A inteligência artificial já é uma realidade e está cada vez mais próxima da gente do que imaginamos. Na série Trends, discutimos e vamos a fundo entender essa tendência do mundo dos negócios e qual são os termos e conceitos por trás dessa expressão.
Cada vez mais temos máquinas e aparelhos sendo criados para conseguirem se comunicar com as nossas necessidades e linguagem. A definição principal do termo Inteligência Artificial (IA) é da capacidade das máquinas de pensarem como os seres humano, sendo capazes de aprender, raciocinar, perceber e decidir. Portanto, o principal objetivo da IA é que máquinas e dispositivos simulem a capacidade humana de pensar, tomar decisões, compreender e resolver problemas como uma pessoa ou até melhor.
A pesquisa em torno dessa ciência se iniciou em 1940 com o intuito de desenvolver novas funcionalidades para o computador. Além disso, após a Segunda Guerra Mundial surgiu a necessidade dos países desenvolverem novas tecnologias e sistemas mais inteligentes para impulsionar a indústria bélica.
Posteriormente, com o passar do tempo, as redes neurais humanas passam a ser o alvo de pesquisas de Inteligência Artificial com o intuito de criar sistemas e máquinas que consigam simular e ter o mesmo desempenho do sistema neural dos seres humanos.
O teste de Turing
Afinal o que é o Teste de Turing? Criado na década de 50 pelo cientista britânico Alan Turing é um modelo de avaliação de “inteligência e comportamento da máquina” em que ela irá responder diversas perguntas feitas por pessoas (normalmente feitas em formato de texto), que acreditam que estão falando com alguém, e o diálogo precisa ser o mais próximo possível da realidade do que seria se duas pessoas estivessem conversando.
Bruno Bratti, engenheiro da Wave Computing, e um dos entrevistados da série Trends, comenta que daqui cinco anos é bem provável que as pessoas não consigam mais distinguir uma máquina de uma pessoa ao realizar o teste Turing já que as máquinas baseadas na IA são capazes de aprender e aprimorar o seu conhecimento constantemente, desenvolvendo-se cada vez mais para ter um comportamento semelhante ao dos seres humanos.
Machine Learning: entenda o conceito
O termo Machine Learning ou Aprendizagem da Máquina se refere a tecnologia, considerada um subcampo da Inteligência Artificial, em que a máquina pode aprender sozinha ao terem acesso a grandes volumes de dados. Isso acontece porque as máquinas podem detectar padrões e criar conexões entre dados e informações, por meio do Big Data e algoritmos sofisticados, para aprenderem a executar sozinhas uma tarefa, ação ou até resolução de um problema em específico.
Como funciona?
Os algoritmos usam análises estatísticas aprimoradas sobre os dados que recebem, o que gera respostas e previsões mais precisas. O Machine Learning permite que o software se torne mais “inteligente” e preditivo, sem a necessidade de programar com frequência a máquina.
A Aprendizagem das Máquinas pode ser dividida em duas: supervisionada ou não supervisionada. Na primeira categoria, a entrada e saída de dados desejados é controlado por uma pessoa que fornece comentários e análises sobre a precisão das previsões feitas pela máquina. Quando finalizado, o que foi aprendido é aplicado pelo algoritmo.
Já a categoria não supervisionada não necessita que os algoritmos sejam treinados com dados de resultados desejados, sem necessitar da supervisão de uma pessoa. Normalmente, os algoritmos não supervisionados são usados para serviços mais complexas.
