O mundo que vemos no futuro será diferente. Com a inteligência artificial (IA), os computadores vão poder pensar por si mesmos, desenvolveram um nível de aprendizagem e colocar-se a serviço dos seres humanos.
Inteligência Artificial (IA)
A Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia que visa simular o comportamento humano por meio de um computador.
IA conectada é a nova geração de inteligência, que se tornou uma parte integral de nossas vidas e trabalho. Já não se trata apenas de aprender a programar ou construir robôs; também envolve entender como podemos criar sistemas que resolvam problemas em tempo real e tomem decisões com base no que aprendem de nós ao longo do tempo.
Aprendizado de Máquina (AM)
Aprendizado de Máquina (AM) é um subconjunto da inteligência artificial que permite que os computadores aprendam com dados sem serem programados explicitamente. Algoritmos de AM podem ser usados para modelagem preditiva e para tomar decisões com base em dados existentes. Quando você habilita seu produto com aprendizado de máquina, ele aprende com o comportamento do usuário em tempo real e faz previsões sobre o que eles podem fazer em seguida com base em suas ações e preferências passadas.
Essa tecnologia pode ser usada em diversas indústrias para ajudar as empresas a melhorarem seus produtos ou serviços, fornecendo conteúdo personalizado e recomendações específicas para as necessidades de cada pessoa em um determinado momento.
Redes Neurais
Redes Neurais são uma abordagem de aprendizado de máquina que usa os conceitos básicos do funcionamento do cérebro humano para identificar padrões em um conjunto de dados.
O termo "rede neural" foi criado por Warren McCulloch e Walter Pitts no início da década de 1940. Naquela época, eles estavam trabalhando para descrever como os neurônios podiam realizar uma função matemática simples de conexão uns com os outros (com base em um valor binário positivo ou negativo). Desde então, muitas outras redes neurais foram desenvolvidas para várias finalidades, incluindo modelagem da visão humana por meio do processamento visual, reconhecimento de palavras escritas em caracteres e classificação de sons de instrumentos musicais.
Algoritmos
Algoritmos são um conjunto de regras para resolver um problema. Eles são usados em muitas áreas, como ciência da computação, matemática e engenharia. Algoritmos podem ser generalizados como uma sequência de etapas a serem seguidas para alcançar o resultado desejado.
Um exemplo de algoritmo seria: "Se você deseja comprar algo online, primeiro precisa ter acesso à internet; em seguida, procure o produto no Google; assim que encontrar o preço desse item em outra loja (chamarei de Loja A), compare-o com o seu; se eles forem mais baratos do que o seu, prossiga e compre deles; caso contrário, compre de você mesmo."
Deep Learning (DL)
Deep Learning (DL) é uma técnica de aprendizado de máquina inspirada no cérebro. Ele usa redes neurais para aprender recursos e padrões a partir de dados. O deep learning pode ser usado em muitas aplicações, incluindo visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.
Essa técnica foi introduzida pela primeira vez por Hinton et al., em 2006. Neste artigo, eles mostraram como podemos treinar perceptrons de múltiplas camadas (MLPs), que são um tipo de rede neural, com algoritmos de retropropagação em grandes quantidades de dados para reconhecer dígitos escritos à mão com alta precisão. Eles também mostraram que seu sistema superou todas as abordagens concorrentes anteriores nessa tarefa. Os autores usaram dois tipos de treinamento: aprendizado supervisionado, no qual um conjunto de dados de exemplo foi fornecido, e aprendizado não supervisionado, no qual nenhum exemplo foi fornecido, mas apenas rótulos estavam disponíveis.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O termo "PLN" refere-se à área da linguística computacional, que estuda como os computadores podem entender a linguagem humana. Os tipos mais comuns de PLN incluem análise de sentimento, sistemas de diálogo e sistemas de resposta a perguntas.
Neste artigo, explicaremos o que significa ser uma IA conectada a um sistema de PLN.
Visão Computacional (VC)
O sistema visual humano é um sistema adaptativo complexo que pode processar e interpretar imagens em tempo real. Ele foi estudado extensivamente, e muitos cientistas o modelaram para entender melhor como funciona.
O sistema visual humano é composto por dois olhos, cada um contendo uma lente; uma abertura (íris); músculos que controlam o tamanho da pupila; células sensíveis à luz chamadas bastonetes e cones; fotorreceptores (bastonetes) na parte de trás de cada olho; nervos ópticos que os conectam ao cérebro; regiões dentro de nossos cérebros responsáveis pelo processamento de informações provenientes dos nossos olhos, como a própria visão, bem como a detecção de movimento.
Robótica (ROB)
A robótica (ROB) é a área da inteligência artificial que estuda e projeta máquinas capazes de realizar tarefas sem intervenção humana.
A robótica é um ramo da engenharia mecânica, engenharia elétrica, mecatrônica e ciência da computação que lida com o projeto, construção, operação e aplicação de robôs.
Automação (AUT)
Automação é o uso de sistemas de controle e tecnologias da informação para reduzir a necessidade de trabalho humano na produção de bens ou serviços. A automação é alcançada por vários meios, incluindo técnicas mecânicas, hidráulicas, pneumáticas, elétricas e eletrônicas.
O termo automação foi usado pela primeira vez por J. W. Dunbar em seu artigo "Work Relief and Durable Peace" (1948), onde ele falava sobre como a maquinaria automatizada levaria a um tempo livre para desfrutar da vida mais plenamente.
IA conectada
Uma assistente inteligente é um serviço digital que pode responder a perguntas, realizar ações e aprender com sua experiência. Ela é projetada para ser mais útil do que um mecanismo de busca ou assistente virtual como a Siri.
Uma assistente inteligente usa aprendizado de máquina para melhorar ao longo do tempo, reconhecendo padrões em seus dados para fornecer melhores recomendações para você. Por exemplo: se você perguntar sobre o clima amanhã ao meio-dia, ela poderá sugerir algumas opções de almoço com base no comportamento anterior do usuário (o restaurante mais próximo do seu escritório).
Conclusão
Como você pode ver, a IA está em toda parte e promete revolucionar a forma como nos relacionamos com o mundo. No entanto, é preciso ter cuidado para não sermos substituídos por esses robôs inteligentes!
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