Nada melhor do que entender sobre inteligência artificial com um conteúdo escrito por ela mesma, não é?
Mas calma, neste momento ainda é uma pessoa de carne e osso falando aqui com você.
Depois desse conteúdo, além de saber o beabá da IA e como aplicá-la em sua empresa, você também terá uma noção de como esse tipo de ferramenta opera e escreve e quais são os pontos imprescindíveis que precisam do toque humano.
Bora começar?!
Agora eu deixo você com o ChatGPT e, ao longo do texto, vou complementando e dando os meus pitacos.
Sempre que eu trouxer algum insight aqui, vou adicionar o ícone pra você saber que está falando com um humano.
O que é inteligência artificial?
A inteligência artificial é um ramo da ciência da computação que se dedica a criar sistemas que imitam a capacidade humana de raciocinar e aprender.
Existem dois tipos principais de sistemas de IA: aqueles que imitam o raciocínio humano e aqueles que imitam o raciocínio baseado em dados.
Os sistemas baseados em regras usam uma série de determinações lógicas para tomar decisões.
Eles são úteis para resolver problemas específicos que podem ser descritos em termos lógicos.
Já os sistemas baseados em dados usam algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões em grandes conjuntos de dados.
Eles são mais úteis para problemas complexos que não podem ser resolvidos com regras lógicas simples.
Atualmente, existem diversas aplicações da IA em várias áreas.
Alguns exemplos incluem:
- Assistentes virtuais, como a Siri, Alexa e Google Assistant. Os assistentes virtuais facilitam a comunicação entre humanos e dispositivos eletrônicos. Esses formatos podem agendar compromissos, enviar mensagens de texto e fazer pesquisas na internet.
- Sistemas de reconhecimento de fala. Já os sistemas de reconhecimento de fala permitem que as pessoas interajam com dispositivos eletrônicos sem precisar digitar.
- Sistemas de reconhecimento de imagem. Os sistemas de reconhecimento de imagem, por sua vez, são usados em diversas áreas, como na segurança e identificação de objetos e pessoas em imagens. Eles também são aproveitados em diagnósticos médicos.
- Recomendações de produtos. Os sistemas de recomendação usam algoritmos de IA para analisar o histórico de visualizações ou compras de um usuário e sugerir novos filmes, músicas ou produtos que possam ser de interesse do usuário. Como temos na Netflix, Amazon Prime, Spotify, entre outros.
- Chatbots. Os chatbots são softwares que simulam conversas com seres humanos e podem ser usados para fornecer suporte ao cliente em empresas ou para automatizar processos de atendimento ao cliente.
- Veículos autônomos. Os veículos autônomos usam sensores e algoritmos de IA para detectar outros veículos e obstáculos na estrada e tomar decisões em tempo real para garantir a segurança dos passageiros.
- Diagnóstico médico. Por fim, a IA também está sendo usada para auxiliar médicos no diagnóstico de doenças. Algoritmos de IA podem analisar grandes quantidades de dados médicos para ajudar os médicos a identificar sinais precoces de doenças ou a tomar decisões mais precisas no tratamento.
Esses são apenas alguns exemplos de como a IA está sendo usada atualmente, mas há muitas outras aplicações em desenvolvimento e em uso no mundo todo.
Ufa, isso porque foi só o começo de nosso conteúdo, hein? Agora que você já sabe o que é a IA e seus tipos, vamos entender como ela funciona!
Como funciona a inteligência artificial?
A inteligência artificial é feita de diversos algoritmos e técnicas que usam o aprendizado de máquina.
A maioria desses algoritmos usa redes neurais – modelos matemáticos que copiam o jeito do cérebro funcionar.
Essas redes são compostas por camadas de neurônios artificiais que fazem operações matemáticas simples, e cada camada é responsável por uma parte diferente do processo de aprendizado.
A primeira camada recebe dados brutos, as camadas intermediárias identificam padrões nos dados, e a última camada produz o resultado final.
Para ensinar uma rede neural, é necessário alimentá-la com um grande conjunto de dados de treinamento que contenha exemplos de entrada e saída.
A rede neural ajusta seus parâmetros conforme o que aprende com esses exemplos, melhorando sua capacidade de produzir resultados precisos.
É mais ou menos como ensinar uma criança pequena: você tem que mostrar muitas coisas diferentes e deixá-la aprender a partir dessas experiências.
