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Inteligência Artificial na Prática

Inteligência Artificial na Prática

As evoluções no mundo surgem através das necessidades e interesses humanos. Foi assim com a energia elétrica, a lâmpada, o avião, o telefone, a televisão, etc..

No ramo da tecnologia não foi diferente! No passado, que é não tão distante assim, houve grandes invenções: os mainframes, computadores de grande porte; Fax, para transmissões de arquivos; e a comunicação por uma rede mundialmente conectada: a Internet.

Presenciamos o Deep Blue, computador da IBM, sendo vitorioso no seu embate de xadrez com o melhor jogador do mundo da época, Garry Kasparov, e, recentemente, o AlphaGo, do Google DeepMind, derrotar o campeão mundial de Go, um jogo muitas ordens de grandeza mais complexo que o xadrez.

Inteligência Artificial (IA)

Artificializar a inteligência nas máquinas foi o desafio e incentivo de muitos cientistas e estudiosos, como: Allen Newell e Herbert Simon, criadores do primeiro laboratório voltado para IA; Alan Turing; Stephen Hawking; entre outros entusiastas.

Não é difícil perceber que estes esforços geraram grandes resultados:

  • Carros autônomos;
  • Robôs executando tarefas domésticas ou de grande exigência de esforço e repetição;
  • Reconhecimento de padrões em imagens e voz;
  • Capacidade de análise e processamento computacional de dados.
  • Compete ao campo e a ciência de IA, o desafio de reproduzir por completo a inteligência humana nas máquinas. Sensações e ações como: pensar, sentir, aprender, compreender, abstrair, resolver, refletir; foram exploradas e iniciadas em diversos enredos de filmes.

    Quem não se comoveu com o Andrew, em o Homem Bicentenário?

    Imagens obtidas do filme “O Homem Bicentenário”

    Ou o extermínio da raça humana com o Exterminador do Futuro?

    Imagem obtida do filme “O Exterminador do Futuro”

    Para facilitar a relação, foram criadas duas classificações para determinar a atuação da IA: a Forte e Fraca.

    Forte

    É o futuro, o que predizem os enredos dos filmes: a máquina com a consciência plena de um ser um humano, com a vantagem de conhecer sobre tudo e sem limitações. Muitos ainda classificam esta ideia como algo utópico, mas grandes nomes como Elon Musk se preocupam com ela.

    Trailer oficial do filme “O Transcendente”

    Fraca

    É o que temos em desenvolvimento e encontramos em nosso dia a dia. Agentes inteligentes ou especialistas transferindo parte do conhecimento necessário para o uso em aplicações computacionais, com o intuito de auxiliar na tomada de decisões. Este processo de transferência de conhecimento é conhecido como método de aprendizado e é dividido em 3 tipos: Supervisionado, Não-Supervisionado e por Reforço.

    Supervisionado

    Existe um tutor responsável por gerir e educar este sistema (algoritmo). Ele fornece amostras que atuam como referência de aprendizagem para a rede. Feito este processo, a rede passa a reconhecer de maneira esperada o que for proposto em conjuntos inéditos, ou seja, o aprendizado dá à ela a capacidade de generalização.

    Exemplo: uma aplicação de reconhecimento de humor através de uma foto.

    Não-Supervisionado

    O sistema é capaz de determinar padrões através de uma massa de informações (dados) recebidas do ambiente externo, com base em critérios estatísticos e não à partir de um processo supervisionado.

    Exemplo: identificar a segmentação/tipos de clientes de uma empresa com base nos seus dados.

    Por Reforço

    Quando não é possível descrever o contexto estudado de maneira completa, devido à sua complexidade ou à nossa falta de conhecimento, é possível recorrer ao aprendizado por reforço. O objetivo deste algoritmo de aprendizado é encontrar a melhor política possível, isto é, qual é a melhor ação a ser tomada, para cada estado possível do sistema.

    Exemplo: Waymo, o carro autônomo desenvolvido pelo Google.

    A Inteligência Artificial pode ser incorporada em diversos ambientes, como o corporativo, a locomoção, na saúde, entre outros. Para isso, basta entender a necessidade e sua aplicabilidade.

    Um desafio que consideramos necessário é integrar a IA à Internet das Coisas. Pois, qual seria a utilidade de um amontoado de dados se não houvesse um agente especialista sobre eles?

    Nós, da J!Quant, utilizamos Inteligência Artificial em projetos que visam aumento de eficiência e redução de custos.

    Complementando: abaixo nosso vídeo falando sobre IA: