Quais são os tipos de inteligência artificial e como utilizá-las
Atualizado: 25 de abr.
Atualizado em: Fevereiro 2024
A inteligência artificial (IA) já está transformando nossa forma de divulgar produtos, criar um site e muitos outros aspectos dos negócios. Mas o real potencial da IA ainda não foi concretizado. "Com base nos útimos seis meses de crescimento rápido dessa tecnologia, só posso imaginar que os próximos seis meses serão ainda mais rápidos", diz Yaara Asaf, Chefe de Produto do Wix. "Estamos tentando colher os frutos dessa tecnologia o mais rápido possível.”
Leitura bônus: como criar um site
Neste artigo, vamos abordar as diferentes faces dessa tecnologia, abrangendo todos os tipos de inteligência artificial. Embora a IA seja um campo em rápida evolução que avança a cada dia, familiarizar-se com os sete principais tipos de IA pode ajudar você a discernir melhor entre fato e ficção, ou realidade e exageros, para fazer previsões informadas sobre o futuro.
Continue lendo para conhecer os sete principais tipos de IA:
O que é inteligência artificial e para o que ela serve
Nos dias de hoje, a IA já não é um tabu ou nicho relegado a especialistas, mas um tópico presente nos contextos mais diversos do cotidiano. Todos parecem saber o que é inteligência artificial, mas poucos realmente sabem como ela realmente funciona ou todos os diferentes tipos de inteligência artificial.
O termo Inteligência Artificial (IA) se refere ao desenvolvimento de sistemas de computador capazes de executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Essas tarefas incluem aprendizagem, raciocínio, resolução de problemas, percepção e compreensão de linguagem.
Os sistemas de IA são projetados para analisar grandes quantidades de dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana. Além disso, a IA contribui para avanços em campos como robótica, processamento de linguagem natural e visão computacional, levando a inovações que melhoram a nossa vida cotidiana e impulsionam o progresso tecnológico.
É possível até mesmo criar um site utilizando IA; por isso, criamos uma lista dos melhores sites de inteligência artificial para criar sites profissionais. Em última análise, a IA tem o potencial de revolucionar as indústrias, agilizar processos e enfrentar desafios complexos, tornando-se uma força poderosa e transformadora no mundo de hoje.
Tipos de IA (por capacidade)
Talvez a melhor maneira de entender a IA hoje seja observá-la por duas perspectivas diferentes. A primeira envolve classificar os tipos de inteligência artificial por capacidade, ou seja, o quão bem ela consegue simular processos de pensamento humano. Nesse contexto, pesquisadores pioneiros no campo de IA elaboraram uma hierarquia para descrever e testar seus projetos.
1. Inteligência artificial estreita (também conhecida como "IA estreita" ou "IA fraca")
A tecnologia atual se baseia nesse tipo de IA. Esses sistemas são capazes de concluir um conjunto específico de tarefas predefinidas. Por exemplo, a Siri do seu iPhone pode responder a comandos de voz e perguntas com base em um conjunto específico de funções. Se você pedir para a Siri mostrar um caminho para o aeroporto, um algoritmo de IA combina dados de mapas e condições de trânsito atuais para calcular a melhor rota. No entanto, se você sair muito dos tópicos convencionais, acabará em um beco sem saída. Se você já fez uma pergunta fora do comum ou complicada para a Siri, provavelmente já ouviu a frase: "Siri não entendeu muito bem".
A IA estreita precisa de um grande volume de dados de referência para desenvolver sua inteligência, e não é capaz de aprender, expandir seu conhecimento ou interpretar essas informações e aplicá-las a novas tarefas. As ferramentas de IA de hoje são mais sofisticadas do que poderíamos imaginar há apenas cinco anos. Por exemplo, elas mudaram fundamentalmente a forma como criamos sites ou a operação de fábricas e linhas de montagem. Porém, todas essas inovações ainda se baseiam em tipos de inteligência artificial estreita.
