A inteligência artificial (IA) evoluiu rapidamente nas últimas décadas, transformando a forma como vivemos, trabalhamos e interagimos com tecnologia. Como uma área de pesquisa e estudos, a IA engloba uma vasta gama de subdisciplinas. Ao aproveitar o poder dos dados, os sistemas de IA são capazes de aprender, adaptar-se e melhorar ao longo do tempo, permitindo-lhes executar tarefas que antes eram consideradas de domínio da inteligência humana. À medida que continuamos a descobrir seu potencial, a IA está pronta para revolucionar não apenas o mundo do desenvolvimento de software, mas também nossa sociedade em geral.

Vamos mergulhar no fascinante mundo da inteligência artificial, explorando suas definições, história e aplicações no mundo real. Este post serve como a primeira parte do nosso curso introdutório gratuito sobre Inteligência Artificial.

O que é Inteligência Artificial (IA)

A Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se concentra na criação de máquinas ou sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência, raciocínio e adaptabilidade semelhantes aos humanos. A IA engloba uma ampla gama de subdisciplinas, incluindo aprendizado de máquina (Machine Learning), processamento de linguagem natural (NLP - Natural Language Processing), reconhecimento de fala, visão computacional, robótica e sistemas especialistas.

O objetivo da pesquisa de IA é desenvolver algoritmos e modelos que permitam que as máquinas aprendam com os dados, tomem decisões, e melhoram seu desempenho ao longo do tempo, acabando por realizar tarefas que antes eram consideradas de domínio exclusivo da inteligência humana.

Definindo Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial é um campo complexo e multifacetado, o que torna desafiador chegar a uma única definição universalmente aceita. No entanto, vários cientistas renomados tentaram definir a IA por diferentes perspectivas.

Aqui estão algumas definições notáveis de artigos científicos populares:

Marvin Minsky, um pioneiro na pesquisa de IA, definiu IA como

“a construção de programas de computador que se envolvem em tarefas que exigem inteligência quando executadas por humanos”.
(Minsky, M. 1968. Processamento de Informações Semânticas.)

John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon, que são amplamente considerados como os pais fundadores da IA:

“Cada aspecto da aprendizagem ou qualquer outra característica da inteligência pode, em princípio, ser descrita com tanta precisão que uma máquina pode ser construída para simulá-lo”
(McCarthy et al., 1955, “A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”).

Tom Mitchell, um proeminente pesquisador de IA:

“O campo da inteligência artificial se preocupa com o projeto de programas de computador e máquinas que possam executar tarefas que exigiriam inteligência se realizadas por humanos”
(Mitchell, 1997, “Machine Learning”).

John McCarthy, em um artigo dedicado a descrever o que é IA, definiu-a como:

“É a ciência e a engenharia de fazer máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes.”
(McCarthy, J. 2007. O que é Inteligência Artificial?)

Stuart Russell e Peter Norvig, autores do livro seminal “Artificial Intelligence: A Modern Approach”, descrevem a IA como:

o estudo dos “agentes que existem em um ambiente, percebem e raciocinam sobre esse ambiente, e agem sobre ele para alcançar um objetivo”.
(Russell, S., & Norvig, P. 2009. Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna, 3ª Edição.)

Essas definições, embora difiram em suas especificidades, compartilham um foco comum na criação de máquinas que podem simular ou exibem comportamento inteligente.

Então, a partir dessas definições, fica claro que a inteligência artificial tem como objetivo criar máquinas ou sistemas que possam performar tarefas que exigem inteligência, raciocínio e adaptabilidade semelhantes aos humanos.

Mas, o que significa “inteligência”? Como podemos definir inteligência no contexto da IA? Envolve exibir comportamento inteligente ou é mais sobre imitar comportamentos semelhantes aos humanos e processos cognitivos?

O que é Inteligência

Baseando-se na perspectiva de John McCarthy sobre inteligência artificial e compreensão geral da inteligência, podemos definir inteligência como:

a capacidade de adquirir, compreender e aplicar conhecimentos e habilidades para se adaptar a novas situações, aprender com a experiência, e resolver problemas complexos.

Engloba processos cognitivos como aprendizagem, raciocínio, tomada de decisão, reconhecimento de padrões e resolução de problemas, que pode ser demonstrado por humanos e máquinas.

