A inteligência artificial, ou simplesmente IA, é uma das ferramentas digitais que mais tem se desenvolvido nos últimos anos, transformando a forma como as pessoas e as empresas interagem com a tecnologia.
Desde suas origens, a IA tem evoluído rapidamente, permitindo avanços que antes pareciam impossíveis.
Entender sobre a evolução da inteligência artificial, desde o princípio até os dias atuais, destacando os avanços que permitirão o desenvolvimento da inteligência artificial forte, permite compreender melhor o emprego e as facilidades implementadas na sociedade moderna.
Marcos da evolução da inteligência artificial
A evolução da inteligência artificial é um processo contínuo, que se iniciou há várias décadas. Desde então, diversos marcos foram alcançados, impulsionando a evolução da tecnologia desde assessoria contábil em SP até processos produtivos em linhas fabris.
A seguir, estão os pontos principais da IA, até a chegada aos assistentes virtuais.
Teoria da computação
A partir de 1936, com a publicação do estudo de Alan Turing sobre a Teoria da Computação, começou-se a desenvolver os fundamentos teóricos da inteligência artificial.
Redes neurais
Na década de 1940, foram criadas as primeiras redes neurais artificiais, que foram sendo desenvolvidas e aprimoradas ao longo dos anos.
Programas de xadrez
Na década de 1950, foram criados os primeiros programas de xadrez, que utilizavam técnicas de inteligência artificial para jogar.
Linguagem de programação Lisp
Na década de 1960, foi criada a linguagem de programação Lisp (List Processing), ou processo de lista, que se tornou uma das principais linguagens de programação utilizadas em inteligência artificial.
Chatbots
Na década de 1970, surgiram os primeiros chatbots, que utilizavam técnicas de processamento de linguagem natural para interagir com os usuários.
Sistemas especialistas
Na década de 1980, surgiram os sistemas especialistas, que utilizavam conhecimentos específicos para tomar decisões em áreas como medicina, engenharia e finanças.
Redes neurais convolucionais
Na década de 1990, foram criadas as redes neurais convolucionais, que permitiram avanços significativos na análise de imagens e reconhecimento de padrões.
Aprendizado profundo
Na década de 2000, o aprendizado profundo se tornou uma das principais áreas de pesquisa em inteligência artificial, permitindo avanços significativos em áreas como visão computacional e processamento de linguagem natural.
Assistente virtuais
Na década de 2010, surgiram os assistentes virtuais, como a Siri e a Alexa, que utilizam técnicas de inteligência artificial para interagir com os usuários de forma mais natural e eficiente, para acionamento de equipamentos, como uma chopeira residencial elétrica na área gourmet.
O papel da machine learning na evolução da IA
A inteligência artificial é dividida em dois tipos: IA fraca e IA forte, sendo que a primeira também é identificada como inteligência estreita, que é projetada para executar uma tarefa específica.
Ela é capaz de realizar tarefas complexas e tomar decisões com base em dados e algoritmos, mas não tem a capacidade de pensar, aprender ou tomar decisões além do escopo da tarefa para a qual foi programada. Exemplos de aplicação da IA fraca incluem:
- Análise de dados;
- Processamento de linguagem natural;
- Reconhecimento de fala;
- Reconhecimento de imagens.
O papel da aprendizagem de máquina, ou machine learning, na evolução da inteligência artificial é fundamental, podendo ser aplicado em filtro de areia para poço artesiano e, assim, garantir água potável para as pessoas.
A machine learning é uma abordagem de IA que permite que sistemas aprendam e melhorem a partir de dados, sem serem explicitamente programados e, com isso, a inteligência artificial pode evoluir e melhorar ao longo do tempo, se tornando mais precisa e eficiente em suas tarefas.
A aprendizagem de máquina é dividida em 3 categorias: aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada e aprendizagem por reforço. Na aprendizagem supervisionada, o sistema é treinado a partir de exemplos rotulados, ou seja, exemplos com respostas conhecidas.
Ao falar sobre aprendizagem não supervisionada, o sistema é treinado a partir de dados não rotulados, como em um serviço de gerenciamento de risco de fauna, permitindo que ele aprenda a identificar padrões por conta própria.
Por fim, a aprendizagem por reforço é um sistema que é treinado a partir de tentativa e erro, recebendo recompensas ou punições de acordo com seu desempenho.
IA forte amplia o potencial de aplicação
Apesar da IA fraca ser uma tecnologia amplamente utilizada em diversas áreas, ela apresenta limitações em relação à capacidade de pensar, aprender e tomar decisões além do escopo da tarefa para a qual foi programada.
Essas limitações tornam necessário o desenvolvimento da IA forte, que seria capaz de realizar tarefas cognitivas complexas e tomar decisões autônomas que envolvem desde Crachá de Identificação de Funcionário até processos de engenharia na construção civil.
