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

Já se sentiu como o Joey quando compra uma única enciclopédia?

Falar de IA pode, por vezes, parecer o mesmo.

Toda a gente fala sobre as últimas novidades em sistemas de IA, utilizando novo vocabulário, novos casos de utilização e tecnologia de ponta, e (sejamos honestos) pode ser bastante difícil de acompanhar.

Existem ferramentas de IA generativa para a criação de conteúdos;

Bots de investigação de IA que o ajudam a responder a qualquer pergunta e até carros autónomos que utilizam a mais recente tecnologia de IA para navegar na estrada.

Tudo isto pode deixar-nos um pouco confusos (tal como o Joey naquele Amigos episódio).

Se pretende aprofundar os seus conhecimentos sobre os tipos mais comuns de inteligência artificial utilizados atualmente, continue a ler.

Este blogue analisa os 7 tipos diferentes de IA, para que estão a ser utilizados atualmente e o que podem significar no futuro.

Os 7 tipos de IA: uma visão geral

Em geral, existem 7 tipos de inteligência artificial.

Cada um dos tipos representa uma capacidade ou especialização diferente.

Então, quais são os 7 tipos de IA? Vamos explicar.

Tipo de IA	Descrição	Exemplos
IA estreita (ANI)	Especializado numa tarefa, tem falta de memória e não consegue adaptar-se para 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 autónoma.	Ainda não desenvolvido.
Superinteligência Artificial (ASI)	Uma IA hipotética que ultrapassa a inteligência humana, capaz de resolver problemas globais mas que suscita preocupações éticas.	Ainda não desenvolvido.
Máquinas reactivas	IA básica que responde a dados em tempo real sem memória ou capacidades de aprendizagem.	A IA do xadrez Deep Blue da IBM, portas automáticas, luzes inteligentes, caixas automáticas de pagamento.
Memória limitada IA	IA com memória de curto prazo que lhe permite aprender com experiências passadas e adaptar-se em tempo real.	Automóveis autónomos, sistemas de deteção de fraudes, algoritmos de descoberta de medicamentos.
Teoria da mente IA	IA hipotética capaz de compreender emoções, intenções e crenças, inspirada na psicologia humana.	Conceptual; pode levar a robôs sociais ou conselheiros de IA.
IA autoconsciente	IA hipotética com consciência de si própria, capaz de pensar criticamente, compreender emoções e levantar questões éticas importantes.	Ainda não desenvolvido (e pode ser impossível, embora possa ser o objetivo final para alguns)

1. IA estreita (Inteligência Artificial Estreita - IAN)

A IA estreita é o tipo mais comum de IA utilizado atualmente e é provável que já esteja a utilizar ferramentas de IA estreita sem sequer o saber.

A IA estreita, como a Siri, o chatbot de atendimento ao cliente, ou mesmo o algoritmo de recomendação da Netflix, é "estreita" na medida em que é realmente boa numa só tarefa.

Ao contrário das formas mais complexas de IA que veremos mais adiante, a inteligência restrita não pode pensar, raciocinar ou adaptar-se para além de uma programação específica; 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 sua falta de memória.

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

2. Inteligência Artificial Geral (AGI)

Agora, estamos a passar do domínio do real para um potencial futuro tipo de IA.

A inteligência artificial geral é atualmente hipotética e significaria que uma máquina teria inteligência humanaO profissional deve ser capaz de compreender, aprender e executar de forma autónoma uma vasta gama de tarefas complexas.

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

Teoricamente, os AGI teriam de facto uma inteligência indistinguível da humana.

No entanto, mais exatamente, o AGI seria mais inteligente do que um humano, uma vez que a sua capacidade de processar grandes quantidades de dados excederia dramaticamente a de um cérebro humano.

Mas não te preocupes.

A AGI ainda está muito longe e, para se tornar realidade, serão necessários avanços significativos em domínios como a conceção de redes neuronais, a aprendizagem automática e a robótica.

3. Superinteligência Artificial (ASI)

Vamos levar esta hipótese ainda mais longe. Um passo para além da AGI é a superinteligência artificial (ASI), que é uma inteligência que ultrapassa as capacidades humanas a todos os níveis.

Esta é a IA numa das suas formas mais capazes, e seria capaz de realizar tarefas complexas, raciocinar e resolver problemas utilizando um intelecto que ultrapassa o da humanidade.

E isso é um pouco assustador.

A superinteligência artificial não se limitaria a reproduzir as capacidades humanas; excedê-las-ia em muito, talvez até se ramificasse na possibilidade de auto-consciência, manipulação humana e coisas piores.

As implicações deste tipo de IA nos seres humanos, na nossa sociedade e no futuro são completamente imprevisíveis, mas é provável que este tipo de IA tenha a capacidade de resolver problemas globais como a pobreza e o colapso climático.

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

Felizmente, os grandes debates éticos em torno deste tipo de inteligência artificial são inteiramente fictícios... Por enquanto.

