O que é inteligência artificial e como ela funciona?
Atualizado: 25 de abr.
Atualizado em: Dezembro 2023
Parece que a inteligência artificial (IA) está por toda parte — nas notícias, em quase todos os blogs de negócios (aqui estamos nós) e nas conversas em reuniões familiares —, e por um bom motivo. A IA está mudando a maneira como nos relacionamos com o mundo.
Para pequenos empresários e empreendedores, os benefícios da IA são praticamente ilimitados. Você pode usá-la para impulsionar seus esforços de marketing, otimizar as operações e até mesmo criar um site. Mas o que é IA e como a IA funciona? Junte-se a nós e conheça um pouco sobre essa tecnologia fascinante.
Confira nosso artigo sobre como criar um site.
O que é IA?
Apesar do amplo contexto envolvido, a pergunta “o que é inteligência artificial” é fácil de ser respondida: IA é a capacidade que uma máquina tem de imitar a maneira como nosso cérebro processa informações. Ela utiliza algoritmos e regras para analisar conjuntos de dados extensos a fim de identificar padrões que servem de base para seus modelos de tomada de decisão.
A IA não é uma tecnologia única, mas um conjunto diversificado de tecnologias e metodologias que colaboram para aprimorar a inteligência das máquinas. Ao integrar a IA aos seus processos de negócios e fluxos de trabalho, compreender esses componentes pode ajudar você a aproveitá-la de forma mais eficaz.
A história da inteligência artificial
A história da inteligência artificial (IA) remonta a tempos antigos, mas a era moderna da IA começou em meados do século XX. Aqui está uma breve recapitulação:
Conceitos iniciais (Antiguidade–Século XX):
A ideia de criar seres artificiais com inteligência semelhante à humana remonta à mitologia antiga.
No século XVII, o filósofo e matemático René Descartes explorou o conceito de autômatos e raciocínio mecânico.
A Conferência de Dartmouth (1956):
O termo "inteligência artificial" foi cunhado na Conferência de Dartmouth em 1956, onde pesquisadores, incluindo John McCarthy e Marvin Minsky, se reuniram para discutir a possibilidade de criar máquinas que reproduzissem a inteligência humana.
Pesquisas iniciais sobre IA (décadas de 1950 a 1960):
As primeiras pesquisas sobre IA se concentraram na IA simbólica, usando regras e lógica para representar o conhecimento.
Em 1956, Allen Newell e Herbert A. Simon desenvolveram o Logic Theorist, o primeiro programa de IA capaz de provar teoremas matemáticos.
Na década de 1960, houve o desenvolvimento de sistemas especializados, que eram baseados em regras e projetados para resolver problemas específicos.
Inverno da IA (décadas de 1970 a 1980):
O progresso da IA desacelerou durante as décadas de 1970 e 1980 devido aos desafios no desenvolvimento de algoritmos eficazes e às limitações de hardware dos computadores.
O financiamento para a pesquisa de IA diminuiu, levando ao que é conhecido como o "inverno da IA".
Renascimento e novas abordagens (década de 1990):
A IA teve um renascimento na década de 1990, com os avanços no machine learning, nas redes neurais e na disponibilidade de computadores mais potentes.
O surgimento de aplicativos práticos, como o reconhecimento de fala e a visão computacional, contribuiu para renovar o interesse pela IA.
Machine learning e deep learning (anos 2000 até o presente):
O século XXI registrou avanços significativos em machine learning (ou aprendizado de máquina), especialmente com o surgimento do deep learning (ou aprendizado profundo).
O deep learning, possibilitado por redes neurais com várias camadas, levou a avanços no reconhecimento de imagens, no processamento de linguagem natural e em outros aplicativos de IA.
IA atual (década de 2010 até o presente):
As tecnologias de IA estão cada vez mais integradas a vários setores, incluindo saúde, finanças e veículos autônomos.
O processamento de linguagem natural (PLN) e a aprendizagem por reforço desempenharam papéis importantes no desenvolvimento de aplicativos de IA.
Desafios éticos e sociais:
Com a popularização da IA, há um foco cada vez maior em considerações éticas, na parcialidade dos algoritmos e no impacto social da IA sobre os empregos e a privacidade.
