O que é Inteligência Artificial (IA)? Tipos, Definição e Exemplos

Lembra-se de Sophia, o humanoide que apareceu no programa noturno com Jimmy Fallon?

Esta revelação da Hanson Robotics levou a uma aclamação unânime entre os espectadores do programa, e a presença de espírito de Sophia deixou Jimmy sem palavras e atordoado.

Embora já se passem décadas desde que cientistas da computação e entusiastas da tecnologia vêm refletindo sobre inteligência artificial, ela ganhou destaque recentemente. Desde a tecnologia nanorrobótica até a imunoterapia contra o câncer, passando por grandes mestres de xadrez robóticos e narradores criativos e roteiristas, a inteligência artificial tornou-se superlativa na compreensão dos mecanismos cerebrais e na construção de respostas geradas por computador para coexistir no mundo de hoje. 

Esta tecnologia de nova era é alimentada por software de inteligência artificial avançado que consiste em uma linhagem de algoritmos de aprendizado de máquina altamente supervisionados e reforçados que recebem consultas e prompts humanos para melhorar seu desempenho e liderar várias tarefas industriais no mundo de hoje.

Do Alpha Go do Google Deepmind ao MegaMOIBART da Nvidia, que entendeu o desdobramento de proteínas para criar vacinas inteligentes, o reino da inteligência artificial está progredindo a passos largos. Vamos ver por que a necessidade de ter modelos de autoaprendizado e sistemas de IA genética começou em primeiro lugar.  

Por que a inteligência artificial é importante

A IA pode nos libertar de tarefas monótonas, tomar decisões rápidas com precisão, atuar como um catalisador para impulsionar invenções e descobertas e até mesmo completar operações perigosas em ambientes extremos.

Não há mágica aqui. É uma coleção de algoritmos inteligentes tentando imitar a inteligência humana. A IA usa técnicas como aprendizado de máquina e aprendizado profundo para aprender com dados e usar o conhecimento adquirido para melhorar periodicamente.

E a IA não é apenas um ramo da ciência da computação. Em vez disso, ela se baseia em aspectos de estatística, matemática, engenharia da informação, neurociência, cibernética, psicologia, linguística, filosofia, economia e muito mais.

História da inteligência artificial

A noção de que o raciocínio poderia ser implementado artificialmente em máquinas remonta ao século XIV, quando o poeta catalão Ramon Llull publicou Ars generalis ultima (A Última Arte Geral). Em seu livro, Llull discutiu a combinação de conceitos para criar novos conhecimentos com a ajuda de meios mecânicos baseados em papel.

Durante séculos, muitos matemáticos e filósofos, através de uma série de conceitos variados, moldaram a ideia de máquinas artificialmente inteligentes. Mas o campo ganhou destaque quando Alan Turing, um matemático inglês, publicou seu artigo Computing Machinery and Intelligence em 1950 com uma proposição simples: as máquinas podem pensar?

Em 1956, John McCarthy cunhou o termo "inteligência artificial" no Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence – uma conferência que McCarthy organizou junto com Marvin Minsky. Embora a conferência tenha ficado aquém das expectativas de McCarthy, a ideia continuou, e a pesquisa e o desenvolvimento de IA têm progredido a um ritmo incrível desde então.

Vamos olhar para todo o ciclo de modelos de aprendizado de máquina e como eles melhoraram à medida que os anos passaram. 

                                                                          Fonte: G2

No entanto, houve mais inovações que foram posteriormente adicionadas à caixa de Pandora da inteligência artificial.

2011: IBM Watson venceu os campeões Ken Jennings e Brad Rutter no Jeopardy

2014: Microsoft Cortana foi originalmente desenvolvida para o Windows 8.1

2015: O supercomputador Minwa da Baidu usa uma rede neural profunda especial conhecida como rede neural convolucional para identificar e categorizar imagens com maior precisão. 

2016: O Google lançou seu algoritmo de Tradução Neural do Google para leitura de sequência de máquina e análise com suporte vetorial para personalização da pesquisa do Google.

