Computadores inteligentes, pensantes e atuantes: entenda mais sobre Inteligência Artificial e aprofunde-se no mundo do Machine Learning.
Da assistente pessoal Alexa, recomendações inteligentes de produtos na internet, otimização de rotas do Waze, tags e agrupamentos de fotos no iPhone à obtenção de respostas às mais variadas questões no ChatGPT e carros autônomos. Pode ser que você ainda não tenha se dado conta, mas todos esses diferentes produtos funcionam com uso de Inteligência Artificial.
Apesar de ter ganhado os holofotes mais recentemente com as grandes inovações da IA Generativa (como o ChatGPT e o Adobe Firefly), máquinas que são capazes de pensar e agir como seres humanos, automatizando diversas tarefas do nosso cotidiano, já fazem parte de nossas vidas de diversas maneiras.
Nesse artigo, vamos falar sobre como a área de Inteligência Artificial se desenvolveu e se popularizou, sobre Machine Learning e Deep Learning, tecnologias impulsionaram a evolução recente das IAs, e suas diversas aplicações no mundo dos negócios. Boa leitura!
O que é Inteligência Artificial: um breve resumo histórico
É comum definir Inteligência Artificial como o campo da ciência que busca fazer com que um computador seja capaz de simular a inteligência humana. O desenvolvimento de tecnologias que permitem a uma aplicação ser capaz de emular todo o pensamento humano é conhecido hoje como Inteligência Artificial Geral, e foi o motor das primeiras explorações com IA e redes neurais.
Ao longo do tempo, a tecnologia evoluiu em temas particulares, criando aplicações especializadas em determinadas tarefas. Surgiu então o termo IA Específica (também conhecida como Restrita), que se refere a uma inteligência capaz de executar uma tarefa com alta precisão e eficiência.
Esse tipo de desenvolvimento permitiu a criação de modelos cada vez mais avançados e especializados, que, combinados, são capazes de gerar produtos complexos. Por exemplo, é pelo trabalho conjunto de IAs Específicas de reconhecimento de imagem, processamento de linguagem, redes neurais e mecânica automotiva que se criou o carro autônomo.
Atualmente, é mais comum ser referir à IA nesse contexto: o de uma aplicação capaz de aprender e operar tarefas complexas de forma autônoma.
Muitas vezes, a IA funciona assertivamente (“estava procurando justamente este produto e ele apareceu para mim”). Em outras, gera frustrações (“esse anúncio não tem nada a ver comigo”; “essa tradução está completamente errada” etc.).
O fato é que, embora tenhamos trilhado um longo caminho de sucesso, a Inteligência Artificial ainda está sendo desenvolvida e aprimorada.
Veja uma linha do tempo resumida acerca da Inteligência Artificial:
- 1948: Alan Turing introduz os conceitos do seria posteriormente chamado de Inteligência Artificial.
- 1956: uma conferência de estudiosos na Dartmouth College (EUA) dá início aos estudos formais no campo de IA.
- 1965: surge ELIZA, o primeiro sistema especialista, um chatbot que simulava uma conversa com um terapeuta.
- 1993: surge Polly, projeto de robótica do MIT (EUA) baseado em padrões de comportamento.
- 1997: uma máquina (IBM Deep Blue) derrota um ser humano (campeão soviético Garry Kasparov) em um jogo de xadrez.
- 2002: iRobot lança o Roombla, primeiro robô autônomo que limpa a casa.
- 2005: TiVo, empresa de aparelhos de televisão a cabo, introduz no mercado a primeira tecnologia de recomendações baseada em algoritmos de preferência.
- 2008: Google e iPhone lançam o reconhecimento de voz para pesquisas
- 2011: Apple, Google e Microsoft entram na era dos apps móveis de recomendações baseados em buscas por voz; surge a Siri, seguida da Alexa e do Google Assistente.
- 2012: Google aprofunda o uso em redes neurais em seus produtos e treina um algoritmo para “reconhecer gatinhos em vídeos do YouTube”.
- 2013: surgem tecnologias avançadas de Machine Learning e Deep Learning, impulsionadas por projetos como o Google DeepMind e o IBM Watson, entre outros.
- 2015: OpenAI é fundada em São Francisco, levantando 1 bilhão em investimento inicial, com a missão de acelerar o desenvolvimento de inteligências digitais.
- 2016: Google DeepMind – AlphaGo vence Lee Sedol no jogo Go, um complexo jogo de tabuleiro de origem chinesa. O algoritmo aprendeu as regras e estratégias do jogo observando outras partidas e foi capaz de superar o número 1 no mundo
- 2020: o modelo de linguagem GPT-3, da OpenAI, se torna capaz de produzir códigos, poesia e outras tarefas relacionadas a linguagem de forma quase indistinguível da humana.
