Inteligência artificial: O que é e como pode ser usada?

O conceito atual de inteligência artificial já se consolidou há, pelo menos, duas décadas, mas só de alguns anos para cá vem afetando diretamente a vida das pessoas e gerando discussões mais profundas sobre o tema.

Um dos problemas inevitáveis da pulverização do tema é o surgimento de várias dúvidas sobre o que uma IA pode ou não fazer e qual é o seu potencial para o futuro.

Você quer entender mais sobre esse ponto de virada em nossas rotinas pessoais e no sucesso de empresas? Quer esclarecer de uma vez por todas as bases da tecnologia e onde ela pode nos levar?

Então, veja a seguir as respostas para as principais perguntas sobre inteligência artificial. Confira!

O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial é um termo bastante abrangente na ciência da computação, que ganha ainda mais sentido e significado quando levados a contextos culturais e sociais ao redor do planeta. Pode ser definido como uma tecnologia, uma ferramenta ou até mesmo como um campo de estudo.

Porém, ao reduzir o conceito a seus fundamentos mais primordiais, podemos dizer que IA é qualquer código computacional capaz de imitar a inteligência humana em determinados aspectos, como:

• capacidade de definir intenções próprias e buscar ações que alcancem essas metas;
• capacidade de interpretar resultados e julgá-los de acordo com seu objetivo;
• capacidade de aprender, isto é, gerar conhecimento útil para ações futuras baseado em observação prévia;
• capacidade de realizar tarefas e manter interações conversacionais próximas à humana utilizando os itens anteriores.

Esses são apenas alguns exemplos do que pode constituir uma inteligência artificial, mas podem ir muito além disso. Afinal, em nossa própria biologia temos dificuldade de definir o que é inteligência e quantos de seus tipos existem: inteligência lógica, de cálculo, emocional etc.

Portanto, em um contexto geral de tecnologia, podemos concluir que uma IA é qualquer programa capaz de imitar algum desses tipos de pensamento humano, com autonomia o suficiente para chegar a resultados complexos sem a necessidade de nossa interação direta.

Quando surgiu e quem criou a inteligência artificial?

É difícil definir quando surgiu a inteligência artificial ou se ela tem uma origem única, já que a própria ideia de construtos ou máquinas imitando o comportamento humano é quase tão antiga quanto a civilização.

Vemos essa noção impregnada em nossa cultura há muito tempo por meio de livros e filmes, mas sua iteração atual difere bastante da maioria dessas propostas de futuro.

A IA como conhecemos hoje surgiu junto da informática. Desde que os primeiros processadores foram desenvolvidos, profissionais da área tentam criar algoritmos capazes de “pensar por conta própria”, ou seja, partir de comandos básicos para explorar, aprender e decidir seu próprio caminho.

E se os primeiros computadores não demoram a completar 100 anos, por que só agora a inteligência artificial está surgindo de forma eficiente e amplamente utilizável? É sobre isso que falaremos em seguida.

Como funciona a inteligência artificial?

O crescimento recente das IAs em nossas vidas pessoais e profissionais tem a ver com outro conceito tecnológico recente: a Big Data. Finalmente, processadores e algoritmos têm acesso a volumes de dados suficientes para realizar as suas próprias análises e tirar conclusões confiáveis em dilemas a que são propostos.

O modelo mais clássico para entender isso é o Deep Blue, computador desenvolvido pela IBM que fez história ao ser a primeira máquina capaz de derrotar um campeão de xadrez.

O segredo de toda IA moderna está representado de maneira simples no Deep Blue. O supercomputador foi alimentado com uma grande quantidade de dados sobre mais de 4 mil posições e 700 mil jogos de alto nível e configurado para utilizar as informações tendo como base as regras do xadrez e seu propósito de vencer.

A partir daí, a máquina buscava e testava milhões de possibilidades por segundo, com reforços negativos e positivos para aprender qual era a melhor abordagem em inúmeras situações. Dessa forma, decidia o movimento de peças que garantisse as melhores probabilidades de vitória.

Atualmente, boa parte das inteligências artificiais funciona da mesma forma em sua base: um algoritmo com uma série de regras pré-definidas recebe um propósito e utiliza dados disponíveis para testar, analisar e decidir pela melhor resposta.

A diferença, claro, é que tanto a capacidade de processamento como de armazenamento de dados vêm crescendo exponencialmente desde então. O resultado é IAs cada vez mais capazes, ao ponto de, em breve, tornarem-se de fato indistinguíveis (e até superiores) de uma mente humana em determinadas atividades.

Quais os principais exemplos?

Vários exemplos de inteligência artificial já estão presentes em nossas rotinas. Alguns que ativamente buscamos, outros que nem percebemos. Veja os mais notáveis deles.

