A inteligência artificial (IA) refere-se a sistemas ou máquinas que simulam a inteligência humana. Isso permite que essas máquinas aprendam e pensem por conta própria, além de serem capazes de tomar decisões sem assistência humana.
Para entender o que a IA está tentando fazer, é importante dar uma olhada em seu objetivo final. Este objetivo é fazer máquinas que possam processar e assimilar dados de forma totalmente independente, ao mesmo tempo que possuam a capacidade de se tornarem autoconscientes de sua existência.
Atualmente, a IA está longe de máquinas de produção em massa que são autoconscientes. Mas evoluiu o suficiente para que sistemas e máquinas comuns possam operar sem assistência, avaliar dados por conta própria e tomar decisões por conta própria.
Existem diferentes tipos de IA, alguns dos quais podem ser encontrados em muitos sistemas e máquinas. Ao aprender sobre esses subconjuntos de IA, você pode saber mais sobre IA e como ela opera.
Pontos chave
- A IA dá aos sistemas e máquinas a capacidade de aprender, pensar e tomar decisões por conta própria.
- Existem diferentes tipos de IA, cada um classificado de acordo com sua capacidade de operar de forma independente.
- A IA visa desenvolver sistemas que possam operar completamente por conta própria, tendo uma autoconsciência semelhante à humana.
- Em sua forma mais simples, a IA só pode executar as tarefas para as quais foi programada. Em sua forma avançada, a IA pode ser um pensador independente e um tomador de decisões.
O que é IA: como funciona e o que pretende alcançar?
A IA funciona por meio de sistemas e máquinas que são projetados para imitar a inteligência humana. Isso inclui a capacidade humana de perceber informações, analisar dados e tomar uma decisão de acordo com sua avaliação. Os sistemas de IA emulam esses processos inteligentes por meio de um conjunto de tarefas predefinidas e algoritmos avançados com os quais seus programadores os equipam.
Por meio da IA, os humanos visam criar sistemas e máquinas, como robôs, que podem pensar e agir por conta própria pelo uso de informações disponíveis. O objetivo final dessa busca é desenvolver sistemas de IA que sejam autoconscientes, autoevolutivos e autodependentes.
A IA possui diferentes categorias que definem as capacidades de sistemas e máquinas que operam por meio desse mecanismo. Essas categorias tornam mais fácil para cientistas de dados, programadores de IA e outros usuários determinarem que tipo de abordagem de inteligência artificial devem usar com seus aplicativos.
A IA geralmente é segmentada nos quatro grupos a seguir.
1. Reativo
A inteligência artificial reativa é considerada a forma mais datada de IA. Esta categoria recebe este nome devido a ter uma reação predefinida a um conjunto de dados e ações. Como tal, esses tipos de sistemas de IA não aprendem com suas experiências de manipulação de informações. Em vez disso, eles são capazes apenas de processar e analisar dados de acordo com sua programação predefinida e reagir a ela.
Isso limita a capacidade desses sistemas de IA de formar sua própria opinião fora dos parâmetros com os quais foram equipados. Mas, quando treinados com diferentes interpretações de dados em mente, os sistemas e máquinas de IA reativa ainda podem realizar tarefas maravilhosas e muitas vezes redundantes por conta própria para facilitar a vida dos humanos.
Enquanto aprende sobre o que é IA, você pode encontrar o exemplo altamente falado de IA reativa na forma do lendário Supercomputador Deep Blue pela IBM que foi programada para jogar xadrez e venceu partidas contra um campeão mundial em 1996-1997. Enquanto isso, um exemplo comumente visto de IA reativa é o sistema de sugestão de conteúdo de diferentes serviços de streaming, que analisa o tipo de conteúdo que os usuários consomem e oferece sugestões semelhantes de acordo com tags e outras informações identificáveis.
2. Memória Limitada
A IA de memória limitada refere-se a sistemas e máquinas que têm a capacidade de extrair de suas experiências anteriores para tomar decisões no presente. Isso os torna uma mistura de IA reativa, mas com os recursos de ML incorporados a eles. Isso também destaca os objetivos que a IA moderna pode alcançar com abordagens mais avançadas, ao mesmo tempo em que processa conjuntos complexos de dados.
Devido à sua categorização de usar experiências anteriores de processamento de dados para executar novas ações, todos os sistemas e máquinas de IA modernos usar o modelo de memória limitada. Isso torna a memória limitada uma das formas mais onipresentes dos tipos de IA considerados procurados por cientistas de dados e programadores.
Dado que a IA de memória limitada serve como base de vários sistemas modernos, você pode encontrá-la em vários aplicativos. Dessas abordagens, os veículos autônomos se destacam como uma das manifestações mais populares de todas. Isso também torna a memória limitada um daqueles tipos de IA que devem atingir novos patamares de popularidade em um futuro próximo.
3. Teoria da Mente
Ao aprender o que é IA, você também precisa prestar atenção aos sistemas da teoria da mente. Esses sistemas e máquinas de IA ainda não estão totalmente formados ou disponíveis em aplicativos de consumo tangíveis. Mas seu conceito é bem definido e abre novas portas para os tipos de maravilhas que a IA pode alcançar para máquinas e para a humanidade no futuro.
