A inteligência artificial é a nova eletricidade do século XX, transformando todas as indústrias
Andrew Ng
A inteligência artificial é a inteligência do sistema computacional. Tais sistemas computacionais são capazes de reproduzir o pensamento humano, conseguindo desempenhar tarefas, tomar decisões, etc. Isso se deu através da "replicação" do cérebro humano na máquina.
Esses sistemas computacionais aprendem padrões através da alimentação de uma grande volume de dados - dos quais precisam ser em grande quantidade e boa qualidade e processados da forma adequada. Assim, "se desenvolve" a inteligência artificial.
Alguns exemplos de IAs são o reconhecimento facil, os assistentes de voz, os chatbots, os assistentes virtuais, as IAs generativas e o algoritmo das redes sociais. Dito isso, vamos entender o que é a inteligencia artificial?
Quem criou a inteligência artificial?
A inteligência artificial é o resultado de pesquisas - e contribuições - de vários cientistas ao longo de décadas. Isso significa que não existe um único criador da inteligência artificial; mas, claro, existem pesquisadores que se destacaram ao longo do processo de criação da inteligência artificial.
Um dos grandes cientistas que contribuíram com a criação da inteligência artificial foi Alan Turing. Ele é conhecido como o "pai da computação". Em 1950, ele publicou a pesquisa científica "Computadores e Inteligência", mencionando a palavra-chave "inteligência artificial".
Nessa pesquisa, Turing realizou testes a fim se avaliar a capacidade das máquinas em reproduzir o pensamento humano. Tais testem ficaram conhecidos como "jogo da imitação". Após a publicação de Turing, também foram desenvolvidas várias pesquisas científicas como intuito de testar o projeto de Alan Turing, ao longo dos anos.
Uma das pesquisas que se mais se destacou foi a de Joseph Weizebaum, que criou o programa Eliza, em 1966. Esse foi um dos primeiros programas de simulação de uma conversa entre o homem e uma máquina, utilizando processamento de linguagem natural. Esse programa mostrou que os sistemas computacionais eram capazes de desenvolver um diálogo, com características semelhantes ao diálogo de seres humanos.
Quando surgiu a inteligência artificial?
No meio científico, há um debate antigo sobre duas vertentes: a replicação do cérebro humano e a automatização de tarefas repetitivas. Esses debates existem desde antes a criação dos sistemas computacionais, o que significa que esses são bastante antigos.
Apesar desse debate ter se iniciado há muito tempo - na Grécia Antiga, para ser mais específico - as pesquisas sobre redes neurais se iniciaram apenas no século XX, havendo a sua expansão apenas na década de 50.
Nascimento oficial do campo científico da "inteligência artificial"
O nascimento oficial da inteligência artificial se deu em 1956, na conferência de Dartmouth. Nessa conferência, a inteligência artificial foi definida como um campo científico. Os primeiros programas de manipulação de linguagem foram criados apenas na década de 60, como o programa ELIZA, que foi criado pelo cientista Weizebaum, em 1966.
A partir dos anos 2000, a inteligência artificial expandiu bastante, com o desenvolvimento de vários campos de pesquisa, como aprendizado de máquina (machine learning), redes neurais profundas (deep learning) e big data. Entendeu melhor o que é a inteligencia artificial?
Hoje, a inteligência artificial automatiza tarefas, principalmente profissionais, diminui a quantidade de erros humanos, desempenha atividades com rapidez e precisão e realiza tarefas repetitivas. Muito vantajoso utilizar a IA, não é mesmo? Esses são os benefícios inteligência artificial.
Como funciona a IA?
O funcionamento da inteligência artificial, de forma simples, segue o seguinte processo: entrada de dados ➡️tratamento de dados ➡️uso de algoritmos para aprendizado de padrões ➡️modelagem e tomada de decisão ➡️geração de resposta ou ação.
A IA funciona a partir da alimentação de um grande conjunto de dados, os quais são processados e tratados. Após o processamento e o tratamento de dados, são identificados padrões conforme o conjunto de informações.
Essa alimentação de dados serve como um treinamento para aprendizado de padrões. Com esse aprendizado, a máquina desempenha tarefas e toma decisões de forma autônoma, usando algoritmos. Nesse caso, a máquina generaliza o aprendizado para a resolução de problemas.