4. Máquinas reactivas

Embora os dois últimos sejam exemplos de IA hipotética 100%, as máquinas de IA reactiva são um dos primeiros modelos de aprendizagem automática a serem criados e continuam a ser peças tecnológicas importantes no nosso quotidiano.

As máquinas reactivas são a forma mais básica de IA.

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

São máquinas de memória limitada ou não têm memória, pelo que as suas acções são inteiramente reativo.

Um exemplo disto é O 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 em dia, podemos ver máquinas reactivas na robótica e na automação, seguindo um conjunto de instruções pré-configuradas para fabricar algo novo.

Ainda mais comuns, as máquinas reactivas alimentam tarefas repetitivas, como portas automáticas, sistemas automatizados de navegação aérea, comandos de voz (como na Alexa ou nas luzes inteligentes da sua casa) e até mesmo as máquinas de pagamento automático que utiliza no supermercado local.

5. Memória limitada IA

Enquanto as máquinas reactivas não têm qualquer tipo de memória, e a AGI tem uma memória extensa para fazer e formar ligações 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 o seu desempenho.

Um exemplo disto seria um carro com auto-navegação que aprende com percursos anteriores para otimizar os tempos de viagem em diferentes alturas do dia, algoritmos avançados para deteção de fraudes, descoberta de medicamentos ou mesmo prevenção de doenças.

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

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.

Trata-se de um desafio, uma vez que as crenças e as nuances da linguagem humana não são simples e são susceptíveis de interpretação.

Para desenvolvermos ferramentas de IA para a teoria da mente, seriam necessários avanços significativos na modelação cognitiva, no processamento da linguagem natural e na aprendizagem automática.

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

A teoria da mente poderá abrir caminho a robôs sociais, que poderão atuar como amigos, prestadores de cuidados ou mesmo parceiros dos humanos.

7. IA autoconsciente

No entanto, para algumas pessoas, a IA autoconsciente é o objetivo final: um computador que seja autoconsciente e consciente da sua própria existência.

Esta super IA não só seria capaz de executar uma tarefa específica, como também de compreender as emoções e a moralidade e pensar criticamente sobre as suas acções e objectivos.

No entanto, é claro que as máquinas auto-conscientes levantam questões éticas complexas.

Será moralmente correto trazer vida ao mundo e depois utilizar estes seres superinteligentes para tarefas repetitivas? Uma máquina pode sofrer? Em que é que as emoções das máquinas são diferentes das emoções humanas?

Todas estas são questões impossíveis de responder, mas que podem ter implicações significativas para o futuro da investigação em IA.

Porque é que a IA estreita é o tipo mais comum atualmente

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

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

Isso deve-se ao facto de ser adaptável, escalável e prático, o que significa que pode ser implementado numa vasta gama de indústrias com bastante facilidade.

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

Além disso, a tecnologia é hoje acessível e económica, o que significa que já está a funcionar, transformando o panorama de muitas indústrias, incluindo a saúde, as finanças, a indústria transformadora, o retalho e o entretenimento.

Exemplos de IA estreita na vida quotidiana

É provável que, neste momento, tenha acesso a algumas ferramentas de inteligência limitada.

Eis alguns exemplos das formas mais comuns que encontra no seu quotidiano.

Em primeiro lugar, os chatbots em que confia, como o ChatGPT ou o chatbot de serviço ao cliente que o seu fornecedor de serviços públicos utiliza, são exemplos de IA restrita.

Utilizam algoritmos de IA que estão programados para responder aos seus pedidos, ajudando-o a encontrar respostas, a processar dados e a simplificar o seu dia a dia.

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

Até mesmo os motores de recomendação que alimentam as suas contas Netflix e YouTube são exemplos de IA limitada.

Ajudam a agregar os seus dados e, em seguida, utilizam modelos de IA para sugerir o que lhe vai agradar a seguir.

Estes tipos de modelos não são utilizados apenas em casa - também ajudam as empresas a analisar e processar dados relativos ao comportamento dos clientes, ajudando-as a proporcionar uma experiência mais optimizada a longo prazo

Finalmente, algumas das ferramentas em que confia (como Indetetável.ai's Escritor de IA SEO, Escritor de ensaios sobre IA e Dactilógrafo humano) utilizam modelos estreitos de IA.

Mesmo quando escrevem conteúdo humanizado que é indistinguível do real.

Estas ferramentas são "limitadas" porque fazem uma coisa excecionalmente bem - escrever conteúdos para empresas que se baseiam em práticas de marketing de conteúdos.

Tecnologias-chave por detrás da IA estreita

Mas como é que estas ferramentas funcionam? Qual é a tecnologia oculta por detrás da IA estreita que lhe permite ser tão versátil na sua aplicação?

Aprendizagem automática (ML)

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

Esta é uma caraterística fundamental da IA restrita, que não pode ser programada para responder diretamente a todas as solicitações ou entradas possíveis, mas deve ser capaz de processar dados e utilizá-los para estabelecer ligações e sintetizar novas conclusões.

