O que é IA? | Como funciona, tipos e exemplos

Inteligência artificial (IA) é qualquer programa de computador feito para imitar a inteligência humana, permitindo que eles aprendam, resolvam problemas e entendam a linguagem.

Existem vários tipos de IA usados em diferentes setores. Drones de entrega, scanners de detecção médica, o chat com IA do QuillBot e o assistente virtual no seu smartphone são todos exemplos de IA.

O que é inteligência artificial (IA)?

Inteligência artificial é a simulação da inteligência humana em máquinas. O que isso significa pode variar de uma IA para outra em termos de capacidades e funções.

Por exemplo, tanto o ChatGPT quanto um robô aspirador são IAs, mas a forma como eles percebem e interagem com o mundo é diferente, assim como os problemas que resolvem.

Embora possamos pensar em inteligência artificial como modelos específicos, ela é, na verdade, um termo genérico para várias tecnologias que fazem tarefas de um jeito que imita os humanos.

Tipos de IA

Os quatro principais tipos de IA são diferentes em termos de programação e potencial.

Atualmente, só temos IA reativa e IA com memória limitada. Os pesquisadores estão trabalhando na IA com teoria da mente, mas ainda está em fase inicial.

Embora a IA autoconsciente seja algo clássico na ficção científica, na realidade ainda é só especulação. A consciência humana ainda não é totalmente compreendida, o que dificulta sua reprodução em máquinas.

IA forte vs. IA fraca

Outra maneira de diferenciar as inteligências artificiais é entre IA forte e IA fraca.

IA fraca (também chamada de “IA estreita”) é uma inteligência artificial feita para realizar tarefas específicas ou resolver problemas particulares.

Essas IAs funcionam sem a capacidade de aprender com os dados que processam. Basicamente, a IA fraca é uma IA reativa, que você encontra na tabela anterior.

IA forte (também chamada de “inteligência artificial geral”) é uma teoria de inteligência artificial que tem as habilidades cognitivas de um ser humano.

A IA forte seria capaz de aprender com suas experiências e passar seu conhecimento de um domínio para outro para lidar com várias tarefas.

A IA forte está relacionada à IA autoconsciente. Não há exemplos reais, mas alguns exemplos da ficção são a Skynet (O Exterminador do Futuro), HAL 9000 (2001: Uma Odisseia no Espaço) e Ava (Ex-Machina).

Como a IA funciona?

Para entender como a IA funciona, é legal analisar diferentes subconjuntos, que são os processos que fazem a inteligência artificial funcionar.

Os subconjuntos são outra forma de categorizar a IA, mas em vez de considerá-los como diferentes pilares, pense neles como aninhados uns dentro dos outros.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina usa algoritmos que permitem que os computadores aprendam com os dados e melhorem com o tempo, sem precisar de programação explícita.

As pessoas escolhem o algoritmo com base no tipo de problema que querem que a máquina resolva. Depois, elas colocam um grande volume de dados e a IA aprende com os padrões desses dados. Esses dados podem ser rotulados ou não.

Os dados rotulados têm rótulos de referência para orientar a IA. Os dados não rotulados não têm rótulos, então a IA precisa mapear os dados por conta própria.

Alguns tipos de aprendizado de máquina são:

• Aprendizado supervisionado, no qual a IA aprende a partir de dados rotulados.
• Aprendizado semissupervisionado, no qual a IA aprende a partir de uma quantidade limitada de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados.
• Aprendizado não supervisionado, no qual a IA encontra padrões nos dados sem exemplos rotulados.
• Aprendizado por reforço, no qual a IA aprende interagindo com o ambiente e recebendo feedback.
• Aprendizado por transferência, no qual a IA transfere o conhecimento adquirido em um conjunto de dados ou tarefa para melhorar o desempenho em outra.

Aprendizado profundo

Aprendizado profundo é uma subcategoria do aprendizado de máquina que ensina a IA a aprender e tomar decisões imitando o funcionamento do cérebro humano.

Ele usa estruturas chamadas redes neurais, que são feitas de camadas de nós interconectados (como neurônios). Cada camada neural processa dados, passando informações refinadas para a próxima camada, até que a rede produza um resultado.

Diferente da IA tradicional ou do aprendizado de máquina, o aprendizado profundo não precisa que a pessoa defina regras ou extraia características dos dados. Em vez disso, ele aprende automaticamente padrões e relações a partir de dados brutos, como fotos, áudio ou texto.

Como não precisa de intervenção humana, o aprendizado profundo permite uma escalabilidade imensa.