É assim que muitos sistemas de IA funcionam, desde os assistentes virtuais que você usa em seu telefone até os algoritmos que ajudam os médicos a fazer diagnósticos precisos.
Eles aprendem com exemplos e experiências para melhorar com o tempo.
O que NÃO é inteligência artificial?
O que é inteligência artificial você já sabe, mas diversas vezes as pessoas confundem outras tecnologias com a IA.
Por isso, separamos aqui algumas ferramentas que não são inteligência artificial e como você pode finalmente parar de confundi-las. Bora lá:
Para começar, aqui estão alguns exemplos de coisas que NÃO são consideradas IA.
- Automação. A automação é quando uma máquina pode realizar tarefas sem a necessidade de intervenção humana. Isso pode parecer impressionante, mas a máquina não está aprendendo ou tomando decisões por conta própria, na verdade, ela está seguindo um conjunto de regras que já foram programadas. Por exemplo, um robô de montagem em uma fábrica é um exemplo de automação, mas não de IA. Algumas funções das ferramentas de automação são: fluxos de automação, atribuição de leads, e-mail marketing, segmentação da base, geração e monitoramento de leads, testes A/B e relatórios.
- Sistemas baseados em regras. Outra coisa que não é considerada IA são os sistemas baseados em regras. Esses sistemas são voltados para a automatização de tarefas que exigem o cumprimento de um conjunto específico de regras ou condições. Eles operam por meio de regras pré-programadas que especificam como o sistema deve responder a diferentes entradas ou condições. Esses sistemas não têm a capacidade de aprender ou se adaptar por conta própria. Um exemplo comum é um sistema de classificação de e-mails que filtra e-mails com base em regras pré-determinadas.
- Programação tradicional. A programação tradicional também não é considerada IA. Essa é a criação de algoritmos que seguem um conjunto específico de instruções para realizar uma tarefa. Os algoritmos são escritos em uma linguagem de programação e não conseguem aprender ou se adaptar por conta própria. Um programa de processamento de texto é um exemplo de programação tradicional.
- Sistemas de controle de processo. Esses sistemas são usados para monitorar e controlar processos industriais, como produção de energia e controle de tráfego aéreo. Eles são projetados para seguir um conjunto específico de regras ou algoritmos para manter o processo em execução de forma segura e eficiente. Esses sistemas não aprendem ou se adaptam por conta própria.
Então, o que é inteligência artificial?
Recapitulando, a IA é caracterizada pela capacidade de aprender, adaptar-se e tomar decisões por conta própria com base em dados e experiências passadas.
É isso que torna a IA tão emocionante – ela pode aprender e evoluir com o tempo, tornando-se cada vez mais inteligente e capaz.
Em suma, a IA está envolvida em diversos tipos de atividades que juntos fazem com que ela seja tão única. Vamos a eles:
- Aprendizagem: capacidade de obter e processar novas informações.
- Raciocínio: capacidade de manipular informações de várias maneiras.
- Compreensão: considera o resultado da manipulação da informação.
- Agarra-se a verdades: determinada a veracidade da informação manipulada.
- Analisa conexões: advinha como os dados validados interagem com outros dados.
- Considera significados: aplicar verdades a situações particulares de maneira consistente com seu relacionamento.
- Separa fato de crença: determina se os dados são adequadamente suportados por fontes prováveis que podem ser demonstradas como consistentemente válidas.
8 Termos para entender a inteligência artificial
Assim como todas as tecnologias e inovações existentes atualmente, a IA também é baseada em estratégias distintas.
Separamos aqui 8 termos que envolvem a Inteligência Artificial que vão ajudar você a entender ainda melhor essa ciência, confira!
Machine learning
O machine learning é uma técnica muito importante na área da inteligência artificial.
Basicamente, ele ensina um algoritmo a aprender com um monte de dados.
Esse algoritmo usa os dados para encontrar padrões e aprender com eles.
Depois de treinado, ele pode ser usado para prever coisas ou classificar novos dados.
O aprendizado de máquina é uma técnica que permite que os sistemas aprendam e melhorem com base em experiências passadas.
Por exemplo, ele pode ser usado para analisar dados, reconhecer padrões ou até reconhecer a fala!