A história da IA é caracterizada por ciclos de entusiasmo, seguidos por períodos de ceticismo e estagnação. Nos últimos anos, a IA fez avanços notáveis, impactando vários aspectos da nossa vida diária e mantendo-se como um campo dinâmico de pesquisa e desenvolvimento.
Os campos da IA explicados de forma simples
IA é um conceito geral, um termo abrangente que engloba uma grande variedade de campos e técnicas especializadas. É importante observar que esses campos não são completamente independentes — eles frequentemente se cruzam e se complementam. Aqui está uma amostra dos diferentes campos da IA:
Machine learning (ML)
O coração e a (não exatamente) alma da IA, o ML refere-se à capacidade das máquinas de aprender por conta própria e melhorar o desempenho ao longo do tempo sem a necessidade de intervenção humana. O ML usa dados como base para o aprendizado.
É por meio do ML que seu serviço de streaming favorito aprende o que você gosta, sugerindo Imagine Dragons se você passou a semana toda escutando Coldplay.
Deep learning (DL)
Um subconjunto do ML, o deep learning usa redes neurais de várias camadas para analisar dados e executar tarefas complexas.
Enquanto o ML é mais amplo e se refere às técnicas gerais que permitem que as máquinas aprendam por conta própria, o DL é uma abordagem específica dentro do machine learning que faz uso de redes neurais para concluir uma tarefa semelhante à humana (como ver, escrever ou criar arte).
Redes neurais
As redes neurais, ou "redes neurais artificiais (RNAs)", são componentes do deep learning que imitam a funcionalidade de processamento de dados do cérebro humano.
Uma rede neural é composta de várias camadas de neurônios artificiais (chamados de "nós") que são usados para processar todos os dados sobre os quais tanto falamos. As redes neurais são complexas, portanto, vamos detalhá-las abaixo.
Processamento de linguagem natural ( PLN)
PLN é um ramo da IA que capacita as máquinas a entender, processar e imitar a linguagem humana. Vemos isso mais comumente em assistentes de voz, como a Alexa da Amazon e o Assistente do Google, que respondem adequadamente quando damos ordens a eles (por exemplo, "Toque 'Fix you' do Coldplay no Amazon Music").
O PNL é responsável por dizer à Alexa para tocar uma música em vez de comprar um forno importado de R$ 2.000. Ou seja, o PLN é a maneira pela qual as máquinas entendem os comandos humanos e respondem de uma forma que soe natural.
Visão computacional (CV)
Computadores que conseguem entender dados visuais, como fotos e vídeos, são um tanto quanto assustadores, mas também importantes para imitar a forma como os seres humanos processam informações.
A CV interpreta dados visuais, como fotos e vídeos, para tomar decisões. Quando uma plataforma social marca você automaticamente na foto de Natal da sua família, isso é a CV em ação.
Raciocínio e solução de problemas
Os sistemas de IA simulam o raciocínio humano para resolver problemas. A palavra-chave aqui é "simular". Até o momento, os computadores não conseguem raciocinar da mesma forma que as pessoas.
Em vez disso, eles usam dados, algoritmos e probabilidades para tomar decisões. Isso pode se manifestar na forma de um computador enxadrista planejando seu próximo movimento ou o ChatGPT respondendo a uma pergunta com base em como já respondeu a perguntas anteriormente.
Percepção
Percepção é uma função da IA que tem relação com interpretação. Os sistemas de IA usam sensores para perceber cenários do mundo real e comunicar insights e informações aos seres humanos.
É assim que seu carro avisa quando um objeto está muito próximo. Os carros autônomos levaram isso a um novo patamar, usando sensores e percepção para navegar e evitar obstáculos.
Computação cognitiva (CC)
Pense na computação cognitiva como a prima inteligente da IA. Ela imita os processos de pensamento humano usando algoritmos e dados, tomando decisões, fazendo previsões e fornecendo percepções.
Os sistemas de CC não conseguem reproduzir perfeitamente o pensamento humano (pelo menos, não ainda), mas são treinados para entender o contexto, além do conteúdo. Por exemplo, se você estiver conversando sobre "Apple" no contexto de tecnologia, um sistema cognitivo não começará a falar sobre salada de frutas.