No contexto da IA, inteligência refere-se ao desenvolvimento e implementação de algoritmos e modelos que capacitam máquinas ou sistemas para exibir esses comportamentos inteligentes, semelhantes aos humanos ou não, para realizar de forma eficiente e eficaz tarefas e resolver problemas.

IA Fraca vs. IA Geral:

A inteligência artificial pode ser amplamente classificada em duas categorias: IA fraca (Narrow AI) e IA geral (General IA).

IA Fraca

Inteligência Artificial Fraca, também conhecida como Weak AI ou Narrow AI, refere-se a sistemas de inteligência artificial projetados para executar tarefas específicas ou resolver problemas particulares com alta eficiência.

Esses sistemas são altamente especializados e se destacam em suas tarefas designadas, mas não têm a capacidade de generalizar seu aprendizado ou adaptar-se a novas situações fora de seu escopo predefinido. A IA fraca é predominante em vários aplicativos do mundo real e conta com vários métodos para realizar suas tarefas.

Alguns exemplos de IA fraca incluem:

Sistemas de recomendação: Utilizados por plataformas online como Amazon e Netflix, esses sistemas empregam filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdo ou uma abordagem híbrida para analisar o comportamento e as preferências do usuário para fornecer personalização recomendações de produtos ou conteúdo.
Filtros de spam: serviços de e-mail como o Gmail usam algoritmos de aprendizado de máquina, como classificadores Naïve Bayes ou árvores de decisão, para identificar e filtrar e-mails de spam com base na análise de padrões e recursos específicos no conteúdo do e-mail.
Assistentes virtuais: Siri, Alexa e Google Assistente são exemplos de assistentes virtuais que empregam linguagem natural processamento, reconhecimento de fala e outras técnicas de IA para entender e responder a consultas ou comandos do usuário.
Veículos autônomos: carros autônomos como os desenvolvidos pela Tesla e Waymo usam visão computacional, fusão de sensores, e reforço aprender a perceber o entorno, tomar decisões e navegar com segurança nas estradas.
Detecção de fraudes: as instituições financeiras utilizam algoritmos de aprendizado de máquina, como redes neurais e clustering, para analisar dados de transações e identificar possíveis atividades fraudulentas com base em padrões e anomalias.
Reconhecimento facial e reconhecimento de fala: tecnologias orientadas por IA que permitem que as máquinas identifiquem indivíduos com base em suas características faciais únicas e interpretar a fala humana, respectivamente.

A IA fraca normalmente emprega uma combinação de métodos como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, processamento de linguagem natural, e visão computacional para realizar suas tarefas especializadas. Estes métodos são adaptados para aplicações específicas, tornando IA fraca altamente eficaz em seu domínio designado, mas limitada em sua capacidade de lidar com tarefas além desse escopo.

Aqui estão três artigos científicos altamente citados relacionados à IA fraca, cada um com foco em diferentes aspectos ou aplicações da IA estreita:

Lecun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Aprendizagem profunda. Natureza, 521(7553), 436-444. Este artigo influente fornece uma visão geral do aprendizado profundo (deep learning), uma técnica-chave dentro da IA estreita, particularmente para tarefas relacionadas ao reconhecimento de imagem e fala. Os autores discutem o desenvolvimento da aprendizagem profunda, seus princípios e suas amplas aplicações em vários domínios.

Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Estimativa eficiente de representações de palavras no espaço vetorial. arXiv pré-impressão arXiv:1301.3781. Neste artigo amplamente citado, os autores apresentam a técnica Word2Vec, um avanço no processamento de linguagem natural e uma parte essencial da IA estreita. O Word2Vec representa eficientemente palavras no espaço vetorial, permitindo várias tarefas de PNL, como análise de sentimento, tradução automática e classificação de documentos.

Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Classificação ImageNet com redes neurais convolucionais profundas. Avanços em sistemas de processamento de informações neurais, 25, 1097-1105. Este artigo de referência apresenta uma rede neural convolucional profunda (CNN) que alcançou resultados de última geração no ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) em 2012. Desde então, as CNNs se tornaram uma parte fundamental da IA estreita, especialmente em tarefas de visão computacional, como classificação de imagens, detecção de objetos e reconhecimento facial.

