Inteligência Artificial
A
inteligência artificial (IA) possibilita que máquinas aprendam com
experiências, se ajustem a novas entradas de dados e realizem tarefas como
seres humanos.
Como a inteligência artificial funciona?
A IA funciona ao combinar grandes quantidades
de dados com processamento rápido e interativo e algoritmos inteligentes,
permitindo ao software aprender automaticamente com padrões ou informações nos
dados. Inteligência artificial é um campo de estudo amplo, que engloba muitas
teorias, métodos e tecnologias, assim como os seguintes subcampos:
·
Machine learning automatiza a construção de modelos analíticos. Ele usa métodos
de redes neurais, estatística, pesquisas de operações e física para encontrar
insights escondidos em dados, sem ser especificamente programado para olhar um
determinado lugar ou chegar a uma determinada conclusão.
·
Uma
rede neural é um tipo de
machine learning composta de unidades interconectadas (como neurônios), que processam
informações ao responder a entradas externas, retransmitindo-as entre as
unidades. O processo requer passagens múltiplas nos dados para encontrar
conexões e extrair significados de dados não-definidos.
·
Deep learning utiliza grandes redes neurais com muitas camadas de unidades de
processamento, aproveitando-se de avanços no poder computacional e em técnicas
de treinamento aprimoradas para aprender padrões complexos em grandes
quantidades de dados. Aplicações comuns incluem reconhecimento de imagem e
fala.
·
Computação
cognitiva é um subcampo de
IA que almeja uma interação natural e humana com máquinas. Utilizando IA e
computação cognitiva, o objetivo final é que a máquina simule processos humanos
através da capacidade de interpretar imagens e fala – e, então, falar
coerentemente em resposta.
·
Visão
computacional depende do
reconhecimento de padrões e de deep learning para entender o que há em uma
imagem ou vídeo. Quando máquinas podem processar, analisar e entender imagens,
eles podem capturar imagens ou vídeos em tempo real e interpretar o que há ao
redor delas.
Qual é a importância da inteligência
artificial?
·
A
IA automatiza a aprendizagem repetitiva e a descoberta a partir dos dados. Mas a inteligência artificial é
diferente da automação robótica guiada por hardwares. Em vez de automatizar
tarefas manuais, a IA realiza tarefas frequentes, volumosas e computadorizadas
de modo confiável e sem fadiga. Para este tipo de automação, a interferência
humana ainda é essencial na configuração do sistema e para fazer as perguntas
certas;
·
A
IA adiciona inteligência a
produtos existentes. Na maioria dos casos, a inteligência artificial não será
vendida como uma aplicação individual. Pelo contrário, os produtos que você já
utiliza serão aprimorados com funcionalidades de IA, de maneira parecida como a
Siri foi adicionada aos produtos da Apple. Automação, plataformas de conversa,
robôs e aparelhos inteligentes podem ser combinados com grandes quantidades de
dados para aprimorar muitas tecnologias para casa e escritório, de inteligência
em segurança à análise de investimentos;
·
A
IA se adapta através de algoritmos de aprendizagem progressiva para deixar que os dados façam a
programação. A IA encontra estruturas e regularidades nos dados para que o
algoritmo adquira uma capacidade: ele se torna um classificador ou predicador.
Então, assim como o algoritmo pode ensinar a si mesmo a jogar xadrez, ele pode
ensinar a si mesmo quais produtos recomendar em seguida. E os modelos se
adaptam quando recebem mais dados. Propagação retroativa é uma técnica de IA
que permite que o modelo se ajuste, através de treinamento e com a entrada de
novos dados, quando a primeira resposta não está totalmente correta;
·
A
IA analisa e mais dados, e em maior profundidade usando redes neurais que possuem muitas
camadas escondidas. Construir um sistema de detecção de fraudes com cinco
camadas escondidas era quase impossível alguns anos atrás. Tudo isso mudou com
um poderio computacional impressionante e big data. Você precisa de muitos dados para treinar
modelos de deep learning porque eles aprendem diretamente com os dados. Quanto
mais dados você puder colocar neles, mais precisos eles se tornam;
·
A
IA atinge uma precisão incrível através de redes neurais profundas – o que antes era
impossível. Por exemplo, suas interações com a Alexa, pesquisas do Google e
Google Fotos são todas baseadas em deep learning – e elas continuam ficando
mais precisas conforme as vamos utilizando. Na área médica, técnicas de IA
baseadas em deep learning, classificação de imagens e reconhecimento de objetos
podem agora ser usadas para encontrar cânceres em ressonâncias com a mesma precisão
de radiologistas bem treinados;
·
A
IA obtém o máximo dos dados. Quando algoritmos aprendem sozinhos, os dados em si podem
se tornar propriedade intelectual. As respostas estão nos dados; você só
precisa aplicar IA para extraí-las. Uma vez que o papel dos dados é mais
importante do que nunca, eles podem criar uma vantagem competitiva. Se você
possuir dados numa indústria competitiva, e ainda que todos estiverem colocando
técnicas semelhantes em prática, ganha quem tiver o melhor conjunto de dados. Inteli
êncrtificial no mundo
êncrtificial no mundo
Quais são os desafios de usar inteligência artificial?
A inteligência artificial irá transformar
todas as indústrias, mas nós precisamos entender os seus limites.
A principal limitação da IA é que ela aprende
com os dados. Não há outra maneira de incorporar conhecimento a ela. Isso
significa que qualquer imprecisão nos dados se refletirá nos resultados. E
qualquer camada adicional de previsão ou análise precisa ser adicionada
separadamente.
Os sistemas de inteligência artificial de hoje
são treinados para realizar tarefas bem definidas. O sistema que joga pôquer
não pode jogar paciência ou xadrez. O sistema que detecta fraudes não pode
dirigir um carro ou dar conselhos jurídicos. Na verdade, um sistema de IA que
detecta fraudes no setor de saúde não pode precisamente detectar fraudes
fiscais ou sobre sinistros de garantia.
Em outras palavras, esses sistemas são muito
específicos. Eles focam em uma única tarefa e estão longe de se comportarem
como seres humanos.
Da mesma maneira, sistemas de
auto-aprendizagem não são sistemas autônomos. As tecnologias de novelas de IA
que você vê em filmes e na TV ainda são histórias de ficção científica. Mas
computadores que podem examinar dados complexos para aprender e aperfeiçoar
tarefas específicas estão se popularizando.a
Em
resumo, a inteligência artificial fornece interações quase humanas com
softwares e oferece apoio a decisões para tarefas específicas, mas ela não é
uma substituição aos seres humanos – e também não será por bastante tempo.
º º º º º º º º º º º
Credits
The article was posted by: SAS
– The Power to Know
Original title: Inteligência Artificial - O que é e qual sua
importância?
