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Introdução à inteligência artificial

Objetivos de aprendizagem

Após concluir esta unidade, você estará apto a:

  • Explicar a importância de entender conceitos fundamentais da inteligência artificial.
  • Identificar os desafios que dificultam a definição da inteligência artificial.
  • Descrever os tipos de tarefas que a inteligência artificial pode realizar.
  • Definir o termo inteligência artificial.

Trailcast

Se você deseja escutar uma gravação de áudio deste módulo, use o reprodutor abaixo. Quando terminar de escutar essa gravação, lembre-se de voltar a cada unidade, consultar os recursos e completar as avaliações associadas.

Hora de dominar a IA

A Inteligência artificial (IA) é um sonho de vários contadores de história e fãs de ficção científica há anos. Mas por muito tempo a maioria das pessoas não deu muita atenção à IA porque era sempre algo que poderia aparecer no futuro distante. Bem, os pesquisadores e cientistas da computação não ficaram esperando o dia de amanhã e vêm trabalhando com afinco para tornar o sonho da IA realidade. Na verdade, alguns dizem que já entramos na Era da IA.

Close de uma pessoa sentada na frente de uma máquina de datilografar, desenhado com um estilo divertido de arte de vetor 2D.

A cena é uma sala de aula universitária; há um quadro negro ao fundo com um desenho de uma rede neural. Na parte da frente está um estudante universitário digitando em um computador, desenhado com um estilo divertido de arte de vetor 2D.

[Imagens geradas por IA usando o DreamStudio em stability.ai. A primeira imagem usa o prompt "Close de uma pessoa sentada na frente de uma máquina de datilografar, desenhado com um estilo divertido de arte de vetor 2D." A segunda imagem usa o prompt "A cena é uma sala de aula universitária; há um quadro negro ao fundo com um desenho de uma rede neural. Na parte da frente está um estudante universitário digitando em um computador, desenhado com um estilo divertido de arte de vetor 2D."]

Não está claro o grau de participação que a IA terá no nosso cotidiano. Mas o certo é que para que tenhamos conversas relevantes sobre IA, precisamos ter um vocabulário em comum e um conhecimento sólido de conceitos-base. No momento, se você pedir a 10 pessoas diferentes para definir inteligência artificial, provavelmente ouvirá 10 respostas diferentes. Neste emblema, tentamos chegar a uma definição de comum acordo explorando as capacidades atuais da IA. Também investigamos como os cientistas da computação criam os sistemas de IA que alcançam esses feitos tão incríveis.

A dificuldade de definir a IA

A primeira etapa na definição de IA é reconhecer que nossa noção atual de IA pode ser um pouco distorcida. Uma dieta constante de livros e filmes de ficção científica em que a IA é sempre vista como uma entidade maligna que quer dominar o mundo não ajudou muito.

A ficção científica não é a única coisa que complicou nossa visão de IA. De maneira geral, nós humanos tendemos a nos achar muito; somos a linha de base usada para comparar todo o resto. Logo, quando falamos de inteligência artificial, não deixamos de comparar com nossa própria inteligência. O problema é que os humanos não são os únicos seres inteligentes por aí. Os animais, de corvos a polvos, usam ferramentas e solução de problemas para realizar tarefas complexas. Até os fungos gelatinosos podem sair de labirintos se tiverem tempo suficiente.

E à medida que começamos a perceber o amplo espectro de inteligências no reino animal, também começamos a observar a grande diversidade da nossa própria inteligência humana. Talvez você tenha conhecido uma pessoa que seja excelente oradora, mas é horrenda em matemática. Ou alguém que sempre sabe se você está um pouco ansioso, mas que tropeçaria em uma bola de futebol se tivesse uma a seus pés. A questão é que nossa inteligência é expressada de muitas formas especializadas. Precisamos pensar na inteligência artificial da mesma maneira. Existem tipos específicos de IA que são bons em tarefas específicas. Então vamos definir o que queremos dizer com inteligência artificial dando uma olhada no que a IA pode fazer hoje.

Vários tipos de capacidade de IA

No momento, não existe IA boa em tudo. Essa ideia, chamada de IA geral, ainda é coisa do futuro. Ao longo dos anos, desenvolvemos vários sistemas de IA especializados projetados para realizar tarefas específicas. Os tipos de tarefa que eles realizam entram em uma dentre algumas categorias mais amplas.

Previsões numéricas

Você tem visto a previsão do tempo ultimamente? A previsão de chuva ou sol ajuda você a decidir se deveria levar um guarda-chuva. Embora tenhamos o hábito de prever o tempo há milhares de anos, a IA pode fazer isso melhor do que qualquer outro método anterior.

Uma boa previsão pode ajudar você a responder a todos os tipos de perguntas. Qual é a probabilidade desse cliente renovar a assinatura? Você corre o risco de desenvolver uma doença? Essa grade de energia terá muita demanda hoje à noite?

