Inteligência Artificial

O que é inteligência artificial?

A inteligência artificial (IA) combina ciência da computação e conjuntos de dados para simular a inteligência humana na execução de tarefas específicas, como interpretar texto e identificar padrões. Exemplos de técnicas de IA incluem aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo. A IA ajuda a reduzir o tempo que os humanos gastam em tarefas monótonas e pode acelerar a tomada de decisões.

Muitas empresas podem se beneficiar do uso de IA em suas aplicações e operações de negócios. Software de operacionalização de IA e aprendizado de máquina (MLOps) permite que as empresas monitorem modelos de aprendizado de máquina à medida que os integram em seus negócios. Esses produtos oferecem maneiras de implantar, monitorar, medir e iterar em modelos de aprendizado de máquina dentro de uma empresa.

Tipos de inteligência artificial

Existem três tipos de inteligência artificial que descrevem a força e as capacidades da IA. Em termos simples, a IA é fraca, forte e super. Esses três tipos são definidos da seguinte forma:

• Inteligência artificial estreita (ANI) ou IA fraca: O tipo mais básico e limitado de IA é conhecido como IA fraca, embora esse tipo de inteligência seja bom em executar tarefas monótonas. IA estreita pode lidar com tarefas como reconhecimento facial, assistência virtual ou jogar um jogo como xadrez, pois são tarefas limitadas. Ela não possui consciência artificial ou habilidades cognitivas e não pode resolver problemas desconhecidos. O Google Assistant é um exemplo de IA fraca.
• Inteligência artificial geral (AGI) ou IA forte: Em teoria, a AGI pode aprender, perceber e compreender, assim como um ser humano, o que significa que pode fazer qualquer coisa que um humano pode fazer. A IA forte não está restrita a limitações como a IA fraca. A AGI requer avanços significativos e, neste momento, não há sistemas de AGI disponíveis no mercado. Um exemplo de um sistema de AGI em desenvolvimento é um carro autônomo, um veículo autônomo que emprega IA.
• Superinteligência artificial (ASI) ou super IA: Este tipo de IA é hipotético e, em teoria, só seguiria após alcançar a AGI. A super IA refere-se a máquinas que podem superar a inteligência humana e as habilidades cognitivas. A ASI pode ser controversa, pois a tomada de decisões e a resolução de problemas humanos seriam inferiores às capacidades dessa máquina.

Componentes básicos da inteligência artificial

A inteligência artificial é composta por vários componentes que permitem que as máquinas aprendam o suficiente para interagir com o ambiente ao seu redor. Os componentes básicos da IA incluem o seguinte:

• Aprendizado de máquina (ML) é um ramo da inteligência artificial em que uma máquina aprende de forma semelhante ao cérebro humano, usando algoritmos e grandes quantidades de dados para fazer inferências. Os algoritmos de ML melhoram continuamente ao longo do tempo com a exposição a novos conjuntos de dados.

• Aprendizado profundo (DL) é um subcampo do aprendizado de máquina baseado em redes neurais artificiais que permitem que as máquinas aprendam processando dados. As tecnologias de DL reconhecem padrões complexos para produzir previsões altamente precisas e resolver problemas.

• Processamento de linguagem natural (NLP) é um componente da inteligência artificial que permite que as máquinas leiam e compreendam a linguagem humana. Combina aprendizado de máquina, aprendizado profundo e linguística computacional para processar a linguagem por meio de dados de texto ou voz.

• Redes neurais artificiais (ANN) são um subconjunto de modelos de aprendizado de máquina que compreendem camadas de nós que imitam as redes neurais do cérebro humano.

• Visão computacional (CV) é um campo da inteligência artificial que busca permitir que os computadores vejam e compreendam o mundo de forma semelhante aos seres humanos. Exemplos de tarefas de CV incluem detecção de objetos, reconhecimento facial, classificação de imagens e correspondência de características.

Benefícios da inteligência artificial

A IA está evoluindo rapidamente o cenário de negócios e tecnologia. Quando usada corretamente, as empresas podem experimentar muitos benefícios ao aproveitar a IA, incluindo o seguinte:

• Menos erros humanos. Embora a IA seja projetada para imitar o comportamento humano, ela pode reduzir o erro humano usando dados em tempo real e examinando todos os resultados possíveis para determinar o melhor. Humanos que usam IA podem entender melhor suas opções e os resultados esperados que seguirão sua decisão.

• Automação de tarefas monótonas. Embora a IA não seja a mesma coisa que uma ferramenta de automação, ela pode ajudar a automatizar trabalhos repetitivos para economizar tempo dos humanos para se concentrarem em questões mais complexas. Tarefas como coleta de dados, entrada de dados, geração de faturas e escrita de respostas de e-mail podem acontecer em apenas alguns cliques rápidos.

• Capacidades de tomada de decisão rápida. Os seres humanos podem ser indecisos, especialmente ao reunir insights antes de tomar uma decisão bem informada. A IA pode ajudar as pessoas a coletar rapidamente informações confiáveis e valiosas e usar esses insights para gerar previsões, levando a uma tomada de decisão mais rápida que ainda é bem informada.

• Disponibilidade de assistência digital. Para as empresas, a IA pode ser uma grande vantagem no atendimento e experiência ao cliente. Chatbots de IA podem ajudar a resolver consultas simples de clientes, fornecendo informações oportunas sob demanda.

Inteligência artificial vs. inteligência artificial geral

Inteligência artificial é uma máquina que imita a inteligência humana e executa tarefas como tomar decisões e reconhecer fala. A IA usa aprendizado de máquina, aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e outras tecnologias para emular a inteligência humana.

Inteligência artificial geral, ou IA forte, refere-se a um avanço significativo na tecnologia de IA que a sociedade ainda não alcançou. A AGI replicaria as habilidades cognitivas humanas e igualaria ou superaria a inteligência em nível humano.

Mergulhe nos tipos de modelos de aprendizado de máquina para entender como eles se encaixam em um negócio.