Inclusive, existem diferentes tipos de aprendizado de máquina, como o supervisionado, o não supervisionado e o por reforço, usados em diferentes situações para ajudar a IA a lidar com as informações da melhor forma possível.
Deep learning
Machine learning e deep learning são duas tecnologias da Inteligência Artificial que usam algoritmos de aprendizado de máquina.
Mesmo que os termos sejam meio parecidos, eles têm algumas diferenças importantes.
Machine learning é uma técnica que permite que um sistema aprenda com os dados sem precisar de programação explícita, podendo ser usado para resolver um monte de problemas diferentes, tipo classificação, regressão e clustering.
O deep learning é uma técnica específica do machine learning que usa redes neurais profundas (DNNs).
Essas redes têm várias camadas que processam os dados de entrada e saída, e cada camada pega características mais complexas dos dados.
O deep learning é bom para lidar com muitos dados não estruturados, como imagens, vídeos e áudio, e é usado em tarefas tipo reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala.
Redes neurais artificiais
Temos dois tipos de redes neurais:
As redes neurais artificiais são modelos matemáticos que se inspiram no cérebro humano.
Elas são compostas por camadas de neurônios que processam informações e passam sinais para outras camadas.
Essas redes são muito usadas em tarefas tipo reconhecimento de imagens, processamento de fala e tradução automática.
Já as redes neurais são um tipo de modelo computacional da Inteligência Artificial que é feito para imitar como o cérebro humano funciona.
Elas são formadas por camadas de nós ou neurônios que se conectam e processam informações em paralelo.
As redes neurais são muito usadas em tarefas tipo reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.
Big Data
Big data é um termo que se refere a conjuntos de dados muito grandes e complexos que não podem ser processados com as ferramentas tradicionais de processamento de dados.
Os dados são coletados de diversas fontes, como sensores, dispositivos móveis e redes sociais.
A análise de big data é uma das áreas em que a inteligência artificial é aplicada.
A combinação dessas duas áreas permite que as empresas analisem grandes conjuntos de dados em tempo real e obtenham insights valiosos sobre seus negócios.
As técnicas de aprendizado de máquina – subcategoria da inteligência artificial – são especialmente úteis para analisar big data, pois permitem que os sistemas aprendam com os dados sem a necessidade de programação explícita.
As aplicações da inteligência artificial em big data são diversas, incluindo análise de sentimento, previsão de vendas e detecção de fraudes.
O potencial da combinação de big data e inteligência artificial é enorme e continuará a transformar a maneira como as empresas operam e tomam decisões.
Processamento de Linguagem Natural (PNL)
O processamento de linguagem natural é uma área da inteligência artificial que se preocupa em entender a linguagem humana e permitir a comunicação entre humanos e computadores.
Essa tecnologia é usada em tarefas como análise de sentimento, classificação de texto e tradução automática.
O processamento de linguagem natural é utilizado em diversas aplicações, como assistentes virtuais, chatbots e sistemas de tradução automática.
Para isso, são usadas técnicas como análise semântica e análise sintática para compreender e interpretar a linguagem humana.
Visão computacional
A visão computacional é uma técnica da inteligência artificial que permite os computadores compreenderem e interpretarem imagens e vídeos.
Isso significa que os sistemas podem detectar e entender objetos e pessoas em imagens e vídeos.
Muito utilizado em IA, o reconhecimento facial é uma das aplicações mais conhecidas da visão computacional.
Ele é usado em sistemas de segurança, como o reconhecimento facial em smartphones, e também em redes sociais, para identificar amigos em fotos.
A detecção de objetos é outra aplicação importante da visão computacional.
Ela permite que os sistemas identifiquem objetos específicos em imagens ou vídeos, o que pode ser útil em aplicações como veículos autônomos e vigilância de segurança.
A análise de vídeo é outra aplicação da visão computacional, podendo ser usada para analisar o comportamento humano em vídeos de vigilância ou para detectar movimentos suspeitos em áreas sensíveis.
Sistemas especialistas
Sistemas especialistas são programas de computador que usam conhecimento especializado para tomar decisões em um determinado domínio.
Eles são desenvolvidos para imitar o raciocínio humano em áreas específicas do conhecimento, como medicina, direito e finanças.
Esses sistemas conseguem analisar dados e informações para fornecer diagnósticos, recomendações e análises para os usuários.
