Como funciona a IA ? Ajuda começar do início. Em outubro de 1950, o tecnovisionário britânico Alan Turing publicou um artigo chamado “Computing Machinery and Intelligence”, na revista MIND, que levantou o que na época deve ter parecido para muitos uma fantasia de ficção científica.

“Não podem as máquinas realizar algo que deveria ser descrito como pensamento, mas que é muito diferente do que um homem faz?” Turing perguntou.



Turing pensou que sim. Além disso, acreditava ele, era possível criar software para um computador digital que lhe permitisse observar o seu ambiente e aprender coisas novas, desde jogar xadrez até compreender e falar uma linguagem humana. E ele pensava que as máquinas poderiam eventualmente desenvolver a capacidade de fazer isso sozinhas, sem orientação humana. “Podemos esperar que as máquinas acabem por competir com os homens em todos os campos puramente intelectuais”, previu.

Quase 70 anos depois, a visão aparentemente bizarra de Turing tornou-se realidade, graças aos avanços monumentais no campo da ciência da computação e da pesquisa em IA. A inteligência artificial, comumente chamada de IA, dá às máquinas a capacidade de aprender com a experiência e realizar tarefas cognitivas, o tipo de coisa que antes se pensava estar reservada à inteligência humana.

A IA está se espalhando rapidamente por toda a civilização, onde tem a promessa de fazer tudo, desde permitir que carros autônomos naveguem pelas ruas até fazer previsões de furacões mais precisas. No dia a dia, a IA descobre quais anúncios mostrar a você na web e aciona os chatbots amigáveis ​​que aparecem quando você visita um site de comércio eletrônico para responder às suas perguntas e fornecer atendimento ao cliente. E assistentes pessoais com tecnologia de IA em dispositivos domésticos inteligentes ativados por voz realizam inúmeras tarefas, desde controlar nossas TVs e campainhas até responder perguntas triviais e nos ajudar a encontrar nossas músicas favoritas.

Mas estamos apenas começando. À medida que a tecnologia de IA se torna mais sofisticada e capaz, espera-se que impulsione enormemente a economia mundial, criando cerca de 13 biliões de dólares em actividade adicional até 2030, de acordo com uma previsão do McKinsey Global Institute.

“A IA ainda está numa fase inicial de adoção, mas a adoção está a acelerar e a ser utilizada em todas as indústrias”, afirma Sarah Gates, estrategista de plataforma analítica da SAS, uma empresa global de software e serviços que se concentra em transformar dados em inteligência para os clientes.


Conteúdo

1. Como funciona a inteligência artificial
2. Décadas de Pesquisa
3. IA e Robótica
4. Como a IA pode transformar a economia

Como funciona a inteligência artificial

Talvez seja ainda mais espantoso que a nossa existência esteja a ser silenciosamente transformada por algoritmos de aprendizagem profunda que muitos de nós mal compreendemos, se é que o compreendemos – algo tão complexo que até os cientistas têm dificuldade em explicar.

“A IA é uma família de tecnologias que executam tarefas que se acredita exigirem inteligência se executadas por humanos”, explica Vasant Honavar, professor e diretor do Laboratório de Pesquisa em Inteligência Artificial da Penn State University. "Eu digo 'pensamento' porque ninguém tem certeza do que é inteligência."



Honavar descreve duas categorias principais de inteligência. Existe uma IA restrita, que alcança competência num domínio estritamente definido, como a análise de imagens de raios X e ressonâncias magnéticas em radiologia. A inteligência artificial geral, em contraste, descreve processos de pensamento muito mais humanos, como a capacidade de aprender sobre qualquer coisa e de falar sobre isso. “Uma máquina pode ser boa em alguns diagnósticos de radiologia, mas se você perguntar sobre beisebol, ela não terá noção”, explica Honavar. A versatilidade intelectual dos humanos “ainda está fora do alcance da IA ​​neste momento”.

De acordo com Honavar, existem duas peças-chave nos modelos de IA. Uma delas é a parte de engenharia – isto é, construir um programa de computador e sistemas de computador que utilizem inteligência de alguma forma. A outra é a ciência da inteligência, ou melhor, como permitir que uma máquina chegue a um resultado comparável ao que um cérebro humano produziria, mesmo que a máquina o consiga através de um processo muito diferente. Para usar uma analogia, “os pássaros voam e os aviões voam, mas voam de maneiras completamente diferentes”, Honavar. “Mesmo assim, ambos fazem uso da aerodinâmica e da física. Da mesma forma, a inteligência artificial baseia-se na noção de que existem princípios gerais sobre como os sistemas inteligentes se comportam”.

A IA é “basicamente o resultado de nossa tentativa de compreender e emular a maneira como o cérebro funciona e a aplicação disso para fornecer funções semelhantes às do cérebro a sistemas que de outra forma seriam autônomos (por exemplo, drones, robôs e agentes)”, Kurt Cagle, escritor , cientista de dados e futurista que é fundador da empresa de consultoria Semantical, escreve por e-mail. Ele também é editor do The Cagle Report, um boletim informativo diário sobre tecnologia da informação.

