Antes de mais nada, queremos saber: Você já usou algum serviço de atendimento realizado por um assistente virtual? Já buscou uma rota por meio de aplicativos de mapas com o assistente de voz do seu smartphone? Já utilizou robôs de limpeza para varrer a sua casa? Se você respondeu sim para alguma dessas perguntas, você já teve contato com inteligência artificial (IA).
O estudo e desenvolvimento de sistemas que apresentem alguma inteligência parecida com a humana é um fascínio que atrai pesquisadores e cientistas há muito tempo. Nesta leitura, você será apresentado a ideia de inteligência genuína e como os sistemas de computação cognitiva vem evoluindo ao longo dos anos para acelerar os resultados do seu negócio.
A inteligência artificial está em “quase” todo lugar
Com o avanço da tecnologia, esses temas estão cada vez mais difundidos e as aplicações que utilizam algoritmos de inteligência artificial estão bem mais presentes nos serviços que utilizamos e produtos que compramos do que se pode imaginar. Talvez nem seja possível perceber, mas ao seu redor existem diversos sistemas inteligentes, seja na medicina, segurança, transporte, alimentação, entretenimento, mercado de trabalho, eletrodomésticos conectados, entre tantas outras aplicações.
De acordo com um estudo realizado por uma startup, para este ano no Brasil, o cenário é equilibrado quando o assunto é startups de IA. Entre os setores, o destaque está na área de saúde e tecnologia (12,5%), RH (10%), agricultura (9,6%), indústria 4.0 (9,6%).
Até 2025, a receita cumulativa com recursos de Inteligência Artificial atingirá a casa de bilhões de dólares. Sistemas de reconhecimento e classificação de imagens chegarão a mais de US$ 8 bilhões, enquanto tecnologias de melhoria de desempenho por algoritmo ultrapassarão US$ 7,5 bilhões.
O que é inteligência genuína?
Uma definição informal de inteligência genuína, é de que ela é a inteligência dos seres vivos, e trazendo essa ideia para os sistemas computacionais, significaria dizer que um sistema genuinamente inteligente seria um sistema, que apresentasse uma forma de aprendizado parecido com o nosso. Neste contexto é importante também mencionar que a computação cognitiva, representa os sistemas computacionais que tentam imitar a maneira como o nosso cérebro funciona, utilizando o raciocínio, visão e fala por exemplo.
A evolução dos sistemas de computação cognitiva
A busca pela criação de máquinas capazes de reproduzir uma inteligência própria remonta à Grécia antiga. Nos séculos XIX e XX, com o advento dos estudos de George Boole, Charles Babbage, Ada Lovelace, Alan Turing, dentre outros grande nomes, já se tinha conseguido criar máquinas capazes de fazer cálculos surpreendentes e que, posteriormente, dariam origem ao desenvolvimento da inteligência artificial. Porém, o campo de pesquisa em IA foi consolidado no marco-zero em 1956, na chamada Conferência de Dartmouth nos EUA, e de lá surgiram diversas novas pesquisas.
No que tange aos sistemas de inteligência artificial com cognição, algumas correntes de pensamento filosófico tiveram grande influência como o Behaviorismo de Watson e Skinner, que consistia na análise do comportamento dos indivíduos e a sua interação com o ambiente, correspondendo aos estímulos condicionados clássicos e respondentes.
Aprendizado por reforço
Para se entender melhor o que é e como funciona o aprendizado por reforço, do inglês reinforcement learning, imagine que um indivíduo (jogador) está interagindo com um ambiente (jogo) através de tentativa e erro, e recebe recompensas (negativas ou positivas) como feedback de cada ação.
Então, à medida que o ambiente envia um estado atual ou frame para o jogador, ele terá que tomar uma decisão e essa decisão ou “ação” pode gerar uma recompensa positiva no caso de conseguir uma moeda, ou recompensa negativa caso ele encoste no monstro.
As pesquisas em IA utilizaram essa mesma ideia de se ter um agente autônomo interagindo com um ambiente, recebendo o reforço por sua ação e que contempla um campo específico da aprendizagem de máquina que é o aprendizado por reforço, utilizando para isso as redes neurais.
Agentes inteligentes na vida real
Segundo o analista de sistemas do Instituto Atlântico, Paulo Jarbas Camurça, com o avanço do poder computacional dos novos processadores e dispositivos de processamento gráfico (GPUs), grandes empresas utilizaram o aprendizado por reforço no desenvolvimento de agentes inteligentes capazes de interagir com jogos de tabuleiros e eletrônicos, que venceram campeões mundiais. “Aqui podemos citar o jogo de xadrez Kasparov vs Deep Blue e do jogo GO, Lee Sedol versus Deep Mind, sem falar das batalhas entre IA e os jogadores de DOTA.”, cita o analista de sistemas do Atlântico.
Outro campo que se beneficiou bastante foi a robótica, com aplicações em controle e automação, como, por exemplo, a mão robótica desenvolvida pela Open AI, capaz de resolver o cubo mágico, além do aumento das pesquisas na área da saúde.
De acordo com Jarbas, cada vez mais tem se utilizado modelos de aprendizado de máquina que conseguem aprender através de contextos como a linguagem natural e fala. “Já existe, por exemplo, uma IA do Google que consegue realizar tarefas do cotidiano, como ligar para pessoas, mandar mensagens e ainda fazer reservas em um restaurante. Outros exemplos reais seriam a Tesla, que desenvolve veículos autônomos, e a empresa SpaceX que já produziu cápsulas de foguetes que retornam sozinhas para a sua base. Fantástico, não é?”, comenta Paulo Jarbas.
Há quase 20 anos no mercado de Tecnologia da Informação e Comunicação, o Instituto Atlântico, vem antecipando o futuro por meio da adoção de novas tecnologias em negócios, como a integração de tecnologias digitais em todas as áreas do negócio, permitindo a exploração de novos potenciais de crescimento, otimização e inovação.
A plataforma de computação cognitiva compreende uma parcela da área de inteligência artificial que atua com sistemas, algoritmos e pesquisas inspiradas em processos cognitivos humanos e realizados por máquinas, uma das expertises do Atlântico.
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* Conteúdo desenvolvido em parceria com o analista de sistema do Instituto Atlântico, Paulo Jarbas Camurça.