Os sistemas especialistas são construídos com base em regras lógicas e algoritmos que permitem que eles processem informações e dados para chegar a conclusões precisas e consistentes.
Eles utilizam o conhecimento de especialistas em um determinado domínio para tomar decisões informadas.
Na área médica, por exemplo, um sistema especialista pode ser usado para fornecer diagnósticos precisos para pacientes com base em seus sintomas e histórico médico.
Na área financeira, pode ser usado para analisar dados de mercado e recomendar investimentos para investidores.
Os sistemas especialistas são altamente eficazes porque permitem que as decisões sejam tomadas com base em conhecimento especializado em vez de palpites ou experiência limitada.
Eles também são capazes de aprender e melhorar com o tempo, tornando-se ainda mais precisos e eficientes em suas funções.
Internet das coisas (IoT)
A Internet das Coisas (IoT) é um conceito que se refere a uma rede de dispositivos físicos conectados à Internet e capazes de coletar e trocar dados entre si.
Esses dispositivos podem ser sensores de temperatura ou dispositivos médicos, por exemplo.
Como os dispositivos da IoT geram grandes quantidades de dados, a inteligência artificial pode ser usada para analisar esses dados e encontrar padrões e insights valiosos.
A IoT e a inteligência artificial estão intimamente relacionadas.
A IoT fornece grandes quantidades de dados para a inteligência artificial analisar, enquanto a inteligência artificial fornece insights e análises precisas que podem ser usados para melhorar a eficiência e eficácia dos dispositivos IoT.
Por exemplo, um sistema de iluminação inteligente baseado em IoT pode ser controlado por um algoritmo de aprendizado de máquina que ajusta automaticamente a iluminação com base na quantidade de luz natural que entra em uma sala.
Isso reduz o consumo de energia desnecessário, melhorando a eficiência do dispositivo.
A combinação de IoT e inteligência artificial também pode reduzir custos e melhorar o desempenho dos dispositivos.
A análise de dados coletados por dispositivos IoT pode ajudar a identificar áreas de melhoria e oportunidades de otimização.
Exemplos e aplicações de inteligência artificial nos negócios
Pensar que a ciência de IA só deve ser utilizada em áreas de tecnologia e software é um grande equívoco.
A inteligência artificial está em jogo para ser utilizada nos mais diversos segmentos do mercado.
Separei alguns deles aqui para você, confira:
- Saúde – o que o pessoal de saúde mais precisa? Isso mesmo, de tempo! Segundo um estudo da Associação Médica Americana de 2016, os médicos gastavam 27% de seu tempo em tempo clínico direto com os pacientes e 49% em suas mesas e no computador. Ou seja, são muitos dados para poucos minutos. Por isso, a IA se torna fundamental ao automatizar os processos de extração de dados, monitoramento do quadro clínico e automatizar até mesmo alguns exames e diagnósticos.
- Manufatura – chega de perder tempo com a demanda mais tediosa! Você pode combinar sensores remotos e a internet das coisas com IA para ajustar o desempenho e os fluxos de trabalho dentro de uma fábrica ou entre fábricas. O sistema pode otimizar o custo de mão de obra e liberar a força de trabalho da função de monitorar instrumentos para agregar valor onde o julgamento humano é necessário.
- Energia – sem mais perdas com interrupções e inatividade. Com a IA, você pode capturar dados em todas as plataformas para aplicar modelos que identificam possíveis problemas, solicitam as peças necessárias e agendam o trabalho quando a manutenção física for necessária.
- Financeiro – não tem cenário melhor na questão de dados para aplicar a IA do que o setor financeiro! Ao fazer essa junção você poderá validar crédito, prevenir fraudes e riscos e ainda fazer recomendações inteligentes.
- Seguros – a área de seguros tem muito custo com serviços muitas vezes terceirizados que podem ser facilmente resolvidos pela IA. Alguns deles são: processamento de reclamações, detecção de fraudes e experiência do cliente.
- Jurídico – deixe que a IA lide a montanha de papel que caracteriza a maioria dos procedimentos legais. Além disso, aproveite os insights recebidos sobre dados organizacionais para detectar riscos de conformidade, prever resultados de casos, analisar sentimentos, identificar documentos úteis e reunir inteligência de negócios para tomar decisões mais bem informadas.