IA generativa

IA generativa é o que a maioria das pessoas pensa quando fala em IA hoje em dia; ela gera conteúdo complexo e original com base em instruções. ChatGPT, DALL-E 3 e Gemini são exemplos de IA generativa.

IA generativa é uma aplicação específica do aprendizado profundo que pode produzir resultados como texto, fotos, vídeo, áudio e até mesmo código. Quando se trata de linguagem, a IA generativa também incorpora o processamento de linguagem natural (PLN).

A PLN permite que os computadores analisem elementos da linguagem humana, como a sintaxe (unidades gramaticais como substantivos, verbos, objetos diretos, etc.) e a semântica (significado). Depois de treinada, a IA generativa usa os padrões aprendidos com os dados de teste para prever a resposta a uma instrução do usuário.

A IA generativa está evoluindo rapidamente, e seu uso generalizado tem gerado discussões sobre como as pessoas integram o conteúdo gerado por IA em seu trabalho.

Isso também deu origem a uma série de ferramentas de detecção, como o Detector de IA do QuillBot, e ferramentas de otimização, como a de Humanizar texto do QuillBot.

Robótica

A robótica combina hardware (componentes físicos) com software (algoritmos de IA) para resolver problemas reais em áreas como indústria, transporte, agricultura e muito mais.

A robótica não se encaixa em nenhum dos outros subconjuntos da IA. Em vez disso, o aprendizado de máquina, o aprendizado profundo e a IA generativa podem aprimorar a forma como os robôs se adaptam, aprendem e realizam tarefas cada vez mais complexas.

Por exemplo, a combinação de sensores físicos e modelos de aprendizado profundo permite que os robôs “vejam”, entendam o ambiente ao seu redor, identifiquem obstáculos e reconheçam objetos para manipulação.

Para que serve a IA?

A IA é usada para resolver problemas em vários setores diferentes. A maioria de nós interage com ela todo dia, mesmo sem perceber.

Benefícios da IA

A inteligência artificial oferece várias vantagens, como:

• Operações mais ágeis e melhor produtividade. A IA automatiza tarefas repetitivas, economizando tempo e reduzindo erros humanos.
• Melhores decisões de negócios. As empresas podem tomar decisões melhores graças à capacidade da IA de analisar grandes quantidades de dados e apresentá-los de uma forma simples de entender.
• Interfaces e experiências mais envolventes. Como a IA consegue aprender com o comportamento dos usuários, ela pode personalizar melhor o conteúdo que mostra para eles.
• Menos custos de manutenção e operação. A manutenção preditiva ajuda a evitar que equipamentos caros quebrem em todos os setores.
• Ambientes mais seguros. Quando a IA monitora sistemas e ambientes, ela ajuda a detectar possíveis problemas antes que eles se tornem críticos. Isso pode evitar acidentes na manufatura, transporte, saúde e muito mais.
• Escalabilidade sem aumento proporcional da força de trabalho humana. Como a IA pode funcionar sem intervenção humana e está disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, ela permite escalabilidade sem sobrecarregar grupos de pessoas.

Desafios da IA

A IA traz benefícios, mas também apresenta alguns desafios ou riscos. Alguns dos desafios são:

• Violação ou uso indevido de dados. Como em qualquer ambiente digital, os sistemas de IA devem proteger dados confidenciais e cumprir as políticas de privacidade.
• Preconceito e imparcialidade. Os modelos de IA podem herdar preconceitos dos dados de treinamento, levando a resultados injustos ou discriminatórios.
• Transparência. Muitos modelos de IA, especialmente os de aprendizado profundo, são como “caixas pretas”, e é difícil entender como eles tomam decisões.
• Substituição de empregos. A automação impulsionada pela IA pode levar à perda de empregos, levantando preocupações sobre o futuro do trabalho.
• Novas questões éticas. A ética da IA é um campo em desenvolvimento que busca equilibrar os avanços tecnológicos com considerações éticas. Os robôs devem realizar cirurgias? A tecnologia é responsável pela desinformação? A ética da IA explora questões como essas.