2021: O Google lança MUM, um transformador multimodal para reformular a experiência do mecanismo de busca para aumentar o tempo nas páginas de resultados do mecanismo de busca e fornecer uma experiência transformacional.

2022: O CEO da Open AI, Sam Altman, lança "ChatGPT" como uma ferramenta de IA generativa para geração de texto por IA para usuários.

2023: Vários LLMs como parte de codificadores variacionais são lançados, incluindo Stable Diffusion, Gemini, BERT do Google, Dall-e e Midjourney. 

Componentes da inteligência artificial

Como termo, inteligência artificial pode ser fácil de entender e discutir. Mas quando considerado como um conceito, a IA pode ser bastante avassaladora, especialmente se você acabou de começar a explorar. Para entender melhor como a IA funciona, vamos dar uma olhada mais de perto nos seis componentes que tornam a tecnologia uma realidade.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é uma aplicação da inteligência artificial que oferece aos computadores a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência sem serem explicitamente programados para isso.

Os algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de analisar dados, identificar padrões e fazer previsões. Esses algoritmos são projetados para melhorar continuamente aprendendo e se adaptando a novos conjuntos de dados expostos a eles. Um excelente exemplo da aplicação de ML é o algoritmo de filtragem de spam em sua conta de e-mail.

Aprendizado profundo

Aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina. Ele utiliza redes neurais artificiais para permitir que as máquinas aprendam processando dados. O aprendizado profundo ajuda as máquinas a resolver problemas complexos, mesmo que o conjunto de dados fornecido seja não estruturado e intensamente diversificado.

Aqui, o processo de aprendizado ocorre ajustando as ações do sistema com base em um ciclo contínuo de feedback. Envolve aprender com grandes quantidades de dados por meio de métodos de retropropagação e descida de gradiente. As redes de aprendizado profundo são uma réplica dos mecanismos cerebrais humanos e podem se autoensinar a realizar tarefas precisas no futuro.

Redes neurais artificiais

Uma rede neural artificial (RNA) é um componente da inteligência artificial, projetado para simular a maneira como o cérebro humano analisa e processa informações. A RNA oferece à IA capacidades de autoaprendizado e também pode ser considerada a base da mesma tecnologia.

Redes neurais artificiais são construídas para imitar as redes neurais biológicas dos cérebros humanos. As contrapartes artificiais dos neurônios – as unidades fundamentais do cérebro – são perceptrons. Um grande número de perceptrons é empilhado para formar RNAs.

Processamento de linguagem natural (PLN)

Processamento de linguagem natural (PLN) é um ramo da IA que oferece às máquinas a capacidade de ler, entender e produzir linguagem humana. A maioria dos assistentes de voz usa PLN.

Como você provavelmente sabe, os computadores usam linguagem de baixo nível ou linguagem de máquina para se comunicar. Tal linguagem é composta de uns e zeros, e os humanos terão dificuldade em decodificá-la.

Da mesma forma, os computadores terão dificuldade em entender as línguas humanas - se não fosse pelo PLN. O PLN usa algoritmos inteligentes para converter dados de linguagem não estruturados em uma forma que os computadores possam entender.

Redes neurais artificiais

Uma rede neural artificial (RNA) é um componente da inteligência artificial, projetado para simular a maneira como o cérebro humano analisa e processa informações. A RNA oferece à IA capacidades de autoaprendizado e também pode ser considerada a base da mesma tecnologia.

Redes neurais artificiais são construídas para imitar as redes neurais biológicas dos cérebros humanos. As contrapartes artificiais dos neurônios – as unidades fundamentais do cérebro – são perceptrons. Um grande número de perceptrons é empilhado para formar RNAs.

Processamento de linguagem natural (PLN)

Processamento de linguagem natural (PLN) é um ramo da IA que oferece às máquinas a capacidade de ler, entender e produzir linguagem humana. A maioria dos assistentes de voz usa PLN.

