O que é IA? Como ela funciona e onde é usada

O burburinho da IA está em toda parte. E por que não deveria estar? 

Ele está transformando, se é que já não o fez, tudo, desde a forma como escrevemos e-mails até como projetamos carros autônomos. 

No entanto, em algum lugar entre o hype e as manchetes, muitos ainda não sabem o que é IA em essência e como ela funciona.

É exatamente isso que este guia aborda sem afogá-lo em jargões técnicos. 

Ao final, você entenderá o conceito e os conceitos básicos de como a IA potencializa as ferramentas que você usa todos os dias.

Vamos começar.

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Principais conclusões

• IA é a ciência de criar máquinas que podem ser treinadas e realizar tarefas que normalmente associamos à inteligência humana.

• A IA funciona coletando dados, processando-os por meio de algoritmos, fazendo previsões, aprendendo com os erros e melhorando com o tempo.

• Atualmente, a maior parte da IA é restrita, desenvolvida para tarefas específicas, enquanto a IA geral, ou AGI, que pode corresponder às capacidades humanas em vários campos, ainda é apenas um conceito.

• A IA generativa usa a aprendizagem profunda para criar novos textos, imagens, áudio, vídeo e até mesmo códigos em resposta a solicitações.

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O que significa IA?

IA é a abreviação de inteligência artificial e se refere à capacidade de uma máquina de fazer coisas que normalmente achamos que requerem um cérebro humano, como, por exemplo:

• Percepção 
• Raciocínio 
• Aprendizagem
• Interagindo com o mundo 
• Solução de problemas 
• Mostrar uma centelha de criatividade

Você provavelmente já se deparou com uma IA com esses recursos sem perceber. 

Por exemplo, quando você faz perguntas à Siri ou simplesmente se comunica com ela, você está conversando com a IA.

Ou quando você conversa com o chatbot de um site que, de alguma forma, sabe exatamente em que página você está preso? Isso também é IA.

Mas o que torna a IA capaz de reconhecer a fala, identificar imagens e entender e responder à linguagem humana? 

Isso acontece por meio de vários algoritmos, modelos e matemática muito avançada. 

Para que você tenha uma ideia, alguns dos blocos de construção da IA são os seguintes: 

• Aprendizado de máquina
• Redes neurais
• Aprendizagem profunda
• Processamento de linguagem natural

Inteligência humana versus inteligência mecânica

A IA está melhorando, mas ainda não está no mesmo nível que nós. 

Sabemos disso porque nenhuma ferramenta de IA até o momento passou no teste de Turingque é uma maneira de verificar se uma máquina pode agir de forma convincente como um ser humano em uma conversa. Ou para identificar se as máquinas podem pensar.

Ainda estamos longe de uma IA que realmente entenda o contexto, as nuances e o significado como as pessoas entendem.

A maioria dos especialistas acredita que estamos a décadas de distância de criar uma IA como essa. E alguns dizem que talvez isso nunca aconteça. 

Sim, as ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT e o DALL-E, podem fazer algumas coisas notáveis, mas, por trás disso, elas são essencialmente máquinas de previsão. 

Em outras palavras, essas ferramentas foram treinadas em conjuntos de dados maciços com base nos quais elas podem adivinhar a resposta mais provável à sua solicitação com uma precisão impressionante.

É útil, às vezes até estranho, mas não é o mesmo que inteligência humana.

Uma breve história da IA

Embora o conceito de "máquinas que pensam" possa ser rastreado até a filosofia antiga, a história moderna da IA começa em meados do século XX.

A tabela abaixo resume alguns dos marcos mais importantes no desenvolvimento da IA:

