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O que é Inteligência Artificial (IA)?

Ilustração de itens de TI com foco em um laptop

Visão geral

Inteligência Artificial (IA) é a capacidade de uma máquina ou computador de imitar os recursos da mente humana. A IA utiliza várias tecnologias para equipar as máquinas no planejamento, na ação, na compreensão, no aprendizado e na detecção com inteligência semelhante à humana. Os sistemas de IA podem perceber ambientes, reconhecer objetos, tomar decisões, resolver problemas, aprender com a experiência e imitar exemplos. Essas habilidades são combinadas para realizar ações que, de outra forma, exigiriam a intervenção de humanos, como dirigir um carro ou cumprimentar um hóspede.

Inteligência Artificial

Por que a IA está crescendo em popularidade

A Inteligência Artificial pode ter entrado nas conversas cotidianas na última década, mas ela existe há muito mais tempo. O aumento relativamente recente de sua proeminência não é por acaso.

A tecnologia de IA, especialmente o aprendizado de máquina, depende da disponibilidade de grandes volumes de informações. A proliferação da Internet, a expansão da computação em nuvem, o aumento dos smartphones e o crescimento do site Internet of Things criaram enormes quantidades de dados que crescem a cada dia. Esse tesouro de informações, combinado com os enormes ganhos obtidos com o poder da computação, possibilitou o processamento rápido e preciso de dados enormes.

Hoje, a IA está completando nossas conversas de bate-papo, sugerindo respostas de e-mail, fornecendo instruções de direção, recomendando o próximo filme que devemos assistir, aspirando nosso chão e realizando análises complexas de imagens médicas.


 

História da IA

A história da inteligência artificial remonta à Grécia antiga. Entretanto, foi o surgimento da computação eletrônica que tornou a IA uma possibilidade real. Observe que o que é considerado IA mudou com a evolução da tecnologia. Por exemplo, há algumas décadas, as máquinas que podiam realizar o reconhecimento ideal de caracteres (OCR) ou aritmética simples eram classificadas como IA. Atualmente, o OCR e os cálculos básicos não são considerados IA, mas sim uma função elementar de um sistema de computador.

  • Década de 1950 - Alan Turing, um homem famoso por quebrar o código ENIGMA da Segunda Guerra Mundial usado pelos nazistas, publica o artigo Computing Machinery and Intelligence in the Mind. Ele tenta responder à questão de saber se as máquinas podem pensar. Ele descreve o Teste de Turing que determina se um computador apresenta a mesma inteligência de um ser humano. O teste sustenta que um sistema de IA deve ter a capacidade de manter uma conversa com um ser humano sem que este saiba que está falando com um sistema de IA. A primeira conferência de IA é realizada no Dartmouth College. Foi lá que o termo inteligência artificial foi usado pela primeira vez.
  • Década de 1960 - O Departamento dos EUA Defense , por meio da DARPA, tem grande interesse em IA e começa a desenvolver programas de computador que imitam o raciocínio humano. Frank Rosenblatt constrói o computador Mark 1 Perceptron com base em uma rede neural que aprende com a experiência.
  • Década de 1970 - A DARPA conclui vários projetos de mapeamento de ruas.
  • Década de 1980 - Surge uma onda mais complexa de IA. As redes neurais com algoritmos de retropropagação encontram ampla aplicação em sistemas de IA.
  • Década de 1990 - São produzidos volumes de dados cada vez maiores. Computadores potentes processam grandes quantidades de dados rapidamente. O supercomputador Deep Blue derrota o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov duas vezes. O projeto de Sequenciamento do Genoma e outros empreendimentos igualmente complexos geram uma grande quantidade de informações. Os avanços da computação possibilitam que esses dados sejam armazenados, acessados e analisados.
  • Anos 2000 - A revolução da Internet leva a IA a patamares sem precedentes. O big data entra para o léxico corporativo. A DARPA lança assistentes pessoais inteligentes muito antes de Alexa, Siri, Cortana e Google Assistant se tornarem nomes conhecidos. Isso prepara o caminho para o raciocínio e a automação que fazem parte dos computadores pessoais e smartphones atuais. Isso inclui sistemas de pesquisa inteligentes e sistemas de suporte a decisões que aumentam e complementam as habilidades humanas.
  • Década de 2010 - O Baidu, gigante de buscas da China, revela o supercomputador Minwa, que se baseia em uma rede neural convolucional para identificar, analisar e categorizar imagens com maior precisão do que a média dos seres humanos. O programa de rede neural profunda AlphaGo, da DeepMind, vence o campeão mundial de Go, Lee Sodol, em uma partida de cinco jogos. O Go é um antigo jogo chinês consideravelmente mais complexo que o xadrez.

Como a IA funciona?

A Inteligência Artificial afirma que existem princípios que regem as ações dos sistemas inteligentes. Ela se baseia na engenharia reversa das capacidades e características humanas em uma máquina. O sistema usa a capacidade de computação para exceder o que o ser humano médio é capaz de fazer. A máquina deve aprender a responder a determinadas ações. Ela se baseia em dados históricos e algoritmos para criar um modelo de propensão. As máquinas aprendem com a experiência a realizar tarefas cognitivas que normalmente são exclusivas do cérebro humano. O sistema aprende automaticamente com os recursos ou padrões dos dados.