Como você provavelmente sabe, os computadores usam linguagem de baixo nível ou linguagem de máquina para se comunicar. Tal linguagem é composta de uns e zeros, e os humanos terão dificuldade em decodificá-la.

Da mesma forma, os computadores terão dificuldade em entender as línguas humanas - se não fosse pelo PLN. O PLN usa algoritmos inteligentes para converter dados de linguagem não estruturados em uma forma que os computadores possam entender.

Visão computacional

Visão computacional (VC) é um campo da ciência da computação que visa replicar o sistema de visão humana para permitir que as máquinas "vejam" e entendam o conteúdo de imagens e vídeos.

Com os avanços no aprendizado profundo, o campo da VC conseguiu se libertar de suas barreiras anteriores. A visão computacional concede capacidades de reconhecimento de imagem às máquinas para detectar e rotular objetos. A VC é um componente crítico que torna os carros autônomos possíveis. Com a VC, esses veículos podem ver marcações de faixas, sinais e outros automóveis e dirigir com segurança sem bater em obstáculos.

Outra excelente aplicação da visão computacional é o recurso de marcação automática no Google Fotos. Ele pode classificar fotos com base em seu conteúdo e colocá-las em álbuns. Por exemplo, se você tirar muitas fotos do seu gato, o aplicativo agrupará automaticamente todas essas fotos de gatos em um único álbum.

Redes Neurais Recorrentes 

Redes neurais recorrentes são redes neurais profundas que aceitam a entrada do usuário na forma de uma sequência ou dados de séries temporais e os passam por várias camadas computacionais para gerar uma resposta precisa.  As RNNs são usadas para tradução de idiomas, modelagem de linguagem causal, modelagem sequencial e análise de séries temporais. As RNNs têm três camadas, a saber, a camada de entrada, a camada de saída e a camada oculta, que decompõem a semântica dentro dos tokens de entrada e constroem uma lógica coesa dentro dos componentes para analisar a intenção e processar uma resposta próxima ao que um cérebro humano processa.

As RNNs são adaptativas, flexíveis e antidiscriminativas ao longo do processo de computação. Elas também podem ser usadas para tarefas não supervisionadas, como rotulagem de dados, classificação de dados, redução de dimensionalidade, análise sentimental, agrupamento aleatório e reconhecimento de cena. . 

Como a inteligência artificial funciona

A inteligência artificial funciona da mesma forma que o cérebro humano funciona. Não é coincidência, pois a IA é toda sobre imitar a inteligência humana. Embora todos os componentes discutidos na seção anterior contribuam significativamente para a eficácia da IA, o aprendizado de máquina leva isso um passo adiante. O aprendizado de máquina ajuda a IA a analisar e entender informações e se adaptar com base na experiência.

Para entender melhor como a inteligência artificial funciona, considere um aplicativo de software padrão que identifica a intensidade da chuva com base na taxa de precipitação. Se a taxa de precipitação for inferior a 2,5 mm por hora, a intensidade da chuva será "leve". Da mesma forma, se for inferior a 7,5 mm por hora, mas superior a 2,5 mm por hora, a intensidade da chuva será "moderada". Você entendeu a ideia.

Como é um aplicativo padrão, um desenvolvedor terá que codificar manualmente o intervalo de cada categoria para que a classificação seja precisa. Se o desenvolvedor cometer um erro ao definir o intervalo, o aplicativo funcionará, mas com o intervalo errado, e não terá meios de se corrigir.

Mas se um desenvolvedor decidir criar um aplicativo alimentado por IA, ele só precisaria fornecer um conjunto de dados que contenha a taxa de precipitação e sua classificação. A IA treinaria usando esse conjunto de dados e seria capaz de determinar a intensidade da chuva sem exigir qualquer intervalo.

