Entenda a Inteligência Artificial

Entender o que é Inteligência Artificial (IA) é essencial para a empresa que deseja se modernizar. Isso porque ela é uma das principais tecnologias disruptivas da atualidade, tendo o potencial de modificar consideravelmente o modo de funcionamento das organizações.

O que é Inteligência Artificial e como ela funciona?

Uma solução de IA envolve um agrupamento de várias tecnologias, como redes neurais artificiais, algoritmos, sistemas de aprendizado, entre outros que conseguem simular capacidades humanas ligadas à inteligência. Por exemplo, o raciocínio, a percepção de ambiente e a habilidade de análise para a tomada de decisão.

Podemos dizer que o conceito de IA está relacionado à capacidade de soluções tecnológicas realizarem atividades de um modo considerado inteligente. IAs também podem “aprender por si mesmas” graças a sistemas de aprendizado que analisam grandes volumes de dados, possibilitando a elas ampliarem seus conhecimentos.

A Inteligência Artificial (IA) também é um campo da ciência, cujo propósito é estudar, desenvolver e empregar máquinas para realizarem atividades humanas de maneira autônoma. Também está ligada à robótica, ao Machine Learning (Aprendizagem de Máquina), ao reconhecimento de voz e de visão, entre outras tecnologias.

Como surgiu a Inteligência Artificial?

A concepção de algo artificial que simula a inteligência humana, ou algo próximo a isso, tem sido motivo de discussão há muito tempo na história da humanidade. Já a conceituação moderna disso remonta a meados da década de 1920.

Se, em 1943, Warren McCulloch e Walter Pitts publicaram um artigo referenciando redes neurais, a indústria cinematográfica já tinha lançado, em 1927, o filme Metrópolis, em que aparecia uma androide.

Antes disso, em 1921, o escritor tcheco Karel Čapek produziu uma peça de teatro intitulada R.U.R. (iniciais de Rosumovi Univerzální Roboti). No Brasil, foi publicada como “Fábrica de Robôs”. Ela deu origem ao termo “robô” e apresentou a ideia de seres humanoides artificiais, dotados de certa inteligência, embora se parecessem mais a clones. Contudo, o termo robô se popularizou e hoje é usado mais na área tecnológica. Em resumo, podemos dizer que arte e ciência buscaram abordar o conceito há muito tempo.

Após a descrição das redes neurais de McCulloch e Pitts — estruturas de raciocínio artificiais cujas bases eram modelos matemáticos que simulariam nosso sistema nervoso —, em 1950, Claude Shannon apresentou seu trabalho sobre como programar uma máquina para conseguir jogar xadrez, usando cálculos de posição simples.

Alan Turing, nesse mesmo ano, desenvolveu uma maneira de analisar se um equipamento consegue se passar por um ser humano durante uma interação por escrito: o teste de Turing. Outros marcos se sucederam:

• em 1951, Marvin Minsky desenvolveu uma calculadora de operações matemáticas imitando sinapses — o SNARC;
• em 1952, Arthur Samuel desenvolveu um jogo de damas no primeiro computador científico comercial da IBM, o IBM 701. Esse jogo conseguia se otimizar por conta própria;
• em 1956, ocorreu uma conferência no campus da Dartmouth College, em que se reuniram alguns dos citados com outros nomes importantes, como Nathan Rochester e John McCarthy. Esse último batizou a área de Inteligência Artificial. Na conferência, também surgiram alguns eixos que conceituaram e passaram a nortear o campo de pesquisa da IA;
• em 1957, é apresentado, por Frank Rosenblatt, o perceptron, que é um algoritmo que funciona como um tipo de rede neural artificial, de uma camada, que classifica resultados. É um classificador linear.

Desde então, a IA tem se popularizado e desenvolvido ainda mais até chegar à atualidade, em que vem se tornando realidade no mundo tecnológico.

Quais são as tecnologias por trás?

Existem algumas tecnologias que despontam dentro do campo da Inteligência Artificial ou que contribuem para que ela evolua. Veja algumas das principais a seguir.

Machine Learning

O Aprendizado de Máquina envolve um método de avaliação de dados que automatiza o desenvolvimento de padrões analíticos. Tem como base a concepção de que sistemas tecnológicos podem aprender usando dados, de modo a descobrir padrões, tomar decisões e se aperfeiçoar com pouca interferência humana. Dessa forma, pode melhorar a realização de uma atividade ao longo do tempo.

Plataformas de Machine Learning são capazes de fornecer capacidade computacional, bem como dados, algoritmos, APIs, entre outras soluções para se projetar, treinar e aplicar modelos da área em máquinas, aplicativos, processos etc.