2. Inteligência artificial geral (também conhecida como "IA geral" ou "IA forte")
A inteligência artificial geral (AGI — Advanced General Intelligence) descreve a IA capaz de imitar a tomada de decisões humanas e incorporar lógica, emoção e aprendizado de forma generalizada. Embora inicialmente os pesquisadores pensassem que a AGI seria alcançada ainda no século XX, a inteligência humana se mostrou difícil de recriar.
Os desenvolvedores criaram diversos testes para determinar se suas criações atendem ao padrão de uma AGI. O mais famoso deles é o teste de Turing, que compara as respostas de um computador e um humano a algumas perguntas para verificar se é possível perceber a diferença.
Na opinião de alguns, certos tipos de IA generativa, como o ChatGPT, atendem aos requisitos definidos pelo teste de Turing. Por exemplo, quando um pequeno grupo de publicitários tentou comparar anúncios digitais gerados por máquinas versus humanos, eles só conseguiram identificar os escritos por IA com 57% de precisão.
Dito isso, os tipos de inteligência artificial atuais ainda não cumprem todos os requisitos para serem considerados AGIs. Essas condições envolvem a capacidade de desempenhar tarefas mundanas, mas complexas, como fazer café em uma cozinha desconhecida, e alguns afirmam que o teste de Turing está desatualizado.
3. Superinteligência artificial (ou "super IA")
É comum encontrar na ficção científica cenários em que uma super IA ultrapassa a inteligência e a consciência humanas. Embora a ideia de robôs dominando o mundo pareça absurda, alguns pesquisadores acreditam que, uma vez que a tecnologia chegue ao nível de uma AGI, as ferramentas de IA serão rapidamente capazes de aprender, adaptar-se e aperfeiçoar suas funções, eventualmente superando as habilidades humanas e até mesmo desafiando sua programação original.
Tipos de IA (por função)
Outra maneira de classificar os tipos de inteligência artificial é considerar o tipo de trabalho que ela consegue realizar. O pesquisador Arend Hintze definiu quatro tipos de IA, incluindo dois que são especulativos ou ainda não alcançados por enquanto.
4. IA reativa
A IA reativa, ou reacional, funciona dentro de parâmetros estreitos, sem fazer referência a interações, respostas ou resultados anteriores. Os dados usados para treinar esse sistema são de extrema importância, pois são a única fonte de conhecimento do algoritmo.
Apesar do seu foco limitado, a IA reativa tem um melhor desempenho que humanos em tarefas específicas, graças à sua alta velocidade de processamento. Os exemplos mais famosos de IA reativa são o Deep Blue da IBM, que venceu Garry Kasparov, campeão mundial de xadrez na época, e o Watson, que ganhou no Jeopardy!, programa de TV norte-americano baseado em perguntas e respostas.
Muitas tarefas do dia a dia agora dependem da IA reativa para tomada de decisões simples com base no reconhecimento de padrões, como filtros de spam automatizados para e-mail, mecanismos de pontuação de crédito para atividades financeiras e recomendações simples de produtos no eCommerce.
5. IA com memória limitada
A IA com memória limitada utiliza dados armazenados para informar seu comportamento atual, sendo mais sofisticada que a IA reativa. Ela é capaz de processar sequências de informações fornecidas, também chamadas de inputs, e reagir de acordo. Além disso, ela pode usar os resultados das suas interações como novos dados de treinamento, "aprendendo" e refinando suas ações ao longo do tempo.
A IA com memória limitada melhora as experiências digitais usando dados de interações passadas para prever o que os visitantes do site ou usuários do app desejam fazer ou ver a seguir. Ela seleciona o conteúdo certo para a situação em tempo real, recomendando produtos que você não sabia que precisava ou gerando respostas corretas para perguntas em chatbots de atendimento ao cliente.
