Robô e humano dando as mãos representando o uso de inteligência artificial no nosso dia a dia.

Quais são os tipos de inteligência artificial?

A diversificação dos tipos de IA pode tornar difícil a compreensão de seus diferentes modelos e aplicações. Afinal, o que é inteligência artificial? Por isso, este pequeno guia explora os principais tipos existentes, decifrando suas características, diferenças e exemplos.

Dedos de robô e humano se tocando.

O que é Inteligência Artificial?

Inteligência Artificial (IA) é um campo da Ciência da Computação dedicado à criação de sistemas capazes de realizar tarefas que, normalmente, requerem a inteligência humana. Essas tarefas incluem reconhecimento de fala, tomada de decisões, tradução de idiomas, e muito mais.

A IA busca simular o processo de pensamento humano, permitindo que as máquinas aprendam com experiências, adaptem-se a novas entradas e realizem tarefas de forma autônoma.

Variações de tipos de Inteligência Artificial

A inteligência artificial pode ser categorizada de várias maneiras, geralmente com base em suas capacidades e funcionalidades. A seguir, exploramos as principais variações de tipos de IA:

  1. IA estreita (ou IA fraca): refere-se a sistemas projetados para realizar uma tarefa específica, como reconhecimento de voz ou recomendação de produtos. Esses sistemas operam dentro de um conjunto limitado de condições e não têm a capacidade de realizar tarefas além das designadas. Exemplos incluem assistentes virtuais como Siri e Alexa.
  2. IA geral (ou IA forte): esta é uma forma avançada de IA que ainda está em desenvolvimento. A IA Gera (AGI) é projetada para entender, aprender e aplicar conhecimento em uma ampla gama de tarefas, de forma semelhante à inteligência humana. Ela teria a capacidade de raciocinar, resolver problemas e até ter consciência de si mesma.
  3. Superinteligência: refere-se a um estado hipotético onde a capacidade cognitiva de uma máquina supera significativamente a de um ser humano em todos os aspectos. A superinteligência (ASI) levantaria questões éticas e filosóficas significativas, incluindo preocupações sobre controle e impacto na sociedade.

Classificações técnicas e funcionais da IA

Além das variações baseadas na capacidade, a IA também pode ser classificada tecnicamente e funcionalmente de acordo com seu design e aplicação:

  1. IA reativa: máquinas reativas são programadas para responder a estímulos específicos sem a capacidade de formar memórias ou usar experiências passadas para influenciar decisões futuras. Um exemplo clássico é o IBM Deep Blue, que jogava xadrez analisando as posições do tabuleiro e escolhendo movimentos com base em algoritmos pré definidos.
  2. IA de memória limitada: esse tipo de IA pode usar dados passados para tomar decisões futuras, mas essa memória é temporária. Sistemas de recomendação e chatbots simples são exemplos de IA de memória limitada, onde a informação é utilizada apenas durante a interação atual.
  3. Teoria da mente: este nível de IA implica a capacidade de entender emoções e estados mentais de outros agentes, criando uma experiência de interação mais personalizada e empática. Ainda é um campo em desenvolvimento e não plenamente realizado na prática.
  4. IA autoconsciente: no ápice da inteligência artificial, sistemas autoconscientes não apenas compreendem as intenções dos usuários, mas também desenvolvem uma forma primitiva de consciência própria. Este estágio permanece teórico e pertence ao domínio da ficção científica.
Pessoa jogando jogo da velha com um robô.

Os diferentes tipos de inteligência artificial

Sem mais delongas, vamos aos tipos atuais de IA existentes. A que você mais deve estar usando, via ChatGPT, Gemini, Claude e outras, é a generativa:

IA generativa

IA generativa refere-se a sistemas que podem criar novos dados similares aos dados de treinamento. Isso inclui a geração de imagens, texto, música, e outros tipos de conteúdo.

Plataformas/Modelos: modelos como GPT-4 da OpenAI e DALL-E são exemplos de IA Generativa. Eles usam grandes redes neurais treinadas em vastas quantidades de dados para criar novos conteúdos.

