicaram o algoritmo General Problem Solver (GPS), que ficou aquém de resolver problemas complexos, mas lançou as bases para o desenvolvimento de arquiteturas cognitivas mais sofisticadas; e McCarthy desenvolveu o Lisp, uma linguagem para programação de IA usada até hoje. Em meados da década de 1960, o professor do MIT Joseph Weizenbaum desenvolveu o ELIZA, um programa inicial de PNL que lançou as bases para os chatbots de hoje.
Décadas de 1970 e 1980. A realização da inteligência artificial geral mostrou-se evasiva, não iminente, prejudicada por limitações no processamento e memória do computador e pela complexidade do problema. Governo e corporações recuaram de seu apoio à pesquisa de IA, levando a um período de pousio que durou de 1974 a 1980, conhecido como o primeiro “inverno de IA”. Na década de 1980, a pesquisa sobre técnicas de aprendizagem profunda e a adoção pela indústria dos sistemas especialistas de Edward Feigenbaum desencadearam uma nova onda de entusiasmo com IA, apenas para ser seguida por outro colapso do financiamento governamental e do apoio da indústria. O segundo inverno de IA durou até meados da década de 1990.
Anos 1990. Aumentos no poder computacional e uma explosão de dados desencadearam um renascimento da IA no final dos anos 1990 que preparou o terreno para os notáveis avanços em IA que vemos hoje. A combinação de big data e maior poder computacional impulsionou avanços em PNL, visão computacional, robótica, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Em 1997, à medida que os avanços em IA se aceleravam, o Deep Blue da IBM derrotou o grande mestre de xadrez russo Garry Kasparov, tornando-se o primeiro programa de computador a vencer um campeão mundial de xadrez.
Anos 2000. Novos avanços em aprendizado de máquina, aprendizado profundo, PNL, reconhecimento de fala e visão computacional deram origem a produtos e serviços que moldaram a maneira como vivemos hoje. Estes incluem o lançamento em 2000 do motor de busca do Google e o lançamento em 2001 do motor de recomendação da Amazon. A Netflix desenvolveu seu sistema de recomendação para filmes, o Facebook introduziu seu sistema de reconhecimento facial e a Microsoft lançou seu sistema de reconhecimento de fala para transcrever fala em texto. A IBM lançou o Watson e o Google iniciou sua iniciativa de direção autônoma, a Waymo.
Anos 2010. A década entre 2010 e 2020 viu um fluxo constante de desenvolvimentos de IA. Entre elas estão o lançamento das assistentes de voz Siri, da Apple, e Alexa, da Amazon; As vitórias do IBM Watson em Jeopardy, carros autônomos, o desenvolvimento da primeira rede adversarial generativa, o lançamento do TensorFlow, a estrutura de aprendizado profundo de código aberto do Google, a fundação do laboratório de pesquisa OpenAI, desenvolvedores do modelo de linguagem GPT-3 e gerador de imagens Dall-E, a derrota do campeão mundial de Go Lee Sedol pelo AlphaGo do Google DeepMind e a implementação de sistemas baseados em IA que detectam cânceres com alto grau de precisão.
Anos 2020. A década atual viu o advento da IA generativa, um tipo de tecnologia de inteligência artificial que pode produzir novos conteúdos. A IA generativa começa com um prompt que pode ser na forma de um texto, uma imagem, um vídeo, um design, notas musicais ou qualquer entrada que o sistema de IA possa processar. Vários algoritmos de IA retornam novo conteúdo em resposta ao prompt.
O conteúdo pode incluir ensaios, soluções para problemas ou falsificações realistas criadas a partir de imagens ou áudio de uma pessoa. As habilidades de modelos de linguagem como o ChatGPT-3, o Bard do Google e o Megatron-Turing NLG da Microsoft impressionaram o mundo, mas a tecnologia ainda está em estágios iniciais, como evidenciado por sua tendência a alucinar ou distorcer respostas.
A Sinergia entre Humanos e Inteligência Artificial
Embora a IA tenha o potencial de automatizar tarefas e melhorar a eficiência em várias áreas, é importante destacar que ela não pode substituir as habilidades humanas essenciais nas relações públicas (RP).
A empatia, a construção de relacionamentos e a imaginação são características humanas que desempenham um papel fundamental nas RP e não podem ser substituídas pela IA. Os profissionais de RP devem abraçar a IA como um facilitador que aprimora suas habilidades e agrega valor às suas estratégias.