Processamento de linguagem natural (PNL)

Em poucas palavras, a PNL é a tecnologia que permite às máquinas compreender, interpretar e gerar linguagem humana.

É o que permite à IA comunicar eficazmente com os utilizadores de uma forma que parece natural.

Pense naquela mensagem do ChatGPT que responde à sua mensagem numa linguagem e num tom de voz que consegue compreender ou na ferramenta de humanização Undetectable AI, que vai um passo além da análise da linguagem para criar um texto único que soa a humano.

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Visão computacional

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

Para tal, os modelos de IA analisam os dados visuais dividindo-os em pixéis e identificando padrões ou caraterísticas (como arestas, cores e formas), estabelecendo depois ligações para encontrar objectos específicos que possam reconhecer.

Vantagens de utilizar a IA estreita atualmente

A IA estreita está em todo o lado, tornando silenciosamente a vida mais simples e o trabalho mais eficiente.

Assume tarefas repetitivas e demoradas, libertando-nos a nós, humanos, para nos concentrarmos em tarefas criativas ou mais complexas.

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

Outra grande vantagem é a sua escalabilidade - a IA estreita pode lidar com enormes quantidades de dados e interações de uma só vez, algo que nenhum humano conseguiria gerir.

É também incrivelmente preciso, captando pormenores que os humanos poderiam não ver, como detetar fraudes em operações bancárias ou detetar doenças em fase inicial em exames médicos.

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

Os indivíduos podem utilizar a IA estreita para os ajudar na sua vida quotidiana ou mesmo na sua

Desafios e limitações da IA estreita

Mas, embora a IA estreita tenha certamente as suas vantagens, a tecnologia tem alguns inconvenientes.

O mais óbvio é o facto de estas ferramentas não serem flexíveis.

Cada sistema é construído para fazer uma coisa muito bem e não se pode adaptar a tarefas fora da sua programação específica.

Por exemplo, a IA que está por detrás das recomendações da Netflix não o vai ajudar a reservar um voo - simplesmente não foi criada para isso e as suas limitações de memória e de aprendizagem profunda significam que nunca terá capacidade para o fazer.

Isto significa que diferentes utilizações exigem diferentes modelos de IA que têm de ser programados e construídos especificamente para esse caso de utilização.

Isto significa potenciais duplicações de trabalho, requisitos de programação dispendiosos e pilhas de tecnologia complexas para realizar várias acções conforme necessário.

Outra questão é a dos dados.

Para funcionar bem, a IA estreita precisa de grandes quantidades de dados de alta qualidade e imparciais. Se os dados forem imperfeitos, os resultados da IA também o serão.

Já vimos isso quando se trata de Viés da IAe este é um obstáculo difícil de ultrapassar, com consequências graves no mundo real.

E, finalmente, há as preocupações éticas.

A automatização é óptima para a eficiência, mas também pode levar à deslocação de postos de trabalho e a outros desafios sociais que devem ser cuidadosamente considerados.

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

Até que ponto devemos permitir que a IA assuma essas funções e será que existem funções criativas e desafiantes suficientes para todos?

A IA geral ou superinteligente vai assumir o controlo?

Mas algo que apenas abordámos neste artigo é o debate sobre os super algoritmos de IA que estão a dominar o mundo.

Existem sérias preocupações éticas, morais e jurídicas relativamente a alguns destes tipos de inteligência artificial. O que significará este debate para o nosso futuro?

Atualmente, a ideia de uma IA geral ou de uma IA superinteligente permanece firmemente no domínio da ficção científica.

Dito isto, a perspetiva destas formas avançadas de IA é digna de conversa.

Por um lado, poderiam resolver grandes problemas mundiais.

Por outro lado, levantam sérias questões sobre o controlo, a segurança e o impacto na humanidade.

No entanto, por enquanto, ainda estamos muito longe e a IA estreita continua a ser a forma mais prática e impactante de inteligência artificial atualmente utilizada.

Considerações finais

Todos os 7 tipos de IA estão a moldar o presente.

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

Está nas suas recomendações do Netflix, no seu sistema de casa inteligente e em muitas das ferramentas de criação de conteúdos que pode utilizar no trabalho ou nos seus estudos.

E a IA não se fica por aqui.

À medida que os diferentes tipos de IA continuam a evoluir, estamos perante um futuro excitante, com novos tipos de inteligência artificial a afetar as nossas funções, até mesmo as nossas relações e a nossa tomada de decisões.

Por enquanto, a tónica continua a ser colocada no aperfeiçoamento e na utilização responsável das ferramentas de que já dispomos - ferramentas que, quando bem utilizadas, podem tornar a vida melhor para todos.

Entretanto, da próxima vez que o tema da conversa mudar para "Qual é o tipo mais comum de IA utilizado atualmente?" estará equipado com uma resposta inteligente (Amigos não obstante o humor).