A IA está fundamentada em dois pilares: engenharia e ciência cognitiva. A engenharia envolve a criação de ferramentas que dependem de inteligência comparável à humana. Grandes volumes de dados são combinados com séries de instruções (algoritmos) e processamento iterativo rápido. A ciência cognitiva envolve a emulação de como o cérebro humano funciona e traz para a IA vários campos, incluindo aprendizado de máquina, aprendizado profundo, redes neurais, computação cognitiva, visão computacional, processamento de linguagem natural e raciocínio de conhecimento.


 

Os sistemas de IA não são monolíticos

A Inteligência Artificial não é um tipo de sistema. É um domínio diversificado. Há os sistemas de IA simples e de baixo nível voltados para a execução de uma tarefa específica, como aplicativos de previsão do tempo, aplicativos de análise de dados comerciais, aplicativos de chamada de táxi e assistentes digitais. Esse é o tipo de IA, chamado de "IA estreita", com o qual a pessoa comum tem maior probabilidade de interagir. Seu principal objetivo é aumentar a eficiência.

No outro extremo do espectro estão os sistemas avançados que emulam a inteligência humana em um nível mais geral e podem lidar com tarefas complexas. Isso inclui pensar de forma criativa, abstrata e estratégica. A rigor, esse tipo de máquina verdadeiramente senciente, chamada de "Inteligência Geral Artificial" ou AGI, só existe nas telas de cinema por enquanto, embora a corrida para sua realização esteja se acelerando.


 

Onde a Inteligência Artificial é usada?

Os seres humanos têm buscado a inteligência artificial em reconhecimento ao valor inestimável que ela pode ter para a inovação empresarial e a transformação digital. A IA pode cortar custos e introduzir níveis de velocidade, escalabilidade e consistência que, de outra forma, estariam fora de alcance. Você provavelmente interage com alguma forma de IA várias vezes por dia. Os aplicativos de IA são numerosos demais para serem abordados de forma exaustiva aqui. Aqui está uma visão de alto nível de algumas das mais significativas.

1. Segurança cibernética

À medida que os ataques cibernéticos crescem em escala, sofisticação e frequência, as defesas cibernéticas dependentes de humanos não são mais adequadas. Tradicionalmente, os aplicativos antimalware eram criados com ameaças específicas em mente. As assinaturas de vírus eram atualizadas à medida que novos malwares eram identificados.

Mas acompanhar o grande número e a diversidade de ameaças acaba se tornando uma tarefa quase impossível. Essa abordagem era reativa e dependia da identificação de um malware específico para que ele fosse adicionado à próxima atualização.

Os sistemas antispam, de firewall, de detecção/prevenção de intrusão e outros sistemas de segurança cibernética baseados em IA vão além da estratégia arcaica baseada em regras. A identificação, análise, mitigação e prevenção de ameaças em tempo real é o nome do jogo. Eles implantam sistemas de IA que detectam traços de malware e tomam medidas corretivas mesmo sem a identificação formal da ameaça.

Os sistemas de segurança cibernética com IA dependem da alimentação contínua de dados para reconhecer padrões e rastrear ataques. Ao alimentar os algoritmos com grandes volumes de informações, esses sistemas aprendem a detectar anomalias, monitorar comportamentos, responder a ameaças, adaptar-se a ataques e emitir alertas.

2. Reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural

Também conhecido como STT (speech-to-text), o reconhecimento de fala é uma tecnologia que reconhece a fala e a converte em texto digital. É a base dos aplicativos de ditado para computador, bem como do GPS habilitado para voz e dos menus de atendimento de chamadas acionados por voz.

O processamento de linguagem natural (NLP) depende de um aplicativo de software para decifrar, interpretar e gerar texto legível por humanos. A NLP é a tecnologia por trás da Alexa, da Siri, dos chatbots e de outras formas de assistentes baseados em texto. Alguns sistemas de NLP usam a análise de sentimentos para identificar a atitude, o humor e as qualidades subjetivas em um idioma.

3. Reconhecimento de imagens

Também conhecido como visão mecânica ou visão computacional, o reconhecimento de imagens é uma inteligência artificial que permite classificar e identificar pessoas, objetos, textos, ações e escritas que ocorrem em imagens estáticas ou em movimento. Geralmente alimentado por redes neurais profundas, o reconhecimento de imagens encontrou aplicação em carros autônomos, análise médica de imagem/vídeo, sistemas de identificação de impressões digitais, aplicativos de depósito de cheques e muito mais.

4. Recomendações em tempo real

Os sites/aplicativos de comércio eletrônico e entretenimento aproveitam as redes neurais para recomendar produtos e mídias que atraiam o cliente com base em sua atividade anterior, na atividade de clientes semelhantes, na estação do ano, no clima, na hora do dia e muito mais. Essas recomendações em tempo real são personalizadas para cada usuário. Para sites de comércio eletrônico, as recomendações não apenas aumentam as vendas, mas também ajudam a otimizar o estoque, a logística e o layout da loja.

