Desafios do Século 21 – Como funciona a Inteligência Artificial?

Por Fernando D´Angelo | 24 de Novembro de 2019 às 15h00

Algoritmos de Inteligência Artificial já são realidade e estamos rodeados de dispositivos com esta tecnologia. Mas como funciona a Inteligência Artificial? Quais os tipos de IA existentes? Para que servem? Onde estão sendo utilizadas? Neste artigo, trago uma visão prática dos principais modelos de Inteligência Artificial.

Para explicar o que é IA, é importante entendermos a diferença entre os sistemas computacionais tradicionais e a IA. Em resumo a computação tradicional trabalha com informações exatas, enquanto a IA tenta trabalhar com informações inexatas. Como exemplo, se temos uma foto onde aparecemos sem óculos e outra com óculos, um sistema computacional tradicional não será capaz de afirmar que as duas fotos são relativas à mesma pessoa. Já os algoritmos de IA possuem a capacidade de afirmar, com um grande grau de certeza, que as duas fotos são relativas à mesma pessoa.

A grande vantagem da Inteligência Artificial é a capacidade de lidar com situações inexatas e incertezas

Mas como a IA trabalha nesses cenários? É fácil... basta desenvolver algoritmos computacionais capazes de imitar (ou melhor, simular) quem sabe lidar bem com esses ambientes de incerteza... ou seja, imitar os seres vivos e a natureza. E daí vem o nome “Inteligência Artificial”.

Um outro ponto importante é que os algoritmos de Inteligência Artificial têm a capacidade de aprender e evoluir (é o chamado Machine Learning). Ou seja, não são algoritmos estáticos (computação tradicional) e sim algoritmos que aprendem através dos dados. E quanto mais dados e testes são feitos, mais os sistemas de IA evoluem. E então, quando esse “cérebro artificial” está pronto e devidamente “afinado”, ele pode ser copiado e replicado.

É por isso que o sistema de IA dos veículos da Tesla, atualmente, são mais eficientes que os humanos na direção. E quanto mais esses veículos rodam e capturam informações, mais cenários desconhecidos passam a ser considerados e a IA continua evoluindo! E a cada atualização do software essa evolução é replicada a todos os veículos.

IMPORTANTE: Em ambientes com aprendizado supervisionado por humanos, dizemos à IA as respostas certas durante um período de treinamento, e então ela seguirá essas regras. Mas em ambientes não-supervisionados, a própria IA é responsável por analisar, agrupar e tomar as próprias decisões e conclusões, e muitas vezes os modelos por ela gerados não são compreendidos pelos humanos (apesar de muitas vezes se mostrarem mais eficientes que nós).

E se o objetivo é simular a natureza e os seres vivos, existem então diversos de algoritmos com objetivos diferentes, todos sob o nome de Inteligência Artificial. Os principais (existem inúmeros outros) seguem abaixo:

Sistemas preditivos

Tem o objetivo de analisar dados e, com base nesses dados (normalmente do passado), fazer previsões para o futuro. Parte do algoritmo de IA dos carros da Tesla são baseados em sistemas preditivos, que fazem o carro brecar, acelerar, virar, etc.

Reconhecimento de padrões

Esses sistemas tem o objetivo de identificar padrões em dados (imagens, sons, informação). Um bom exemplo são os algoritmos de IA que, analisando imagens de ressonância magnética de pessoas com e sem Alzheimer conseguiram identificar os padrões de quem tem Alzheimer, e então relacionar com pessoas sem Alzheimer. Esse tipo de sistema possibilitou identificar pessoas com potencial futuro de ter Alzheimer.

Sistemas cognitivos

Sistemas Cognitivos tem o objetivo de entender e interagir com os humanos através de nossa língua, e para isso, precisam fazer reconhecimento de voz, interpretação do que está sendo falado ou escrito (semântica, gramática, ironias, abreviações, ambiguidades, etc) e aprender a falar (até com sotaque, em alguns casos). É o caso do Watson da IBM.

Sistemas de classificação

Têm por objetivo classificar dados por semelhança. Esses sistemas são a versão digital do algoritmo biológico que temos e que permite que identifiquemos uma pessoa mesmo que ela esteja de cabelo cortado, esteja usando óculos, ou até tenha mudado a cor dos olhos. Um bom exemplo é o sistema de reconhecimento facial do Facebook, que te identifica até em fotos que você nem sabia que era você!

E, normalmente, os projetos que envolvem IA são uma composição de vários sistemas de Inteligência Artificial que se complementam.

Atualmente existem plataformas online que permitem que mesmo sem conhecimento de algoritmos de IA, possamos criar soluções baseadas em inteligência Artificial, tais como o IBM Bluemix e Watson, o ML Studio (Microsoft), Google Cloud for AI, e uma série de outras plataformas de Inteligência Artificial. Importante: Não é necessário conhecer algoritmos, mas é necessário conhecer os conceitos e aplicações das diversas opções disponíveis.

Bora participar deste novo universo de possibilidades?


Este artigo foi inspirado nas palestras da HSM Expo 2019, onde tive a oportunidade de assistir Yuval Harari, Fred Gelli, Hugh Herr e muitos outros feras que estão vivendo essa revolução.

Agradecimentos à HSM e sua assessoria de imprensa pelo convite para acompanhar o evento HSM Expo 2019.

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