Entender sobre Inteligência Artificial (IA) é essencial para quem deseja modernizar o seu negócio. Afinal é uma tecnologia atual que pode modificar a forma como as organizações atuais funcionam. Isso porque ela vai além da automação mecânica, englobando processos cognitivos, que geram uma capacidade de aprendizado.
Dessa forma, um sistema de Inteligência Artificial consegue realizar atividades não apenas repetitivas, numerosas e manuais, como também as que demandam análise e tomada de decisão.
Quer entender melhor como ela funciona? Continue lendo e acompanhe o guia que fizemos sobre IA!
Tabela de conteúdo
Atualmente, a “inteligência artificial” geralmente descreve a implementação de alguns aspectos das habilidades humanas, como reconhecimento de objetos ou fala, mas certamente não todo o potencial da inteligência humana.
Portanto, “inteligência artificial” provavelmente não é a melhor maneira de descrever a “nova” tecnologia de machine learning que estamos usando hoje. Porém, isso já está consolidado. De qualquer forma, embora machine learning ainda não seja sinônimo de machine intelligence, certamente se tornou mais poderoso, mais capaz e mais fácil de usar.
A IA – significando redes neurais ou deep learning, bem como machine learning “clássico” – está finalmente a caminho de se tornar uma parte padrão do kit de ferramentas de análise.
Vamos conhecer um pouco sobre cada uma delas:
Machine Learning(Aprendizado de Máquina)
O objetivo do Machine Learning é criar sistemas que possam aprender automaticamente, sem intervenção humana direta, e agir com base nesse aprendizado. Para isso, os sistemas são alimentados com dados e, em alguns casos, instruções para procurar por padrões e tomar decisões baseadas nos exemplos com os quais foram promovidos.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Essa área da IA trata da habilidade de interpretar e processar a linguagem humana natural por sistemas computacionais. Eles seriam capazes de entender a estrutura gramatical, o contexto e sentido das palavras e variações regionais dentro de uma mesma língua, por exemplo. Esses estudos ajudam a oferecer uma interação humano-máquina mais natural e são implementados também na criação de sistemas que convertem fala em texto e em sistemas de tradução automática.
Visão Computacional
Essa área envolve os estudos de extração de informação de imagens e dados multi-dimensionais. Ela pode ser confundida com o reconhecimento facial, mas vai além da simples identificação de padrões para a interpretação do significado das imagens, semelhante à visão humana, mas com o potencial de ultrapassá-la.
Redes Neurais
Baseadas no cérebro humano, as redes neurais são algoritmos especializados em reconhecimento de padrões. Elas agrupam e classificam dados de acordo com a percepção de similaridades, sejam esses dados imagens, vídeos, textos ou sons, que devem ser traduzidos em números e contidos em vetores. Essa tecnologia é normalmente usada junto a sistemas de Machine Learning.
Sistemas Especialistas
São sistemas que atuam como especialistas em um determinado assunto. Eles são construídos de acordo com regras específicas que ajudam a reproduzir o conhecimento de um perito e atuam na solução de problemas. Simplificadamente, um sistema especialista é formado pela base de conhecimento, onde estão as informações que constituem o conhecimento do especialista, o motor de inferência, onde estão as heurísticas, esquemas de raciocínio e inferências, e a interface com o usuário, a interação usuário-máquina e a linguagem utilizada.
Aplicações
Essas áreas de estudo e tecnologias são a base para muitas aplicações já incorporadas no nosso cotidiano. As assistentes virtuais Alexa (Amazon), Siri (Apple) e Cortana (Microsoft) usam o Processamento de Linguagem Natural nas suas interações com os usuários finais, por exemplo. Além disso, técnicas de Machine Learning são usadas em algoritmos de recomendação, que selecionam sugestões de produtos personalizadas para o usuário em aplicações de e-commerce e streaming, como Netflix e Spotify.
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