O Potencial da Inteligência Artificial (IA)

A IA tem sido fundamental na construção de sistemas de segurança automatizados, processamento de linguagem natural, detecção de rosto e detecção automática de ameaças

A inteligência artificial (IA) possibilita que máquinas aprendam com experiências, se ajustem a novas entradas de dados e realizem tarefas como nós seres humanos.

As máquinas podem tomar decisões baseadas em dados e razões logicas.

A maioria dos exemplos que ouvimos falar hoje é de computadores mestres em xadrez a carros autônomos que dependem de deep learning e processamento de linguagem natural.

Com essas tecnologias, os computadores podem ser treinados para cumprir tarefas específicas ao processar grandes quantidades de dados e reconhecê-los.

Mas…

Qual a História da Inteligência Artificial?

O termo inteligência artificial foi criado em 1956, mas só se popularizou recentemente graças aos crescentes volumes de dados disponíveis, algoritmos avançados, e melhorias no poder e no armazenamento computacionais.

As primeiras pesquisas de IA nos anos 1950 exploraram temas como a resolução de problemas e métodos simbólicos.

Já na década de 1960, o Departamento de Defesa dos EUA se interessou por este tipo de tecnologia e começou a treinar computadores para imitar o raciocínio humano básico.

Esses primeiros trabalhos prepararam o caminho para a automação e o raciocínio formal que vemos nos computadores de hoje em dia, incluindo sistemas de apoio à decisão e sistemas inteligentes de pesquisa que podem ser projetados para complementar e expandir as capacidades humanas.

Como Ela está Sendo Usada Atualmente?

Toda indústria possui uma alta demanda pelas funcionalidades da IA, especialmente sistemas de perguntas e respostas que podem ser utilizados para assistência jurídica, busca de patentes, notificações de risco e pesquisas médicas.

Aqui estão alguns outros tipos de uso:

Operadoras de Saúde

Aplicações de inteligência artificial podem resultar em medicamentos e leituras de raio X personalizados. Assistentes pessoais podem agir como treinadores, por exemplo te lembrar que você precisa de tomar seus remédios, se exercitar ou comer alimentos saudáveis. Manufatura

Pode analisar dados da famosa Internet das Coisas (IoT) de fábricas conforme eles são transmitidos de equipamentos conectados para prever carregamentos e demandas usando redes recorrentes, um tipo específico de rede de deep learning aplicada a dados sequenciais.

Varejo

Proporciona funcionalidades para lojistas virtuais, como oferecer recomendações personalizadas e negociar pagamentos com os consumidores. Tecnologias de gestão de estoque e layout de sites também são melhoradas com ela.

Esportes

A inteligência artificial é usada para capturar imagens de partidas e oferecer relatórios aos treinadores sobre como organizar melhor o jogo, o que inclui otimização de posições e de estratégias em campo. Portanto, seu objetivo é fornecer softwares que possam “raciocinar” sobre as entradas e explicar as saídas de dados.

A inteligência artificial fornece interações quase humanas com softwares e oferece apoio a decisões para as tarefas necessárias, mas ela não é uma substituição aos seres humanos e também ainda não será por longos anos.

E Como a Inteligência Artificial Funciona?

Ela funciona ao combinar grandes quantidades de dados com processamento rápido e interativo e algoritmos inteligentes, permitindo ao software aprender automaticamente com padrões ou informações nos dados.

Inteligência artificial é um campo de estudo muito amplo, que engloba diversas teorias, métodos e tecnologias, assim como esses subcampos:

• Machine learning: automatiza a construção de modelos analíticos. Ele usa métodos de redes neurais, estatística, pesquisas de operações e física para encontrar insights escondidos em dados, sem ser especificamente programado para olhar um determinado lugar ou chegar a uma determinada conclusão.
• Rede neural: é um tipo de machine learning composta de unidades interconectadas (como neurônios), que processam informações ao responder a entradas externas, retransmitindo-as entre as unidades. O processo requer passagens múltiplas nos dados para encontrar conexões e extrair significados de dados não-definidos.
• Deep learning: utiliza grandes redes neurais com muitas camadas de unidades de processamento, aproveitando-se de avanços no poder computacional e em técnicas de treinamento aprimoradas para aprender padrões complexos em grandes quantidades de dados. Aplicações comuns incluem reconhecimento de imagem e fala.
• Computação cognitiva: é um subcampo de IA que almeja uma interação natural e humana com máquinas. Utilizando junto com a computação cognitiva, o objetivo final é que a máquina simule processos humanos através da capacidade de interpretar imagens e a fala.
• Visão computacional: depende do reconhecimento de padrões e de deep learning para entender o que há em uma imagem ou vídeo. Quando máquinas podem processar, analisar e entender imagens, eles podem capturar imagens ou vídeos em tempo real e interpretar o que há ao redor delas.

O potencial da Inteligência Artificial é extremamente grande e precisamos saber como usar da melhor forma.

Só não podemos esquecer de manter as análises dos sistemas e estarmos livres de falhas.