Algoritmos de recomendação

Como sua conta da Netflix sempre recomenda as séries que você mais se interessa, mesmo você nem as conhecendo? Ou como os vídeos do YouTube são apresentados de um jeito que você passa muito tempo assistindo sem nem perceber?

Por trás dessas recomendações estão algoritmos de IA especializados. São códigos que analisam seu histórico de visualização e sugerem conteúdos de acordo com seu perfil, seus interesses e baseado em como outras pessoas parecidas com você se comportaram no passado.

Algoritmos de recomendação hoje estão em serviços de assinatura, redes sociais e lojas virtuais, influenciando suas decisões de consumo e entretenimento.

Chatbots

Os chatbots são softwares conversacionais utilizados por empresas para realizar interações simples com clientes e resolver questões menos complexas. Você já deve ter precisado ou, até mesmo, utilizado um.

Eles servem como triagem para atendimentos em consultas, dúvidas e sugestões.

ChatGPT

Falando em IAs que ficaram famosas mesmo fora dos seus usos primordiais, sabia que o ChatGPT é, em sua essência, um chatbot? O algoritmo ficou popular a partir de 2022 por oferecer interação conversacional com usuários a partir de um modelo muito eficiente de geração de conteúdo.

É uma iteração de inteligência artificial que demonstra o potencial de suporte produtivo da tecnologia. Ao saber utilizar a ferramenta, profissionais podem criar estruturas de conteúdo em pouco tempo, acelerando etapas do processo criativo.

Midjourney e afins

Outras IAs generativas muito famosas são as de criação de imagens, como o Midjourney. Essas ferramentas utilizam um banco de dados visual enorme para elaborar fotos e ilustrações a partir de comandos básicos do usuário.

Assim como o ChatGPT, elas estão no meio de debates importantes sobre originalidade e proteção de direitos. Porém, são muito úteis quando utilizadas do jeito certo.

Como pode ser usada?

Pelos exemplos que acabamos de dar, você já pode ter uma ideia sobre o que a IA traz de mudança para as nossas vidas. Mas que tal extrapolar ainda mais? Veja como as inteligências farão parte da rotina nos próximos anos.

Em nossas vidas pessoais

As IAs hoje já estão presentes em nossas vidas pessoais. Os algoritmos nos ajudam a decidir o que comprar, o que assistir e até quem conhecer.

Essa parceria, como podemos chamar, deve aumentar sensivelmente com o tempo. Principalmente quando aliada aos wearables, dispositivos de Internet das Coisas que monitoram vários aspectos de nossas vidas.

A inteligência artificial será utilizada para gerenciar nossa saúde, com tratamentos e hábitos personalizados. Ajudará também no controle financeiro e nossa organização física e mental.

Será também uma fonte de novas experiências interativas na cultura e no entretenimento, fazendo com que a diversão do futuro seja mais customizada do que é agora.

Nas empresas

As empresas são as que mais se interessam hoje em investir nas IAs pelos resultados que já conseguem com a tecnologia. Nesse sentido, a inteligência artificial é, principalmente, uma aliada no processamento de dados de negócio e tomadas de decisão.

A gestão baseada em dados, como é conhecida, auxilia profissionais C-Level com acesso cada vez mais profundo a informações de mercado e perfis de clientes. Modelos automatizados fazem projeções em diferentes cenários de mercado e apontam os caminhos com ganho máximo e risco mínimo.

Recentemente, a IA vem penetrando ainda mais nas rotinas empresariais, principalmente em processos que aumentem a produtividade com automação inteligente de etapas complexas. Uma ferramenta que não substitui, mas potencializa a capacidade humana.

Quais as tecnologias por trás da inteligência artificial?

Como você viu aqui, a inteligência artificial é um conceito abrangente, e não uma tecnologia única. O cenário, sua utilização, seu propósito; tudo varia para criar iterações completamente diferentes a partir da mesma base.

Para entender melhor o que é uma IA, precisamos também nos familiarizar com tecnologias específicas sob esse guarda-chuva. Conheça os métodos mais utilizados para criar algoritmos inteligentes.

Machine Learning

Machine Learning, ou aprendizado da máquina, é o conceito de processamento, análise e adaptação de um algoritmo sem que haja interação humana nesse ajuste.

O modelo de ML mais utilizado hoje é o de reforço de padrões. A máquina recebe indicações básicas de propósito (resultado que deve alcançar, regras para chegar até esse resultado, exceções etc.) e uma fonte grande de dados para alcançar seu objetivo por conta própria, visando eficiência e otimização.

A partir daí, o algoritmo passa a agrupar e segmentar o grande volume de informações em busca de padrões que sejam compatíveis com o que precisa. Cada interação não desejada se torna um reforço negativo. Cada interação desejada se torna um reforço positivo.

