Conceitos, plataformas e aplicações da inteligência artificial (IA) parte 1

A inteligência artificial está presente no dia a dia das pessoas de muitas formas (ferramentas que respondem aos clientes por meio de um chat, algoritmos complexos de aprendizado de máquina que preveem a trajetória de um sistema produtivo etc.).

 

Até o momento, IA não é uma máquina senciente que raciocina como um ser humano, ela é uma máquina que identifica padrões com um determinado foco (restrito) que complementa o raciocínio humano.

 

A IA é em outras palavras, uma ferramenta de reconhecimento de padrões que é executada em uma escala de análise muito além da capacidade humana (ela substitui os humanos em algumas atividades, mas não em todas).

 

Como a IA é um modelo matemático, ou seja, uma simplificação da realidade, ela produz resultados aceitáveis que nem sempre são perfeitos, ou seja, as pessoas devem ter a capacidade de intervir, de observar os dados e de raciocinar usando os resultados gerados pelo sistema inteligente.

 

É preciso reconhecer que a tecnologia de IA atual tem limites, no entanto é também importante entender que ela é bastante poderosa.

 

Os processos complicados são simplificados pela capacidade da IA de identificar padrões e de fazer inferências com base nos padrões encontrados.

 

É fato reconhecido que a IA não é uma inteligência verdadeira e que ela é tendenciosa em função dos dados usados no seu processo de treinamento.

 

A IA é útil para que as empresas e consumidores resolvam os problemas do mundo real, no entanto, é preciso entender que estamos longe de máquinas que podem realmente tomar decisões independentes ou gerar conclusões sem o processo de treinamento adequado. É importante destacar neste momento que em diversos casos a IA confirma os vieses humanos, em vez de eliminá-los.

 

A IA é um sistema projetado para modelar o comportamento e a inteligência humana através da combinação de um gigantesco conjunto de dados com algoritmos inteligentes.

Ela é capaz de analisar, entender, tomar decisões e previsões sobre estados futuros. Para fazer previsões precisas, os sistemas inteligentes exigem grandes quantidades de dados para o seu processo de treinamento e aprendizado.

 

Os dados usados no processo de treinamento são capturados de várias fontes. Os algoritmos de IA processam, analisam e organizam os dados em um determinado formato.

 

É importante destacar neste momento que existe um grave problema com os dados que está passando despercebido por diversas pessoas.

 

O gráfico Frequency of dataset usage by country (https://2022.internethealthreport.org/wp-content/themes/ihr-2022/library/datavis/dataset_sources.html, acessado em xx/xx/2024) revela que a maioria dos dados utilizados no processo de treinamento são dados dos bancos de dados dos Estados Unidos.

 

Como as realidades dos países são diferentes, o uso intenso de dados dos Estados Unidos no processo de treinamento de uma IA, vai fazer com que ela tenha comportamento da sociedade dos Estados Unidos.

 

Em diversos casos, este cenário pode gerar graves distorções nos resultados da IA, caso a sociedade tenha comportamento muito diferente da sociedade dos Estados Unidos.

 

Os algoritmos são o cérebro dos sistemas inteligentes e eles são projetados para analisar e interpretar os dados, identificar padrões e fazer previsões ou tomar decisões.

 

A captura contínua de novos dados e a reciclagem dos modelos matemáticos permitem que os sistemas inteligentes se adaptem as mudanças e melhorem o seu desempenho.

 

O principal processo de funcionamento de uma IA envolve as seguintes dimensões:

 

Machine learning: Ramo da IA de desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem que os sistemas inteligentes aprendam e melhorem com os dados sem a necessidade de programação.

Deep learning: Campo de aprendizado de máquina que imita o funcionamento das redes neurais do cérebro humano, usando várias camadas de redes artificiais para aprender e entender os padrões e as configurações dos dados.

 

Redes neurais: Modelo computacional, inspirado na estrutura e função do cérebro humano, que pode processar e analisar grandes quantidades de dados para reconhecer padrões, fazer previsões ou classificar informações.

