Qual é o tipo mais comum de IA? Uma análise de 7 tipos

Você já se sentiu como o Joey quando ele compra uma única enciclopédia?

Falar sobre IA às vezes pode parecer isso.

Todos estão falando sobre o que há de mais recente em sistemas de IA, usando novo vocabulário, novos casos de uso e tecnologia de ponta, e (sejamos honestos) pode ser muito difícil acompanhar.

Existem ferramentas de IA generativas para a criação de conteúdo;

Bots de pesquisa de IA que ajudam você a responder a qualquer pergunta e até mesmo carros autônomos que usam a mais recente tecnologia de IA para navegar na estrada.

Tudo isso pode fazer com que você se sinta um pouco confuso (assim como o Joey naquele Amigos episódio).

Se você deseja aprimorar seu conhecimento sobre os tipos mais comuns de inteligência artificial em uso atualmente, continue lendo.

Este blog detalhará os 7 tipos diferentes de IA, para que estão sendo usados atualmente e o que isso pode significar para o futuro.

Os 7 tipos de IA: uma visão geral

Em geral, há sete tipos de inteligência artificial.

Cada um dos tipos representa um recurso ou uma especialização diferente.

Então, quais são os 7 tipos de IA? Vamos detalhá-los.

Tipo de IA	Descrição	Exemplos
IA estreita (ANI)	Especializado em uma única tarefa, não tem memória e não consegue se adaptar além dos parâmetros pré-configurados.	Siri, sistema de recomendação da Netflix, chatbots de atendimento ao cliente.
Inteligência Artificial Geral (AGI)	IA hipotética com inteligência semelhante à humana, capaz de compreender, aprender e executar tarefas complexas de forma independente.	Ainda não foi desenvolvido.
Superinteligência Artificial (ASI)	Uma IA hipotética que supera a inteligência humana, capaz de resolver problemas globais, mas que levanta preocupações éticas.	Ainda não foi desenvolvido.
Máquinas reativas	IA básica que responde a dados em tempo real, sem memória ou recursos de aprendizado.	IA de xadrez Deep Blue da IBM, portas automáticas, luzes inteligentes, máquinas de autoatendimento.
Memória limitada de IA	IA com memória de curto prazo, permitindo que ela aprenda com experiências passadas e se adapte em tempo real.	Carros autônomos, sistemas de detecção de fraudes, algoritmos de descoberta de medicamentos.
Teoria da mente IA	IA hipotética capaz de compreender emoções, intenções e crenças, inspirada na psicologia humana.	Conceitual; pode levar a robôs sociais ou conselheiros de IA.
IA autoconsciente	IA hipotética com autoconsciência, capaz de pensar criticamente, compreender emoções e levantar questões éticas importantes.	Ainda não foi desenvolvido (e pode ser impossível, embora possa ser o objetivo final de alguns)

1. IA estreita (Inteligência Artificial Estreita - ANI)

A IA estreita é o tipo mais comum de IA em uso atualmente, e é provável que você já esteja usando ferramentas de IA estreita mesmo sem saber.

A IA estreita, como a Siri, aquele chatbot de atendimento ao cliente ou até mesmo o algoritmo de recomendação da Netflix, é "estreita" no sentido de ser realmente boa em uma única tarefa.

Diferentemente das formas mais complexas de IA que veremos mais adiante, a inteligência restrita não pode pensar, raciocinar ou se adaptar além de uma programação específica; ela pode apenas executar uma tarefa dentro de parâmetros pré-configurados.

Uma distinção importante entre a IA restrita e os tipos mais avançados de inteligência artificial é a falta de memória.

As ferramentas de IA estreita não podem armazenar dados e aprender com eles, nem podem aplicar o aprendizado de uma tarefa a outra; todas as suas ações devem ser pré-configuradas e baseadas em regras.

2. Inteligência Artificial Geral (AGI)

Agora, estamos indo além do reino do real e entrando em um tipo de IA potencial do futuro.

A inteligência geral artificial é atualmente hipotética e significaria que uma máquina teria inteligência humanaO profissional tem a capacidade de entender, aprender e executar uma grande variedade de tarefas complexas de forma independente.

Mas a questão pode se tornar bastante complexa quando dizemos "inteligência humana" ao nos referirmos à AGI.

Teoricamente, a AGI teria de fato uma inteligência indistinguível da humana.

