8 coisas que você deveria saber sobre Inteligência Artificial (IA)

Inteligência Artificial (IA) é um dos grandes pontos de virada da tecnologia, mas será que você já sabe tudo o que é necessário sobre ela?

Robô apontando para uma lousa negra enquanto outros dois robôs observam.

Estamos em uma nova fase da tecnologia. A transformação digital nos trouxe várias coisas legais e revolucionárias para o nosso cotidiano — e o maior exemplo disso é a Inteligência Artificial (IA).

Com a IA, temos a possibilidade de tornar o raciocínio e a tomada de decisão um processo mecânico, por meio de dados e algoritmos.

O que antes parecia apenas algo que víamos em filmes de ficção científica, hoje faz parte do nosso dia a dia. Até por isso, mais e mais profissionais estão tentando ingressar na área. Mas afinal, por onde começar?

Nesse artigo, eu vou apresentar 8 coisas que você deve saber sobre Inteligência Artificial (IA). Se você ainda não é da área, espero que esse texto te inspire a entrar nesse mundo tão incrível e inovador!

1. A IA não é algo atual

Quando você pensa em IA, o que vem à sua cabeça? Provavelmente aquela imagem que a cultura pop construiu, por meio dos androides de “Blade Runner” ou pelo Hal 9000 de “2001 — Uma Odisseia no Espaço”. São aquelas máquinas que raciocinam e pensam como um ser humano. E por isso, você pode até achar que esse conceito de homem-máquina é recente, mas saiba que ele não é!

Histórias de alquimia na Idade Média aludem à colocação do cérebro humano em objetos inanimados.

Além disso, é preciso dizer que as pesquisas em torno da IA também já datam de muito tempo. O primeiro passo ocorreu em 1950, quando Alan Turing publicou “Computing Machinery and Intelligence”, um artigo no qual ele debatia sobre a possibilidade de uma máquina vencer no que ele chamou “O Jogo da Imitação”, uma espécie de teste no qual o computador deveria distinguir o gênero de dois jogadores. Foi nesse artigo também que foi concebido o Teste de Turing, algo considerado um trabalho embrionário em IA.

Finalmente, em 1956, John McCarthy, organizador da Conferência de Dartmouth, adotou o nome “inteligência artificial”.

2. A importância do Processamento de Linguagem Natural (PLN) para a IA

Entrando em um campo mais técnico da IA, é preciso dizer que um dos principais objetivos da área é fazer com que um computador entenda e se comunique em linguagens naturais. Esse campo é chamado de Processamento de Linguagem Natural (PLN).

Nesse caso, o computador aprende linguagens humanas e obtém informações que pode processar.

Alguns exemplos de PLN estão nas seguintes atividades:

  • Verificação ortográfica;
  • Filtros de spam;
  • Palavras-chave relacionadas em mecanismos de pesquisa;
  • Assistentes virtuais como a Siri, Alexa ou Google Assistant.

Um artigo bem interessante sobre o assunto é o que vou indicar abaixo. Nele, além de ter uma explicação bastante introdutória sobre o que é a PLN, ele também ensina como criar programas que extraem informações de textos usando Python:

3. Investidores estão loucos por empresas que desenvolvem IA

Poucos mercados na área de tecnologia estão mais aquecidos do que o de IA. Diversas startups estão sendo financiadas, e até mesmo governos vêm investindo no setor, já que a IA é um elemento que é bastante importante para o desenvolvimento social.

Um estudo ainda do início de 2021 apontou que a IA poderia gerar investimentos de US$ 464 milhões (mais ou menos R$ 2,4 bilhões, em conversão direta) para o Brasil neste ano.

O que é mais curioso é que o Brasil passa longe de ser um dos maiores incentivadores da IA (até mesmo na América Latina). Nos dois artigos abaixo, eu falo um pouco sobre o assunto:

4. IA ainda é um assunto polarizador

Os avanços tecnológicos consequentes da IA geram reações de otimismo e pessimismo. Algumas das opiniões são extremamente positivas; alguns pensam que o futuro reserva riquezas imensuráveis.

Por outro lado, algumas pessoas vislumbram o fim da espécie humana. Lembrando novamente de filmes de ficção científica, é só lembrar a quantidade deles que traz um cenário catastrófico por conta da IA. Em outras palavras, o assunto IA ainda é algo que frequentemente rende uma visão mais utópica ou distópica.