Desmistificando Mitos sobre a IA
A inteligência artificial ainda é um campo em constante evolução e, por isso, existem muitos mitos e equívocos em torno dessa tecnologia. Vamos desmistificar alguns dos mitos mais comuns sobre a IA:
1. A IA vai substituir os humanos
Embora a IA seja capaz de realizar tarefas específicas com alta precisão, ela não pode substituir as habilidades humanas que envolvem criatividade, empatia e tomada de decisões complexas. A IA é uma ferramenta que pode auxiliar os seres humanos, mas não pode substituí-los completamente.
2. A IA é uma tecnologia perigosa
Apesar de alguns temores em relação à IA, é importante destacar que ela é desenvolvida e utilizada por seres humanos. A responsabilidade pela ética e segurança na aplicação da IA está nas mãos dos criadores e usuários dessa tecnologia.
3. A IA vai dominar o mundo
Embora a IA esteja se tornando cada vez mais presente em nosso cotidiano, ainda estamos longe de uma dominação total pelas máquinas. A IA é uma ferramenta poderosa, mas depende do uso responsável e ético por parte dos seres humanos.
Tendências Futuras da IA
O campo da inteligência artificial está em constante evolução, e é possível identificar algumas tendências para o futuro. Vamos vislumbrar o que está por vir:
1. IA em Saúde
A IA tem o potencial de revolucionar a área da saúde, auxiliando no diagnóstico precoce de doenças, personalizando tratamentos e melhorando a eficiência dos sistemas de saúde.
2. IA e Internet das Coisas (IoT)
A combinação da IA com a Internet das Coisas (IoT) pode levar a avanços significativos em áreas como automação residencial, cidades inteligentes e indústria 4.0.
3. Ética e Responsabilidade na IA
A medida que a IA se torna mais presente em nossas vidas, a discussão sobre ética e responsabilidade no desenvolvimento e uso dessa tecnologia se torna cada vez mais relevante. Será necessário estabelecer diretrizes e regulamentações claras para garantir o uso ético e responsável da IA.
Conclusão
A inteligência artificial é uma tecnologia revolucionária que está transformando a forma como as máquinas operam e interagem com o mundo ao nosso redor. Com suas diversas aplicações e vantagens, a IA traz benefícios significativos para várias áreas, desde assistentes virtuais até carros autônomos.
No entanto, é importante reconhecer que a IA não pode substituir as habilidades humanas essenciais nas relações públicas e em outras áreas que envolvem criatividade, empatia e tomada de decisões complexas. Os profissionais devem abraçar a IA como uma ferramenta que complementa suas habilidades, promovendo o crescimento e a inovação.
À medida que a IA continua a evoluir, é necessário promover discussões sobre ética e responsabilidade no seu desenvolvimento e uso, garantindo que essa tecnologia seja aplicada de forma ética e responsável, trazendo benefícios para a sociedade como um todo.
Perguntas e Respostas
O que é inteligência artificial?
A inteligência artificial refere-se à capacidade de máquinas realizarem tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como tomar decisões, fazer previsões e solucionar problemas.
Quais são os principais tipos de inteligência artificial?
Existem diferentes tipos de inteligência artificial, como a IA fraca (narrow AI), a IA forte (general AI), a IA assistiva (assistive AI) e a IA autônoma (autonomous AI).
Como a inteligência artificial funciona?
A inteligência artificial utiliza dados, algoritmos e tecnologias de processamento para aprender com padrões nas informações disponíveis e tomar decisões com base nesse aprendizado.
Quais são alguns exemplos de inteligência artificial no cotidiano?
Alguns exemplos de inteligência artificial no cotidiano são assistentes virtuais, recomendações personalizadas em plataformas de streaming e carros autônomos.
A inteligência artificial pode substituir os seres humanos?
Embora a inteligência artificial seja capaz de realizar tarefas específicas com alta precisão, ela não pode substituir as habilidades humanas essenciais, como criatividade, empatia e tomada de decisões complexas.
Quais são as tendências futuras da inteligência artificial?
Algumas tendências futuras da inteligência artificial incluem sua aplicação na área da saúde, a combinação com a Internet das Coisas (IoT) e a discussão sobre ética e responsabilidade no seu desenvolvimento e uso.
Como os profissionais de relações públicas podem utilizar a inteligência artificial?
Os profissionais de relações públicas podem utilizar a inteligência artificial para segmentar efetivamente segmentos específicos da audiência, analisar o sentimento da narrativa durante uma crise e entregar mensagens personalizadas por meio de segmentação precisa.
Quais são os mitos comuns sobre a inteligência artificial?
Alguns mitos comuns sobre a inteligência artificial são: a crença de que a IA vai substituir os humanos, de que a IA é uma tecnologia perigosa e de que a IA vai dominar o mundo.