A IA também pode examinar bilhões de imagens e classificá-las com base em seus requisitos. Por exemplo, você pode ensinar uma IA a identificar se uma imagem é de um gato ou de um cachorro. Para isso, você forneceria ao computador características específicas de ambos os animais, por exemplo:

• Gatos têm cauda longa, enquanto cães têm cauda mais curta.
• Gatos têm bigodes notáveis, enquanto cães geralmente não têm.
• Gatos têm garras muito afiadas e retráteis, enquanto cães têm garras mais opacas.

A IA analisa todas essas informações usando redes neurais artificiais. Quanto mais fotos ela analisa, melhor identifica o objeto desejado.

Nem todas as tarefas realizadas por uma máquina de IA precisam ser complicadas. Você pode construir algo tão simples quanto uma máquina de café com IA que faz uma xícara de café sempre que você desejar uma. Mas tal máquina de café também tem o potencial de aprender a quantidade exata de leite e açúcar que você gostaria em sua xícara de café em uma determinada hora do dia.

7 tipos de inteligência artificial

A inteligência artificial pode ser classificada em várias categorias com base em suas capacidades de imitar a inteligência humana. A maneira mais fácil de categorizá-las é como fraca, forte e super. Para saber mais sobre como a inteligência artificial funciona e por que você não precisa se preocupar com a mesma tecnologia nos superando, vamos dar uma olhada em alguns de seus tipos de classificação.

Fonte: G2

Inteligência artificial estreita (IAE)

Inteligência artificial estreita (IAE) ou IA fraca, é o tipo mais básico e limitado de IA.

Mas não se deixe enganar pelo termo "fraca". Embora esse tipo de inteligência de máquina seja rotulado como estreito e fraco, é bastante hábil em realizar a tarefa específica para a qual foi programado. A IAE se destaca em tarefas especializadas. 

Assistentes pessoais virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant são exemplos de IA fraca. Mas eles não são os melhores exemplos, pois a IA fraca pode fazer mais do que isso. IBM Watson, o feed de notícias do Facebook, as recomendações de produtos da Amazon e os carros autônomos são todos alimentados por IAE.

IA estreita é muito boa em realizar tarefas monótonas. Reconhecimento de fala, detecção de objetos e reconhecimento facial são brincadeira de criança para esse tipo de IA. No entanto, esse tipo de IA funciona sob certas limitações e restrições – daí, é fraca.

A IA fraca também pode identificar padrões e correlações em tempo real em grandes quantidades de dados, também conhecidos como big data. A IAE é o único tipo de IA ao qual a humanidade atualmente tem acesso, o que significa que qualquer forma de inteligência artificial que você encontrar será IA fraca.

Inteligência artificial geral (IAG)

Um agente de IA que se diz possuir inteligência artificial geral seria capaz de aprender, perceber, compreender e funcionar como um ser humano. A IAG também é conhecida como IA forte ou IA profunda, e, em teoria, pode fazer qualquer coisa que um humano pode fazer.

Ao contrário da IAE, a IA forte não está restrita a nenhum tipo de conjunto estreito de limitações ou restrições. Ela pode aprender, melhorar e realizar uma variedade de tarefas. Alcançar a IAG também significa que seremos capazes de criar sistemas de computador capazes de exibir capacidades multifuncionais como as nossas.

O medo de a IA escravizar a raça humana começa com a IAG. Os robôs assassinos autoconscientes como o T-800 de O Exterminador do Futuro – se algum dia existirem – possuiriam esse nível de inteligência artificial.

E sim, estamos a anos de criar IA forte. Como esse tipo de inteligência artificial pode pensar, entender e agir como humanos, ela também terá o conjunto completo de habilidades cognitivas que os humanos consideram garantidas.

Cientistas estão tentando descobrir como tornar as máquinas conscientes e instilar as habilidades cognitivas que nos tornam inteligentes. Se os cientistas tiverem sucesso, estaremos cercados por máquinas, não apenas capazes de melhorar sua eficiência na realização de tarefas específicas, mas também com a capacidade de aplicar o conhecimento adquirido por meio da experiência.

