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