A IA forte é o tipo de IA que se assemelha à inteligência humana em vários domínios e tarefas. Ela é capaz de entender, aprender e executar qualquer atividade cognitiva que um ser humano possa fazer. Esta categoria inclui sistemas de aprendizado profundo e redes neurais que podem realizar uma ampla gama de tarefas, desde tradução de idiomas até direção autônoma de veículos. Um exemplo famoso de aplicação desse aprendizado é o caso do AlphaGo, um programa de inteligência artificial que aprendeu a jogar o jogo de tabuleiro Go. O AlphaGo analisou milhões de jogos disponíveis para descobrir as melhores estratégias de vitória.
Aprendizagem por Processamento de Linguagem Natural
São popularmente desenvolvidas com algoritmos e técnicas de Machine Learning, como redes neurais, árvores de decisão, support vector machines (SVM) e outros métodos de aprendizado de máquina. Esses sistemas são treinados com grandes conjuntos de dados relevantes para a tarefa específica que devem desempenhar. Inteligência artificial (IA) é um campo de estudo da TI que desenvolve sistemas capazes de simular a inteligência humana a partir de máquinas e outras ferramentas tecnológicas.
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Muitos empregos e setores estão sendo automatizados, o que pode levar ao desemprego e à desigualdade econômica. É crucial pensar em formas de adaptação e reconversão profissional para os indivíduos afetados. Além disso, a inteligência artificial também pode ter um impacto nas relações sociais, uma vez que algumas interações podem ser substituídas por chatbots ou assistentes virtuais. É essencial encontrar um equilíbrio entre a automação e a manutenção de conexões humanas significativas.
Avaliação 90 graus: definição, impacto e melhores práticas
Os algoritmos de inteligência artificial são treinados com base em dados históricos, que podem conter preconceitos e viéses implícitos. Isso pode resultar em decisões discriminatórias e injustas tomadas pelos sistemas de IA. É essencial garantir que os algoritmos sejam treinados com dados imparciais e que sejam constantemente avaliados para evitar discriminação. Além disso, é importante garantir uma supervisão humana adequada no processo de tomada de decisões com base na inteligência artificial. A inteligência artificial tem um papel crucial na medicina, auxiliando em diagnósticos mais precisos, acompanhamento de pacientes e descoberta de novos tratamentos. Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar grandes volumes de dados médicos, como exames de imagem e históricos de pacientes, para identificar padrões e apoiar médicos na tomada de decisões clínicas.
Descubra os fundamentos da IA, explore as aplicações da IA generativa e entenda como a IA afeta os dados. Tudo isso está no Trailhead, a plataforma de aprendizagem online gratuita da Salesforce. A IA nas finanças melhora a eficiência e precisão de atividades financeiras, desde a análise de risco até a gestão de investimentos. Outro fator é que se trata de uma tecnologia que ajuda na gestão de equipes, permitindo a troca rápida de informação entre setores, trazendo eficiência operacional.
Antes de explorar as classificações de tipos de Inteligência Artificial, vamos primeiro entender o que é IA. Um exemplo são os famosos chatbots que você encontra em sites e serviços de empresas em geral. É importante notar que essas classificações não são definitivas, considerando a constante evolução na área.
Com isso, a inteligência artificial permite que as máquinas executem diferentes tarefas de forma autônoma. No nosso dia a dia, podemos citar os assistentes virtuais, como a Alexa, que utiliza essa tecnologia, fazendo o reconhecimento de voz e realizando tarefas. Para entender melhor o que é inteligência artificial, primeiro precisamos definir o que é inteligência natural.
A Teoria da Mente refere-se a sistemas de IA que têm uma compreensão das emoções, crenças, intenções e pensamentos dos seres humanos. O uso indevido e irresponsável dos sistemas de IA pode acarretar consequências negativas, tais como discriminação, roubo e vazamento de dados e disseminação de informações falsas. A IA autoconsciente é um estágio hipotético onde os sistemas de IA possuem uma consciência semelhante à humana. Esses sistemas teriam uma compreensão própria de sua existência, estados internos e emoções.