A análise realizada pela IA faz a máquina gerar uma resposta, ou seja, um resultado. Essa resposta pode ser em formato de recomendação de um filme, como a IA da Netflix; pode ser em formato de texto ou imagem, como a IA do ChatGPT, etc. Esses são alguns exemplos de IA.
Machine learning
O machine learning é o aprendizado máquina. Como o nome já diz, a máquina é treinada a partir de grandes conjuntos dados treinamento para que aprenda a identificar padrões. Com isso, ela gera respostas e executa ações de forma automatizada.
Deep learning
O deep learning faz parte do universo do machine learning. Ele funciona através de redes neurais para analisar bancos de dados e informações. Tais redes neurais se assemelham com o cérebro humano, havendo o processamento de informações através da conexão entre neurônios artificiais. Então, entendeu como funciona a IA?
Diferentes tipos de inteligência artificial
Esse campo da ciência se volta no desenvolvimento de máquinas capazes de aprender, raciocionar e atuar de forma automática, ou seja, sem a necessidade da intervenção (ou da inteligência) humana. Essas máquinas conseguem analisar um volume de dados - uma quantidade que não conseguiria ser avaliada apenas com a inteligência humana.
Essa tecnologia se baseia principalmente primordialmente no machine learning e no aprendizado profundo para a execução das suas atividades. Sabendo disso, você conseguirá entender quais são os diferentes tipos de inteligência artificial. Acompanhe e vamos entender mais o que é a inteligencia artificial:
Máquinas reativas
As máquinas reativas são o tipo mais simples de inteligência artificial. Essas máquinas respondem a estímulos a partir de regras pré-programadas. Além disso, as máquinas reativas não utilizam memória, impossibilitando-as de aprender com processamentos anteriores.
Um exemplo de máquina reativa é a Deep Blue, a qual foi criada pela IBM. Essa máquina venceu uma partida de xadrez do campeão mundial Garry Kasparov, em 1997. Esse é um dos maiores exemplos de IA!
Memória limitada
A maioria das inteligências artificiais atualmente é de memória limitada. A IA de memória limitada melhora o seu desempenho com base nos processamentos de dados anteriores, ou seja, com base na sua memória. Geralmente, o seu aprendizado se dá através do treinamento em redes neurais artificiais. Vale ressaltar que o deep learning, ou seja, o aprendizado profundo, é um exemplo de IA de memória limitada.
Teoria da mente
Essa IA ainda encontra-se em processo de pesquisa, o que significa que ela ainda não existe. A expectativa é que esse tipo de inteligência artificial consiga simular a mente humana de forma mais precisa, contendo habilidades de interação social e apresentando emoções. Após a concentretização dessa IA, a inteligência artificial se tornará ainda mais capaz de tomar decisões de forma parecida com o humanos.
Autoconhecimento
Esse tipo de inteligência artificial também ainda não existe, estando em um estágio hipotético de desenvolvimento e criação. Ela consiste em uma máquina capaz de ter conhecimento da sua própria existência, e que tem habilidades e competências emocionais e intelectuais iguais a de um ser humano.
Além desses tipos de IAs, existe uma outra classificação, que divide a inteligência artificial em "inteligência artificial estreita", "inteligência artificial geral" e "superinteligência artificial". A inteligência artificial estreita é a IA que se usa atualmente, a qual executa ações de forma limitada, baseando-se no treinamento e no código de programação.
A inteligência artificial geral, por sua vez, consiste em uma máquina com capacidade de pensar e sentir tal qual um ser humano. A superinteligência artificial, por sua vez, consiste em uma máquina capaz de pensar acima da capacidade humana.
Redes neurais
As redes neurais são a própria "replicação" do cérebro humano, uma vez que o seu funcionamento apresenta semalhenças com o funcionamento do cérebro humano. As redes neurais processam os dados através da interconexão de neurônios artificiais (os quais são módulos de software). Diante da sua função, a sua criação foi fundamental para o surgimento da inteligência artificial.
As redes neurais consistem em um sistema formado por neurônios artificiais, que são chamados de "perceptrons" ou "nós computacionais". Esses neurônios artificiais são capazes de fazer a classificação e a análise dos dados.
