Inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que permite que máquinas aprendam e executem tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Ela tem o potencial de transformar a maneira como vivemos e trabalhamos, com aplicações em diversas áreas da vida cotidiana.
A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como reconhecimento de voz, visão computacional, tomada de decisão, aprendizado e resolução de problemas. Desde a sua criação, a IA tem sido uma das áreas mais promissoras da tecnologia, com o potencial de transformar muitos aspectos da vida humana, desde a indústria até a saúde e a educação.
A essência da inteligência artificial é a capacidade de uma máquina ou programa de “pensar” e se adaptar em resposta a novas informações ou situações, sem intervenção humana direta. Isso significa que as máquinas podem aprender a partir de dados e tomar decisões baseadas em padrões identificados, sem a necessidade de programação manual para cada situação.
Um exemplo comum de IA é a tecnologia de reconhecimento de voz, que permite que os usuários interajam com seus dispositivos por meio de comandos de voz. Essa tecnologia é baseada em algoritmos de aprendizado de máquina que analisam padrões na fala humana e os traduzem em comandos que o dispositivo pode entender.
A inteligência artificial (IA) sendo usada na computação:
Outra área em que a IA está sendo amplamente utilizada é a visão computacional. Essa tecnologia permite que as máquinas analisem imagens e identifiquem objetos, rostos e outros elementos importantes. Essa capacidade é particularmente útil em áreas como segurança, monitoramento de tráfego e reconhecimento facial.
A IA também está sendo usada em uma variedade de indústrias, incluindo manufatura, varejo, serviços financeiros e saúde. Por exemplo, as empresas de manufatura estão usando a IA para otimizar processos de produção, enquanto as empresas de varejo estão usando a tecnologia para personalizar a experiência do cliente e oferecer recomendações de produtos mais precisas.
Na área da saúde, a IA está sendo usada para melhorar o diagnóstico e o tratamento de uma ampla variedade de condições médicas. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar grandes quantidades de dados de pacientes e identificar padrões que os médicos podem perder, o que pode levar a diagnósticos mais precisos e tratamentos mais eficazes.
Embora a IA tenha muitas aplicações benéficas, também é importante considerar as implicações éticas e de privacidade associadas a essa tecnologia. À medida que as máquinas se tornam mais inteligentes e autônomas, é importante garantir que elas sejam usadas de maneira ética e responsável.
Onde podemos ver o real uso da inteligência artificial atualmente?
Operação e Aplicações de IA: Como a Inteligência Artificial está Revolucionando a Vida Diária
A inteligência artificial (IA) está mudando a maneira como vivemos e trabalhamos, e seu desenvolvimento está se tornando cada vez mais acessível e econômico.
A chave para construir um sistema de IA bem-sucedido é coletar dados relevantes para treinar o modelo de IA. Modelos de IA são algoritmos ou programas que permitem que as máquinas reconheçam padrões específicos em grandes conjuntos de dados.
Quanto melhor a tecnologia por trás da IA, mais inteligentemente ela pode analisar grandes quantidades de dados para aprender como realizar tarefas específicas. Esse processo é conhecido como aprendizado de máquina (ML) e é a base de muitas das aplicações de IA mais promissoras, incluindo processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado profundo.
As aplicações do mundo real da IA são amplas e já começaram a revolucionar nossas vidas diárias. Aqui estão alguns dos exemplos mais comuns:
Reconhecimento de Fala
Sistemas de IA usam NLP para processar a fala humana em um formato escrito, permitindo que os usuários realizem buscas por voz, como Siri ou Alexa.
Atendimento ao Cliente
Agentes virtuais online estão se tornando cada vez mais populares para o atendimento ao cliente, com empresas substituindo agentes humanos por sistemas de IA. De acordo com a Servion Global Solutions, 95% de todas as interações com clientes envolverão IA até 2025.
Visão Computacional
A tecnologia de IA permite que computadores e sistemas derivem informações significativas de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais. Você pode ver sua aplicação na marcação de fotos nas mídias sociais.
Descoberta de Tendências de Dados
Algoritmos de IA podem usar o comportamento do consumidor para descobrir tendências de dados, permitindo que as empresas construam estratégias eficazes de venda cruzada. O software de análise preditiva permite a tomada de decisão em tempo real com dados e pode gerar modelos de avaliação de risco, como detecção de fraude e risco, publicidade segmentada e recomendações de produtos.
Prevenção de Fraudes
Sistemas baseados em IA são usados para detectar e prevenir fraudes de pagamento e informações confidenciais de forma eficaz.
Negociação Automatizada de Ações
Plataformas de negociação de alta frequência baseadas em IA realizam milhares ou até milhões de negociações por dia, e metade das negociações da bolsa de valores americana foram automatizadas em 2020. De acordo com a Allied Market Research, o tamanho do mercado algorítmico global deve representar US $ 31,2 milhões até 2028.
Como Construir uma IA: O que é Necessário para Construir um Sistema de IA?
A Gartner, Inc. prevê que a receita mundial de software de IA atingirá US$ 62,5 bilhões em 2022, crescendo 21,3% em relação a 2021. Então, como construir uma IA? Vamos passar pelos passos básicos para ajudá-lo a entender como criar uma IA do zero.
Passo 1: O primeiro componente a considerar ao construir a solução de IA é a identificação do problema
Antes de desenvolver um produto ou recurso, é essencial focar no ponto de dor do usuário e descobrir a proposição de valor (value-prop) que os usuários podem obter do seu produto. A proposição de valor tem a ver com o valor que você promete entregar aos seus clientes caso escolham comprar seu produto.
