A inteligência artificial (IA) é um ramo amplo da ciência da computação, preocupado com a construção de máquinas inteligentes capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Em termos mais simples, está fazendo os computadores pensarem como humanos. O termo é usado para descrever máquinas que imitam funções cognitivas, como aprendizado e solução de problemas.
Embora o termo tenha sido cunhado em 1956, a IA desde então avançou aos trancos e barrancos graças a algoritmos avançados, volumes de dados aumentados e melhorias no poder de computação e tecnologia. Na década de 1950, as primeiras pesquisas em IA se aprofundaram em tópicos como solução de problemas e métodos simbólicos. Dez anos depois, o Departamento de Defesa dos Estados Unidos expressou interesse e começou a treinar computadores para imitar o raciocínio humano básico. Em 2003, assistentes pessoais inteligentes foram produzidos muito antes de Siri ou Alexa serem introduzidos.
Exemplos populares de inteligência artificial incluem pilotos automáticos de IA em voos comerciais, filtros de spam, depósitos de cheques móveis e recursos de voz para texto em dispositivos móveis.
Como funciona a IA
Para entender como a IA funciona, é fundamental compreender os subdomínios da IA e como esses domínios podem ser aplicados a vários campos da indústria.
- Aprendizado de máquina (ML): o ML ensina uma máquina a fazer inferências e tomar decisões com base em experiências anteriores. É um tipo de análise de dados que usa algoritmos para aprender com os dados. Essa capacidade de chegar a uma conclusão avaliando os dados economiza tempo e ajuda a tomar melhores decisões.
- Aprendizado profundo: o aprendizado profundo é um subconjunto do ML que processa dados e cria padrões para uso na tomada de decisões.
- Redes neurais: as redes neurais tentam imitar o funcionamento do cérebro humano. Eles são uma série de algoritmos que capturam a relação entre várias variáveis subjacentes e processam os dados como um cérebro humano faria.
- Processamento de linguagem natural (PNL): a PNL analisa, entende e gera as linguagens que os humanos usam naturalmente para fazer interface com os computadores em contextos escritos e falados.
- Visão computacional: o algoritmo de visão computacional tenta entender uma imagem dividindo e estudando diferentes partes dela. Isso ajuda a máquina a classificar e aprender com um conjunto de imagens para criar uma melhor decisão de saída com base em observações anteriores.
- Computação cognitiva: algoritmos de computação cognitiva tentam imitar o cérebro humano analisando texto, fala, imagens e objetos de maneira humana e tentam fornecer a saída desejada.
Exemplos de IA em indústrias
A IA está sendo usada em todos os setores, e a demanda por recursos de IA continua crescendo.
- Assistência médica: AI fornece medicina personalizada e leituras de raios-X Assistentes de saúde pessoal podem lembrar os pacientes de tomar remédios, fazer exercícios ou se alimentar de maneira mais saudável.
- Varejo: AI fornece recursos de compras virtuais que oferecem recomendações personalizadas. O gerenciamento de estoque e a tecnologia de layout do site também foram aprimorados com a IA.
- Manufatura: AI analisa os dados de IoT conforme eles fluem de equipamentos conectados para prever a carga e a demanda esperadas usando redes recorrentes.
- Bancário: AI aumenta a velocidade, precisão e eficácia dos esforços humanos. Ele pode ser usado para identificar quais transações são provavelmente fraudulentas e automatizar tarefas manuais de gerenciamento de dados.
- Automotivo: O software alimentado por IA permite que os veículos entendam seu ambiente imediato e o naveguem com segurança. Os carros autônomos estão se tornando um tópico de interesse popular em relação à IA.