Isso também significa que a IA profunda será capaz de reconhecer emoções, crenças, necessidades e os processos de pensamento de outros sistemas inteligentes. Se você está se perguntando como os níveis de inteligência dos sistemas de IA são medidos, testes como o teste de Turing determinam se um sistema de IA pode pensar e se comunicar como um humano.

Inteligência artificial super (IAS)

Inteligência artificial super, ou IAS para abreviar, é uma IA hipotética. A IAS também é conhecida como super IA, e só depois de alcançar a IAG podemos sequer pensar em IAS. A super IA é onde as máquinas superam a capacidade da inteligência humana e das habilidades cognitivas.

Uma vez que desbloqueamos a IAS, as máquinas terão um nível elevado de capacidades preditivas e serão capazes de pensar de uma maneira que é simplesmente impossível para os humanos compreenderem. Máquinas alimentadas por IAS nos vencerão em tudo. Nossas capacidades de tomada de decisão e resolução de problemas parecerão inferiores diante de uma super IA.

Muitos especialistas da indústria ainda estão céticos quanto à viabilidade de criar IAS. As chances são altas de que nenhum de nós viverá para ver esse tipo de IA – a menos, é claro, que desbloquemos a imortalidade antes.

Mesmo que de alguma forma consigamos alcançar a super IA e estabeleçamos regras rígidas para controlá-la, há quase zero razões para que uma máquina com inteligência superior deva nos ouvir. Mesmo que tentemos puxar o plugue, ela já teria iniciado contramedidas para anular nossas ações, pois suas habilidades preditivas seriam tremendas.

IA autoconsciente

A IA autoconsciente é o ramo da inteligência artificial onde o computador pode adquirir autorrealização ou o mais alto grau de consciência para agir, se comportar e expressar emoções como os humanos. A IA autoconsciente pode fazer com que as máquinas exalem expressões naturais, como chorar, raiva, tristeza ou felicidade. Essas máquinas são alimentadas com inteligência semelhante à humana e pensamento cognitivo para tomar decisões críticas de forma muito suave. Este nível de IA terá uma compreensão consciente, igual aos poderes instintivos dos humanos, para perceber a criticidade de uma situação e tomar uma decisão informada. Este conceito permanece um enredo de filmes de ficção científica e um objetivo distante para os praticantes de IA. 

Teoria da mente

A teoria da mente IA refere-se a um estágio conceitual da inteligência artificial onde sistemas que são proficientes em ler dados podem construir lógica, desejos, empatia, intenção, motivação, sentimentos e probabilidades como os humanos. O nome se traduz em transferir a destreza de uma mente para os sistemas de computação. Assim como os humanos podem diferenciar entre certo e errado, controlar seus impulsos e reflexos e salvar situações perigosas, as máquinas também teriam a mesma presença de espírito e pensariam duas vezes antes de realizar qualquer tarefa específica. Embora a IA atual exiba algum nível de teoria da mente com o aumento da IA generativa e dos LLMs, a teoria da mente é um objetivo futuro.

IA reativa

A IA reativa é a forma mais simples de inteligência artificial projetada para permitir que as máquinas reajam a comandos humanos e realizem uma tarefa específica instantaneamente.  Esses sistemas operam exclusivamente no presente sem armazenar quaisquer instâncias de dados do processo computacional passado. Eles processam dados em resposta a um estímulo específico de uma situação atual. O Alpha Go da Deepmind, o IBM WatsonX e o xadrez de IA são alguns exemplos onde o algoritmo deve agir rapidamente. Este algoritmo não tem a capacidade de se adaptar e melhorar seu desempenho ao longo do tempo

IA de teoria limitada

A IA de teoria limitada tem uma arquitetura avançada que aprende com saídas anteriores e amostras de treinamento e aplica essas técnicas ao conjunto atual de amostras de dados para processar resultados informados. É um algoritmo melhor do que a IA reativa porque armazena observações anteriores em sua memória e aplica aprendizados a novas tarefas. Mas, em um sentido prático, a teoria limitada também carece de habilidades cognitivas ou da capacidade de se supervisionar ou aprender com as entradas do usuário para melhorar sua taxa de previsão e precisão.