No entanto, de forma mais precisa, a AGI seria mais inteligente do que um ser humano, pois sua capacidade de processar grandes quantidades de dados excederia em muito a de um cérebro humano.

Mas não se preocupe.

A AGI ainda está muito distante e exigiria avanços significativos em áreas como design de redes neurais, aprendizado de máquina e robótica para se tornar realidade.

3. Superinteligência artificial (ASI)

Vamos levar a hipótese ainda mais longe. Um passo além da AGI é a superinteligência artificial (ASI), que é a inteligência que supera a capacidade humana em todos os níveis.

Essa é a IA em uma de suas formas mais capazes, e ela seria capaz de executar tarefas complexas, raciocinar e resolver problemas usando um intelecto que supera o da humanidade.

E isso é um pouco assustador.

A superinteligência artificial não se limitaria a replicar as capacidades humanas; ela as excederia em muito, talvez até mesmo se ramificando na possibilidade de autoconsciência, manipulação humana e coisas piores.

As implicações desse tipo de IA sobre os seres humanos, nossa sociedade e o futuro são completamente imprevisíveis, mas é provável que esse tipo de IA tenha a capacidade de resolver problemas globais como a pobreza e o colapso climático.

A questão é: será que realmente queremos saber a resposta?

Felizmente, os grandes debates éticos que envolvem esse tipo de inteligência artificial são totalmente fictícios... Por enquanto.

4. Máquinas reativas

Embora os dois últimos sejam exemplos de IA hipotética 100%, as máquinas de IA reativas são um dos primeiros modelos de aprendizado de máquina a serem criados e ainda são peças importantes de tecnologia em nosso cotidiano.

As máquinas reativas são a forma mais básica de IA.

Esses sistemas só podem responder a dados de tráfego em tempo real com base em regras programadas e não podem aprender ou se adaptar ao longo do tempo.

Eles são máquinas de memória limitada ou não têm memória alguma, portanto, suas ações são inteiramente reativo.

Um exemplo disso é Deep Blue da IBM sistema de IA do xadrez que derrotou o grande mestre Garry Kasparov em 1997 - um avanço no desenvolvimento da IA.

Hoje, você pode ver máquinas reativas em robótica e automação, seguindo um conjunto pré-configurado de instruções para fabricar algo novo.

Ainda mais comuns, as máquinas reativas alimentam tarefas repetitivas, como portas automáticas, sistemas automatizados de navegação de avião, comandos de voz (como na Alexa ou nas luzes inteligentes da sua casa) e até mesmo as máquinas de autoatendimento que você usa no supermercado local.

5. AI de memória limitada

Enquanto as máquinas reativas não têm memória alguma, e a AGI tem memória extensa para fazer e formar conexões entre as entradas, os sistemas de IA de memória limitada são um equilíbrio entre os dois.

As ferramentas de IA com memória limitada podem armazenar dados de experiências anteriores e aprender com eles para melhorar seu desempenho.

Um exemplo disso seria um carro com navegação automática que aprende com rotas anteriores para otimizar o tempo de viagem em diferentes momentos do dia, algoritmos avançados para detecção de fraudes, descoberta de medicamentos ou até mesmo prevenção de doenças.

A IA de memória limitada é única porque pode se adaptar a novas situações usando sua memória de curto prazo, o que significa que é capaz de fazer ajustes dinâmicos à medida que os dados em tempo real mudam.

6. Teoria da mente IA

A teoria da mente das máquinas de IA é um conceito inspirado na psicologia e refere-se a máquinas capazes de compreender as complexidades das emoções, intenções e crenças humanas.

Isso é um desafio, pois as crenças e as nuances da linguagem humana não são simples e estão abertas à interpretação.

Para desenvolvermos ferramentas de IA de teoria da mente, seriam necessários avanços significativos em modelagem cognitiva, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina.

No entanto, se for possível, essas máquinas de IA poderão ajudar os seres humanos a entender e regular as emoções, funcionando como um conselheiro ou um psicólogo.

A teoria da mente poderia abrir caminho para robôs sociais, que poderiam atuar como amigos, cuidadores ou até mesmo parceiros dos seres humanos.

7. IA autoconsciente

No entanto, para algumas pessoas, a IA autoconsciente é o objetivo final: um computador autoconsciente e ciente de sua própria existência.

Essa super IA não só seria capaz de executar uma tarefa específica, mas também de compreender as emoções e a moralidade e pensar criticamente sobre suas ações e seu propósito.