Em poucas palavras, a IA da teoria da mente visa ir além da emulação da inteligência humana e aspira entender os pensamentos, necessidades e emoções dos outros. Por sua vez, essa evolução da IA aspira elevar a inteligência emocional sintética de uma forma que faça com que sistemas e máquinas entendam a emoção humana tão bem quanto sejam capazes de replicá-la.
Com isso dito, a IA da teoria da mente não é tão fácil de replicar quanto prever algumas viradas inevitáveis em um tabuleiro de xadrez. Em vez disso, exige que os sistemas e máquinas de IA treinados nessa abordagem analisem e avaliem verdadeiramente a pessoa com quem estão interagindo. Isso exige algum progresso significativo no espaço atual da IA, mas também promete um futuro empolgante para a IA.
4. Auto-conhecimento
Dos quatro tipos emocionantes de IA, a IA autoconsciente é talvez o tópico mais inovador e controverso de todos. Semelhante à IA da teoria da mente, a IA autoconsciente permanece em desenvolvimento antes de atingir um nível em que seus aplicativos sejam integrados e prontos para uso comercial e público maior. Mas, como o nome sugere, sistemas e máquinas de IA autoconscientes, como robôs, poderão se tornar conscientes.
Essa percepção de autoconsciência virá do avanço dos sistemas de IA usados atualmente, incluindo IA de memória reativa e limitada. Como a IA é um espaço em rápida evolução que continua trazendo novos sistemas, essa evolução não está fora de questão, mesmo que leve algum tempo.
Isso significa que, embora leve algum tempo para cientistas e especialistas entenderem o que a IA é capaz de fazer com a inteligência emocional sintética, as possibilidades de ter uma IA que pense, sinta e aja como os humanos serão o ápice da tecnologia de IA. Esse avanço pode ser exibido na forma de robôs e aplicativos capazes de interagir com humanos no mesmo nível emocional de sua própria espécie.
Os diferentes tipos de aplicativos de IA
Além dos quatro tipos de IA mencionados acima, o espaço de inteligência artificial também possui diferentes subconjuntos sob seu nome. Isso inclui as seguintes abordagens.
Machine Learning
Frequentemente usado de forma intercambiável com inteligência artificial, aprendizado de máquina (ML) é uma subcategoria de IA. Máquinas de IA que usam ML aprendem ativamente com os dados que processam e aplicar percepções e padrões aprendidos anteriormente para processar novos conjuntos de informações no futuro. Esses sistemas de IA podem se adaptar a novos processos sem a necessidade de seguir instruções predefinidas. Isso torna a IA de memória limitada parte do ML.
Deep Learning
O aprendizado profundo faz parte do ML, onde atua como a versão mais avançada do próprio ML. Em comparação com o ML, o aprendizado profundo processa conjuntos de dados mais complexos e maiores que podem incluir diferentes mídias não categorizadas, como imagem, voz e vídeo. Isso também funciona para grandes quantidades ou camadas de dados que são esmagadoras para os humanos processarem em seu estado original. Isso torna o aprendizado profundo uma abordagem popular para IA de memória limitada com necessidades mais avançadas.
Processamento de Linguagem Natural (PNL)
O processamento de linguagem natural agora é uma abordagem comumente disponível para o uso de IA, particularmente o aprendizado de máquina. Refere-se à capacidade de um sistema ou máquina de identificar, entender e processar a fala humana. O objetivo dessa abordagem é que as máquinas de IA emulem a fala humana de uma maneira que as torne livres da necessidade de assistência humana.
Você também pode se deparar com os seguintes termos durante sua pesquisa para aprender o que é IA.
Redes neurais
Também conhecido como redes neurais artificiais (ANNs) ou redes neurais simuladas (SNNs), as redes neurais usam o cérebro humano como modelo para conectar diferentes ramificações de dados complexos por meio de camadas. As redes neurais são consideradas uma subcategoria de aprendizado de máquina e desempenham um papel vital para alimentar a IA que funciona com a abordagem de aprendizado profundo.
Robótica
Talvez a iteração mais popular da IA seja sua representação na robótica. Essas máquinas se concentram no manuseio e gerenciamento de processos físicos. Isso os torna populares em vários ambientes, como fábricas e operações militares. Esses sistemas de IA funcionam principalmente com dados predefinidos, mas podem usar diferentes subconjuntos de IA para se tornarem mais avançados.
Inteligência Artificial Geral (AGI)
Inteligência geral artificial (AGI) é a interpretação da teoria da mente e modelos de IA autoconsciente. Esses sistemas e máquinas AGI não foram construídos com perfeição e permanecem fortemente sob o processo de desenvolvimento por enquanto. Mas, uma vez desenvolvidos, eles redefinirão as ações que os tipos atuais de IA podem executar por conta própria.
A IA veio para ficar, com seu verdadeiro potencial ainda a ser alcançado
Com assistentes de voz, carros autônomos e várias ferramentas administrativas, a IA já se tornou parte de nossas vidas. Mas sua verdadeira maravilha em termos de teoria da mente e autoconsciência ainda está para ser alcançada. À medida que a IA evolui ainda mais, esses avanços também podem ser desbloqueados no futuro e revelar o verdadeiro poder da inteligência semelhante à humana em vários sistemas e máquinas.
