Dessa forma, é possível ter uma melhoria em termos de produtividade e focar em outros aspectos relevantes e em funções que exigem habilidades humanas, como criatividade, empatia e inteligência emocional. Já em 2011 a IBM lançou o Watson, um supercomputador e plataforma de inteligência artificial com computação cognitiva na nuvem. O dispositivo logo passou a ser utilizado em sistemas de reconhecimento visual, os quais permitem identificar um indivíduo por meio de câmeras de segurança. Na medicina, o software também auxiliou a descobrir a relação entre genes, proteínas e medicamentos por meio da análise rápida de milhões de artigos científicos, livros e patentes. No mesmo ano, os pesquisadores Allen Newell, JC Shaw e Herbert Simon criaram o Logic Theorist, considerado por muitos o primeiro software de inteligência artificial em execução. Ele foi desenvolvido para imitar os processos cerebrais de matemáticos humanos para provar teoremas da matemática.
Inteligência Artificial e GPT-3: avanços e desafios das tecnologias na educação
Agora que você aprendeu muito mais sobre qual é a origem da inteligência artificial, fica fácil entender como tudo isso começou e até imaginar como será o futuro da IA. Outro ponto muito discutido abrange a criação de imagens e peças artísticas com o uso de inteligência artificial. Afinal, ao reavaliar qual é a origem da inteligência artificial, podemos identificar que o crescimento desta área está a todo vapor. Por sinal, tudo indica que ainda teremos muito mais o que acompanhar no futuro da inteligência artificial. Outro aspecto controverso das IAs, sobretudo os modelos de linguagem, é o risco de disseminação de informação falsas.
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A ideia central é que a inteligência artificial reside nas máquinas, especificamente nos computadores. Essas técnicas, também conhecidas como algoritmos, tem um objetivo comum, tornar máquinas agentes autônomos, ou seja, capazes de agir sem interferência humana. Para entender o objetivo da inteligência artificial (AI), é necessário compreender como essa tecnologia surgiu e com quais propósitos foi desenvolvida. Para começar, saiba que o termo inteligência artificial surgiu com o professor de matemática do Dartmouth College, em 1955. A outra fase do PBIA, chamada de “Ações Estruturantes”, prevê projetos como o desenvolvimento do supercomputador Santos Dumont, que o governo pretende tornar uma das cinco mais potentes máquinas computacionais do mundo.
Nossas redes e apps
Além disso, também pode contribuir para os setores comerciais e de vendas, assim como no marketing digital, relacionamento com os clientes e pesquisas de mercado. Como pode perceber, as vantagens da Inteligência Artificial se sobressaem com folga aos desafios da área. Porém, se você deseja atuar no setor, deve estar ciente de que tais problemas existem.
Por outro lado, há quem argumente que uma IA nunca terá o olhar e a sensibilidade de um ser humano na hora de criar uma peça artística. Existem robores capazes de circular entre estoques e produtos expostos em supermercados, fazendo a verificação de quais produtos precisam ser recolocados ou substituídos e se existem etiquetas com preços errados. É uma ferramenta muito utilizada em plataformas como o Youtube ou serviços de streaming.
A criação e uso dessas ferramentas envolve o uso de muitos dados e uma discussão que vai estar sempre presente é quem detém os direitos sobre os dados. Além dos já citados, temos os assistentes virtuais, análise de sentimentos, recomendação de produtos e detecção de fraudes. A Inteligência Artificial (IA) é uma das áreas mais fascinantes e promissoras da tecnologia atual. Ela permite que máquinas e dispositivos eletrônicos realizem tarefas que antes eram exclusivas dos seres humanos.
A IA pode acelerar a descoberta de novos materiais, medicamentos e soluções energéticas, analisando rapidamente grandes volumes de dados experimentais e simulando cenários complexos. A IA tem sido usada para criar oponentes artificiais inteligentes em jogos de vídeo, xadrez e Go, bem como para gerar conteúdo procedural, como paisagens e personagens, em jogos e filmes. Em algoritmos de Machine Learning supervisionados, por exemplo, a ideia principal é que, após um processo que chamamos de treinamento, seja construído um modelo capaz de fazer uma conexão entre um tipo de entrada desejada com uma saída desejada. Existem diversas técnicas e algoritmos para se ensinar uma máquina a realizar uma tarefa.
Outra possibilidade é que você se torne um profissional que desenvolve e tem um conhecimento mais profundo sobre inteligência artificial. Tanto a Engenharia de Dados, como a Ciência de Dados e a Engenharia de Machine Learning usam IA de alguma forma para resolver problemas. Uma análise rápida nos permite observar o aumento da produtividade e eficiência, assim como a redução de custos, que podem impulsionar a prosperidade econômica.
Em outras palavras, podemos definir a Visão Computacional como a área da IA que concede a um sistema a capacidade de enxergar, analisar e reconstruir imagens e até mesmo movimentos. A Visão Computacional é a técnica responsável por fazer com que um sistema de IA seja capaz de obter informações através de imagens e dados visuais e multidimensionais. Principalmente quando consideramos o aperfeiçoamento dessa técnica, bem como as implicações da ideia do que os API do Hugging Face Hub robôs poderiam ser capazes de realizar no futuro. Em uma implementação bem sucedida da técnica de Machine Learning, a capacidade de aprendizado de uma máquina é suficientemente elevada para que ela possa atingir níveis de aprendizagem não supervisionados. A aplicação de IA aos chatbots é responsável por automatizar o serviço de suporte ao cliente, garantindo maior comodidade e agilidade no acesso aos serviços, produtos e funcionalidades de uma companhia.
Claro que sempre haverá nichos de mercado com consumidores que fazem questão de adquirir produtos e serviços artesanais, feitos com todo o carinho que só um humano pode oferecer. No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), por exemplo, é um texto que trata da privacidade dos usuários, o que impacta diretamente na ação da inteligência artificial. Os debates a respeito dos limites legais e éticos da IA são mais um desafio para a implementação dessas tecnologias. Abaixo, listamos alguns dos principais entraves para um uso mais massivo da IA nas empresas.
Paralelamente a esta abordagem existe a abordagem IA “scruffies”, ou “coneccionista”, da qual as redes neuronais são o melhor exemplo. Esta abordagem cria sistemas que tentam gerar inteligência pela aprendizagem e adaptação em vez da criação de sistemas desenhados com o objectivo especifico de resolver um problema. Nos anos 60s e 70s os coneccionistas foram retirados do primeiro plano da investigação em IA, mas o interesse por esta vertente da IA foi retomada nos anos 80s, quando as limitações da IA “limpa” começaram a ser percebidas.
Como é de se esperar, a concessão de autonomia às máquinas por meio do Deep Learning levanta diversos debates sobre as implicações do futuro da humanidade em convívio com as máquinas. A base para o funcionamento de um sistema como esse está no armazenamento de um grande volume de dados e informações sistematizadas em sua memória, bem como no estabelecimento dos comandos prévios. Redes sociais e plataformas de busca utilizam Inteligência Artificial para otimizar seus processos e oferecer resultados mais consistentes com os gostos de seus usuários. Alguns exemplos comuns em nosso dia a dia são os smartphones, smart TVs e sistemas de segurança integrados. Esses dispositivos utilizam IA para oferecer um leque de funcionalidades extras, além da otimização de suas funções principais.