Inteligência Artificial: o Futuro é Agora

De há alguns anos para cá, a Inteligência Artificial tem estado a ganhar tração. Uma nova onda de plataformas que obtêm a máxima performance usando a última geração de processadores estão a obter resultados muito positivos. Mas em que consiste esta disciplina e que usos concretos advêm daqui?

O termo Inteligência Artificial (IA) foi criado em 1956, na Conferência de Dartmouth, por um guru da informática, John McCarthy, que deu origem à disciplina.  O termo Inteligência Artificial é utilizado para atribuir significado à simulação da inteligência humana em máquinas. Estas máquinas estão programadas para “pensar” de forma humana e reproduzir a maneira como uma pessoa age. A Inteligência Artificial é, em termos latos, a simulação dos processos de inteligência humana por máquinas, especialmente por sistemas computacionais. Estes processos incluem aprendizagem (aquisição de informação e regras), decisão (uso de regras para atingir conclusões aproximadas ou definitivas) e auto-correção.

A Inteligência Artificial é baseada na ideia que a inteligência humana pode ser definida em termos tão exatos que uma máquina poderá reproduzir essa inteligência de forma idêntica.

Hoje em dia, Inteligência Artificial é amplamente utilizada para definir processos de automação robótica na sua integridade.

Estima-se que esta tecnologia não se fique por conduzir carros de forma autónoma, mas que possa também resolver o problema das alterações climáticas; substituir o ser humano em tarefas perigosas ou repetitivas e permitir grandes progressos na área da saúde e qualidade de vida – no fundo, de transformar toda a estrutura organizacional da sociedade atual.

Tipos de Inteligência Artificial:

A Inteligência Artificial a que presenciamos atualmente corresponde ao campo de “narrow AI” ou “weak AI”. Por isto, entendemos a execução de uma tarefa específica (por exemplo, reconhecimento facial, assistentes virtuais ou capacidade de conduzir um carro autonomamente). Não obstante esta realidade, o objetivo a longo prazo aponta para a criação de uma “strong AI” ou “AGI”. Enquanto que a “narrow AI” poderá ultrapassar a capacidade humana numa tarefa específica, como jogar xadrez ou resolver equações, a “AGI” tem como objetivo ultrapassar a capacidade humana em praticamente qualquer tarefa cognitiva.

Exemplos de Inteligência Artificial:

Alguns campos em que podemos ver espelhada a aplicação prática da Inteligência Artificial são:

  • Automação:

É o processo que permite que um sistema funcione de forma autónoma. A automação robótica de um processo pode ser programada para obter uma performance de grandes volumes, em que constem tarefas repetitivas.

  • Machine Vision

É a ciência que fornece “visão” aos computadores. Esta capacidade permite capturar e analisar a informação visual utilizando uma câmara, assim como a conversão analógico para digital e o processamento de sinais digitais.  É frequentemente comparada à visão humana, porém não tem os mesmos limites biológicos e pode ser programada de forma a ver através de paredes, por exemplo. Esta ferramenta é utilizada numa série de aplicações, como a identificação de assinaturas à análise médica de imagens.

  • Natural language processing (NLP)

É o processamento de linguagem humana através de um programa de computador. Um dos exemplos mais clássicos de NLP é a deteção de spam, que observa o subject do email e o texto de um email e decide se o considera lixo eletrónico. A abordagem ao NLP é feita com base em machine learning. As tarefas de NLP incluem tradução de texto, análise de sentimento e reconhecimento de discurso.

  • Robótica

É um campo de engenharia focado no design e na conceção de robots. Estes robots são usados para tarefas que são mais difíceis para os humanos efetuarem com consistência. São usados em tarefas rotineiras de linhas de montagem para produção de carros ou pela NASA para mover objetos grandes no espaço. Mais recentemente, os investigadores estão a usar machine learning para construir robots com o propósito de interagir em contextos sociais.

Muitos têm sido os breakthroughs em machine learning, usando neural networks que reproduzem os processos de neurónios humanos. O nível de deep learning está cada vez mais sofisticado, permitido funções complexas como o reconhecimento facial. O desenvolvimento de Big Data está a acelerar o desenvolvimento da Inteligência Artificial e é espectável que num futuro próximo o impacto na sociedade seja bastante considerável. A adopção de IA a nível empresarial deve ser vista como um investimento estratégico, independentemente do tipo de negócio. As oportunidades para melhorar o negócio através das TI são evidentes. 2017 presenciou o aumento considerável de ferramentas de análise de dados e de Inteligência Artificial no mercado. A tendência é que a adoção destas tecnologias seja cada vez mais e melhor implementada, de forma a optimizar o ambiente corporativo e potenciar as vendas.

No que diz respeito a Inteligência Artificial, espere novidades da Xpand IT para breve!

Ana PaneiroInteligência Artificial: o Futuro é Agora

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