Em termos práticos, os carros autônomos estão na vanguarda da implementação da IA com memória limitada. Eles são treinados para processar dados de sensores e reconhecer objetos como semáforos e ônibus. Quando um pedestre entra em uma faixa, o carro usa a IA para perceber, reagir e acionar os freios.
No entanto, existem limitações: ainda são necessários grandes volumes de dados para treinar uma IA com memória limitada, mesmo para realizar tarefas simples. Seu conhecimento se expande quando os resultados são “retroalimentados”, ou seja, reintegrados ao banco de dados para treino. O conjunto de dados cresce, mas o mecanismo de processamento permanece o mesmo, a menos que os humanos reprogramem a IA. É por isso que os carros autônomos podem ter dificuldade em passar por obstáculos aparentemente simples, mas não antecipados, como névoa ou manifestantes nas ruas.
6. IA com teoria da mente
Na psicologia, o termo "teoria da mente" se refere ao entendimento de que outros seres têm pensamentos e emoções que afetam suas ações. Para se aproximar da inteligência humana, a IA precisa desenvolver essa consciência sobre os outros e ser capaz de interagir de forma a levar em conta o conhecimento e as experiências das outras pessoas. Dentre todos os diferentes tipos de inteligência artificial disponíveis atualmente, nenhum apresenta uma “teoria da mente”.
7. IA autoconsciente
A IA autoconsciente é outra versão hipotética da tecnologia e pode (em teoria) reconhecer seus próprios estados mentais, emoções e memórias. Além disso, ela seria capaz de aplicar sua própria inteligência emocional para interpretar e deduzir as motivações não declaradas e os estados internos dos outros.
Principais aplicações da IA: como usar os tipos de IA hoje e no futuro próximo
O caminho à frente para a IA ainda é longo e incerto, mas a tecnologia já está transformando a forma como trabalhamos. Tarefas que antes eram repetitivas, demoradas e inviáveis em escala agora se tornaram possíveis graças à velocidade de processamento e às capacidades preditivas da IA.
Por exemplo, ao combinar a IA com décadas de conhecimento em design de sites, o Wix tem redefinido a maneira como sites e experiências digitais são criados. As ferramentas do Wix baseadas em IA permitem que você crie um site inteiro do zero, além de simplificar tarefas repetitivas e tediosas, como escrever os textos do site, fazer o design de imagens e muito mais.
Confira outras aplicações interessantes da IA em uma variedade de setores:
IA no varejo e eCommerce
Há anos, os sites de eCommerce têm sido alguns dos principais aplicadores de algoritmos inteligentes para aprimorar as experiências de compra. À medida que a IA evolui, os comerciantes estão dispostos e ansiosos para implementar novas tecnologias. Os usos principais incluem:
Personalização: A IA de memória limitada pode processar interações digitais em tempo real e prever quais produtos são mais relevantes para recomendar e quais ofertas serão mais bem recebidas por cada comprador, servindo como um assistente pessoal, mas em grande escala. O JavaScript no código do site permite que sejam enviadas recomendações de produtos personalizadas, capazes de se adaptar em tempo real ao comportamento dos visitantes.
Gestão de estoque: Estimar quanto de cada item deve ser estocado pode ser um desafio para lojistas. Nesse contexto, a IA pode analisar padrões de compra e prever com precisão quando devem ser realizados pedidos aos fabricantes e abastecimentos.
Atendimento ao cliente: A IA reativa pode ser muito útil para fornecer informações sobre o status dos envios. Além disso, IAs que usam processamento de linguagem natural podem responder a consultas mais complexas recebidas por chatbots, e-mail ou aplicativos de mensagens sociais, encurtando os tempos de resposta e proporcionando um melhor atendimento ao cliente.