Assim, com o tempo e milhões de cálculos, a IA passa a reforçar o que dá certo na busca de uma meta específica. Quanto mais experiente na análise daquele pacote de dados, mais precisa e customizada é a resposta para as perguntas relacionadas.

Com isso, podemos dizer que o Machine Learning é a iteração mais básica de uma simulação da criatividade e aprendizado humanos. Afinal, ele consegue utilizar experiências passadas para confrontar ideias e gerar, dessa interação, propostas novas.

Deep Learning

O Deep Learning, ou aprendizagem profunda da máquina, é uma evolução recente do Machine Learning. É, ao mesmo tempo, uma continuação e uma subcategoria. A diferença desse modelo para o anterior é a complexidade da informação e dos caminhos utilizados para chegar a resultados de análise.

Portanto, o Deep Learning consegue utilizar muito mais camadas de interação entre dados, algo que nem o ser humano é capaz de fazer de forma eficiente e rápida como um algoritmo. Dessa forma, o processamento DL se torna não-linear e em cascata, aumentando exponencialmente as possibilidades de interpretação e sugestão de caminhos.

É uma área com muito investimento do setor industrial, principalmente por sua capacidade de projeção de cenários futuros. Pense no Deep Blue, que projetava centenas de milhões de movimentos possíveis para ganhar no xadrez. Isso não é nada perto da possibilidade atual da tecnologia.

Rede Neural

Mesmo com uma complexidade absurda de processamento, o Deep Learning não é a única possibilidade de IA para o futuro. Pelo contrário, a Rede Neural é uma tecnologia que promete ser ainda mais eficiente e poderosa para a análise de dados.

Como o nome sugere, uma Rede Neural se inspira na estrutura dos neurônios do nosso cérebro para uma inteligência de fato similar a como nossas mentes funcionam.

Em vez de uma estrutura linear como o ML, ou em cascata como o DL, a RN utiliza uma nuvem de processos de conexão a partir de uma fonte de dados. Isso abre possibilidades exponencialmente maiores de interação entre informações para respostas ainda mais complexas no futuro.

É uma possibilidade fascinante e assustadora ao mesmo tempo: um algoritmo que funciona como o cérebro humano, mas que não tem nossas limitações biológicas. É muito provável que essa tecnologia seja o futuro da computação, inclusive nas teorias de arquitetura para computadores quânticos.

Qual a importância da inteligência artificial, riscos e cuidados para o futuro?

Você percebeu que é impossível falar em inteligência artificial sem falar em futuro. O próprio caráter de desenvolvimento exponencial dos algoritmos autônomos deve nos levar muito rápido a um mundo em que elas estejam presentes em diversos aspectos da vida e dos negócios.

Porém, essa transformação também nos leva a discussões necessárias sobre os riscos da inteligência artificial e os cuidados que precisamos ter para o futuro.

O principal deles está no conceito conhecido como black box, ou caixa preta. Deep Learning e Redes Neurais estão tornando o processamento de dados tão complexo que nós humanos não conseguimos mais acompanhar o caminho que a IA faz entre receber uma pergunta e fornecer uma resposta.

Esse ponto cego da tecnologia leva a diversas questões sobre ética e segurança de dados. É preciso encontrar formas de aproveitar o poder de processamento dessas ferramentas sem expor a privacidade das pessoas desnecessariamente.

O que podemos fazer agora, principalmente no mundo empresarial, é nos manter informados sobre o avanço da tecnologia e saber onde encontrar um equilíbrio. Isso é, identificar as inteligências artificiais cada vez mais vantajosas no mercado, mas que não se tornem um fator destrutivo para a sociedade como um todo no futuro.

Uma forma de fazer isso é se inscrevendo no Panorama Positivo para acompanhar a evolução da tecnologia em nossa newsletter.

Quais as aplicações de IA na Positivo?

Nós da Positivo temos como missão essa busca por tecnologias eficientes e, ao mesmo tempo, responsáveis. É assim que abordamos o investimento em inteligência artificial.

A Positivo Servers & Solutions é uma prova disso. O serviço de fornecimento de hardware de alta performance para empresas conta hoje com soluções dedicadas para uso de IA em negócios que buscam estratégias mais eficientes e mais produtividade.

As máquinas com tecnologia NVIDIA para desenvolvimento de Deep Learning proporcionam engenharia eficiente, econômica e poderosa para potencializar data centers com análise de dados complexa. São soluções que podem ser incluídas no seu parque tecnológico no método de locação (HaaS), com uma barreira de entrada muito pequena em relação ao retorno dado pela tecnologia.

Sendo assim, fica claro que a inteligência artificial não é mais algo para o futuro, é a realidade hoje das empresas que buscam se destacar com personalização e inovação. Não deixe de acompanhar suas evoluções.

Agora que você já sabe da importância do tema, que tal começar a planejar seu próximo investimento? Saiba mais sobre os diferenciais e produtos Positivo!