Glossário de SEO: Inteligência artificial (IA)

 

O que é inteligência artificial (IA)?

A inteligência artificial - abreviadamente IA - é uma tecnologia que permite que computadores e máquinas simulem as habilidades humanas. Especificamente, o objetivo é replicar a inteligência humana e as habilidades de resolução de problemas. O objetivo é que a IA assuma tarefas que normalmente só podem ser realizadas por humanos.

 

Você se depara com a inteligência artificial em muitas áreas da vida cotidiana, por exemplo:

 

• Navegação GPS
• veículos autônomos
• assistentes digitais
• Ferramentas de IA generativas
• Previsão do tempo

 

A IA às vezes funciona sozinha e às vezes em combinação com outras tecnologias, como sensores, robótica ou geolocalização. Em geral, todos os nossos smartphones e computadores integram determinados programas baseados em IA.

 

A inteligência artificial é um ramo da ciência da computação. Portanto, ela engloba outras disciplinas que já são familiares no campo: aprendizagem automática, aprendizagem profunda e outras.

 

Esses métodos ajudam a IA a continuar a "aprender", ou seja, a imitar cada vez melhor os processos de tomada de decisão do cérebro humano. Grandes quantidades de dados são usadas para tornar a inteligência artificial cada vez mais significativa e eficaz.

 

Há quanto tempo existe a inteligência artificial?

A inteligência artificial (IA) está na boca de todo mundo, mas não é de forma alguma uma invenção nova. Os primeiros algoritmos capazes de "aprender" e evoluir foram desenvolvidos já em meados do século XX. Isso permitiu que a tecnologia resolvesse problemas já naquela época.

 

No entanto, no decorrer do avanço da digitalização, a IA continuou a se desenvolver, resultando em um verdadeiro hype. Não apenas empresas e cientistas, mas também pessoas físicas estão fazendo uso das tecnologias de IA. Os sistemas correspondentes conseguiram melhorar consideravelmente o processamento de linguagem natural (NLP).

 

A IA agora pode não apenas aprender e imitar a linguagem humana, mas também criar imagens, vídeos, códigos de software e estruturas moleculares.

 

No entanto, a ideia de inteligência artificial não é, na verdade, originária de nossa época. Mesmo na Grécia antiga , as pessoas tinham a visão de uma "máquina que pensa". É claro que isso não pôde ser realizado naquela época, pois não havia processamento eletrônico de dados.

 

Qual é a importância da IA para a vida cotidiana?

Atualmente, é quase impossível não entrar em contato com a IA. Há muitas áreas em que a inteligência artificial desempenha um papel importante. O número de aplicativos para inteligência artificial está aumentando a cada dia.

 

Ferramentas como o ChatGPT da Open AI, em particular, estão levando cada vez mais pessoas a usar a inteligência artificial. Isso, por sua vez, está provocando novos debates. O foco agora é a ética da IA, a confiança na IA, o uso seguro da IA e a IA responsável. Tudo isso mostra que a inteligência artificial está desempenhando um papel importante na sociedade.

 

Tipos de IA: IA forte vs. IA fraca

Quando se trata de IA, é possível fazer uma distinção entre dois tipos:

 

• IA fraca - também conhecida como IA estreita: treinada e focada na execução de tarefas específicas, por exemplo, Siri da Apple, veículos autônomos, Alexa da Amazon
• IA forte - consiste em inteligência geral artificial (AGI): forma teórica de IA na qual humanos e máquinas são igualmente inteligentes, também conhecida como superinteligência

 

A IA fraca é, portanto, o que encontramos todos os dias atualmente. Não há exemplos práticos de IA forte, pois ela é totalmente teórica nos dias de hoje, apesar do progresso digital.

 

Subdisciplinas da inteligência artificial

As disciplinas de ciência da computação mencionadas anteriormente, aprendizagem profunda e aprendizagem automática , são o que fazem da IA o que ela é. Essas são subdisciplinas importantes que são necessárias para as funções da inteligência artificial. Essas são subdisciplinas importantes que são necessárias para as funções da inteligência artificial.

 

Eles têm uma coisa em comum: baseiam-se em redes neurais que lhes permitem aprender com grandes quantidades de dados. Essas redes são modeladas no cérebro humano, que tem várias conexões e camadas que permitem o pensamento e o aprendizado inteligentes.

 

Quando se trata de resolver uma tarefa, a rede neural é treinada com dados. Para isso, as estruturas programáticas consistem em camadas de nós interconectados - semelhantes ao cérebro humano.

 

A principal diferença entre o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo é que eles usam tipos diferentes de redes neurais. Os algoritmos de aprendizado de máquina têm uma camada de entrada e uma camada de saída. No meio, há uma ou duas camadas ocultas.

 

Esses algoritmos são, portanto, limitados ao aprendizado supervisionado . Ainda é necessário que haja um especialista humano que estruture os dados. Essa é a única maneira pela qual os dados podem ser extraídos pela IA.

 

A aprendizagem profunda, por outro lado, usa - como o nome sugere - redes neurais profundas. Elas consistem em uma camada de entrada e três ou mais camadas ocultas, além de uma estrutura de saída. A aprendizagem não supervisionada se torna possível. Não é mais necessário que os humanos estruturem os dados.

 

Portanto, a aprendizagem profunda permite a aprendizagem automática em grande escala. É assim que as duas subáreas se diferenciam e, ao mesmo tempo, se interligam.

 

IA generativa como uma tecnologia de ponta

Hoje, falamos principalmente sobre IA generativa. Ela se refere a modelos de aprendizagem profunda que são capazes de aprender com dados brutos. Eles codificam uma representação simplificada dos dados de treinamento e criam novos trabalhos a partir deles. Eles não são idênticos aos dados originais, mas são muito semelhantes a eles.