IA no setor de viagens, restaurantes e hotelaria
No setor de turismo, em que os clientes buscam se encantar com a experiência, oferecer um serviço de primeira qualidade é essencial. Nesse aspecto, a IA ajuda ferramentas administrativas e interfaces digitais a oferecer experiências personalizadas a cada cliente, ao mesmo tempo que maximiza a eficiência nos bastidores. As aplicações incluem:
Jornadas personalizadas: A IA pode considerar históricos de compra para recomendar destinos, pacotes de viagem ou voos que estejam alinhados às preferências individuais de cada cliente. Os serviços de restaurantes podem oferecer promoções em estabelecimentos locais e destacar os negócios mais bem avaliados que oferecem a atmosfera ou culinária que um cliente está procurando.
Previsões de demanda sazonal: Ao analisar histórico de uso e dados de compra, os algoritmos de IA podem ajudar a determinar períodos de alta demanda, datas pouco movimentadas, horários de atividade, quantidade de pessoal e itinerários.
IA no setor de saúde e bem-estar
A maioria das IAs automatiza as rotinas e trabalhos administrativos para que os profissionais de saúde humanos possam se concentrar no diagnóstico, tratamento e conexão com os pacientes. Os principais usos de IA na saúde incluem:
Síntese de pesquisa: Diferentes tipos de IA podem ser usados para consultar a literatura médica e apresentar as práticas recomendadas e ensaios clínicos mais atualizados para orientar a atuação dos profissionais.
Interpretação de exames e resultados de testes: A IA pode processar exames de imagem rapidamente e identificar anomalias, bem como combinar resultados de testes com padrões de dados históricos para sugerir potenciais diagnósticos.
Monitoramento e recomendações proativas: Dispositivos como cintas peitorais e pulseiras que monitoram pressão arterial e outros indicadores de saúde podem se conectar a ferramentas de IA para processar os dados em tempo real e fazer recomendações personalizadas sobre dieta, sono, exercícios e medicamentos.
IA em design e desenvolvimento de tecnologia
Programadores, engenheiros e designers podem aproveitar a IA para automatizar tarefas rotineiras e executar testes em escala, permitindo que eles otimizem rapidamente seus recursos digitais. Os usos incluem:
Testes A/B: As ferramentas de IA podem compilar o desempenho de diversas variações de páginas de site ou experiências de apps e ajustar elementos em tempo real com base nos resultados, permitindo que as empresas executem vários ciclos de testes mais rapidamente.
Verificação de erros: Diferentes tipos de IA podem conferir o código, identificar erros e prever incompatibilidades com sistemas existentes.
Automação de rotinas: Designers e programadores podem deixar para a IA as tarefas manuais, seja identificar pequenos erros no código ou redimensionar imagens. A automação também pode ser aplicada à criação de sites estáticos, formulando um template completo usando apenas alguns comandos iniciais sobre design e conteúdo.
IA no setor financeiro, jurídico e empresarial
Escritórios de advocacia e outras empresas podem aumentar bastante sua produtividade graças à IA. As máquinas são capazes de processar inúmeros detalhes administrativos, enquanto a modelagem preditiva pode orientar previsões de negócio. A IA pode aumentar a eficiências em alguns aspectos, como:
Detecção de fraudes e segurança: Usando a detecção de padrões para identificar anomalias, ferramentas baseadas em IA podem sinalizar transações potencialmente fraudulentas, reclamações de seguro suspeitas e violações de dados.
Automação de documentos, arquivamentos e relatórios padronizados: Os diferentes tipos incluem inteligência artificial para escrever textos, montar gráficos para relatórios e documentos padronizados, além de gerar a papelada necessária para pedidos de indenização de sinistros. No entanto, não espere que a IA escreva introduções ou resumos complexos.
Cotações e preços em tempo real: Com a ajuda da IA, apólices de seguro e contratos de aluguel de propriedades podem se adaptar a condições em constante mudança, como aumento na demanda de mercado ou alterações no comportamento dos clientes.
Previsões: Baseando-se em transações anteriores e dados sobre as condições atuais, modelos de IA podem prever tendências, necessidades orçamentárias e receitas futuras.