Aplicações da inteligência artificial

A maioria de nós interage com sistemas de IA diariamente, mesmo que não estejamos cientes disso. Para lançar alguma luz sobre como a IA é usada ao nosso redor, aqui estão seis aplicações da inteligência artificial.

Chatbots

Chatbots são aplicativos de software de IA que podem simular conversas com usuários usando processamento de linguagem natural. Você provavelmente encontrou um enquanto navegava na internet ou tentava entrar em contato com o suporte ao cliente da Amazon.

Assistentes de voz

Quando foi a última vez que você falou com a Siri, Alexa ou Google Assistant? Provavelmente há alguns minutos. Desde acordá-lo, pesquisar na web e agendar compromissos, os assistentes de voz se tornaram parte da vida no século XXI.

Eles podem funcionar offline, reconhecer sua voz com precisão impressionante e responder às suas consultas quase como um colega humano faria. Quanto mais você interage com seus assistentes de voz, mais eles aprendem sobre você. Como mencionado anteriormente, assistentes pessoais inteligentes usam PLN para analisar e interpretar a fala corretamente.

Atendimento ao cliente

O atendimento ao cliente se beneficiou muito de modelos de IA conversacional, como chatbots de IA, assistentes de voz e vozes de IA empáticas. Hume e Watson X são alguns exemplos principais de atendimento ao cliente. Esses modelos de IA realizam uma variedade de tarefas, como resolver tickets de helpdesk, planejar estratégias, fornecer soluções rápidas e eficientes para consultas de consumidores, fornecer instruções em tempo real e redirecionar consultas para assistentes manuais. Os chatbots de IA analisam a dicção humana e aprendem com o algoritmo de aprendizado de máquina subjacente para produzir uma resposta contextual e guiar o consumidor na direção certa.

Humanoides

Análise de saúde

Na saúde, algoritmos de IA podem analisar enormes quantidades de dados de pacientes, dados de radiologia e dados patológicos para fornecer diagnósticos rápidos para testes laboratoriais, consultas e departamento de pacientes ambulatoriais (DPA). Ferramentas de IA ajudam no diagnóstico precoce de doenças agudas e crônicas a partir de imagens médicas, como raios-X, ressonância magnética (RM), tomografia computadorizada (TC) e tomografia por emissão de pósitrons (PET). Elas também otimizam tarefas de administração hospitalar automatizando admissões de pacientes, entrega de resultados de testes, gerenciamento de recursos e fornecendo consultas inteligentes para reduzir os tempos de espera. Uma dessas tecnologias, nomeadamente nanobots, são dispositivos em escala nano que têm sido monumentais em imunoterapias contra o câncer e tratamentos de radiação para pacientes com câncer. Os dispositivos nanotecnológicos são uma maneira mais rápida de reconhecer células cancerígenas e são indolores. 

Visão computacional

A IA pode analisar e processar imagens e vídeos para realizar tarefas como detecção de objetos, reconhecimento de imagens, e reconhecimento facial com alta precisão. Essas capacidades são aplicadas em vários domínios, incluindo veículos autônomos para navegação e detecção de obstáculos, saúde para análise de imagens médicas, varejo para melhorar experiências de compra com busca visual e gerenciamento de inventário, e segurança para vigilância e verificação de identidade. A visão computacional impulsionada por IA melhora a automação, precisão e eficiência nessas aplicações, transformando a forma como os dados visuais são utilizados em várias indústrias.

Carros autônomos

A IA permite que veículos autônomos naveguem pelo tráfego, lidem com situações complexas e evitem obstáculos. Embora carros totalmente autônomos ainda estejam em fase de testes, o recurso Autopilot da Tesla é uma excelente aplicação de IA.