Ao identificar a ideia de solução de problemas, é possível criar um produto mais útil e oferecer mais benefícios aos usuários. Depois de desenvolver o primeiro rascunho do produto ou o produto mínimo viável (MVP), verifique problemas para eliminá-los rapidamente.
Passo 2: Tenha os Dados Certos e Limpos
Agora, quando você definiu o problema, precisa escolher as fontes de dados corretas. É mais crítico obter dados de alta qualidade do que gastar tempo melhorando o próprio modelo de IA. Os dados se dividem em duas categorias:
Dados Estruturados
Dados estruturados são informações claramente definidas que incluem padrões e parâmetros facilmente pesquisáveis. Por exemplo, nomes, endereços, datas de nascimento e números de telefone.
Dados Não Estruturados
Dados não estruturados não possuem padrões, consistência ou uniformidade. Incluem áudio, imagens, infográficos e e-mails.
Em seguida, você precisa limpar os dados, processá-los e armazenar os dados limpos antes de usá-los para treinar o modelo de IA. A limpeza de dados é sobre a correção de erros e omissões para melhorar a qualidade dos dados.
Passo 3: Criar Algoritmos
Ao dizer ao computador o que fazer, você também precisa escolher como ele fará. É aí que entram os algoritmos de computador. Os algoritmos são instruções matemáticas. É necessário criar algoritmos de aprendizado de máquina de previsão ou classificação para que o modelo de IA possa aprender com o conjunto de dados.
Passo 4: Treinar os Algoritmos
Avançando no processo de como criar uma IA, é necessário treinar o algoritmo usando os dados coletados. É melhor otimizar o algoritmo para obter um modelo de IA com alta precisão durante o processo de treinamento. No entanto, pode ser necessário ter dados adicionais para melhorar a precisão do seu modelo.
A precisão do modelo é a etapa crítica a ser realizada. Portanto, é necessário estabelecer a precisão do modelo definindo um limite mínimo aceitável. Por exemplo, uma empresa de rede social que trabalha na exclusão de contas falsas pode definir uma “pontuação de fraude” entre zero e um para cada conta. Após algumas pesquisas, a equipe pode decidir enviar todas as contas com uma pontuação acima de 0,9 para a equipe de fraude.
Passo 5: Opte pela plataforma certa
Além dos dados necessários para treinar seu modelo de IA, você precisa escolher a plataforma certa para suas necessidades. Você pode optar por um framework interno ou em nuvem. Qual é a principal diferença entre esses frameworks? A nuvem torna mais fácil para as empresas experimentar e crescer à medida que os projetos vão para a produção e a demanda aumenta, permitindo treinamento e implantação mais rápidos de modelos de ML.
Frameworks internos
Por exemplo, você pode escolher Scikit, Tensorflow e Pytorch. Esses são os mais populares para desenvolver modelos internamente.
Frameworks em nuvem
Com uma plataforma de ML como serviço ou ML em nuvem, você pode treinar e implantar seus modelos mais rapidamente. Você pode usar IDEs, Jupyter Notebooks e outras interfaces gráficas do usuário para criar e implantar seus modelos.
Passo 6: Escolha uma Linguagem de Programação
Existem várias linguagens de programação, incluindo o clássico C++, Java, Python e R. As últimas duas linguagens de codificação são mais populares porque oferecem um conjunto robusto de ferramentas, como extensas bibliotecas de ML. Faça a escolha certa considerando seus objetivos e necessidades. Por exemplo:
Python é uma boa escolha para iniciantes, pois possui a sintaxe mais simples que um não-programador pode facilmente aprender. C++ possui um alto nível de desempenho e eficiência, tornando-o ideal para AI em jogos.
Java é fácil de depurar, amigável ao usuário e pode ser usado na maioria das plataformas. Além disso, funciona bem com algoritmos de mecanismo de pesquisa e para projetos em grande escala. Como regra geral, o Java é usado para construir aplicativos de desktop. R é desenvolvido para análise preditiva e estatística. Assim, é usado principalmente em ciência de dados.
Passo 7: Implante e Monitore
Finalmente, depois de ter desenvolvido uma solução sustentável e auto-suficiente, é hora de implantá-la. Ao monitorar seus modelos após a implantação, você pode garantir que continuem a funcionar bem. Não se esqueça de monitorar a operação constantemente.
Alguns exemplos de inteligência artificial mais avançada e amplamente utilizada incluem:
Processamento de linguagem natural (NLP): usada para entender e processar a linguagem humana, a NLP é usada em assistentes virtuais como Siri e Alexa, chatbots e sistemas de tradução automática.
Visão computacional: permite que máquinas “vejam” e compreendam imagens, usada em reconhecimento facial, sistemas de segurança e análise de imagens médicas.
Aprendizado profundo (deep learning): é uma técnica de IA que permite que as máquinas aprendam automaticamente a partir de dados e realizem tarefas mais complexas, como reconhecimento de fala, detecção de objetos e análise de sentimentos.
Robótica: robôs equipados com inteligência artificial são usados em diversas áreas, desde manufatura e logística até exploração espacial e cirurgia médica.
Análise preditiva: usa técnicas de IA para analisar grandes conjuntos de dados e fazer previsões precisas sobre eventos futuros, usada em áreas como finanças, marketing e logística.
O que é a Inteligência Artificial: aplicação, novidades e como criar uma?