- 2022: ChatGPT, um chatbot desenvolvido pela OpenAI utilizando uma versão mais avançada do modelo GPT-3 chamada de 3.5, é liberado para o público em novembro e ganha atenção mundial.
- 2023: OpenAI firma parceria de 10 bilhões de dólares com a Microsoft e lança o GPT-4, iteração mais avançada de seu algoritmo, capaz de interpretar imagens, entre outras funcionalidades. Google anuncia o projeto Bard e outros produtos de IA para concorrer com as ferramentas da OpenAI.
Como funciona uma Inteligência Artificial Específica?
Tenho certeza de que até aqui você já foi capaz de identificar que há muita coisa por trás da Inteligência Artificial como conhecemos atualmente. Sua construção envolve anos de pesquisa e o desenvolvimento de uma série de algoritmos (instruções em códigos a serem seguidas) e um framework (combinação de ferramentas).
Vamos agora, nos aprofundar em duas tecnologias que viabilizam as Inteligências Artificiais modernas: o Machine Learning e o Deep Learning.
Machine Learning
Machine Learning é uma subcategoria da Inteligência Artificial. Trata-se da ciência de fazer com que computadores realizem ações sem programação explícita, ou seja, que os algoritmos aprendam com os dados para orientar decisões.
Ou, em outras palavras, a capacidade dos computadores aprenderem sozinhos, a partir da interação com o usuário e da observação.
Quer alguns exemplos?
- Personalização de conteúdo da Netflix, Spotify e Amazon Prime Video.
- Uber com bloqueio de viagens consideradas perigosas, com definição da melhor rota e tempo estimado de chegada.
- Anúncios segmentados de acordo com preferências e hábitos do usuário no Google, Instagram e Facebook.
- Nubank com sua análise de gastos do cliente.
- Watson Health, da IBM, um banco de dados enorme sobre a saúde de pessoas ao redor do mundo, que orienta decisões médicas.
Deep Learning
Em tradução livre, Deep Learning significa aprendizado profundo. Trata-se de uma técnica de Machine Learning que usa redes neurais para realizar tarefas de classificação.
De forma resumida, redes neurais são a simulação do funcionamento de neurônios por unidades computacionais. Você se lembra quando falamos que o Google anunciou um algoritmo capaz de encontrar vídeos de gatos no YouTube? Era o começo da popularização do Deep Learning.
Quer alguns exemplos?
- Reconhecimento de fala dos assistentes virtuais.
- Reconhecimento de imagem/facial como ação de segurança em bancos, por exemplo.
- Mineração via satélite feita na Austrália, onde geólogos conseguiram usar os índices minerais integrados com os algoritmos para encontrar traços de minerais (como ouro) no fundo da crosta terrestre.
- Descobertas médicas, como a de doenças oculares por meio de orientação baseada em informações históricas.
- Reconhecimento de padrões para carros autônomos, como placas e pedestres.
Machine Learning e Deep Learning: o que você precisa saber
Como vimos até aqui, Machine Learning é o uso de algoritmos para organizar dados, reconhecer padrões e fazer com que computadores aprendam com modelos e gerem insights sem a necessidade de pré-programação. Simplificando, é o computador buscando respostas sem que tenha sido programado para isso.
Deep Learning é a parte do aprendizado de máquina que imita a rede neural do cérebro humano. Os dados são submetidos a várias camadas de processamento não lineares, a fim de simular a forma de pensar dos seres humanos. Assim, a máquina torna-se capaz de reconhecer imagens e fala; e de realizar tarefas avançadas sem um humano por perto. Algumas de suas aplicações mais avançadas estão no reconhecimento de imagens, e é também a tecnologia usada na base do ChatGPT.
Os algoritmos do Deep Learning, muitas vezes, são considerados como evoluções dos algoritmos do Machine Learning por serem mais eficientes, dado seu funcionamento similar à nossa rede neural.
Com essas duas soluções, a máquina absorve conhecimento por meio da experiência, evitando a necessidade de ter um ser humano especificando e/ou programando as tarefas a serem desempenhadas.
Deep Learning é Machine Learning. Mas, nem todo Machine Learning é Deep Learning. E é por isso que esses conceitos são tão confundidos. Ambos são algoritmos com capacidades de análise de dados, aprendizado e uso dos mesmos para tomada de decisões em bem menos tempo que um ser humano teria. E a IA contém Machine Learning, que contém o Deep Learning.