Com a ajuda da IA, um veículo autônomo pode analisar e interpretar a enorme quantidade de dados coletados das câmeras, sensores e GPS instalados nele. Em um sentido mais simples, a IA permite que veículos autônomos vejam, ouçam, pensem e reajam – assim como um motorista humano.

Sistemas de recomendação de plataformas OTT

Uma das razões proeminentes pelas quais as plataformas OTT ganharam destaque é sua capacidade de entender as necessidades de seus usuários e servir de acordo: seu sistema de recomendação. Tais plataformas usam o histórico de visualização de outros usuários com os mesmos interesses que os seus para recomendar novos programas e filmes que você provavelmente assistirá.

Algoritmos de IA alimentam o sistema de recomendação e podem oferecer as recomendações certas de filmes e programas para que os usuários permaneçam engajados e continuem suas assinaturas. As plataformas OTT dependem da capacidade da IA para gerar as melhores miniaturas para obter a maior taxa de cliques.

Cibersegurança

À medida que os crimes cibernéticos crescem em número e complexidade, a IA está ajudando as empresas a se manterem à frente das ameaças. Programas de computador habilitados para IA e ML podem detectar proativamente vulnerabilidades do sistema e sugerir medidas para combatê-las.

A IA também pode fortalecer os sistemas de cibersegurança com análise comportamental. Com a análise comportamental, a IA pode gerar padrões de como um usuário típico acessará e usará um sistema. Se a IA detectar quaisquer anormalidades, ela pode notificar as autoridades competentes para tomar medidas proativas.

IA na saúde

Você se lembra do IBM Watson, um computador de perguntas e respostas que ganhou o prêmio de primeiro lugar de US $1 milhão no programa de quiz Jeopardy!? Muita coisa mudou sobre o Watson desde que ele impressionou o público no programa de TV.

O Watson agora está sendo amplamente utilizado na indústria da saúde e é impulsionado por software de aprendizado de máquina e tecnologias de IA. O WatsonX é capaz de analisar milhões de documentos e sugerir métodos de tratamento alternativos em questão de segundos, o que pode ser bastante desafiador mesmo para um grupo de médicos.

A IA também pode ajudar patologistas a fazer diagnósticos de câncer mais precisos e possibilitar a oferta de medicamentos e tratamentos personalizados. A IA também pode levar a análise preditiva a um novo nível, o que é crítico na identificação de surtos de doenças, entre outras coisas.

Além de salvar vidas, máquinas artificialmente inteligentes podem melhorar a qualidade e a acessibilidade dos serviços de saúde e reduzir custos.

Ferramentas de música por IA 

Essas ferramentas criam música gerada por IA por meio de técnicas de aprendizado de máquina para replicar vozes de cantores. Essas ferramentas ajudam na produção e composição de novas faixas e ritmos com base em sistemas pré-treinados e um conjunto de dados de corpus musical. Esses geradores podem variar desde a criação básica de melodias até música baseada em gêneros específicos, como pop, hip-hop, metal, rock, alternativa ou acústica. 

Eles frequentemente aprendem padrões e estilos a partir de dados de treinamento existentes, que podem consistir em letras, notas de voz, tempo, tom e sequências instrumentais, para criar novas músicas semelhantes às que os artistas criam. Eles podem ser usados para tarefas como composição orquestral, escrita de letras, recomendação de música, listas de reprodução personalizadas e até mesmo suporte em estúdios de produção. 

Geradores de texto por IA 

Geradores de texto por IA são modelos transformadores que funcionam em uma base de codificador-decodificador e são uma forma de sistemas de IA generativa que as empresas usam para assistência de conteúdo, escrita de roteiros, escrita de diálogos, tradução de idiomas, IA conversacional e geração de conteúdo por IA. Esses sistemas são baseados na metodologia de modelo transformador que usa um "mecanismo de atenção multi-cabeça" para estabelecer relações entre tokens e gerar o melhor conjunto possível de respostas textuais. É uma técnica moderna usada no processamento de linguagem natural para desobstruir o conjunto de dados de treinamento e derivar tokens contextuais para recalibrar suas respostas e produzir uma saída com o arranjo exato que o usuário deseja. Esses geradores geralmente usam grandes modelos de linguagem (LLM) para produzir strings de dados coerentes e relevantes que imitam padrões e estilos de linguagem humana. 