Entretanto, é claro que as máquinas autoconscientes levantam questões éticas complexas.

É moralmente correto trazer vida ao mundo e depois usar esses seres superinteligentes para tarefas repetitivas? Uma máquina pode sofrer? Qual é a diferença entre as emoções das máquinas e as emoções humanas?

Todas essas são perguntas impossíveis de serem respondidas, mas que podem ter implicações significativas para o futuro da pesquisa em IA.

Por que a IA estreita é o tipo mais comum atualmente

Então, com todos esses tipos diferentes de IA, qual é o tipo mais comum?

Bem, a resposta é clara: o tipo mais comum de inteligência artificial em uso atualmente é IA estreita.

Isso se deve ao fato de ser adaptável, dimensionável e prático, o que significa que pode ser implantado em uma ampla gama de setores com bastante facilidade.

Embora não possa resolver problemas complexos, pode erradicar tarefas repetitivas ou administrativas e pode ser dimensionado facilmente.

Além disso, a tecnologia é acessível e barata hoje, o que significa que ela já está em ação, transformando o cenário de muitos setores, incluindo saúde, finanças, manufatura, varejo e entretenimento.

Exemplos de IA estreita na vida cotidiana

É provável que você tenha acesso a algumas ferramentas de inteligência restritas neste momento.

Aqui estão alguns exemplos das formas mais comuns que você encontrará no seu dia a dia.

Em primeiro lugar, aqueles chatbots em que você confia, como o ChatGPT ou o chatbot de atendimento ao cliente usado pelo seu provedor de serviços públicos, são exemplos de IA restrita.

Eles usam algoritmos de IA que são programados para responder às suas solicitações, ajudando você a encontrar respostas, processar dados e otimizar seu dia a dia.

Como os chatbots, assistentes virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant respondem a comandos de voz para ajudá-lo a realizar tarefas repetitivas ou mundanas, como criar uma lista de reprodução, ligar para um amigo ou até mesmo enviar uma mensagem de texto.

Até mesmo os mecanismos de recomendação que alimentam suas contas da Netflix e do YouTube são exemplos de IA restrita.

Eles ajudam a agregar seus dados e, em seguida, usam modelos de IA para sugerir o que você vai gostar em seguida.

Esses tipos de modelos não são usados apenas em sua casa - eles também ajudam as empresas a analisar e processar dados relacionados ao comportamento do cliente, ajudando-as a oferecer uma experiência mais otimizada a longo prazo

Por fim, algumas das ferramentas nas quais você já confia (como Undetectable.ai's Escritor de SEO de IA, Escritor de ensaios de IA e Digitador humano) fazem uso de modelos estreitos de IA.

Mesmo quando escrevem conteúdo humanizado que é indistinguível do real.

Essas ferramentas são "restritas" porque fazem uma coisa excepcionalmente bem: escrever conteúdo para empresas que dependem de práticas de marketing de conteúdo.

Principais tecnologias por trás da IA estreita

Mas como essas ferramentas funcionam? Qual é a tecnologia oculta por trás da IA estreita que permite que ela seja tão versátil em sua aplicação?

Aprendizado de máquina (ML)

A aprendizagem automática, com elementos como a aprendizagem profunda, é a capacidade dos sistemas de IA de aprender com os dados e melhorar o desempenho ao longo do tempo.

Esse é um recurso fundamental da IA restrita, que não pode ser programada para responder diretamente a cada solicitação ou entrada possível, mas deve ser capaz de processar dados e usá-los para fazer conexões e sintetizar novas conclusões.

Processamento de linguagem natural (NLP)

Em poucas palavras, a PNL é a tecnologia que permite que as máquinas entendam, interpretem e gerem a linguagem humana.

É o que permite que a IA se comunique de forma eficaz com os usuários de uma maneira que pareça natural.

Pense no prompt do ChatGPT que responde ao seu prompt em um idioma e tom de voz que você pode entender ou na ferramenta de humanização Undetectable AI, que vai além da análise do idioma para criar um texto exclusivo que soa humano.

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Visão computacional

Por fim, a visão computacional ajuda a IA a "ver" informações visuais do mundo, como reconhecimento facial ou análise de imagens.

Para fazer isso, os modelos de IA analisam os dados visuais dividindo-os em pixels e identificando padrões ou recursos (como bordas, cores e formas) e, em seguida, fazendo conexões para encontrar objetos específicos que possam ser reconhecidos.