5. Negociação automatizada de ações

O mercado de ações pode ser extremamente volátil em tempos de crise. Bilhões de dólares em valor de mercado podem ser destruídos em segundos. Um investidor que estava em uma posição altamente lucrativa em um minuto pode se encontrar no vermelho logo em seguida. No entanto, é quase impossível para um ser humano reagir com rapidez suficiente aos eventos que influenciam o mercado. Os sistemas de negociação de alta frequência (HFT) são plataformas orientadas por IA que fazem milhares ou milhões de negociações automatizadas por dia para manter a otimização do portfólio de ações para grandes instituições.

6. Serviços de compartilhamento de caronas e carros autônomos

Lyft, Uber e outros aplicativos de carona compartilhada usam IA para conectar os passageiros solicitantes aos motoristas disponíveis. A tecnologia de IA minimiza os desvios e os tempos de espera, fornece ETAs realistas e implementa preços de pico durante os picos de demanda.

Os carros autônomos ainda não são padrão na maior parte do mundo, mas já houve um esforço conjunto para incorporar funções de segurança baseadas em IA para detectar cenários perigosos e evitar acidentes.

7. Tecnologia de piloto automático

Diferentemente dos veículos terrestres, a margem de erro em uma aeronave é extremamente estreita. Dada a altitude, um pequeno erro de cálculo pode levar a centenas de mortes. Os fabricantes de aeronaves tiveram que impulsionar os sistemas de segurança e se tornaram um dos primeiros a adotar a inteligência artificial.

Para minimizar a probabilidade e o impacto do erro humano, os sistemas de piloto automático têm pilotado aeronaves militares e comerciais há décadas. Eles usam uma combinação de tecnologia GPS, sensores, robótica, reconhecimento de imagens e prevenção de colisões para navegar com segurança pelos céus, mantendo os pilotos e a equipe de terra atualizados conforme necessário.

8. Automação de testes de software

A Inteligência Artificial acelera e simplifica a criação, a execução e a manutenção de testes por meio da automação inteligente de testes com base em IA. O aprendizado de máquina baseado em IA e o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) avançado proporcionam reconhecimento avançado de objetos e, quando combinados com a identificação de mockups baseados em IA, gravação baseada em IA, correspondência de texto baseada em IA e automação baseada em imagem, as equipes podem reduzir o tempo de criação de testes e os esforços de manutenção de testes, além de aumentar a cobertura de testes e a resiliência dos ativos de teste.

  • Automação de teste inteligente com IA
  • Obtenha um "deslocamento extremo para a esquerda" com a automação de testes com IA usando o mockup
  • Como a IA está revolucionando a automação de testes de software

9. Teste funcional

A Inteligência Artificial permite que você teste mais cedo e mais rápido com os produtos de automaçãoOpenText™ Functional Test . Combine um amplo suporte tecnológico com recursos orientados por IA. Ofereça a velocidade e a resiliência que suportam mudanças rápidas de aplicativos em um pipeline de entrega contínua.

10. Gerenciamento de serviços corporativos

Tanto a TI quanto a empresa enfrentam os desafios de muitos fluxos de trabalho manuais e propensos a erros, um volume cada vez maior de solicitações, funcionários insatisfeitos com o nível e a qualidade do serviço e muito mais. A Inteligência Artificial e a tecnologia de aprendizado de máquina podem levar o gerenciamento de serviços a um novo patamar:

  • Os recursos de pesquisa inteligente permitem que os funcionários encontrem respostas com facilidade e rapidez
  • Os agentes virtuais ou bots podem executar tarefas usando o processamento de linguagem natural (NLP)
  • A análise inteligente permite a otimização e a automação do fluxo de trabalho
  • As métricas de dados não estruturados, por exemplo, pesquisas com usuários, podem ser coletadas e analisadas com mais eficiência.

O que é verdade para o suporte de TI, também é verdade para o ESM; a IA torna as operações e os resultados melhores. Para saber mais, leia Dez dicas para capacitar seu suporte de TI com IA.


 

Comece a usar a Inteligência Artificial. Avance

Há muitas maneiras de aproveitar a inteligência artificial para que sua empresa permaneça competitiva, impulsione o crescimento e agregue valor. No entanto, sua organização não possui recursos infinitos. Você deve priorizar. Comece definindo quais são os valores e os objetivos estratégicos de sua organização. A partir desse ponto, avalie as possíveis aplicações da IA em relação a esses valores e objetivos. Escolha a tecnologia de IA que certamente causará o maior impacto nos negócios.

O mundo só vai se tornar mais dependente da IA. Não se trata mais de adotar ou não a IA, mas de quando. As organizações que explorarem a IA antes de seus pares poderão obter uma vantagem competitiva significativa. O desenvolvimento e a busca de uma estratégia de IA bem definida é onde tudo começa. Pode ser necessário experimentar um pouco antes de saber o que funcionará para você.

Notas de rodapé

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