Entenda melhor no quadro abaixo:
 | Machine Learning | Deep Learning |
| O que é | Computadores realizando ações sem terem sido programados para isso. Seres humanos ensinam os principais padrões e a máquina trabalha a partir deles, reconhecendo e rotulando novos padrões (aprendizado supervisionado). | Algoritmo de Machine Learning construído a partir do princípio das redes neurais, que imitam a forma de funcionamento dos neurônios humanos. Não há treinamento humano; a máquina aprende por conta própria a detectar padrões (aprendizado não supervisionado). |
| Como é | Abastecemos os algoritmos de dados. Com isso, eles passam a aprender por conta própria, fazer predições e orientar decisões. | Funciona como uma mente própria. Capta Big Data e, por meio da sobreposição de camadas não lineares de processamento de dados, chega aos resultados desejados. |
Principais diferenças entre Machine Learning e Deep Learning
Agora, vamos direto ao ponto para entender as diferenças entre essas duas ciências tão importantes:
| Machine Learning | Deep Learning |
| Automatizado até certo ponto, precisa do “pontapé inicial”. | Autônomo, aprende sem muita orientação. |
| Usa dados estruturados, o que requer um volume menor deles. | Precisa de mais dados. Por isso, cresceu na era do Big Data e de computadores com melhor desempenho. |
| Não se aplica para a resolução de problemas complexos. | Tem aplicações mais complexas, como chatbots, detecção de fraudes, assistentes virtuais etc. |
| Nem sempre se corrige sozinho. | Se corrige sozinho. |
Como essas tecnologias são usadas na prática?
As aplicações dessas tecnologias são muito amplas. Passam pela indústria, varejo, logística, vendas, marketing e até área da saúde. Veja abaixo alguns dos usos mais comuns em atividades amplas de negócios:
Vendas mais efetivas
Com IA, há ganho de produtividade nas vendas. O vendedor economiza tempo e pode focar em outras tarefas para priorizar as vendas. Pode ocorrer, por exemplo, a captura automática dos dados do cliente, registro de ligações, de navegação. Assim, o vendedor não precisa preencher nada.
Com isso, os sistemas sugerem datas para próximo contato e até o assunto e a maneira de abordagem. Há ainda possibilidade de prever se o contato se converterá em vendas (ou o quanto longe ele está disso).
Atendimento rápido ao cliente
Para o atendimento, o sistema determina para qual setor o cliente deve ser encaminhado, poupando tempo do atendente e do cliente. A IA ainda recomenda soluções, o que aumenta a produtividade e reduz o tempo de atendimento.
Há ainda os sistemas de autoatendimento, preferidos principalmente pelas novas gerações. Essas ferramentas reforçam a segurança, por exemplo, ao reconhecer a face do cliente para o acesso ou ainda ao identificar, a partir de uma foto tirada pelo cliente, um produto que está com problema.
Marketing certeiro
Para o marketing, os usos de IA são ainda mais poderosos. Por exemplo: é possível que antes de lançarem uma campanha, os profissionais já saibam quais clientes têm mais chances de clicar, quais irão se descadastrar e quais não abrirão, por meio de uma análise preditiva com base em dados históricos.
Mais segurança
O reconhecimento facial é um sistema seguro de Machine Learning (e Deep Learning), que utiliza um banco de dados de rostos. Para liberar o acesso, o sistema identifica similaridades com a face cadastrada, gerando um resultado preciso. Ideal para Internet Banking e outros acessos on-line.
Tradução rápida
Traduções simultâneas e automáticas, com uso de redes neurais, são feitas atualmente até mesmo a partir de imagens.
Resolução de tarefas cotidianas
Assistentes virtuais, como Alexa, Siri e Google Assistente funcionam com Deep Learning. Reconhecem a fala humana e cumprem tarefas de maneira rápida, facilitando o dia a dia.
Conclusão
O mundo da Inteligência Artificial é muito amplo. Como vimos, as origens dessa tecnologia datam ao começo da computação, mas, nos últimos anos, ela cresceu exponencialmente, se tornando ao mesmo tempo mais refinada e acessível.
Existem muitas aplicações para a Inteligência Artificial que estão em estágio inicial, enquanto outras já estão incorporadas ao nosso cotidiano. Fato é que a sua utilização, impulsionada por algoritmos de Machine e Deep Learning, tem um potencial enorme para os negócios.
Portanto, veremos surgir cada vez mais produtos baseados em IA, ou incorporações de IA a produtos existentes, nos mais diversos segmentos. Acompanhar a sua evolução, sem dúvida, é um diferencial competitivo que irá marcar não só o mercado de tecnologia, mas as mais diversas indústrias nos próximos anos.
Esperamos que esse artigo tenha ajudado a ampliar seu conhecimento e esclarecer dúvidas e pré-conceitos acerca dessa tecnologia. Até a próxima!