E embora os humanos não pensem realmente como os computadores, que utilizam circuitos, semicondutores e meios magnéticos em vez de células biológicas para armazenar informações, existem alguns paralelos intrigantes. “Uma coisa que estamos começando a descobrir é que as redes de grafos são realmente interessantes quando você começa a falar sobre bilhões de nós, e o cérebro é essencialmente uma rede de grafos, embora seja uma rede onde você pode controlar a força dos processos variando a resistência dos neurônios. antes que uma faísca capacitiva seja disparada", explica Cagle. "Um único neurônio por si só fornece uma quantidade muito limitada de informações, mas dispara neurônios suficientes de intensidades variadas juntos, e você acaba com um padrão que é disparado apenas em resposta a certos tipos de estímulos, normalmente sinais elétricos modulados através dos DSPs [isto é o processamento digital de sinais] que chamamos de retina e cóclea."

“A maioria das aplicações de IA ocorre em domínios com grandes quantidades de dados”, diz Honavar. Para usar novamente o exemplo da radiologia, a existência de grandes bases de dados de raios X e ressonâncias magnéticas que foram avaliadas por radiologistas humanos torna possível treinar uma máquina para emular essa atividade.

Os sistemas de IA funcionam combinando grandes quantidades de dados com algoritmos inteligentes – séries de instruções – que permitem ao software aprender com padrões e características dos dados, como explica esta cartilha do SAS sobre inteligência artificial.

Ao simular a forma como um cérebro funciona, a IA utiliza vários subcampos diferentes, como observa a cartilha do SAS.

• O aprendizado de máquina automatiza a construção de modelos analíticos para encontrar insights ocultos nos dados sem ser programado para procurar algo em particular ou tirar uma determinada conclusão.
• Redes neurais artificiais imitam o conjunto de neurônios interconectados do cérebro e retransmitem informações entre várias unidades para encontrar conexões e derivar significado dos dados.
• O aprendizado profundo utiliza redes neurais realmente grandes e muito poder computacional para encontrar padrões complexos em dados, para aplicações como reconhecimento de imagem e fala.
• A computação cognitiva trata de criar uma "interação natural, semelhante à humana", como diz o SAS, incluindo o uso da capacidade de interpretar a fala e responder a ela.
• A visão computacional emprega reconhecimento de padrões e aprendizado profundo para compreender o conteúdo de imagens e vídeos e para permitir que as máquinas usem imagens em tempo real para entender o que está ao seu redor.
• O processamento da linguagem natural envolve analisar e compreender a linguagem humana e responder a ela.

Décadas de pesquisa

O conceito de IA remonta à década de 1940, e o termo “inteligência artificial” foi introduzido em uma conferência de 1956 no Dartmouth College. Nas duas décadas seguintes, os pesquisadores desenvolveram programas que reproduziam jogos e faziam reconhecimento simples de padrões e aprendizado de máquina. O cientista da Universidade Cornell, Frank Rosenblatt, desenvolveu o Perceptron, a primeira rede neural artificial, que funcionava em um computador IBM de 5 toneladas (4,5 toneladas métricas) do tamanho de uma sala, alimentado com cartões perfurados.

Mas foi só em meados da década de 1980 que uma segunda onda de redes neurais profundas e mais complexas foi desenvolvida para lidar com tarefas de nível superior, de acordo com Honavar. No início da década de 1990, outro avanço permitiu à IA generalizar para além da experiência de formação.



Nas décadas de 1990 e 2000, outras inovações tecnológicas — a web e computadores cada vez mais poderosos — ajudaram a acelerar o desenvolvimento da IA. “Com o advento da web, grandes quantidades de dados tornaram-se disponíveis em formato digital”, diz Honavar. “O sequenciamento do genoma e outros projetos começaram a gerar enormes quantidades de dados de treinamento, e os avanços na computação tornaram possível armazenar e acessar esses dados. Poderíamos treinar as máquinas para realizar tarefas mais complexas. anos atrás, porque você não tinha os dados e o poder computacional."

IA e Robótica

Os sistemas de IA são diferentes, mas estão relacionados com a robótica, na qual as máquinas detectam o seu ambiente, realizam cálculos e realizam tarefas físicas sozinhas ou sob a direcção de pessoas, desde o trabalho na fábrica e cozinhando até à aterragem noutros planetas. Honavar diz que os dois campos se cruzam de várias maneiras.

“Você pode imaginar a robótica sem muita inteligência, dispositivos puramente mecânicos como teares automatizados”, diz Honavar. “Existem exemplos de robôs que não são inteligentes de forma significativa.” Por outro lado, existe a robótica onde a inteligência é parte integrante, como guiar um veículo autônomo por ruas cheias de carros e pedestres dirigidos por humanos.