- Varejo – aqui vão algumas dicas de como a IA pode impulsionar os resultados de seu negócio: redução da rotatividade de clientes, experiência do cliente aprimorada, precificação otimizada e flexível, marketing personalizado e direcionado e marketing personalizado e direcionado.
Ufa! Acabamos as aplicações de IA por segmento de mercado. Mas, não vamos parar por aí.
Na verdade, passo o bastão novamente para o ChatGPT te explicar como essa ciência pode ser aplicada de acordo com diferentes casos de uso!
Inteligência artificial para analisar dados
A inteligência artificial permite coletar, processar e analisar grandes quantidades de dados em tempo real, proporcionando insights valiosos e precisos que podem ajudar as empresas a tomar decisões informadas.
Um exemplo de aplicação da IA é no processo de recrutamento e seleção.
As empresas podem usar a IA para selecionar candidatos com base em critérios específicos, como habilidades, experiência e histórico de emprego.
Isso reduz o tempo e o custo envolvidos no processo de seleção e ajuda a identificar os candidatos mais adequados para a empresa.
Outro exemplo é a análise de risco.
A IA pode ser usada para identificar riscos potenciais em operações comerciais, permitindo que as empresas tomem medidas preventivas antes que ocorram problemas.
A análise de risco também pode ajudar as empresas a tomar decisões de investimento mais informadas e a gerenciar melhor seus recursos.
O gerenciamento de estoque também pode ser aprimorado pela IA.
Ela pode ser usada para prever a demanda de produtos e otimizar o estoque, reduzindo custos e melhorando a eficiência.
As empresas podem usar a IA para ajustar automaticamente a quantidade de estoque com base na demanda, evitando excessos ou faltas.
Inteligência artificial para gerar leads e vendas
A inteligência artificial tem sido uma ferramenta importante para gerar leads e vendas.
Uma maneira é por meio do marketing personalizado.
A IA pode analisar dados dos clientes para entender suas preferências e comportamentos, permitindo que as empresas personalizem as mensagens e ofertas de marketing, aumentando a relevância e engajamento do cliente e, consequentemente, gerando mais leads e vendas.
Outra forma é por meio de chatbots equipados com IA que podem responder rapidamente a perguntas dos clientes e coletar informações importantes sobre suas necessidades e interesses.
As empresas podem usar essas informações para identificar leads quentes e encaminhá-los diretamente para a equipe de vendas.
A IA também pode ser usada para fazer recomendações personalizadas de produtos ou serviços.
Ela pode analisar o histórico de compras e comportamento de navegação do cliente para fazer recomendações, aumentando a probabilidade de conversão e vendas.
Além disso, essa ciência pode ser usada para analisar o sentimento em relação à marca nas mídias sociais e outras plataformas online.
Com essa informação, as empresas podem entender melhor o comportamento do cliente e tomar medidas para melhorar a experiência do usuário, gerando mais leads e vendas.
Inteligência artificial para criar textos e códigos
A inteligência artificial vem sendo utilizada para criar textos e códigos de diversas maneiras.
Uma das técnicas é a geração de linguagem natural (NLG), que permite a produção automática de textos em formatos como artigos, notícias, resumos e diálogos de chatbots.
Essa técnica pode ser aplicada em áreas como redação de conteúdo, tradução de idiomas e criação de diálogos em jogos eletrônicos.
Outra técnica da IA é a geração de código automático (ACG), que pode gerar códigos para resolver problemas e criar novas aplicações.
Ela pode ser aplicada em áreas como desenvolvimento de software, análise de dados e engenharia de sistemas.
A IA também pode ser usada para corrigir erros gramaticais e de ortografia em textos, além de identificar e corrigir erros de código em projetos de desenvolvimento de software.
Essa técnica é conhecida como correção de texto e código (TCC) e pode ajudar a melhorar a qualidade e precisão de trabalhos de redação e programação.
A detecção de plágio é outra técnica da IA que pode ser utilizada para identificar conteúdo plagiado em textos, comparando-o com outras fontes disponíveis na web.
Essa técnica pode ser aplicada em áreas como educação, jornalismo e pesquisa.
Por fim, a IA pode ser usada para resumir textos longos e complexos, identificando as principais ideias e apresentando-as de forma mais clara e concisa.
Essa técnica é conhecida como sumarização de texto e pode ser aplicada em áreas como pesquisa, jornalismo e educação.
