Definição – O que significa Inteligência Artificial (IA)?
Inteligência artificial (IA), também conhecida como inteligência de máquina, é um ramo da ciência da computação que visa imbuir software com a capacidade de analisar seu ambiente usando regras predeterminadas e algoritmos de pesquisa ou modelos de aprendizado de máquina de reconhecimento de padrões e, em seguida, tomar decisões com base nessas análises.
Dessa forma, a IA tenta imitar a inteligência biológica para permitir que o aplicativo de software ou sistema atue com vários graus de autonomia, reduzindo assim a intervenção humana manual para uma ampla gama de funções.
Definirtec explica Inteligência Artificial (IA)
Embora a IA frequentemente invoque imagens do senciente supervisor da ficção científica no computador, a realidade atual é muito diferente. Em sua essência, a IA usa as mesmas funções algorítmicas básicas que conduzem o software tradicional, mas as aplica de uma maneira diferente.
Um sistema de gerenciamento de armazém padrão, por exemplo, pode mostrar os níveis atuais de vários produtos, enquanto um sistema inteligente pode identificar faltas, analisar a causa e seu efeito na cadeia de abastecimento geral e até mesmo tomar medidas para corrigi-la.
A inteligência artificial pode substituir todo um sistema, tomando todas as decisões de ponta a ponta, ou pode ser usada para aprimorar um processo específico.
Por exemplo, analisar imagens de vídeo para reconhecer gestos ou substituir dispositivos periféricos (teclado, mouse, touchscreen) por um sistema de voz para texto, dando a impressão de que se está interagindo com um ser senciente.
Assim como os filósofos debatem a natureza do homem e a existência do livre arbítrio, os especialistas em ciência da computação debatem os vários tipos de IA.
Os estágios de evolução da inteligência artificial
AI estreito (fraco)
Capaz de realizar apenas um conjunto limitado de funções predeterminadas; pense, carros autônomos, quiosques de varejo, etc .;
IA geral (forte)
Diz-se que é igual à capacidade da mente humana de funcionar autonomamente de acordo com um amplo conjunto de estímulos;
Super AI
Que um dia excederá a inteligência humana (e possivelmente dominará o mundo).
No momento, o Narrow AI está apenas começando a entrar nos aplicativos de computação convencionais.
Quatro categorias distintas de inteligência artificial
Reagentes AI
Só pode reagir a situações existentes, não a experiências anteriores.
AI de memória limitada
Depende de dados armazenados para aprender com experiências recentes para tomar decisões.
Teoria da Mente AI
Capaz de compreender o discurso de conversação, emoções, pistas não verbais e outros elementos intuitivos;
AI auto-ciente
Consciência no nível humano com seus próprios desejos, metas e objetivos.
Uma boa maneira de visualizar essas distinções seria um jogador de pôquer baseado em IA. Uma máquina reativa basearia as decisões apenas na mão atual em jogo, enquanto uma versão de memória limitada consideraria decisões anteriores e perfis de jogadores.
Usando a Teoria da Mente, no entanto, o programa pegaria a fala e as pistas faciais, e uma IA autoconsciente poderia começar a considerar se há algo mais interessante a fazer do que jogar pôquer.
Inteligência Artificial em um Nível Prático
A IA está sendo aplicada a uma série de funções tanto no laboratório quanto em ambientes comerciais / de consumidor:
Reconhecimento de Voz
Permite que sistemas inteligentes convertam a fala humana em texto ou código.
Processamento de linguagem natural
Um subconjunto de reconhecimento de fala, permite a interação conversacional entre humanos e computadores.
Visão de Computador
Permite que uma máquina escaneie uma imagem e identifique-a por meio de análise comparativa.
Talvez o aspecto mais revolucionário da IA, no entanto, seja que ela permite que o software se reescreva à medida que se adapta ao seu ambiente.
Ao contrário dos programas de atualização tradicionais que levam anos e costumam ser problemáticos, ou até mesmo processos de DevOps mais recentes que enviam mudanças rapidamente com menos interrupção, a IA permite que um determinado programa se otimize para casos de uso altamente especializados.
Isso não deve apenas reduzir o custo de licenciamento e suporte de software, mas também fornecer um desempenho de melhoria constante e o desenvolvimento de processos exclusivos que oferecem vantagens cruciais em uma economia cada vez mais competitiva.