Geradores de imagem por IA 

Os geradores de imagem por IA são LLMs que aceitam prompts de texto para construir imagens, gráficos e visualizações de produtos de última geração. Eles utilizam vários algoritmos, incluindo redes neurais profundas e redes adversariais generativas (GAN), para formar imagens de fundo e arte gerada por IA. Esses sistemas de texto para imagem aprendem com prompts de usuários e melhoram sua compreensão do design thinking e ilustrações gráficas para construir imagens mais precisas e cativantes. Esses sistemas vêm em várias formas, como transferência de estilo neural, autoencoders variacionais, modelos generativos condicionais, fundos de modelo, geradores de super-resolução e geradores de arte por IA. Alguns exemplos são Adobe Firefly, Midjourney, Dall-e, Imagine Art, e assim por diante. 

Futuro da inteligência artificial

Teoricamente, à medida que as capacidades de aprendizado de máquina evoluem e melhoram e os cientistas desbloqueiam a IAG, haverá duas possibilidades: um futuro distópico ou utópico.

Em um futuro distópico, robôs assassinos inteligentes podem dominar o mundo, escravizar os humanos ou, no pior cenário, exterminar toda a raça humana, assim como a narrativa de todos os filmes de ficção científica sobre IA.

Mas se a IA causar um futuro utópico, nossos padrões de vida estarão muito além dos níveis de compreensão atuais. Não teremos mais que realizar nenhuma das tarefas monótonas e poderemos passar mais tempo experimentando o mundo ao nosso redor.

Em um mundo utópico, a viagem interestelar não seria mais uma questão preocupante. Além disso, a extração de recursos de asteroides e outros planetas desabitados seria possível. A inteligência artificial pode também ser a "chave" que torna os humanos uma espécie interestelar.

No entanto, o futuro pode nem sempre ser favorável à IA. Desde sua criação, o ritmo de desenvolvimento da IA foi severamente afetado várias vezes quando os investidores sentiram que os resultados eram insatisfatórios em comparação com o que foi prometido. Esses ciclos inativos são chamados de invernos de IA e podem ocorrer a qualquer momento no futuro.

O primeiro inverno de IA começou por volta do ano de 1973, mas durou apenas alguns anos. Considerando o papel especial que a inteligência artificial desempenha em melhorar nossas vidas, é altamente improvável que testemunhemos outro inverno de IA novamente.

Embora muitos especialistas, incluindo Stephen Hawking e Elon Musk, temam que a IA possa significar o fim da raça humana, eles são bastante favoráveis aos benefícios imediatos que a mesma tecnologia pode nos conceder.

No entanto, o desconforto causado pelo chatbot Tay da Microsoft, que postou tweets racistas, e os algoritmos de IA racistas do Google que classificaram erroneamente imagens mostram que a inteligência artificial precisa de mais ajustes para se tornar um sistema perfeito.

A inteligência artificial não nos superará tão cedo

Se você já ficou aterrorizado pensando que a IA poderia nos superar e escravizar, aqui está um choque de realidade – isso não vai acontecer tão cedo – se é que vai acontecer. Embora os cientistas tenham investido décadas neste campo, estamos apenas dando passos de bebê. Mas nosso ritmo é algo que os antecessores da tecnologia de inteligência artificial sempre invejariam alcançar.

Saiba mais sobre a revolução dos grandes modelos de linguagem e como eles estão perturbando as indústrias hoje para tarefas de criação de conteúdo e assistência de texto.

Este artigo foi publicado originalmente em 2023. Foi atualizado com novas informações.