IA forte vs. IA fraca vs. IA superinteligente
A inteligência artificial evoluiu significativamente desde que os seres humanos lançaram as bases para ela, no início do século XX, mas ainda temos apenas o que é comumente conhecido como IA fraca ou IA estreita. IA fraca refere-se a sistemas de IA desenvolvidos e treinados para tarefas ou áreas específicas.
Esses sistemas se destacam em contextos predefinidos, mas não têm a inteligência ampla e geral dos seres humanos. Por exemplo, os criadores de sites com IA são uma forma de IA fraca, pois sua única finalidade é ajudar você a criar um novo site. O ChatGPT também é uma forma de IA fraca, pois sua única tarefa é gerar respostas de texto em linguagem natural.
Por outro lado, a comunidade de pesquisa e desenvolvimento de IA ainda está se esforçando para obter uma IA forte (também conhecida como IA geral). A expectativa é que um dia seja possível replicar uma inteligência geral semelhante à humana, com a capacidade de entender, aprender e aplicar o conhecimento em uma ampla gama de tarefas e áreas.
IA superinteligente é a visão da IA que tende a causar arrepios nas pessoas. O termo representa um nível hipotético de inteligência artificial que supera as capacidades humanas em todas as áreas. Ela é mais avançada e capaz do que a IA forte, e até o momento seu desenvolvimento é puramente teórico.
Leitura bônus: 10+ melhores ferramentas de inteligência artificial para criar textos.
Os diferentes níveis de IA
A inteligência artificial (IA) pode ser categorizada em vários níveis com base em seus recursos e características. Veja a seguir os níveis típicos de IA:
IA reativa
Opera somente com dados atuais, concentrando-se em tarefas específicas, sem a capacidade de aprender com a experiência. A IA reativa é excelente para campos como ferramentas de recomendação e filtros de spam, mas tem recursos limitados.
Ela não tem capacidade de previsão e não pode se ajustar ou prever eventos inesperados.
IA de memória limitada
Esse tipo de IA pode armazenar temporariamente dados de experiências passadas, o que lhe permite aprender e melhorar com o tempo. Um exemplo de IA de memória limitada em ação é o AlphaStar do Google. O Alphastar se aperfeiçoou no game de estratégia StarCraft 2 jogando repetidamente contra si mesmo. Um estudo de 2019 descobriu que ele era um jogador de xadrez melhor do que 99,8% dos jogadores oficialmente classificados.
Como o nome sugere, a IA de memória limitada tem algumas, bem... limitações. Ela requer grandes quantidades de dados para aprender tarefas simples, e qualquer alteração em seu ambiente exige um treinamento completamente novo.
IA de teoria da mente
Um novo tipo de IA que está sendo desenvolvido atualmente, a IA de teoria da mente refere-se à capacidade de uma máquina de entender as emoções, crenças e formas de pensar humanas.
A IA de teoria da mente pode um dia ser capaz de reconhecer as emoções humanas, o que permitirá que ela responda e se ajuste a elas de forma adequada. Parece assustador? Espere até ler sobre a IA autoconsciente.
IA autoconsciente
A IA autoconsciente, ou máquinas conscientes, está ciente de seu próprio estado interno e do estado interno de outras pessoas. Esse tipo de inteligência artificial estaria no mesmo nível da inteligência humana, imitando suas emoções, desejos ou necessidades.
Neste momento, a IA autoconsciente está presente exclusivamente em filmes de ficção científica e cenários distópicos.
Como os negócios estão usando a IA?
Atualmente, os negócios usam ativamente a IA para expandir os recursos existentes e otimizar praticamente tudo, desde o atendimento ao cliente até o desenvolvimento de produtos. Mais especificamente, aqui estão as maneiras pelas quais você pode aproveitar a IA:
IA generativa
Esse subconjunto da IA concentra-se na criação ou geração de novos conteúdos, dados ou informações, em vez de simplesmente analisar ou processar os dados existentes. Os modelos de IA generativa são projetados para produzir resultados novos e contextualmente relevantes, geralmente na forma de texto, imagens ou áudio.
Esses modelos podem ser treinados para gerar conteúdos que imitam a criatividade humana e podem ser usados em várias aplicações. A inteligência artificial de design do Wix, por exemplo, é uma forma de IA generativa que ajuda a simplificar o processo de desenvolvimento de sites.