Existem diferentes abordagens para o desenvolvimento da inteligência artificial forte, cada uma com suas vantagens e desvantagens.
Inteligência artificial baseada em regras
Esta abordagem é baseada na programação de um conjunto de regras e algoritmos que permitem ao sistema tomar decisões com base em dados e informações específicas.
No entanto, essa abordagem é limitada pela necessidade de programar manualmente todas as regras e algoritmos necessários para a tomada de decisão, o que pode levar a resultados imprecisos em situações inesperadas.
Inteligência artificial desenvolvida
Esta abordagem é baseada na criação de sistemas que possuem a capacidade de aprender e evoluir a partir de dados e informações, como um projeto de Manutenção eletrica predial no ambiente industrial.
Isso é feito por meio de técnicas de machine learning, como aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço.
Embora essa abordagem seja mais flexível do que a inteligência artificial baseada em regras, ainda existem limitações em relação à capacidade de generalização e adaptação a novas situações.
Inteligência artificial baseada em redes neurais
Esta abordagem é baseada na criação de redes neurais artificiais, que são capazes de aprender e evoluir a partir de dados e informações.
As redes neurais são compostas por camadas de neurônios artificiais interconectados, que permitem a identificação de padrões complexos em grandes volumes de dados.
De maneira geral, essa IA tem sido aplicada com sucesso em áreas como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural.
Embora a inteligência artificial fraca seja amplamente utilizada em diversas áreas, ela apresenta limitações em relação à capacidade de pensar, aprender e tomar decisões autônomas.
Por isso, é necessário o desenvolvimento da inteligência artificial forte, que seria capaz de realizar tarefas cognitivas complexas e tomar decisões autônomas.
Nos últimos anos, houve avanços significativos na área de IA forte, graças ao desenvolvimento de algoritmos capazes de processar linguagem natural e reconhecimento de imagem com alta precisão.
Esses avanços permitiram a criação de assistentes virtuais mais avançados, sistemas de reconhecimento de voz mais precisos e a capacidade de analisar grandes volumes de dados com mais eficiência.
Aplicações da inteligência artificial forte
A inteligência artificial forte tem diversas aplicações em áreas como medicina, finanças, transporte e outras, como o serviço de serralheiro para reforço de segurança de condomínios residenciais e empresariais.
Na medicina, por exemplo, a IA forte é utilizada para diagnóstico e tratamento de doenças, análise de dados médicos e desenvolvimento de novos medicamentos.
No setor financeiro, a IA forte é utilizada para análise de riscos, detecção de fraudes e previsão de tendências do mercado.
Até mesmo a mobilidade urbana, assim como nos transportes, a IA forte é utilizada, com o objetivo de aprimorar sistemas de navegação, prever falhas em veículos e reduzir congestionamentos.
Desafios éticos e sociais sobre a IA
O desenvolvimento da inteligência artificial tem apresentado diversos desafios éticos e sociais que precisam ser considerados. Dois dos principais desafios são a substituição de empregos por robôs e a privacidade dos dados.
A substituição de empregos por robôs é um dos desafios mais prementes da IA. À medida que a tecnologia avança, é possível que muitos trabalhos sejam automatizados, o que pode levar ao desemprego em massa e a desigualdades econômicas.
É importante que as políticas públicas e as empresas considerem formas de mitigar esses impactos, como o requalificação e a transição de trabalhadores para novas áreas de emprego.
Outro desafio é sobre a privacidade de dados. À medida que a IA se torna mais avançada, os sistemas são capazes de coletar e analisar grandes quantidades de dados pessoais, o que pode levar a violações de privacidade, como o uso indevido de informações pessoais ou a discriminação algorítmica.
É importante que as empresas e governos estabeleçam políticas de privacidade claras e eficazes para proteger os dados pessoais. No entanto, a perspectiva futura da inteligência artificial é promissora.
A IA tem o potencial de transformar radicalmente diversos setores, como a área da saúde e da mobilidade urbana, a manufatura de tinta direto da fábrica para distribuidores e educação.
Da mesma maneira, a IA também pode contribuir para a solução de grandes desafios globais, como a mudança climática e a desigualdade social.
Conclusão
Para que a IA seja desenvolvida de forma responsável e benéfica para a sociedade, é necessário um diálogo contínuo entre governos, empresas, pesquisadores e a sociedade civil.
Existe a necessidade de implementação de políticas e regulamentações, para que estas sejam estabelecidas para garantir a segurança e privacidade dos dados, bem como para mitigar os impactos sociais e econômicos da automação.
Com uma abordagem responsável e colaborativa, a inteligência artificial pode ter um impacto transformador e positivo na sociedade.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