História da IA

A ideia de máquinas inteligentes já existe há milhares de anos. Mas foi só no século XX que a IA começou a se desenvolver de verdade:

• 1950. Alan Turing apresenta o Teste de Turing, usado para identificar máquinas inteligentes.
• 1956. John McCarthy cunha o termo inteligência artificial. Allen Newell, J.C. Shaw e Herbert Simon criam o Logic Theorist, o primeiro programa de IA da história.
• 1965. Joseph Weizenbaum cria o ELIZA, um dos primeiros programas de processamento de linguagem natural que simula conversas.
• 1974-1980. A IA desacelera durante o “Primeiro Inverno da IA” devido à capacidade limitada dos computadores, à redução do financiamento e a outros fatores.
• 1986. Geoffrey Hinton e outros dão um novo fôlego à IA com o algoritmo de retropropagação.
• 1997. O Deep Blue da IBM derrota o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov.
• 2002. O Roomba se torna o primeiro produto de consumo movido a IA amplamente adotado.
• 2011. O Watson da IBM vence campeões humanos no Jeopardy!
• 2012. A rede neural AlexNet marca um avanço no aprendizado profundo.
• 2016. O programa AlphaGo da DeepMind vence o campeão mundial de Go, um jogo de estratégia. Mais tarde, o Google compra a DeepMind por US$ 400 milhões.
• 2020. A IA vive um boom graças a modelos como GPT-3 e DALL-E, que mostram grandes avanços em PLN e usos criativos da IA.
• 2023. A IA generativa é amplamente adotada em muitos setores.

Perguntas frequentes sobre IA

O que é um modelo de IA?

Um modelo de IA é um programa de computador feito para fazer tarefas específicas, imitando a inteligência humana.

Os modelos de IA usam algoritmos para processar dados de entrada e fazer previsões com base nesses dados. 

Eles funcionam em áreas como reconhecimento de voz, interpretação de linguagem, análise de imagens ou tomada de decisões.

A ferramenta de humanizar texto do QuillBot é um modelo de IA feito para entender e refinar os resultados da IA para que soem mais humanos.

Esse campo está se desenvolvendo a cada dia, então entender o que é IA e como ela fu

O que é inteligência artificial geral?

Antes de entender o que é inteligência artificial geral, você precisa compreender o que é IA no sentido amplo.

IA se refere a programas de computador projetados para realizar tarefas que exigem inteligência de nível humano, mas geralmente limitadas a tarefas específicas.

Por exemplo, o Parafraseador gratuito do QuillBot pode reescrever frases, mas não pode calcular números ou dirigir um veículo.

A inteligência artificial geral (AGI) é uma IA teórica que pode realizar qualquer tarefa humana, com habilidades cognitivas e adaptabilidade para aplicar conhecimentos em diversas áreas.

O que é governança de IA?

Governança de IA é o conjunto de estruturas, políticas e práticas que garantem que a IA seja desenvolvida, implantada e usada de forma ética e transparente. Ela está relacionada à ética da IA.

A governança da IA varia de acordo com a jurisdição. Se você está estudando ou trabalhando nessa área, é melhor consultar especialistas na sua jurisdição para obter informações mais detalhadas.

Instituições e organizações específicas também podem ter sua própria forma de governança de IA. Por exemplo, muitas universidades já publicaram políticas sobre como os alunos podem ou não usar IA generativa e como os professores devem trabalhar com detectores de IA.

O que são alucinações de IA?

Alucinações de IA são erros nos quais a IA gera informações falsas ou sem sentido. Elas são mais comuns em grandes modelos de linguagem (LLMs), geradores de imagens e outros modelos de IA generativa.

Essas alucinações podem parecer confiáveis e corretas à primeira vista, mas uma análise mais detalhada pode revelar imprecisões.

Por exemplo, uma imagem gerada por IA pode parecer boa no geral, mas detalhes como mãos ou texto talvez não sejam gerados com precisão. Ou, se você pedir à IA para fornecer informações e citar fontes, ela pode transmiti-las com precisão, mas referenciar uma fonte onde essas informações não aparecem.

Entender o que é IA ajuda a explicar por que a IA tem alucinações. As IAs são programas de computador treinados em conjuntos de dados. Vieses, lacunas, imprecisões e ambiguidades nesses dados podem causar alucinações.

O que são agentes de IA?

Agentes de IA são programas de software que conseguem perceber o ambiente ao seu redor.

Eles podem coletar dados, analisá-los e agir, trabalhando de forma autônoma para realizar tarefas específicas.

Alguns exemplos de agentes de IA são:

• Veículos autônomos
• Drones de entrega
• Assistentes virtuais como Siri ou Alexa
• Chatbots de atendimento ao cliente
• Um oponente de xadrez com IA

Os agentes de IA são um dos muitos tipos de IA (IA generativa, programas analíticos, detectores de IA, etc.) e são bem comuns na sociedade moderna, dada a sua capacidade de ajudar os humanos nas tarefas do dia a dia.