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Inteligência Artificial (IA): Parte I

Conformidade, Proteção e Privacidade de Dados

O que é inteligência artificial (IA)?

Inteligência artificial é a simulação de processos de inteligência humana realizado por máquinas, com o emprego, especialmente, de sistemas de computador. Aplicações específicas de IA incluem sistemas especialistas, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e visão computacional.

Como funciona a IA?

Com o aumento da hype1 em torno da IA, as empresas têm se esforçado para promover como seus produtos e serviços a utilizam. Frequentemente, o que eles se referem como IA é simplesmente um componente da tecnologia, como machine learning. A IA, geralmente, requer uma base de hardware e software especializados para escrever e treinar algoritmos de machine learning. Nenhuma linguagem de programação é sinônimo de IA, mas Python, R, Java, C++ e Julia têm recursos populares entre os desenvolvedores de IA.

Em geral, os sistemas de IA funcionam ao consumir grandes quantidades de dados de treinamentos rotulados, analisar os dados em busca de correlações e padrões, e usar esses padrões para fazer previsões sobre estados futuros. Dessa forma, um chatbot que recebe exemplos de texto pode aprender a gerar trocas realistas com pessoas, ou uma ferramenta de reconhecimento de imagem pode aprender a identificar e descrever objetos em imagens revisando milhões de exemplos. Novas técnicas de IA generativa, que estão melhorando rapidamente, podem criar texto, imagens, música e outros tipos de mídia realistas.

A programação de IA se concentra em habilidades cognitivas que incluem o seguinte:

  • Aprendizado. Este aspecto da programação de IA se concentra na aquisição de dados e na criação de regras sobre como transformá-los em informações acionáveis. As regras, chamadas de algoritmos, fornecem dispositivos de computação com instruções passo a passo sobre como completar uma tarefa específica;
  • Raciocínio. Este aspecto da programação de IA se concentra em escolher o algoritmo certo para alcançar um resultado desejado;
  • Autocorreção. Este aspecto da programação de IA é projetado para ajustar continuamente os algoritmos e garantir que eles forneçam os resultados mais precisos possíveis;
  • Criatividade. Este aspecto da IA usa redes neurais, sistemas baseados em regras, métodos estatísticos e outras técnicas de IA para gerar novas imagens, texto, música e ideias.

Diferenças entre IA, machine learning e deep learning

IA, machine learning e deep learning são termos comuns na TI empresarial e às vezes são usados de forma intercambiável, especialmente por empresas em seus materiais de marketing. Mas existem distinções. O termo IA, cunhado na década de 1950, refere-se à simulação de inteligência humana por máquinas. Ele cobre um conjunto, sempre em mudança, de capacidades à medida que novas tecnologias são desenvolvidas. Tecnologias que se enquadram na categoria de IA incluem machine learning e deep learning.

O machine learning permite que aplicativos de software se tornem mais precisos na previsão de resultados sem serem explicitamente programados para fazê-lo. Algoritmos de machine learning usam dados históricos como entrada para prever novos valores de saída. Esta abordagem se tornou muito mais eficaz com o surgimento de grandes conjuntos de dados para treinar. O deep learning, um subconjunto do aprendizado de máquina, é baseado em nossa compreensão de como o cérebro é estruturado. O uso da estrutura de rede neural artificial é a base dos avanços recentes em IA, incluindo carros autônomos e o ChatGPT.

Por que a inteligência artificial é importante?

IA é importante por seu potencial de mudar como vivemos, trabalhamos e nos divertimos. Ela tem sido efetivamente usada nos negócios para automatizar tarefas realizadas por humanos, incluindo trabalho de atendimento ao cliente, geração de leads, detecção de fraude e controle de qualidade. Em várias áreas, a IA pode realizar tarefas muito melhor do que nós, seres humanos. Especialmente quando se trata de tarefas repetitivas e detalhadas, como analisar aglomerados de documentos legais para garantir que os campos relevantes sejam preenchidos corretamente, ferramentas de IA muitas vezes completam trabalhos rapidamente e num geral, com baixo índice de erros. Devido aos enormes conjuntos de dados que pode processar, a IA também pode dar às empresas insights sobre operações internas que elas podem não ter conhecimento. A crescente população de ferramentas de IA generativa será importante em campos que vão desde a educação e o marketing até o design de produtos.

De fato, avanços nas técnicas de IA não apenas ajudaram a impulsionar uma explosão de eficiência, mas abriram a porta para oportunidades de negócios inteiramente novas para várias organizações, desde as microempresas às multinacionais. Antes da onda atual de IA, teria sido difícil imaginar usar software de computador para conectar passageiros a táxis, mas a Uber se tornou uma empresa Fortune 500 fazendo exatamente isso.

A IA tornou-se central para muitas das maiores e mais bem-sucedidas empresas de hoje, incluindo Alphabet, Apple, Microsoft e Meta, onde as tecnologias de IA são usadas para melhorar operações e superar concorrentes. Na subsidiária da Alphabet, Google, por exemplo, a IA é central para seu mecanismo de busca, carros autônomos da Waymo e o Google Brain, que inventou a arquitetura de rede neural transformadora que sustenta os avanços recentes no processamento de linguagem natural.

  1. Hype: “Hype” é um termo informal que se refere à empolgação exagerada ou à publicidade excessiva em torno de algo, como um produto, evento, tendência ou pessoa. Geralmente, o hype é gerado por uma intensa campanha de marketing, cobertura da mídia ou boca-a-boca, e pode levar a expectativas irreais ou infladas sobre o objeto em questão. No contexto tecnológico, “hype” também pode se referir à exagerada promoção de novas tecnologias ou tendências antes de elas serem totalmente desenvolvidas, ou compreendidas. ↩︎

 

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