Benefícios de usar a IA estreita hoje

A IA estreita está em toda parte, tornando a vida mais simples e o trabalho mais eficiente.

Ele assume tarefas repetitivas e demoradas, liberando nós, humanos, para nos concentrarmos em tarefas criativas ou mais complexas.

Isso alivia a carga administrativa e torna as coisas mais rápidas.

Outra grande vantagem é a escalabilidade - a IA estreita pode lidar com grandes quantidades de dados e interações de uma só vez, algo que nenhum ser humano poderia gerenciar.

Também é incrivelmente preciso, capturando detalhes que os humanos poderiam deixar passar, como detectar fraudes em operações bancárias ou doenças em estágio inicial em exames médicos.

Além disso, por ser econômico e acessível, não são apenas as empresas que se beneficiam.

As pessoas podem usar a IA restrita para ajudá-las em sua vida diária ou até mesmo em suas vidas.

Desafios e limitações da IA estreita

Mas, embora a IA restrita certamente tenha seus benefícios, há algumas desvantagens na tecnologia.

O mais óbvio é que essas ferramentas não são flexíveis.

Cada sistema foi criado para fazer uma coisa muito bem e não consegue se adaptar a tarefas fora de sua programação específica.

Por exemplo, a IA por trás das recomendações da Netflix não vai ajudá-lo a reservar um voo - ela simplesmente não foi criada para isso, e suas limitações de memória e aprendizado profundo significam que ela nunca terá essa capacidade.

Isso significa que diferentes usos exigem diferentes modelos de IA que precisam ser programados e criados especificamente para aquele caso de uso.

Isso significa possíveis duplicações de trabalho, requisitos de programação caros e pilhas de tecnologia complexas para realizar várias ações conforme necessário.

Outro problema são os dados.

Para funcionar bem, a IA estreita precisa de grandes quantidades de dados imparciais e de alta qualidade. Se os dados forem falhos, o resultado da IA também será.

Já vimos isso quando se trata de Viés de IAe esse é um obstáculo desafiador a ser superado, com sérias consequências no mundo real.

E, por fim, há as preocupações éticas.

A automação é excelente para a eficiência, mas também pode levar ao deslocamento de empregos e a outros desafios sociais que precisam ser cuidadosamente considerados.

Embora a IA possa automatizar tarefas repetitivas, há muitas pessoas que dependem dessas tarefas para seu sustento.

Até que ponto devemos permitir que a IA assuma essas funções, e será que há funções criativas e desafiadoras suficientes para todos?

A IA geral ou superinteligente assumirá o controle?

Mas algo que apenas abordamos neste artigo é o debate sobre os superalgoritmos de IA que estão dominando o mundo.

Há sérias preocupações éticas, morais e legais com relação a alguns desses tipos de inteligência artificial. O que esse debate significará para o nosso futuro?

No momento, a ideia de IA geral ou superinteligente permanece firmemente no campo da ficção científica.

Dito isso, a perspectiva dessas formas avançadas de IA é digna de conversa.

Por um lado, eles poderiam resolver grandes problemas globais.

Por outro lado, eles levantam sérias questões sobre controle, segurança e o impacto sobre a humanidade.

Por enquanto, no entanto, ainda estamos muito distantes, e a IA estreita continua sendo a forma mais prática e impactante de inteligência artificial em uso atualmente.

Considerações finais

Todos os 7 tipos de IA estão moldando o presente.

A IA estreita já está aqui, tornando as tarefas diárias mais fáceis e os setores mais eficientes.

Ele está nas recomendações da Netflix, no sistema de sua casa inteligente e em muitas das ferramentas de criação de conteúdo que você pode usar no trabalho ou nos estudos.

E a IA não vai parar por aí.

Como os diferentes tipos de IA continuam a evoluir, teremos um futuro empolgante, com novos tipos de inteligência artificial impactando nossas funções, até mesmo nossos relacionamentos e nossa tomada de decisões.

Por enquanto, o foco continua sendo o refinamento e o uso responsável das ferramentas que já temos - ferramentas que, quando bem utilizadas, podem tornar a vida melhor para todos.

Enquanto isso, da próxima vez que o tópico da conversa mudar para "Qual é o tipo mais comum de IA usado atualmente?" Você estará equipado com uma resposta inteligente (Amigos apesar do humor).