Chatbots
Os chatbots de IA usam processamento de linguagem natural (PLN) para entender e responder às consultas dos usuários. Lembra que mencionamos os assistentes de voz, como a Alexa? Os chatbots funcionam de maneira semelhante, interpretando as consultas em linguagem humana e fornecendo respostas relevantes.
Você pode integrar chatbots de atendimento ao cliente em seu site profissional e contas de redes sociais ou ativá-los via SMS para ajudar seus clientes em tempo real. De acordo com a 5ª edição do relatório State of Service, quase metade das empresas no Brasil já utiliza IA no atendimento ao cliente.
Recomendações de produtos
Principalmente em sites de eCommerce e de varejo, as recomendações de produtos geradas por IA são uma maneira fácil de personalizar a experiência de compra online de seus clientes.
Essas ferramentas de machine learning analisam dados como o comportamento, as preferências e o histórico de compras do usuário para fornecer recomendações relevantes à medida que ele navega no seu site ou aplicativo.
Análise preditiva
Quando você fornece muitos dados, como padrões climáticos, tendências de consumo e comportamento de compra, para a IA processar, categorizar e analisar, você tem uma fórmula excelente para fazer previsões.
Os proprietários de lojas virtuais podem usar a IA preditiva para prever quais produtos estarão em alta na próxima estação, e os fabricantes podem prever quando seu maquinário provavelmente apresentará problemas.
Automação de marketing
As ferramentas de automação de marketing podem analisar o comportamento dos clientes, segmentar públicos e, em seguida, usar esses dados para fazer recomendações ou fornecer insights sobre como alocar seus gastos em marketing de forma mais eficaz.
Por exemplo, o relatório de benchmark do Web Analytics apresenta uma análise de dados detalhada do seu site, comparando-o com sites semelhantes e fornecendo insights valiosos para aprimoramento.
Automação operacional
A automação operacional é um conjunto de tecnologias que podem ser usadas para simplificar e otimizar tarefas repetitivas, manuais e demoradas em uma organização. Seu principal objetivo é aumentar a eficiência, reduzir erros, baixar custos e liberar recursos humanos para trabalhos mais estratégicos e criativos.
Aprimoramento da acessibilidade
As ferramentas de IA de aprimoramento da acessibilidade são desenvolvidas para melhorar a usabilidade do conteúdo digital para pessoas com deficiências. Por exemplo, o Assistente de Acessibilidade do Wix oferece orientação para acessibilidade web.
O Wix criou a ferramenta para garantir que seus usuários pudessem criar facilmente sites que fossem inclusivos e estivessem em conformidade com os padrões de acessibilidade.
A IA vai roubar seu emprego?
A discussão sobre IA e mercado de trabalho é compreensivelmente dominada pelo medo, afinal, observamos por décadas a automação eliminar empregos no setor industrial. Por isso, é compreensível que pessoas de diversos setores estejam preocupadas com a possibilidade de serem substituídas por inteligência artificial.
Mas toda mudança tecnológica extingue e também cria empregos. A inteligência artificial – pelo menos em sua configuração atual – não é diferente. Além de poder tornar os profissionais mais produtivos, automatizando tarefas cotidianas e repetitivas, existe muita especulação sobre alguns empregos que podem ser criados a partir dela. Uma coisa é certa: a IA mudará o mercado de trabalho.
Por isso, é importante garantir que você esteja tomando todas as medidas para se preparar, experimentando, aprimorando suas habilidades e trabalhando de forma mais inteligente.
Vantagens da inteligência artificial
A IA trouxe uma série de vantagens para os negócios. Entre elas:
Capacidade de analisar e prever dados.
Melhoria dos processos de eCommerce e atendimento ao cliente.
Maior eficácia na tomada de decisões e execução de tarefas.
Possibilidade de automação e consequente aumento da produtividade
Desvantagens da inteligência artificial
Mas, é claro, há também algumas desvantagens:
Altos custos de desenvolvimento, sendo um recurso restrito e com adoção desigual.
Mudanças no mercado de trabalho e a extinção de alguns empregos.
Algoritmos podem agravar padrões prejudiciais.
Riscos de segurança em relação à coleta e ao armazenamento de dados pessoais.
Por Hanna Kimelblat
Blogger & Growth Marketing Expert - Português