 

Os modelos de IA generativa estão em uso há muitos anos. Eles são usados para analisar dados numéricos para estatísticas. Seu escopo de aplicação agora está se expandindo para incluir imagens, linguagem e muitos outros tipos de dados complexos.

 

Como muita coisa está acontecendo na pesquisa de IA, as tecnologias correspondentes estão sendo cada vez mais introduzidas nas empresas. Vários processos podem ser aprimorados e, em alguns casos, fluxos de trabalho inteiros se beneficiam disso.

 

 

Áreas de aplicação da IA

Os campos de aplicação da inteligência artificial são tão extensos quanto a diversidade da própria IA.

 

• Reconhecimento de fala: a inteligência artificial pode reconhecer e interpretar a fala verbal. Esses algoritmos são usados em assistentes de voz, por exemplo. Além disso, a IA também pode reconhecer a fala semanticamente. Isso amplia o escopo de aplicação para textos escritos.
• Visão computacional: a IA pode reconhecer imagens, gráficos, vídeos e outros dados visuais e extrair informações importantes deles. Grandes conjuntos de dados são processados na velocidade da luz, o que é usado em áreas como diagnósticos médicos e tradução de caligrafia para impressão.
• Reconhecimento de padrões: o aprendizado de máquina ajuda a IA a identificar padrões em sequências de eventos. Para os seres humanos, esses padrões só são visíveis - se é que são - por meio de análises aprofundadas. Por exemplo, a IA pode reconhecer padrões de erro em componentes eletrônicos de veículos para que as peças possam ser substituídas antes mesmo de causarem problemas.

 

Oportunidades de IA para empresas

As áreas de aplicação da inteligência artificial oferecem oportunidades atraentes para as empresas. Os processos podem ser otimizados e muitos outros benefícios podem ser obtidos. A IA é usada de forma direcionada para melhorar determinadas áreas da empresa.

 

Atendimento ao cliente

A inteligência artificial está se tornando cada vez mais comum no atendimento ao cliente. Em muitas empresas, o suporte não é mais fornecido por funcionários humanos, mas por chatbots e agentes virtuais on-line. Esses agentes são treinados para responder a perguntas frequentes e oferecer orientação personalizada.

 

A inteligência artificial já pode vender produtos, sugerir tamanhos de roupas, ajudar com remessas e devoluções e realizar muitas outras tarefas que antes eram realizadas por humanos. Isso significa que muitos clientes podem ser ajudados de uma forma muito mais direcionada e rápida. Isso aumenta a satisfação e a fidelidade do cliente.

 

Otimização de processos

A capacidade da IA de reconhecer padrões também facilita a identificação de erros nos processos. Isso permite que você use o aprendizado de máquina para otimizar os processos a fim de usar seus recursos com mais eficiência.

 

Detecção de anomalias

Mecanismos semelhantes que são usados na otimização de processos usando IA também desempenham um papel fundamental na detecção de anomalias. A inteligência artificial pode detectar de forma rápida e confiável anomalias em conjuntos de dados.

 

Podem ser componentes defeituosos, equipamentos com defeito, erro humano ou violações de segurança cibernética. Isso pode melhorar seus produtos e processos de fabricação e torná-los mais seguros.

 

Cadeias de suprimentos

Você pode otimizar suas cadeias de suprimentos com a IA. O que é usado aqui é chamado de tecnologia de robótica adaptativa, que se baseia em informações de dispositivos da Internet das Coisas (IoT). Os algoritmos de pesquisa e reconhecimento de padrões analisam os dados em tempo real e podem identificar e eliminar erros nas cadeias de suprimentos.

 

Marketing on-line

Também em marketing on-line As tecnologias de IA também podem ser usadas no marketing on-line. O ChatGPT e suas alternativas ajudam você a pesquisar e criar conteúdo adequado. Você também pode realizar muitos outros projetos criativos com IA.

 

Safe AI - segurança em primeiro lugar

Quando os seres humanos dependem de máquinas, é importante tomar precauções de segurança. Os sistemas de IA são especificamente protegidos com o Safe AI. Isso é particularmente relevante para tecnologias como a condução autônoma.

 

Isso requer análise precisa de dados e controle de processos. Para continuar com o exemplo da direção autônoma: Os veículos devem ser capazes de reconhecer e interpretar de forma confiável o ambiente ao seu redor. Isso forma a base para uma reação.

 

Entretanto, há um problema aqui: o processo de tomada de decisão da IA é opaco para os humanos. Além disso, não é possível que os humanos adaptem as decisões. Os seres humanos só podem controlar a entrada e o resultado - tudo o que está no meio está fora de seu controle.

 

Como resultado, ainda é difícil categorizar e avaliar a segurança e a confiabilidade da IA . Por esse motivo, a inteligência artificial só está sendo usada gradualmente em aplicações críticas para a segurança.

 

Indústria 4.0 - Aprendizado de máquina para empresas

No entanto, a IA já está sendo amplamente utilizada na indústria. Portanto, a digitalização do setor não é chamada de"Indústria 4.0" sem um bom motivo. O aprendizado de máquina garante um planejamento aprimorado e previsões confiáveis.

 

As máquinas estão conectadas em rede umas com as outras e agem automaticamente. Como elas também têm acesso ao ambiente, podem adaptar suas ações a ele de forma independente.

 

No entanto, o aspecto da segurança também desempenha um papel importante aqui: a IA deve ser protegida adequadamente para que os humanos e os robôs possam trabalhar lado a lado e não ocorram lesões.