Ano	Marco
1950	Alan Turing publica Maquinaria e inteligência de computação e propõe o Teste de Turing.
1956	John McCarthy cunhou o termo "inteligência artificial" na Conferência de Dartmouth.  O primeiro programa de IA, Logic Theoristé criado.
1967	Frank Rosenblatt desenvolve o Mark 1 Perceptron, uma das primeiras redes neurais que demonstrou o aprendizado de máquina por meio de tentativa e erro.
1980	A retropropagação é amplamente usada para treinar redes neurais.
1997	O Deep Blue da IBM derrota o campeão de xadrez Garry Kasparov e demonstra a possibilidade de a IA superar a experiência humana em uma tarefa complexa.
2004	John McCarthy publica o livro What Is Artificial Intelligence?  Essa é uma definição de IA amplamente citada durante o surgimento do big data e da computação em nuvem.
2011	O IBM Watson vence o Jeopardy! contra os melhores campeões.
2015	O supercomputador Minwa da Baidu alcança um reconhecimento de imagem que supera o humano.
2016	O AlphaGo da DeepMind derrota o campeão de Go, Lee Sedol.
2022	Surgimento de grandes modelos de linguagem como o ChatGPT, que revoluciona o desempenho da IA e expande os aplicativos de IA generativa.
2024	Crescimento de modelos de IA multimodais e menores e eficientes.
2025	Lançamento do GPT-5 com rápida adoção de sistemas de IA agêntica. Bilionários do setor de tecnologia e governos investem bilhões em chips, infraestrutura e desenvolvimento de IA.

Como a IA funciona

Agora que já definimos o que é IA e como ela se compara à inteligência humana, vamos apresentar uma visão geral de como a IA funciona.

Veja a seguir os cinco principais estágios do funcionamento da IA:

• Entradas: Todo sistema de IA precisa de dados para existir. Esses dados podem vir de praticamente qualquer lugar, como texto, áudio, vídeo, sensores de IoT, etc. 

• Processamento: Depois que os dados são disponibilizados em um formato adequado para a IA, a IA usa seus algoritmos programados para identificar padrões e relacionamentos neles. Isso é chamado de treinamento de IA e esse treinamento torna a IA capaz de reconhecer padrões semelhantes em novos dados.

• Resultados: Depois de analisar os dados, a IA faz suas previsões ou classificações. Por exemplo, ela pode decidir se um dado corresponde a padrões anteriores (aprovado) ou não (reprovado). 

• Ajustes: Quando a IA erra, ela usa essa falha como um ponto de aprendizado. Depois de aprender com o fracasso, o sistema pode voltar ao estágio de resultados para verificar novamente suas decisões de acordo com as regras atualizadas. Esse aprendizado pode ocorrer em qualquer uma das seguintes formas:

• Ajustar as regras do algoritmo
• Mudança na forma como os dados são interpretados
• Aperfeiçoar as condições sob as quais processa os insumos

• Avaliações: No estágio final, a IA avalia seu desempenho como um todo. Ela leva em conta os resultados dos ajustes anteriores, sintetiza novos insights e os utiliza para melhorar as previsões futuras. 

Tipos de IA

A seguir estão os principais tipos de IA que você já viu ou ainda não viu:

IA estreita vs. IA geral

Quando as pessoas perguntam pela primeira vez o que é uma IA, geralmente pensam na versão que já viram em ação: a IA estreita. 

A IA estreita também é chamada de IA fraca e foi criada para executar uma tarefa muito específica ou um conjunto definido de tarefas. 

Isso pode ser qualquer coisa, desde a detecção de transações fraudulentas em uma rede de cartões de crédito até a alimentação de assistentes de voz como Siri e Alexa ou até mesmo a execução do processamento de linguagem natural que ajuda um chatbot a responder às suas perguntas.

A maior parte da IA com a qual você interage atualmente é uma IA restrita.

Por outro lado, temos a Inteligência Artificial Geral (AGI), que é chamada de IA forte ou simplesmente IA geral. 

Esse tipo de IA aprende e aplica o conhecimento em uma ampla variedade de tarefas e iguala ou supera a capacidade humana de realizar essas tarefas.

No momento, a AGI ainda é teórica, pois nenhum sistema de IA atingiu esse nível.

IA agêntica

Se você já ouviu o termo e está se perguntando o que é IA agêntica, a maneira mais simples de explicar é que se trata de um sistema criado a partir de agentes de IA.

Os agentes de IA são programas autônomos que executam tarefas e tomam decisões sem precisar de assistência humana. O "agente" em seu nome refere-se à agência que essas ferramentas podem exercer. 

A IA agêntica se baseia nisso ao coordenar vários agentes de IA para trabalharem juntos em prol de um objetivo maior que nenhum agente poderia alcançar sozinho.

Máquinas reativas, memória limitada, teoria da mente

Os tipos de IA que já abordamos diferiam em termos de escopo e autonomia.

Há outra maneira de classificar as IAs com base no fato de elas conseguirem ou não reter informações e como interpretam seu ambiente. 