IA discriminativa

Ela é usada para classificar ou distinguir entre diferentes tipos de dados. Esses sistemas são treinados para prever uma categoria ou classe com base nos dados de entrada.

Plataformas/Modelos: modelos de classificação de imagens como os usados no Google Photos para organizar suas fotos, ou os sistemas de recomendação do Netflix.

IA reativa

Máquinas reativas são o tipo mais básico de IA. Elas são programadas para responder a estímulos específicos e não têm capacidade de formar memórias ou usar experiências passadas para informar decisões futuras.

Exemplo: o Deep Blue da IBM, que derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, é um exemplo de máquina reativa.

IA baseada em conhecimento

Essa IA utiliza grandes bases de conhecimento e regras para resolver problemas. É capaz de responder a perguntas e fornecer recomendações com base em seu conhecimento codificado.

Plataformas/Modelos: sistemas como o IBM Watson, que pode responder a perguntas em linguagem natural usando uma vasta base de conhecimento, são exemplos de IA baseada em conhecimento.

IA de Aprendizado de Máquina (Machine Learning)

Aprendizado de Máquina envolve o uso de algoritmos que permitem à IA aprender a partir de dados. Esses sistemas melhoram seu desempenho conforme são expostos a mais dados ao longo do tempo.

Plataformas/Modelos: Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch são plataformas populares para construir e treinar modelos de aprendizado de máquina.

IA de aprendizado profundo (Deep Learning)

Aprendizado Profundo é um subcampo do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais artificiais com muitas camadas (deep neural networks). É eficaz para tarefas como reconhecimento de voz e visão computacional.

Plataformas/Modelos: exemplos incluem os modelos de redes neurais convolucionais (CNNs) usados para classificação de imagens e os modelos de redes neurais recorrentes (RNNs) para processamento de sequência de dados.

IA de processamento de linguagem natural (NLP)

NLP permite que as máquinas compreendam e respondam à linguagem humana. Isso inclui tarefas como tradução automática, análise de sentimentos e chatbots.

Plataformas/Modelos: modelos como BERT e GPT são amplamente usados para tarefas de NLP, oferecendo capacidades avançadas de entendimento e geração de texto.

IA autônoma

Refere-se a sistemas que podem realizar tarefas sem intervenção humana, adaptando-se a novos ambientes e objetivos. Inclui robôs e veículos autônomos.

Plataformas/Modelos: exemplos incluem os carros autônomos da Tesla e robôs industriais usados em fábricas modernas.

Conclusão

A inteligência artificial está presente em muitas áreas de nossas vidas, desde serviços de atendimento ao cliente com chatbots até sistemas avançados de diagnóstico médico. O desenvolvimento contínuo da IA promete catapultar nosso processamento de dados e elevar o poder computacional em ainda mais setores como transporte, educação, saúde e manufatura, oferecendo soluções mais eficientes e personalizadas.

Com o avanço da tecnologia, é necessário entender as diferentes formas de IA e suas aplicações para aproveitar ao máximo suas capacidades e enfrentar os desafios éticos e técnicos que surgem com essa poderosa ferramenta.

Por isso, para manter-se atento a todas novidades, siga o blog Positivo Do Seu Jeito e tenha as principais respostas do mundo digital na ponta da língua!

VOCÊ TAMBÈM PODE GOSTAR
Moça sorrindo ao estudar com notebooks.

Confira os melhores notebooks para estudantes universitários

Crianças usando óculos de realidade virtual na escola.

Os benefícios do uso de aplicativos de realidade virtual na educação

ícone do Google Chrome em um fundo preto

Conheça as melhores extensões de produtividade para o Chrome

Homem usando dicas para formatar texto mais rápido.

Como formatar texto mais rápido

Cyberstalking.

O que é Cyberstalking?

Crianças usando notebooks e tablets para fazer anotações durante as aulas.

Aplicativos para fazer anotações no notebook ou tablet em sala de aula

Inscreva-se na nossa

Newsletter


    Ao clicar em “enviar” a Positivo Tecnologia tratará os seus dados de acordo com a Política de Privacidade e Cookies.