Introdução à Inteligência Artificial
Entenda mais sobre essa tecnologia que parece novidade, mas já está presente no nosso dia a dia há algum tempo
Inteligência Artificial - subst. feminino: 1.1 Ramo de pesquisa da Ciência da Computação que tem como objetivo desenvolver tecnologias que simulem a inteligência humana, como raciocínio, aprendizagem, linguagem, inferência e criatividade; 1.2 Mecanismo, software ou outro artefato produzido pelo homem que exibe uma inteligência similar à humana.
Essa é a definição que o dicionário apresenta da Inteligência Artificial (IA). Esse sistema implementado na máquina é ensinado para ser capaz de simular a capacidade humana de raciocinar, baseado em informações armazenadas em bancos de dados, através de algoritmos.
Por mais que pareça uma novidade, o estudo de IA começou a ser desenvolvido em 1940 com o advento da Segunda Guerra Mundial e o desenvolvimento de novas funcionalidades para o computador, este que as pessoas achavam que o objetivo era completar tarefas. Após um hiatos, só nos anos 60 a ciência de imitar as redes neurais humanas levou o nome de Inteligência Artificial e, o cientista Doug Engelbart desenvolveu a inteligência aumentada, que iria dar “mais força” à inteligência humana.
Após esse desenvolvimento, nos anos 70 e 80, entramos em uma era de falta de confiança e financiamento na IA, chamada de “AI Winter”.
“Pessoas começaram a ver fracassos de projetos mais ambiciosos [...] os sucessos de IA viraram ‘computação’, enquanto os fracassos eram vistos apenas como problemas da Inteligência Artificial não resolvidos”
Bennet Bullock, Head of AI da Nama, pontua em suas palestras.
Porém, após o inverno, veio a Primavera da IA, com um estudo mais amplo de suas abordagens, principalmente Deep Learning. Assim, a Inteligência Artificial voltou a ganhar mais visibilidade e um avanço nas pesquisas, mas ainda com limitações que estão sendo desenvolvidas ao longo dos anos.
Atualmente, a IA já cumpri tarefas cognitivas básicas, com o humano tomando as decisões relevantes, e está presente em diversas vertentes da tecnologia: jogos, chatbots, reconhecimento de voz, escrita e imagem, diagnósticos médicos, entre outros. Vem com a gente em uma introdução à Inteligência Artificial e entenda melhor como essa inovação impacta na sua vida:
Como funciona a inteligência artificial?
A abordagem quantitativa de IA de maior sucesso chama-se Machine Learning. Trata-se do processo aprendizado (“obtenção de conhecimento”) a partir de informações tiradas de grandes quantidades de dados. Machine Learning é uma cooperação entre Ciência da Computação, Engenharia Elétrica, entre outras ciências, baseada em técnicas matemáticas como Estatística Inferencial, Teoria da Probabilidade, Otimização Matemática, Álgebra Linear, Análise vetorial, além de alto poder de processamento. Se o modelo de Machine Learning tiver sido treinado adequadamente, estará apto a fazer previsões sobre “situações novas”, desde que estas sejam da mesma natureza das situações utilizadas na fase de aprendizado. É possível saber mais sobre o processo no texto Machine Learning: A Point of View, do André Sardão, AI Research da Nama.
Recentemente, tem sido muito comum ouvirmos falar sobre Inteligência Artificial. Qual seria a razão de tanto barulho? Isso ocorre, principalmente, pelo enorme sucesso de Deep Learning, que é uma modalidade de Machine Learning que se baseia em redes neurais profundas. As redes neurais têm um poder muito grande para encontrar padrões presentes em enormes quantidades de dados.
Por fim, temos o Processamento de Linguagem Natural (NLP), utilizado aqui na Nama, que é um conjunto de técnicas de ciência da computação que visam representar e processar a linguagem humana e suas atividades. Isso faz com que a máquina interprete melhor textos, gírias, erros de ortografia e figura de linguagem. Atualmente, a NLP usa técnicas de Machine Learning para atingir seus objetivos. Algumas das tarefas mais comuns em NLP é “análise de sentimentos” e “tradução de máquina”.
Aprofundando mais, temos o Compreendimento de Linguagem Natural (NLU), que é um subconjunto da NLP e tem como desafio estruturar, de uma maneira que a máquina possa entender, conteúdos de linguagem humana, incluindo erros de pronúncia, coloquialismo, entre outra peculiaridades. Enquanto isso, a Geração de Linguagem Natural (NLG), outra vertente da NLP, dá a capacidade do robô transformar dados em linguagem. Em suma, NLU processa inputs feitos em linguagem humana a fim de extrair informações relevantes. E NLG produz outputs que serão apresentados a usuários humanos.
A Inteligência Artificial está muito mais presente em sua vida, do que imagina. Não apenas em interfaces conversacionais - como os chatbots -, mas todas as vezes que você pega seu smartphone, faz uma pesquisa no Google ou usa o reconhecimento facial automático do Facebook para marcar um amigo em uma foto. O futuro já chegou e um amanhã mais simples com IA é realidade.
Mas, e os tais chatbots?
Bot é um fragmento da palavra “robot”, ou seja, em geral, refere-se a qualquer meio de se automatizar uma determinada tarefa. Por exemplo, uma ferramenta que que direciona anúncios baseados na navegação de internet dos usuários. No caso dos chatbots, é uma automatização de mensagens trocadas com outra pessoa - que pode ser feito por uma interface conversacional.
Quando a NLP é aplicada ao chatbot, a compreensão do chatbot é melhor, tornando ainda mais personalizada o uso do chatbot. Este software aplicado em conversas, projeta uma experiência de troca de mensagens mais inteligente e ágil para as pessoas.
