Afinal, que é Inteligência Artificial?

Este ano, a 17ª Semana Nacional de Ciência e Tecnologia (SNCT) irá ocorrer entre os dias 17 e 23 de outubro e terá como tema “Inteligência Artificial: a Nova Fronteira da Ciência Brasileira.”

Mas afinal, o que é inteligência artificial?

A inteligência Artificial é um avanço tecnológico que permite que sistemas simulem uma inteligência similar à humana. A Inteligência Artificial, em sua essência, permite que os sistemas tomem decisões de forma independente, precisa e apoiada em dados digitais.

A Inteligência Artificial permite que as máquinas tenham a capacidade de pensarem como seres humanos: aprender, perceber e decidir quais caminhos seguir, de forma racional, diante de determinadas situações.

Até então, os computadores precisavam de três grandes pilares para evoluir da computação simples para a atual, de inteligência artificial:

Bons modelos de dados para classificar, processar e analisar;
Acesso a grande quantidade de dados não processados;
Computação potente com custo acessível para processamento rápido e eficiente.

Sendo prático, veja alguns exemplos de onde podemos encontrar inteligência artificial:

Google Fotos: é possível procurar por objetos e situações específicos, de “abraços” a “cachorros” e “cores”. Além disso, o Assistente está sempre sugerindo criar um GIF, montagem ou efeito;
Gmail: A inteligência artificial ajudou a aprimorar o filtro de spam;
Facebook: A tecnologia ajuda a remover conteúdo impróprio antes mesmo de um post ser denunciado por um usuário.

Definições de Inteligência Artificial

Machine Learning: Em vez de programar regras para uma máquina e esperar o resultado, conseguimos deixar que a máquina aprenda essas regras por conta própria a partir dos dados, chegando ao resultado de forma autônoma. As recomendações personalizadas na Netflix e na Amazon, por exemplo, indicam os títulos de acordo com o que o usuário assiste. Conforme você inclui dados (assiste) o sistema aprende o que você gosta.

Deep Learning: Quando falamos de aprendizado profundo, estamos nos referindo à uma parte do aprendizado de máquina que utiliza algoritmos complexos para “imitar a rede neural do cérebro humano” e aprender uma área do conhecimento com pouco ou sem supervisão. O sistema pode aprender como se defender de ataques, sozinho.

Processamento de Linguagem Natural: Esse processamento utiliza as técnicas de machine learning para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados puros e reconhecer a linguagem natural. Assim, um dos exemplos de aplicação do PLN é a análise de sentimentos, onde os algoritmos podem procurar padrões em postagens de redes sociais para compreender como os clientes se sentem em relação a marcas e produtos específicos.

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