 

Processamento de linguagem natural: Ramo da IA que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana, permitindo que as máquinas entendam, interpretem e gerem textos em linguagem humana.

 

Visão computacional: Ramo da IA que permite que as máquinas interpretem e entendam informações visuais de imagens ou vídeos.

 

Computação cognitiva: Sistema inteligente que simula a inteligência humana e interage com os seres humanos de uma forma natural e intuitiva.

 

Os recursos de reconhecimento de padrões da IA permitem o reconhecimento de imagens, a conversação em linguagem natural e o entendimento dos padrões de escrita dos seres humanos através das conexões feitas entre os diferentes tipos de dados.

 

A identificação das anomalias nos padrões permite a criação automatizada de estratégias e de previsões acuradas.

 

Os seres humanos têm grandes dificuldades na verificação de um grande volume de dados, por isto as máquinas inteligentes são mais efetivas na descoberta de padrões.

 

As máquinas inteligentes quando encontram os pontos fora da curva que contradizem os dados usados no processo de treinamento facilmente que os seres humanos.

 

É por isto que os melhores aplicativos de IA são fortemente focados e combinam o raciocínio humano com a capacidade do aprendizado de máquina.

 

Até pouco tempo atras, as aplicações de IA estavam concentradas na análise financeira dos balanços e na percepção do consumidor no processo de atendimento.

 

Atualmente, os projetos de IA estão focados na experiência do cliente e na otimização de custos, pois os bots inteligentes são capazes de executar a maioria das atividades do atendimento ao cliente.

 

Os funcionários precisam cuidar apenas dos casos que exijam a humana.

 

O uso de sistemas inteligentes vem crescendo exponencialmente nos últimos anos, pois a automação reduziu sobremaneira a necessidade de trabalhadores humanos no atendimento ao cliente.

 

As corporações estão usando as aplicações inteligentes na análise de negócios e na análise prescritiva.

 

A análise de negócios é um conjunto de processos que modelam o estado atual de um negócio com o objetivo de prever onde ele estará se for mantida a trajetória atual do empreendimento e de modelar o potencial futuro da organização se ocorrer um determinado conjunto de mudanças.

 

A análise prescritiva busca encontrar o melhor resultado possível para o negócio, via ajuste do rumo atual da organização. Em diversos casos ela só é possível com a ajuda da inteligência artificial.

 

A análise analítica inteligente está em franca ascensão no mundo empresarial, no entanto, existem diversos usos da IA nas corporações.

 

Recrutamento e seleção: A IA agiliza o processo de recrutamento, pois ela seleciona mais rapidamente e de forma independente e sem viés um número maior de candidatos adequados para a posição que um humano.

 

Detecção de fraudes: A IA é capaz de perceber melhor que os humanos as diferenças sutis e os comportamentos irregulares de fraude financeira.

 

Cibersegurança: A IA detecta melhor que os humanos os indicadores de invasões, de roubos de identidade, de tentativas de corromper a privacidade e de outros problemas de segurança digital.

 

Gerenciamento de dados: A IA categoriza os dados brutos e encontrar relações entre eles que até então eram desconhecidas.

 

Relacionamento com o cliente: Os chatbots inteligentes conversam com os humanos graças ao processamento de linguagem natural e viram a primeira linha de atendimento ao cliente.

 

Saúde: Existem aplicativos inteligentes capazes de detectar o câncer e outras doenças antes dos médicos e podem fornecer retorno para o paciente com base nos registros e tendências de longo prazo.

 

Tendências de mercado: Os sistemas inteligentes podem ser treinados para prever as tendências dos mercados financeiros, ciando assim uma vigorosa vantagem competitiva para a empresa.

 

Otimização do consumo de energia: Os sistemas inteligentes simplificam o uso de energia nos edifícios, cidades etc. e fazem previsões acuradas para o planejamento do uso do petróleo, gás etc.

 

Marketing: Os sistemas inteligentes podem ser treinados para personalizar a comunicação das empresas com os indivíduos economizando dinheiro e gerando melhores resultados que as campanhas tradicionais de marketing.