Na visão do futuro utópico, pensamos que a tecnologia nos fará mais humanos, e que a tecnologia terá um uso benéfico. Teremos um estilo de vida sustentável e melhorias a longo prazo no âmbito pessoal e social.

Já o futuro distópico vislumbra algo sombrio: o uso antiético da IA para ganho individual, organizacional ou de um determinado grupo de pessoas, tornando a sociedade cada vez mais desigual. Essa visão nos mostra mais problemas do que soluções vindas da IA.

Por esse motivo, o aspecto ético é tão importante e cada vez mais debatido na construção de projetos de IA.

5. Os projetos de IA tem um forte aspecto ético

Aproveitando o gancho sobre o debate polarizador no campo da IA, é preciso dizer que essa é uma área em que o aspecto ético ganha cada vez mais relevância, ao mesmo tempo que essa tecnologia se desenvolve.

Iniciativas como os Princípios Asilomar do Instituto Future of Life tem elaborado de forma mais estrutural a Ética no campo da IA.

Sobre os Princípios Asilomar, estamos falando de 23 diretrizes que envolvem a Pesquisa, os valores e questões a longo prazo sobre a IA.

6. A IA não se limita ao setor de tecnologia

É inegável a participação do Vale do Silício no desenvolvimento da IA. Até por isso, também é compreensível pensar que a IA é uma prioridade apenas das empresas de tecnologia. Mas isso passa longe de ser uma realidade!

Instituições da área financeira, Healthcare, Engenharia e Marketing precisam urgentemente compreender o funcionamento da IA. São diversos processos que envolvem essas áreas que cada vez mais tem a participação dessa tecnologia, e sair na frente nessa corrida é uma baita vantagem competitiva.

7. Inteligência Artificial e Machine Learning são coisas diferentes

O Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é um dos principais componentes que envolvem a Inteligência Artificial. O motivo disso é que IA é uma tecnologia que utiliza de ML para aprender com a experiência. E também é por essa razão que ambos os termos são frequentemente confundidos. Mas, sem problemas, eu acabo com essa confusão agora!

A IA é uma tecnologia que permite com que uma máquina simule o comportamento humano. O seu objetivo é fazer com que um sistema de computador seja tão inteligente quanto um ser humano, para resolver problemas complexos. Exemplos de aplicações de IA são a Siri, chatbots de atendimento ao consumidor e personagens de jogos online controlados pelo próprio jogo.

Já o ML é um subconjunto da IA que permite com que uma máquina aprenda automaticamente com dados anteriores. O seu objetivo é fazer com que as máquinas aprendam com os dados para que possam fornecer resultados precisos. Ao contrário da IA, o escopo do ML é muito mais limitado, sendo que o seu foco está muito mais em captar padrões e ser preciso.

8. Redes Neurais fazem as máquinas serem mais humanas

Robô tocando piano.
Robô tocando piano.

Por fim, outro componente fundamental da IA são as Redes Neurais Artificiais (RNAs).

Redes Neurais são poderosas, tendo habilidades para aprender com dados estruturados e não estruturados. É a parte de um sistema de computação projetada para simular o cérebro humano, analisando e processando informações. Estamos falando da base da IA, já que é graças às Redes Neurais que é possível resolver problemas difíceis para padrões humanos e estatísticos. Redes Neurais tem recursos de autoaprendizagem, que lhes permitem produzir melhores resultados, quanto maior a disponibilidade dos dados.

Plataformas que utilizam RNA são inovadoras, pois geralmente interrompem o modo tradicional de se fazer algo. Elas estão na tradução de páginas da web para outros idiomas, um assistente virtual e nas conversas com chatbots. Enfim, podemos dizer que as RNAs são o que fazem a IA ser o que é!

Enfim, é isso! Acredito que os oito assuntos abordados aqui são um ótimo pontapé inicial para quem quer estudar IA. É claro também que esse é um campo vasto, e que é impossível de ser resumido em um pequeno artigo como esse. Mas, de qualquer forma, como eu disse anteriormente, espero que isso sirva para te despertar a vontade de ser inovador com essa tecnologia que vem mudando vidas.

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Valeu, até mais!

CEO & Fundador da PMG Academy | MBA-FGV | Pós-Graduado Neurociência Educacional | Consultor de TI | Design Instrucional na https://www.pmgacademy.com

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