A rede neural é formada por camadas, e na primeira camada ocorre a "alimentação" dos dados enviados pelo usuário. As informações são passadas para as outras camadas que compõem a rede neural. Vale ressaltar que os modelos que contêm mais de 3 camadas são denominados de "aprendizado profundo" ou "redes neurais profundas".
Os tipos principais de redes neurais são: feedfoward, recorrentes, memória de curzo prazo longa, convolucionais e generativas. Entendeu melhor o que é a inteligencia artificial e as suas redes neurais?
Modelos de linguagem artificial
Os modelos de linguagem artificial são: modelos estáticos, modelos neurais clássicos, modelos baseados em atenção, modelos de linguagem pré-treinados e modelos de linguagem de grande escala. Vamos conhecer os modelos de linguagem?
Modelos estáticos
Os modelos estáticos não modificam o seu comportamento. Esse modelo utiliza um conjunto de dados fixos, não havendo uma adaptação, se não ocorrer um novo treinamento.
Modelos neurais clássicos
Os modelos neurais clássicos se assemelham com o cérebro humano. Eles são compostos por redes de neurônios artificiais, os quais se organizam em formato de camadas. Eles servem para reconhecimento de padrões e classificação de imagens, por exemplo. Alguns exemplos de modelos neurais clássicos são as redes neurais convolucionais e o perceptron multicamadas.
Modelos baseados em atenção
Os modelos baseados em atenção utilizam a técnica da "atenção", dando uma maior ênfase (ou atenção) nas informações mais importantes dos dados de entrada. Esse modelo transformou os processos de tradução automática e o processamento linguagem natural NLP. Um exemplo famoso desse modelo é o transformer.
Modelos de linguagem pré-treinados
Os modelos de linguagem pré-treinados são modelos treinados de forma prévia com um grande conjunto de dados. Os treinamentos servem para que os modelos aprendam padrões. Um exemplo do modelo de linguagem pré-treinado é o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
Modelos de linguagem de grande escala
Os modelos de linguagem de grande escala são pré-treinados com um volume extenso de parâmetros, chegando a bilhões. Esses modelos traduzem idiomas, geram textos e respondem perguntas, por exemplo. Alguns exemplos são: GPT-4 e GPT-5.
O que é IA generativa?
A IA generativa é um modelo de deep learning que cria conteúdos originais. Esses conteúdos originais podem ser textos, imagens, vídeos e áudios - todos em alta qualidade - e são gerados a partir de um prompt ou de um pedido realizado pelo usuário.
Através do treinamento realizado a partir de um grande conjunto de dados, os modelos de IA generativos aprendem padrões. Com esse aprendizado, as IA gen criam representações desses dados, capturando as informações mais importantes.
Assim, as IAs generativas geram conteúdos, considerando essas representações. Os conteúdos criados são parecidos com os dados de entrada, mas não são iguais. Antigamente, esses modelos de IA eram usados somente no setor de estatística, principalmente na análise de dados numéricos, detecção de padrões e realização de previsões.
Com o crescimento do deep learning, as IAs gen passaram a ser efetivas também na análise de dados complexos, podendo analisar imagens, vídeos, áudios e textos. Após essa evolução, as pessoas começaram a usar as inteligências artificiais generativas no seu dia a dia.
Três modelos de deep learning são usados, especialmente, nas IAs generativas. Um desses modelos são os Autocodificadores Variacionais (VAEs), que codificam os dados de forma compacta e os decodificam para geração de novos conteúdos. Eles criam várias versões de conteúdos a partir de um prompt.
Outro modelo são os modelos de difusão, que incorporam ruídos aos dados, de modo que esses se tornem irreconhecíveis. Depois, esses ruídos são removidos para a reconstrução ou geração de novas imagens. Esse modelo de deep learning é usado na IA DALL-E, por exemplo.
Além disso, um outro modelo de deep learning também costuma ser muito utilizado, o "transformadores". Esse modelo "trabalha" com uma sequência de dados - seja áudio, imagem, texto ou código. Ele está presente em várias IAs generativas populares da atualidade, como Copilot, ChatGPT e GPT-4. De fato, é muito interessante como funciona a IA! Entendeu o que é a inteligencia artificial generativa?