Essa perspectiva divide a IA em três categorias principais:

• Máquinas reativas: Essa é a forma mais básica de IA. Eles respondem apenas às entradas atuais que recebem, sem armazenar nenhuma memória do que aconteceu anteriormente. Sua principal limitação é que eles operam sem um estado interno ou uma representação do ambiente. Depois de processar uma entrada, eles descartam sua memória e passam para a próxima entrada com uma memória em branco.

• Máquinas com memória limitada: As máquinas com memória limitada armazenam internamente dados anteriores para poder reconhecer padrões e correlações em seu ambiente ao longo do tempo e usar esse entendimento para melhorar suas respostas em condições dinâmicas. 

• Teoria da mente: Trata-se de uma IA que pode compreender a existência de outros agentes, sejam eles humanos ou outras máquinas, e inferir seus estados internos. Essa forma de IA não é possível atualmente porque Teoria da mente requer a capacidade de reconhecer que as ações geralmente têm causas invisíveis, que podem ser influenciadas por intenções, crenças ou emoções.

Exemplos de IA

Abordamos os diferentes tipos de IA e como eles processam as informações, portanto, vale a pena ver como tudo isso acontece no mundo real. 

Veículos autônomos

Os carros autônomos dependem muito do aprendizado de máquina treinado em enormes conjuntos de dados que incluem tudo, desde padrões de tráfego até o reconhecimento de sinais de trânsito. 

Os desenvolvedores costumam usar simulações artificiais para avaliar o desempenho antes que os veículos cheguem às ruas. 

O teste de caixa preta é comum aqui, que é um método em que os testadores não têm acesso direto ao funcionamento interno do sistema, mas, em vez disso, investigam seu comportamento para identificar pontos fracos. 

Editores de texto ou autocorreção

Se você já usou o Grammarly para verificar uma redação ou confiou na correção automática ao enviar uma mensagem de texto, você já interagiu com a IA. 

Assim como você aprendeu regras gramaticais Na escola, os algoritmos de IA são treinados para reconhecer o uso adequado do idioma e detectar desvios.

Quando você usa uma vírgula incorretamente ou escolhe a palavra errada, o editor pode sinalizá-la e sugerir uma correção apropriada.

Assistentes virtuais

Assistentes virtuais como Amazon Alexa, Google Assistant e Siri da Apple ajudam você nas tarefas diárias. 

Eles aprendem com seus padrões de uso específicos e se adaptam às suas preferências, além de se tornarem melhores na previsão de suas necessidades ao longo do tempo.

Algoritmos de pesquisa e recomendação

Quando você navega em um serviço de streaming e encontra uma fileira de sugestões de filmes que parecem surpreendentemente adequados, ou quando uma loja on-line mostra produtos que correspondem às suas pesquisas recentes, você está vendo Sistemas de recomendação orientados por IA no trabalho. 

Esses sistemas rastreiam suas interações ao longo do tempo e as analisam usando modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para prever o que você vai querer em seguida.

O que é IA generativa?

Há uma categoria específica de IA que ganhou atenção significativa por sua capacidade de criar conteúdo totalmente novo sob demanda. Esses sistemas são conhecidos pelo termo IA generativa. 

Vamos dar uma olhada mais de perto no que é IA generativa.

A IA generativa ou gen AI refere-se a modelos de aprendizagem profunda que produzem resultados originais em resposta a uma solicitação do usuário. 

Esses sistemas podem criar: 

• Texto longo
• Imagens de alta qualidade
• Vídeo realista
• Áudio realista
• Código funcional 

Os modelos mais recentes de IA generativa podem até mesmo criar simulações interativas de uma série de aplicativos diretamente no bate-papo.

A qualidade do resultado da IA generativa depende da sofisticação do modelo e da proximidade do prompt com seu treinamento. 

Por exemplo, o ChatGPT pode produzir um ensaio claro e bem estruturado sobre teorias de nacionalismo em segundos, enquanto sistemas baseados em imagens, como o DALL-E 2, podem criar composições incomuns, mas visualmente impressionantes, como uma pintura em estilo renascentista de uma Madonna e uma criança comendo pizza. 

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Perguntas frequentes sobre IA

Considerações finais

Agora que você sabe o que é IA e como ela funciona, pode identificá-la em todos os lugares.

Quanto mais você o entender, mais bem equipado estará para colher seus benefícios e evitar suas armadilhas.

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