O que é e como a inteligência artificial é usada?

Com o avanço da tecnologia estamos vendo a inteligência artificial (IA) ficar cada vez mais independente e ser capaz de fazer várias coisas. Existem várias definições sobre o que ela é, mas em geral, ela é a capacidade de um mecanismo conseguir simular a inteligência humana.

A capacidade da inteligência artificial vem sendo testada há tempos. Tanto é que um dos casos mais antigos aconteceu em 1997, quando o software Deep Blue jogou uma partida de xadrez com o campeão mundial da época. Essa foi a primeira vez que um computador foi capaz de ganhar de um jogador profissional.

Essa inteligência artificial foi feita pela IBM, que tem um histórico grande com esse mecanismo. Em 2011, eles fizeram outra IA chamada Watson que conseguiu ganhar o programa Jeopardy, que é uma competição em que respostas sobre cultura popular são dadas e os participantes precisam adivinhar qual é a pergunta. Nesse caso, Watson conseguiu ganhar dos dois maiores competidores humanos tendo acesso somente ao banco de dados offline da Wikipedia.

Evolução da inteligência artificial

Tecmundo

Geralmente, quando se fala em inteligência artificial são englobados três tipos de sistema. O primeiro deles é chamado de “sistemas especialistas”. Eles simulam a inteligência humana com respostas diretas e também ações que podem ser feitas dependendo do ambiente, como era o caso do Deep Blue.

Assim, eles são capazes de diminuir a complexidade computacional dos problemas através de regras generalistas, mas que sejam bem definidas. Contudo, para isso, eles dependem de um especialista humano.

Essa forma de se pensar a inteligência artificial dominou o segmento nas décadas de 1970 e 1980. No entanto, elas tinham uma capacidade limitada e não podiam usar regras mais complexas.

Com o passar do tempo e a diminuição dos custos eletrônicos, o poder computacional aumentou. Além disso, o tamanho dos equipamentos diminuiu e a eficiência da energia aumentou. O primeiro passo dessa revolução foi a capacidade de processamento e armazenamento, e a difusão das redes sociais que causou a explosão do chamado Big Data.

A internet fez com que a economia se digitalizasse, processo que ainda está em andamento e com um número crescente de usuários. E todas as informações que são geradas, seja por aplicativos ou redes sociais por esse número imenso de usuários, geram esse banco de dados chamado Big Data, que é útil para o desenvolvimento de inteligência artificial.

Podendo ter acesso a vários dados e tendo uma melhoria no processamento e armazenamento, a inteligência artificial evoluiu para o chamado Machine Learning. Através de um algoritmo, essa tecnologia consegue aprender através dos seus próprios erros e ainda fazer previsões sem que os humanos precisem fazer interferências o tempo todo.

Nesse estágio, o Machine Learning é usado para várias tarefas computacionais, em que uma pessoa programar algoritmos explícitos é uma coisa impraticável. Ele é usado, por exemplo, em áreas como Finanças e Climatologia para conseguir reconhecer transações fraudulentas.

Deep learning

Tecmundo

O Machine Learning tem um subconjunto dentro dele que consegue modelar abstrações de alto nível através de uma programação profunda que tem várias camadas de processamento. Ele é o chamado Deep Learning, que se baseia em um conjunto de algoritmos feitos de várias transformações lineares e não lineares.

Assim como o Machine Learning, as aplicações do Deep Learning são as mesmas. O que diferencia os dois é a maneira de aprendizagem. Por exemplo, o Machine Learning precisa de uma engenharia de configuração boa para que ele consiga identificar as características que se deseja analisar de forma apropriada. Já o Deep Learning consegue fazer isso de maneira automática.

Isso mostra que no estágio que estamos da inteligência artificial, no Deep Learning, ela é um sistema totalmente livre da intervenção humana. No entanto, ainda depende da qualidade e quantidade dos dados de entrada.

Fonte: Tecmundo

Imagens: Tecmundo