Exemplos de IA
Podemos citar infinitos exemplos de IA, mas falaremos das três inteligências artificiais que mais as pessoas têm usado no dia a dia. Veja quais são esses exemplos de IA:
🗣️
Assistente de voz
IA que reconhece a sua voz e executa os comandos da sua voz. Esses comandos podem ser para fazer a programação de um alarme, fazer uma ligação, tocar uma canção, etc. Os principais exemplos de IA de assistência de voz são: Alexa (Amazon), Google Assistente (Android) e Siri (Apple).
🧔
Reconhecimento facial
IA que reconhece a face do usuário e confirma a sua identidade para acessar dispositivos e aplicativos. O reconhecimento facial está presente, por exemplo, no acesso aos apps de bancos financeiros, aos serviços e atendimentos de segurança pública, etc.
🤳
Redes sociais
IA que personaliza os conteúdos que irão aparecer para os usuários, conforme algoritmos que analisam padrões nas pesquisas e interesses do usuário. Essa inteligência artificial está presente em várias redes sociais, como Facebook, Twitter e Instagram.
Além desses exemplos inteligência artificial, podemos citar muitos outros, como chatbots, aplicativos de transporte, geradores de texto e imagens (como DALL-E e ChatGPT), entre outros.
Futuro da inteligência artificial
A inteligência artificial foi criada para que máquinas consigam aprender, resolver problemas, tomar decisões e fazer previsões de forma automática e como a mente humana. Mas, hoje, o foco principal está em um modelo específico de IA; a IA generativa, apelidada de "IA gen".
A IA generativa tem a capacidade de criar, de forma original, vídeos, imagens e textos. Mas, para que a IA generativa fosse criada, duas tecnologias tiveram que ser desenvolvidas antes dela; a machine learning e o deep learning. Veja como se deu a linha do tempo e as estimativas para o futuro:
1950's
Criação da Artificial Intelligence (AI)
A inteligência artifical permitiu que as máquinas simulassem o aprendizado conforme o pensamento humano.
1980's
Machine Learning
O aprendizado de máquina, ou machine learning, permitiu que as máquinas aprendessem de forma automatizada com base em dados para resolver problemas, tomar decisões ou realizar previsões. As principais técnics de machine learning são decision trees, regressão logística e regressão linear.
2010's
Deep Learning
O deep learning foi criado como uma extensão dos estudos do machine learning. O deep learning consistiu em um aprendizado de máquina com redes neurais multicamadas (ou seja, redes neurais profundas). Essas redes neurais simulam o funcionamento do cérebro humano quanto à análise de dados, tomada de decisões, entre outros; e aprendem de forma não supervisionada.
2020's
Generative AI (Gen AI)
A inteligência artificial generativa é um modelo de deep learning capaz de criar conteúdos complexos e originais, como textos, imagens, vídeos e áudios de alta qualidade, conforme a solicitação do prompt.
Futuro
Expansão da IA generativa e caminho para a Inteligência Artificial Geral (AGI)
Atualmente, tem-se a IA generativa estreita (ANI), que é especializada no desempenho de tarefas. Considerando a evolução das pesquisas de IA, no futuro será criada a Inteligência Artificial Geral (AGI), que terá capacidade de raciocionar de forma ampla, equiparando-se ao ser humano. Em um futuro mais distante, estima-se a criação da Superinteligência Artificial (ASI), que ultrapassará a inteligência humana.
Para o futuro, estima-se que a IA se expanda, havendo a criação da inteligência artificial geral (AGI), que será um sistema computacional capaz de raciocionar como um ser humano. Posteriormente, haverá a criação da superinteligência artificial (ASI), terá uma capacidade de raciocínio superior à inteligência humana.
Além disso, a estimativa é que esse mercado de inteligência artificial cresça cada vez mais, devendo movimentar, conforme o Grand View Research (2024)
até 2030¹
E aí, gostou de descobrir o que é a inteligencia artificial e como funciona a IA? A IA generativa está transformando as nossas vidas, e a expectativa é de que os tipos inteligência artificial façam cada vez mais parte do nosso dia a dia. Então, vamos estudar sobre sistemas inteligência artificial com aulas particulares!
Referências Bibliográficas
- GRAND REVIEW RESEARCH. Artificial Intelligence Market Size, Share & Trends Analysis Report by Tecnology, By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2023-2030. Disponível em: https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market.
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