A maioria das previsões de IA assume um valor entre 0 (não vai ocorrer) e 1 (vai ocorrer com certeza). As previsões numéricas incluem mais do que apenas valores percentuais; elas podem prever qualquer valor numérico (por exemplo, dólares). Talvez sua empresa queira prever as vendas do próximo trimestre ou encontrar o preço ideal para seu serviço mais recente: Widget+. Como consumidor, você provavelmente já sente os efeitos dessas previsões numéricas, mais até do que imagina. Basta imaginar uma viagem para o exterior: as passagens de avião, o hotel, os transportes e o seguro de viagem provavelmente têm seus preços definidos pela IA para equilibrar perfeitamente a oferta e a demanda.

Close de um robô amigável dirigindo um táxi, no estilo desenhado em 2D.

[Imagem gerada por IA usando o DreamStudio em stability.ai com o prompt "Close de um robô amigável dirigindo um táxi, no estilo desenhado em 2D.”]

Classificações

O cachorro-quente é um sanduíche? Essa pergunta já levou a horas e horas de conversas filosóficas sobre como categorizamos as coisas. Mas, no mundo real, o risco pode ser maior. Essa planta é comestível ou venenosa? Esse email é legítimo ou é uma tentativa de phishing? A classificação costuma ser o primeiro passo em uma tentativa de ação, o que a torna uma habilidade valiosa.

Ou seja, não é de surpreender que cientistas da computação tenham trabalhado duro para criar IA que seja boa na classificação de dados. A identificação de plantas e emails de phishing é apenas a ponta do iceberg. As instituições financeiras precisam sinalizar transações fraudulentas. Os médicos precisam diagnosticar doenças. As plataformas de mídias sociais querem identificar comentários tóxicos. Todos esses são exemplos de problemas de classificação. A IA pode realmente dar o primeiro passo com a classificação e os profissionais podem partir daí.

Muitas vezes, os classificadores de IA podem fazer o trabalho tão bem quanto os humanos, ou até melhor. Dito isso, convém esclarecer que cada classificador é bom em apenas uma tarefa muito específica. Ou seja, a IA que é excelente em detectar emails de phishing seria horrível na hora de identificar imagens de peixes reais.

Navegação robótica

Algumas IAs são excelentes em navegar um ambiente em mudança, e isso pode significar uma navegação real no caso da direção autônoma (sem motorista). Os carros alimentados por IA já são quase capazes de se manter centralizados em uma pista e manter uma distância segura na estrada. Eles se adaptam às curvas na estrada, às rajadas de vento criadas pelos caminhões e às paradas repentinas devido ao tráfego.

Uma IA que pode se adaptar às condições ambientais em mudança pode servir a várias finalidades no mundo real. Por exemplo, as empresas precisam produzir e entregar produtos aos seus clientes diariamente. Várias condições de mercado influenciam a velocidade com que isso acontece: a disponibilidade dos materiais, a capacidade de fabricação, o estoque existente, as despesas com transporte, até o tráfego em tempo real. A IA pode otimizar a cadeia logística até quando as condições estão mudando.

E não vamos nos esquecer dos robôs! Até mesmo o robô-faxineiro mais modesto pode se desviar de escadas e cadeiras. Em uma escala maior, as linhas de montagem estão sendo equipadas com robôs que ficam mais rápidos e eficientes ao longo do tempo. Esses mesmos robôs podem se ajustar em relação a mudanças no método de produção sem precisar de uma reprogramação cara. E os pesquisadores estão criando robôs de resgate que podem atravessar áreas de desastre, por exemplo, um prédio desabado. Um robô-lagarta que pode passar por pequenas rachaduras pode levar ajuda e esperança aos que estão presos.

Processamento de linguagem

Em 30 de novembro de 2022, a palavra do dia do dicionário Merriam-Webster foi sofisma. Aqueles que aprenderam a palavra ficaram melhores no que pode ser a habilidade mais importante de todas: a comunicação. Nesse mesmo dia, o mundo conheceu o ChatGPT, uma inteligência artificial que demonstrou suas próprias habilidades de comunicação. Ele podia escrever respostas longas a perguntas sobre quase qualquer tópico. E as respostas pareciam ter sido escritas por um humano. O ChatGPT é uma das IAs mais capazes de interpretar a linguagem do dia a dia e agir de forma relevante. Isso é conhecido no setor como processamento de linguagem natural, ou apenas PLN.

O processamento de linguagem natural usa o entendimento de como as palavras são usadas em conjunto e isso permite que a IA extraia a intenção por trás das palavras. Por exemplo, talvez você queira traduzir um documento do inglês para o alemão. Ou talvez queira um resumo breve de um longo artigo científico. A IA também pode fazer isso.

A PLN é uma grande parte da IA generativa, uma subcategoria de IA que pega palavras e as transforma em imagens, sons e, claro, outras palavras totalmente únicas. A IA generativa é uma tecnologia tão disruptiva que criamos um emblema inteiro sobre as Noções básicas de IA generativa. Confira esse emblema quando acabar este aqui.

Em resumo

A inteligência artificial pode ser vista como a capacidade de um computador de realizar tarefas tipicamente associadas à intuição, à inferência e ao raciocínio humanos. No momento, as habilidades de IA são muito especializadas e entram em categorias mais amplas, como previsões numéricas e processamento de linguagem.

Agora que você tem uma ideia do que é (e não é) IA, já pode explorar como os cientistas da computação e os pesquisadores criam IA.

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