IA Geral

A IA Geral, também conhecida como IA Forte ou Inteligência Geral Artificial (AGI), representa o objetivo final da pesquisa de IA: criar máquinas que possuam inteligência de nível humano, capazes de aprender, raciocinar e se adaptar em várias tarefas e domínios. Ao contrário da IA fraca, que é projetada para tarefas específicas, a IA geral exibiria uma compreensão abrangente e cognitiva com habilidades semelhantes à inteligência humana.

Alcançar a IA Geral continua sendo um desafio significativo e, a partir de agora, não há exemplos do mundo real de sistemas de IA Geral, já que o campo ainda está em fase de pesquisa e desenvolvimento. No entanto, algumas direções e métodos de pesquisa têm sido propostos como caminhos potenciais para alcançar a IA Geral. Alguns deles incluem:

Memória Temporal Hierárquica (HTM): Proposta por Jeff Hawkins em seu livro “On Intelligence”, a HTM é uma memória temporal biologicamente inspirada estrutura de aprendizado de máquina que busca modelar a estrutura e a função do neocórtex humano para alcançar a inteligência geral. O método visa criar sistemas capazes de aprender e se adaptar a novas informações em tempo real.
GPT-x da OpenAI: modelos GPT (abreviação de “Generative Pre-trained Transformer”), como o GPT-3, desenvolvido pela OpenAI, são modelos de linguagem em grande escala que podem executar uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural. Embora ainda não tenha alcançado IA geral, esses modelos representam um passo em direção a capacidades de IA mais amplas, pois podem executar tarefas como tradução, sumarização e resposta a perguntas com treinamento mínimo específico para tarefas.
Redes Neurais Artificiais e Deep Learning: Embora o aprendizado profundo tenha sido altamente bem-sucedido em aplicações de IA fraca, os pesquisadores estão investigando maneiras de estender e modificar arquiteturas de aprendizado profundo para lidar com tarefas mais gerais. Isso inclui o desenvolvimento de métodos de aprendizagem não supervisionados, técnicas de metaaprendizagem e abordagens de aprendizagem ao longo da vida que permitem que as máquinas aprendam com experiências diversas e se adaptem a novos desafios.
Arquiteturas integradas de IA: Outra abordagem para IA geral é o desenvolvimento de arquiteturas integradas de IA que combinar vários módulos ou sistemas de IA especializados para obter inteligência mais geral. Um exemplo dessa arquitetura é a Arquitetura Cognitiva para Agentes Sociais (CASA), que integra vários componentes de IA como processamento de linguagem natural, raciocínio, planejamento e aprendizado para permitir interações humanas com agentes artificiais.

A busca pela IA Geral continua a ser uma área ativa de pesquisa, com cientistas e engenheiros explorando vários métodos e abordagens para alcançar máquinas que possam exibir inteligência de nível humano em uma ampla gama de tarefas e domínios.

Métodos em IA:

A inteligência artificial compreende vários métodos e técnicas, cada um com seus pontos fortes e aplicações únicas. Alguns dos métodos mais proeminentes em IA incluem:

Machine Learning: Um subconjunto de IA que se concentra na construção de algoritmos e modelos que permitem que as máquinas aprendam de dados e melhorar seu desempenho ao longo do tempo. As técnicas de aprendizado de máquina incluem aprendizado supervisionado, não supervisionado aprendizagem e aprendizagem por reforço.
Deep Learning: Um subcampo do aprendizado de máquina que lida com redes neurais artificiais, inspirado na estrutura e função do cérebro humano. O aprendizado profundo tem sido particularmente bem-sucedido em tarefas como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala.
Processamento de Linguagem Natural (PNL): O ramo da IA que lida com a interação entre computadores e linguagens humanas, permitindo que as máquinas entendam, interpretem e gerem linguagem humana.
Visão Computacional: O campo da IA que se concentra em permitir que as máquinas interpretem e entendam informações visuais do mundo, como imagens e vídeos.
Robótica: A área de IA que lida com o projeto, construção e operação de robôs, com o objetivo de automatizar

Vamos nos aprofundar nesses métodos e tópicos nas próximas seções e postagens deste curso, fornecendo a você uma compreensão abrangente de várias técnicas de IA e suas aplicações. No entanto, antes de fazermos isso, É essencial explorar a fascinante história da inteligência artificial para ganhar contexto e apreciar os marcos que moldaram este campo incrível. Então, junte-se a nós enquanto viajamos pelos principais eventos, descobertas, e visionários que desempenharam papéis fundamentais na evolução da IA.