“É um argumento razoável que, para realizar a inteligência geral, seria necessária, até certo ponto, a robótica, porque a interação com o mundo, até certo ponto, é uma parte importante da inteligência”, segundo Honavar. "Para entender o que significa lançar uma bola, você precisa ser capaz de lançar uma bola."

As tecnologias de IA tornaram-se silenciosamente tão onipresentes que já são encontradas em muitos produtos de consumo.

“Um grande número de dispositivos que se enquadram no espaço da Internet das Coisas (IoT) usa prontamente algum tipo de IA que se auto-reforça, embora seja uma IA muito especializada”, diz Cagle. "O controle de cruzeiro foi uma IA inicial e é muito mais sofisticado quando funciona do que a maioria das pessoas imagina. Fones de ouvido com amortecimento de ruído. Qualquer coisa que tenha capacidade de reconhecimento de fala, como a maioria dos controles remotos de televisão contemporâneos. Filtros de mídia social. Filtros de spam. Se você expandir a IA para cobrir o aprendizado de máquina, isso também incluiria corretores ortográficos, sistemas de recomendação de texto, qualquer sistema de recomendação, lavadoras e secadoras, micro-ondas, máquinas de lavar louça, na verdade a maioria dos eletrodomésticos produzidos depois de 2017, alto-falantes, televisores, sistemas de freio antibloqueio, qualquer elétrico veículo, câmeras CCTV modernas A maioria dos jogos usa redes de IA em muitos níveis diferentes."

As ferramentas de IA podem superar os humanos em alguns domínios restritos, assim como “os aviões podem voar distâncias mais longas e transportar mais pessoas do que um pássaro”, diz Honavar. A IA, por exemplo, é capaz de processar milhões de interações em redes sociais e obter insights que podem influenciar o comportamento dos usuários – uma capacidade que o especialista em IA teme que possa ter “consequências não tão boas”.

É particularmente bom para compreender grandes quantidades de informações que sobrecarregariam o cérebro humano. Essa capacidade permite que as empresas de Internet, por exemplo, analisem as montanhas de dados que recolhem sobre os utilizadores e utilizem as informações de várias formas para influenciar o nosso comportamento.

Como a IA poderia transformar a economia

Dado o potencial da IA ​​para realizar tarefas que antes exigiam humanos, é fácil temer que a sua propagação possa deixar a maioria de nós sem trabalho. Mas alguns especialistas prevêem que, embora a combinação de IA e robótica possa eliminar algumas posições, criará ainda mais empregos para trabalhadores com conhecimentos de tecnologia.

“Os que correm maior risco são aqueles que realizam tarefas rotineiras e repetitivas no varejo, finanças e manufatura”, explica Darrell West, vice-presidente e diretor fundador do Centro de Inovação Tecnológica da Brookings Institution, uma organização de políticas públicas com sede em Washington, em um email. “Mas os empregos de colarinho branco na área da saúde também serão afetados e haverá um aumento na rotatividade de empregos, com as pessoas mudando com mais frequência de um emprego para outro.



Serão criados novos empregos, mas muitas pessoas não terão as competências necessárias para esses cargos. Portanto, o risco é uma inadequação de empregos que deixe as pessoas para trás na transição para uma economia digital. Os países terão de investir mais dinheiro na reciclagem profissional e no desenvolvimento da força de trabalho à medida que a tecnologia se espalha. Será necessária aprendizagem ao longo da vida para que as pessoas possam atualizar regularmente as suas competências profissionais."

E em vez de substituir os trabalhadores humanos, a IA pode ser usada para melhorar as suas capacidades intelectuais. O inventor e futurista Ray Kurzweil previu que, na década de 2030, a IA atingirá níveis humanos de inteligência e que será possível ter uma IA que entre no cérebro humano para aumentar a memória, transformando os utilizadores em híbridos homem-máquina. Como Kurzweil descreveu:“Vamos expandir nossas mentes e exemplificar essas qualidades artísticas que valorizamos”.
Agora isso é interessante
Cagle participou de um painel em uma convenção de ficção científica há vários anos com o autor David Brin, que escreveu sobre o conceito de elevação, no qual a IA seria usada para aumentar as capacidades intelectuais da vida não humana senciente, como golfinhos e macacos, para o nível humano. . “Estamos eticamente preparados para pastorear uma nova espécie inteligente no universo?” Cagle pergunta. “Estamos suficientemente confortáveis ​​com a nossa própria existência para criar outros que amaremos, discutiremos, aprenderemos e ensinaremos?”

Perguntas Frequentes

Quais são os 4 tipos de IA?

Existem quatro tipos de IA:reativa, memória limitada, teoria da mente e autoconsciente. A IA reativa é a forma mais simples de IA e é o que a maioria das pessoas pensa quando pensa em IA. A IA com memória limitada pode lembrar eventos passados ​​e usá-los para tomar decisões. Teoria da mente A IA pode compreender os pensamentos e emoções dos outros. A IA autoconsciente está ciente de seus próprios pensamentos e emoções.