O tema Inteligência Artificial tem estado presente no popular culture por um longo tempo. Inúmeros filmes e livros falam sobre o tema de muitas maneiras diferentes.
Mas fora da ficção, o que é realmente inteligência artificial? Como ela funciona e o que ela pode fazer? Em resumo, a inteligência artificial faz com que computadores e máquinas simulem a solução de problemas e a tomada de decisões da mente humana.
As origens da Inteligência Artificial
As primeiras conversas sobre inteligência artificial aconteceram nos anos 50, depois Alan Turing faz a pergunta: "as máquinas podem pensar?" em seu artigo "Máquinas de Computação e Inteligência".
O conhecido Teste de Turing, que um humano deve distinguir respostas de um computador, ou um humano foi importante para definir o conceito de máquinas que podem agir como mentes inteligentes.
A partir daí, um estudo de Stuart Russell e Peter Norvig define quatro objetivos para um sistema de inteligência artificial:
- Sistema que pensa como os humanos
- Sistemas que agem como humanos
- Sistema que pensa racionalmente
- Sistemas que agem racionalmente
Mas somente em 1956, em uma conferência na Faculdade de Darthmouth, John McCarthy usou o termo "Inteligência Artificial". A partir dessa conferência, Allen Newell, J.C Shaw e Herbert Simon criam o primeiro software de IA chamado "Logic Theorist".
Em conclusão, falando de forma simples, a inteligência artificial é um campo que utiliza a informática e os conjuntos de dados para resolver problemas que normalmente requerem inteligência humana.
Como funciona?
Conforme estabelecido, todo o esforço da IA é de simular a mente humana. Fazer máquinas replicarem a maneira de pensar dos humanos e aplicar isso na solução de problemas.
Embora essa explicação nos dê uma boa idéia do que ela pretende fazer, ela não define exatamente o que ela é. A Inteligência Artificial, portanto, para Stuart Russell e Peter Norvig, o estudo dos agentes que recebem percepções do ambiente e executam ações.
Assim, a máquina interpreta os dados do mundo material e realiza as ações apropriadas.
O professor Patrick Winston, do MIT, diz que a IA é: "algoritmos habilitados por restrições, expostos por representações que suportam modelos direcionados a loops que amarram pensamento, percepção e ação".
Os principais tipos de Inteligência Artificial
Essas definições parecem abstratas para a pessoa comum, que não está envolvida no processo. Mas ao tentar resolver a questão colocada por Alan Turing, surgiram alguns tipos de inteligência artificial.
Máquinas reativas: Esse é o conceito mais simples de IA. Ele representa uma máquina que pode usar algoritmos para reagir ao mundo material ou ao conjunto de dados que lhe é dado. É um tipo limitado de IA porque não pode usar informações passadas para tomar decisões.
Devido a essas limitações, ela não pode desempenhar muitas funções diferentes. Embora limitado, ele tem algum nível de complexidade e pode ser confiável para executar tarefas cíclicas.
Memória limitada: Ao contrário das máquinas reativas, a memória limitada tem a capacidade de armazenar dados e previsões. Basicamente, analisa informações passadas para tomar decisões potenciais.
É mais complexo e por sua capacidade de armazenar dados tem mais aplicações no mundo real. A memória limitada é criada através do treinamento de um modelo para analisar e utilizar os dados.
Segue seis etapas básicas: criar os dados de treinamento, depois o modelo de aprendizagem, fazer previsões com o modelo, receber dados de feedback, armazenar e voltar para o início.
Teoria da Mente: Essa é uma abordagem teórica que ainda não foi desenvolvida. Ela é movida pela idéia de que o modelo AI deve ser capaz de compreender os seres humanos e tomar decisões por si só.
Autoconscientização: Um passo além da teoria da mente. Aqui a Inteligência Artificial será capaz de ter um senso de si mesmo e ser um ser consciente.
O processo básico para a Inteligência Artificial
Portanto, basicamente o processo para modelos de inteligência artificial segue o padrão: aprendizagem, raciocínio e auto-correção. Cada uma destas etapas ajuda o modelo a alcançar o resultado desejado.
- Aprendizagem: aquisição de dados e estabelecimento de regras sobre como transformá-los em informação.
- Raciocínio: escolher o algoritmo certo para alcançar o resultado esperado.
- Auto-correção: refinar o algoritmo para garantir resultados precisos.
Em suma
As aplicações da Inteligência Artificial no mundo contemporâneo são enormes. Ela pode se adaptar a quase qualquer ambiente e transformar o processo de tomada de decisão.
Como ela ainda está se desenvolvendo, os avanços no campo são imensuráveis. O desafio mais recente é como incorporar inteligência e intencionalidade ao processo, para que a IA possa incorporar a experiência do mundo real em sua tomada de decisão.
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