O que é IA, Inteligência Artificial e suas aplicações

A inteligência artificial baseia-se no princípio de que a inteligência humana pode ser definida e estruturada de tal forma que uma máquina possa imitá-la facilmente e executar tarefas, desde as mais simples até as mais complexas. Ou seja, o objetivo da inteligência artificial é imitar a atividade cognitiva humana.

Embora seja verdade que nos últimos anos este conceito tem vivido uma explosão, dado que os pesquisadores e desenvolvedores deste campo estão avançando com surpreendente rapidez na imitação de atividades como aprendizado, raciocínio e percepção, o desenvolvimento desta tecnologia tem vivido momentos de auge, mas também de vale, desde que em 1951 Alan Turing desenvolveu o que é considerado o primeiro projeto de IA.

Embora alguns pesquisadores considerem que, dado o nível e ritmo de desenvolvimento, em algum momento os sistemas poderiam até mesmo superar a capacidade dos humanos para aprender ou raciocinar sobre qualquer assunto, para outros há aspectos da inteligência (como a emocional) que as máquinas nunca poderão ter, dado que toda atividade cognitiva está impregnada de julgamentos de valor que estão sujeitos à experiência humana.

Partes da IA

Embora faça parte dela, muitas vezes os termos Inteligência Artificial e Machine Learning ou aprendizado automático (ML) são usados de forma intercambiável, referindo-se à funcionalidade de certos programas de computador para aprender automaticamente novos dados e se adaptar a eles sem a ajuda de humanos. As técnicas de aprendizado profundo permitem esse aprendizado automático através da absorção de enormes quantidades de dados não estruturados, como texto, imagens ou vídeo.

Outras partes que compõem a inteligência artificial é o processamento de linguagem natural (Natural Language Processing, NLP). Trata-se do processamento da linguagem humana por um programa de computador. Um dos exemplos mais antigos e conhecidos de PLN é a detecção de spam, que examina o assunto e o texto de um e-mail e decide se é lixo eletrônico. As abordagens atuais de PLN são baseadas em aprendizado de máquina. As tarefas de PLN incluem a tradução de textos, a análise de sentimentos e o reconhecimento de voz.

Todas as partes relacionadas com a robótica (que são utilizadas para realizar tarefas que são difíceis de realizar para os humanos ou que são realizadas de forma consistente) também estão incluídas na IA (de fato, uma das primeiras imagens que nos vem à cabeça quando falamos de IA são, precisamente, os robôs). Os sistemas de condução autônoma também estão incluídos sob este guarda-chuva.

Em qualquer caso, todos os desenvolvimentos de IA funcionam graças ao tratamento de grandes volumes de dados com os quais esses sistemas são treinados, a fim de poder analisar os dados em busca de correlações e padrões. Além disso, utilizam esses padrões para fazer previsões sobre estados futuros.

Onde aplicar a IA

Precisamente porque para poder treinar primeiro e funcionar depois, o desenvolvimento de IA precisa de quantidades enormes de dados. Naqueles setores onde há mais volume (especialmente se estes são digitais) é onde pode haver mais aplicação.

• Saúde. Uma das maiores apostas está na área da saúde. As empresas estão aplicando aprendizado de máquina para realizar diagnósticos melhores e mais rápidos do que os humanos, como no caso do câncer. Acontece que é naqueles em que há mais dados (como no de mama) onde esses algoritmos têm mais sucesso.
• Fabricação. A indústria manufatureira vem incorporando robôs ao fluxo de trabalho há décadas para realizar tarefas únicas e separadas dos trabalhadores humanos. Esses robôs estão cada vez mais equipados com IA, o que lhes permite ser mais eficientes e operar em novas áreas, como a de logística.
• Transporte. A IA é fundamental para o funcionamento dos veículos autônomos, pois são responsáveis por gerenciar o tráfego, prever os atrasos dos voos e tornar o transporte mais seguro e eficiente. Algo que se aplica tanto ao terrestre quanto ao marítimo ou ferroviário.
• Segurança. As organizações utilizam o aprendizado de máquina no software de gerenciamento de informações e eventos de segurança (SIEM) e áreas relacionadas para detectar anomalias e identificar atividades suspeitas que indicam ameaças. Ao analisar os dados e utilizar a lógica para identificar semelhanças com códigos maliciosos conhecidos, a IA pode fornecer alertas sobre ataques novos e emergentes muito antes que os funcionários humanos e as iterações tecnológicas anteriores.

Além disso, espera-se que no futuro possa ser aplicado a outras áreas agora menos digitalizadas, como tudo o que tem a ver, por exemplo, com o direito.