Pode ser entendido quando um sistema ou máquina é capaz de simular algum comportamento humano. Por exemplo:
Robôs são criados para reproduzir nossa capacidade motora. Um algoritmo que processa uma imagem da esquerda para direita e de cima para baixo está usando o mesmo processo que nós usamos para ler. Uma máquina capaz de melhorar sua performance sozinha com o tempo através de experiência demonstra a mesma habilidade de aprendizado que os humanos possuem.
A inteligência artificial é o nome dado às técnicas computacionais que visam imitar o funcionamento do cérebro humano, dessa forma, são capazes de determinar padrões, aperfeiçoar estruturas e modelos e resolver problemas. Atualmente possuímos vários sistemas inteligentes aplicados em diversas áreas.
É composta de quatro tipos, com diferentes níveis de complexidade:
São máquinas puramente reativas. Não possuem memória ou capacidade de usar experiências anteriores para tomar decisões. Um exemplo desse tipo de inteligência é o computador Deep Blue, da IBM, que foi feito para resolver jogos de xadrez e que ganhou de um dos melhores jogadores de xadrez nos anos 1990, Garry Kasparov.
O tipo 2 possui a capacidade de analisar um conjunto de dados ao longo do tempo a fim de tomar uma decisão. Um exemplo disso são os carros automáticos, que processam diferentes dados ao longo de um curto espaço de tempo para definir a velocidade de outro carro.
Possuem a capacidade de entender que a consciência e os sentimentos dos outros afetam seu próprio comportamento, por exemplo, se alguém buzina no trânsito, sabemos que essa pessoa está impaciente ou com raiva.
Tem a capacidade de compreender a sua própria consciência e fazer representações deles mesmo. É o último estágio da inteligência artificial e necessita, obrigatoriamente da fase de Teoria da Mente. Para exemplificar, é o estágio em que o sistema possui a capacidade de afirmar: “Eu sei que eu quero aquele item”, diferentemente de: “Eu quero aquele item”.
Se você se interessa por IA, conheça o AI+ Tour, evento sobre Inteligência Artificial da Microsoft.
Leia sobre a evolução da engenharia moderna - A integração entre Elétrica e Mecânica.
Um estudo conduzido pela DuckerFrontier trouxe uma análise específica sobre o impacto da inteligência artificial (IA) no mercado de trabalho. No cenário ideal, as empresas no país fariam um investimento maior na incorporação de IA, permitindo a criação de novos produtos e serviços. Neste contexto, o setor de serviços corporativos será o mais beneficiado, com 26 milhões de empregos novos criados. Ou seja, serão 103% mais postos de trabalho até 2030 em comparação com as estimativas base feitas pelo Banco Mundial e o FMI, uma vez descontados os efeitos de automação e criação de empregos novos.
Setores que teriam ganhos na criação de empregos novos:
Segundo a empresa de consultoria, as empresas poderiam alocar novas tarefas a seus empregados ou até reduzir a carga horária graças aos ganhos de produtividade que a IA oferece. Também neste cenário, haverá uma grande demanda por mão de obra altamente qualificada, que beneficiaria a todos os setores da economia, totalizando uma demanda adicional de 17,7 milhões de empregos para esse perfil profissional (+50% de crescimento em emprego de alta qualificação em relação aos prognósticos atuais). As vagas com maior demanda serão concentradas entre profissionais liberais, técnicos de nível médio, e gerentes. Neste cenário, a participação total de empregos de alta qualificação aumentaria de 34% para 54% do emprego total do país.
Governo Brasileiro quer montadora de carros elétricos no Brasil.
Para analisar o quão preparados os países da América latina estão para receber as melhorias da IA, a DuckerFrontier elaborou o Índice de Preparação para IA, em que foram considerados sete países: Brasil, Chile, Colômbia, Peru, Argentina, Costa Rica e México.
Veja a posição do Brasil nas diferentes variáveis analisadas:
2º - Cibersegurança
2º - Ecossistema Tecnológico
7º - Capital Humano
6º - Ambiente de Inovação
3º - Capacidade de Intervenção Pública e Privada, Governança e Formação de Parcerias
5º - Igualdade de Acesso
A seguir, veja alguma áreas em que a Inteligência Artificial é aplicada.
A Microsoft está trabalhando em um projeto para desenvolver uma máquina chamada "Hanover". Seu objetivo é memorizar todos os documentos necessários para o câncer e ajudar a prever quais combinações de medicamentos serão mais eficazes para cada paciente. Veja mais sobre esse projeto aqui.
Os avanços na IA contribuíram para o crescimento da indústria automotiva através da criação e evolução de veículos autônomos. A partir de 2016, existem mais de 30 empresas que utilizam a IA na criação de carros autônomos. Algumas empresas envolvidas com IA incluem Tesla, Google e Apple.
Muitos componentes contribuem para o funcionamento de carros autônomos. Esses veículos incorporam sistemas como frenagem, mudança de faixa, prevenção de colisão, navegação e mapeamento.
Conheça os carros em que a IA está mais presente: Veículos elétricos e Híbridos, o Futuro Está Aqui.
Hoje, os bancos usam sistemas de inteligência artificial para organizar operações, manter contabilidade, investir em ações e gerenciar propriedades. A IA pode reagir a mudanças da noite para o dia ou quando os negócios não estão ocorrendo. Em agosto de 2001, os robôs venceram os humanos em uma competição simulada de comércio financeiro. A IA também reduziu fraudes e crimes financeiros, monitorando os padrões comportamentais dos usuários em busca de alterações anormais.
É possível usar a IA para prever ou generalizar o comportamento dos clientes a partir de seu comportamento digital, a fim de direcioná-los com promoções personalizadas ou criar personas de clientes automaticamente.
Além disso, a aplicação de modelos de IA de computação de personalidade pode ajudar a reduzir o custo de campanhas publicitárias, adicionando a segmentação psicológica à segmentação sociodemográfica ou comportamental mais tradicional.
A área de segurança cibernética enfrenta desafios significativos na forma de ataques de hackers em larga escala que prejudicam organizações e criam bilhões de dólares em danos aos negócios.
As soluções mais avançadas usam IA e PNL (Programação Neurolinguística) para classificar automaticamente os dados nas redes em informações de alto e baixo risco. Isso permite que as equipes de segurança se concentrem nos ataques que têm o potencial de causar danos reais à organização.
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