Inteligência artificial: exemplos, tipos e características

O que é inteligência artificial?

O termo inteligência artificial (IA) se refere a operações de inteligência executadas por máquinas projetadas para reproduzir as capacidades do cérebro humano por meio de combinações de algoritmos.

Mais especificamente, a inteligência artificial é aquela que permite que certas máquinas percebam o ambiente que as rodeia e respondam a ele de maneira semelhante ao cérebro humano. Isso envolve a capacidade de executar funções como raciocínio, percepção, aprendizagem e resolução de problemas.

A ciência da computação, a lógica, a filosofia e a robótica têm contribuído para a criação e projeto de máquinas capazes de resolver problemas usando o modelo de inteligência artificial.

John MacCarthy, Marvin Minsky e Claude Shannon cunharam o termo inteligência artificial em 1956. Eles o definiram como a "ciência e engenhosidade de fazer máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes".

No entanto, as primeiras indagações remontam aos gregos. Aristóteles foi o primeiro, de fato, a descrever o funcionamento do pensamento humano e as regras pelas quais ele é capaz de chegar a conclusões racionais.

Exemplos de inteligência artificial

A IA está presente em grande parte da tecnologia de hoje, especialmente em smartphones, tablets, computadores e todos os tipos de dispositivos com sistemas eletrônicos integrados.

o que exemplo de inteligência artificial na vida diária podemos nos referir:

  • automação residencial (ar condicionado inteligente, programação de luzes e aparelhos ligados e desligados, etc.);
  • veículos autônomos;
  • assistentes de voz como Google Assistant, Siri (Apple) ou Alexa (Amazon Echo), entre outros;
  • Dicionário preditivo do Google;
  • software de reconhecimento de imagem;
  • software de segurança e controle de fraude;
  • software de análise de hábitos;
  • previsões para marketing digital;
  • previsões e sugestões de consumo de notícias, músicas, filmes, séries, etc.

Tipos de inteligência artificial

Do ponto de vista teórico, existem quatro tipos diferentes de inteligência artificial hoje, segundo o pesquisador Arend Hintze. Vamos ver.

Máquinas reativas

Refere-se às máquinas projetadas para avaliar as informações disponíveis no ambiente e resolver um problema imediato com base nessas informações. Este tipo de IA não armazena ou memoriza e, portanto, não aprende. Sua tarefa é analisar as informações de um determinado momento, construir soluções possíveis e escolher a mais eficiente.

Em 1990, a IBM criou um sistema com essa capacidade denominado Deep Blue, responsável por ter vencido uma partida contra o campeão de xadrez Garry Kasparov. Hoje, a IA reativa é usada em carros autônomos, para exemplo.

Máquinas com memória limitada

Refere-se à tecnologia que utiliza informações obtidas em um banco de dados e que, além disso, pode registrar informações básicas sobre o ambiente e aprender com elas. É o caso, para exemplo, da tecnologia GPS.

Máquinas com teoria da mente

É um tipo de IA que ainda está em desenvolvimento. Espera-se que no futuro certas máquinas sejam capazes de compreender o pensamento e os sentimentos humanos e tomar decisões a partir deles. Portanto, envolve interação social. UMA exemplo A investigação deste tipo de IA é constituída pelo robô Sophia, criado em 2016.

Máquinas com autoconsciência

Máquinas com autoconsciência seriam aquelas capazes de ter percepções, pensamentos e atitudes autoconscientes, ou seja, máquinas capazes de perceber, raciocinar e agir como seres humanos.

Características da inteligência artificial

  • Capacidade de reagir às informações disponíveis no ambiente;
  • Memória e aprendizagem de experiências específicas;
  • Capacidade de resolver problemas específicos;
  • Adaptabilidade;
  • Habilidade de percepção sensorial (auditiva, visual, tátil);
  • Capacidade de gerenciar, ou seja, uma infraestrutura coerente e clara para sua aplicação;
  • Resiliência, ou seja, capacidade de otimização;
  • Bom desempenho, ou seja, a capacidade de lidar de forma eficiente com grandes quantidades de informações;
  • Mensurável para quantificar o desempenho e fazer investimentos futuros.

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