Sua usabilidade se resume a responder automaticamente a um conjunto limitado ou combinação de entradas. Seu exemplo clássico é o Deep Blue da IBM que venceu Garry Kasparov em um duelo de xadrez. No entanto, a criação de uma AGI ainda se encontra em estágio especulativo e teórico, permanecendo como um objetivo de longo prazo para a pesquisa e desenvolvimento em Inteligência Artificial. Embora não existam exemplos concretos de AGI, alguns projetos e iniciativas, como a OpenAI com seu programa GPT, têm como objetivo desenvolver sistemas mais avançados que possam se aproximar da inteligência geral. Então, essas máquinas acabam sendo mais adequadas para tarefas específicas em que o essencial é a memória de curto prazo e a personalização com base em interações anteriores. Entenda como os grandes modelos de linguagem (LLMs) revolucionam o atendimento ao cliente, com interações mais inteligentes e personalizadas.
A automação de tarefas por sistemas de IA pode levar à substituição de empregos humanos, exigindo uma reflexão sobre a transição do mercado de trabalho e o desenvolvimento de novas habilidades. A coleta e o uso de grandes volumes de dados pessoais pela IA levantam questões de privacidade e segurança. Sistemas automatizados realizam tarefas específicas com pouca ou nenhuma intervenção humana. Por isso, seu desempenho pode se encaixar na categoria “Máquinas com Memória Limitada” ou abordar elementos da “Teoria da Mente”. Na classificação técnica, esse tipo de IA pode ser considerado uma forma especializada de Inteligência artificial Estreita (ANI), focada na interação e compreensão de linguagem.
Esse tipo de inteligência artificial consegue aprender por meio de técnicas de machine learning, por exemplo, além de compreender e reagir a estímulos específicos. É uma tecnologia considerada o futuro da AI, com o desenvolvimento de máquinas com uma capacidade de tomar decisões e analisar dados de forma extremamente rápida, superando a inteligência da IA Forte. Esses assistentes virtuais utilizam a memória limitada para entender seus comandos de voz, responder perguntas e realizar tarefas específicas, como enviar mensagens ou fazer uma busca na internet. Durante a leitura desse artigo, se você esteve se perguntando “onde estão os modelos de Machine Learning tradicionais?
Essa abordagem também é conhecida como “aprendizado por reforço” e é uma das capacidades mais avançadas da inteligência artificial. A teoria da mente é uma habilidade cognitiva complexa que permite aos seres humanos entender que outras pessoas têm suas próprias convicções e motivações. Portanto, muitas ações não são baseadas em lógica, mas em crenças, sentimentos e desejos pessoais. Os três tipos de inteligência artificial descritos anteriormente podem ser classificados de acordo com quatro capacidades ou habilidades distintas. Essas características estão diretamente relacionadas ao nível de desenvolvimento alcançado por cada tipo de IA, podendo ser observadas em maior ou menor grau em cada uma delas. Com a crescente popularidade da tecnologia de inteligência artificial, temos visto surgir diariamente novas ferramentas inteligentes que têm o potencial de nos ajudar em diversas áreas da vida cotidiana.
A IA com memória limitada pode usar experiências passadas para informar decisões futuras. Esses sistemas são capazes de armazenar dados temporariamente e aprender com eles para melhorar seu desempenho. IA (inteligência artificial) é um campo de aplicação e pesquisa da computação, que trata de meios (sistemas e programas) capazes de realizar tarefas antes só possíveis por humanos. A IA pode ser definida Spaces na Hugging Face como a capacidade de máquinas replicarem a inteligência natural. Todos os sistemas atuais, como aqueles que usam o deep learning, são treinados por grandes volumes de dados de treinamento que são armazenados em sua memória para formar um modelo de referência para resolver problemas futuros. De chatbots e assistentes virtuais a veículos autônomos, todos são acionados por IA de memória limitada.