IA na indústria
A "manufatura inteligente" já é amplamente difundida, e a IA está preparada para ganhar ainda mais eficiência nos próximos anos, à medida que robôs, máquinas equipadas com Internet das Coisas e ferramentas digitais colaboram para otimizar a produção.
Os avanços incluem:
Robôs e "cobots": Maquinário equipado com sistemas de IA e alta capacidade computacional podem lidar com tarefas repetitivas baseadas em regras preestabelecidas. "Cobots", ou robôs colaborativos, trabalham ao lado de humanos, com a capacidade de detectar movimento, desviar de obstáculos e concluir tarefas fisicamente exaustivas.
Manutenção preditiva: Ao usar sensores junto ao maquinário, é possível transmitir o status operacional do equipamento e monitorar a condição da máquina com a ajuda da IA, que analisa os dados em busca de sinais de desgaste e queda de desempenho. A previsão preditiva pode ajudar os fabricantes a se preparar para atualizações, reparos ou substituições em sua linha de produção.
Controle de qualidade: Sensores podem monitorar a produção e sinalizar inconsistências e defeitos.
Cadeia de suprimentos sustentável: A demanda do consumidor por produtos sustentáveis cresce cada vez mais. A IA pode ajudar empresas a atender a essas expectativas monitorando as emissões de carbono, verificando a destinação de resíduos e identificando fornecedores sustentáveis de alto desempenho em todo o mundo.
Previsão de demanda: Com base em padrões de compra anteriores e condições econômicas atuais, os modelos de IA podem prever quando os fabricantes precisam aumentar a produção, ajudando a alinhar os pedidos previstos e os custos com pessoal e materiais.
IA em logística e transporte
A IA ajuda as empresas a otimizar operações em várias frentes:
Automação 24/7: Robôs e empilhadeiras autônomas podem manter as operações em depósitos funcionando o dia inteiro. Nas estradas, as empresas estão experimentando com a tecnologia de direção autônoma para caminhões fretados, mantendo as mercadorias em movimento durante a noite.
Previsão de pessoal e operações: A IA pode prever os períodos de maior demanda para que as empresas de transporte e logística possam providenciar um número adequado de funcionários e suprimentos para os depósitos, alinhando os gastos com a receita prevista.
Redução do impacto ambiental: Usando a IA, as empresas de transporte e logística podem analisar dados de viagem e otimizar rotas para reduzir a quilometragem total e as emissões de carbono.
IA na indústria de entretenimento, cultura e esportes
Como explicitado pela recente greve dos roteiristas de Hollywood, existem diversas questões éticas não resolvidas sobre o uso da IA para gerar roteiros, música e elementos visuais, especialmente quando se trata de imitar o trabalho existente de artistas conhecidos. No entanto, marcas de entretenimento e esportes já estão utilizando a IA de maneiras menos controversas para melhor atender o seu público-alvo.
Entre elas, podemos citar:
Experiências personalizadas para fãs: A IA pode analisar, selecionar e compilar os destaques de uma temporada inteira, como gols e jogadas marcantes, proporcionando uma visão personalizada ao público.
Treinamento e monitoramento de desempenho: Usando sensores "inteligentes" em equipamentos esportivos e roupas, juntamente com monitores de saúde, a IA pode ajudar as equipes a treinar melhor e evitar lesões.
Arbitragem aprimorada: A Major League Baseball (MLB), por exemplo, está experimentando o uso da IA para auxiliar nas decisões dos juízes em relação à zona de strike com base no reconhecimento de padrões. No futuro, os árbitros poderão consultar não apenas a repetição instantânea, mas também a análise instantânea da IA para saber com precisão se uma jogada foi justa ou não.
Automação da produção: Tarefas de edição de áudio e vídeo e composição de trilhas sonoras podem ser executadas e otimizadas pela IA, reduzindo o tempo de produção. A tradução automatizada também pode criar legendas para vídeos e filmes.
Por Hanna Kimelblat
Blogger & Growth Marketing Expert - Português
