Intelligence Inteligência artificial: o que é e exemplos práticos atuais?

Por alguns anos, as empresas nos falam continuamente sobre Inteligência Artificial que eles introduzem em seus serviços, aplicativos e processadores. No entanto, embora eles tenham o mesmo nome, graças a Deus, a Inteligência Artificial de nossa máquina de lavar (por razões que nos escapam) e de nosso smartphone não é tão desenvolvida que os faça refletir sobre sua existência e nosso poder sobre eles. Por agora…

Como já dissemos no artigo sobre o desenvolvimento da IA ​​USB Intel Movidius, a Inteligência Artificial chegou para ficar e nos ajudar a resolver problemas do dia-a-dia. Mas o que exatamente é Inteligência Artificial?

Fonte: Dexeter de origem

O gif que você vê acima mostra de uma maneira muito simplificada como uma rede neural profunda funciona. Esses sistemas requerem treinamento intenso para, posteriormente, ser capaz de, por exemplo, reconhecer imagens, otimizar soluções ou simplesmente aprender mais. Em essência, é um conjunto de algoritmos que podemos categorizar como IAs e que pertencem ao campo do Deep Learning.

Índice de conteúdo

Inteligência Artificial: nova programação

Hoje, a Inteligência Artificial não compõe intrincados sistemas mistos de tecnologia com consciência, como costuma ser visto em obras de ficção científica. O que criamos recai mais na definição de algoritmos complexos que retornam resultados com base nas entradas e nos comandos que foram ensinados a eles. Embora esse seja apenas um dos significados que existem.

Existem diferentes maneiras de entender a Inteligência Artificial, mas poderíamos dividi-la em quatro grupos principais:

AIs que pensam como seres humanos

Robô de manteiga Rick e Morty

Sistemas computacionais complexos com consciência própria, que pensam e decidem de acordo com seus desejos e superam as características para as quais foram programados ( Ghost in the Shell). Ainda não está ao nosso alcance e nem sabemos se será possível no futuro, portanto não há muito o que comentar.

AIs que agem como seres humanos

Pensar como humano não é o mesmo que fingir agir como humano. Hoje criamos alguns sistemas como estes, onde aleatoriedade e funções concretas são introduzidas para dar a sensação de que a Inteligência pensa como uma pessoa.

Pepper smart assistant

Nos videogames, vemos isso continuamente, pois inimigos controlados por máquinas geralmente tentam simular comportamentos semelhantes aos humanos. Separado dos videogames, foi alcançado que uma Inteligência Artificial pode escrever com imperfeições e irregularidades como uma pessoa faria.

AIs que pensam racionalmente

Possivelmente a versão mais comum dessa tecnologia hoje. Dizemos que eles pensam racionalmente porque lhes damos as ferramentas para oferecer resultados eficientes e significativos. Eles são capazes de se adaptar facilmente ao ambiente em que se encontram, embora estejam longe de pensar por si mesmos.

AlphaStar Learning

Um exemplo disso é a Inteligência Artificial, que joga videogame como AlphaStar (StarCraft II) ou AlphaZero (xadrez, shogi e go). Essas máquinas são capazes de lutar contra adversários humanos e já derrotaram o ocasional campeão mundial.

AIs que agem racionalmente

Como eles agem, descobrimos que eles não processam os dados que passamos para eles, eles parecem pensar racionalmente. Esta é a versão mais simplista dessa tecnologia e é uma etapa pela qual já passamos amplamente. Alguns sistemas de computador recorrem a essa tecnologia, pois é muito mais fácil programar e seu trabalho geralmente é simples.

Aspirador inteligente

Por exemplo, as máquinas que recebem chamadas e o orientam em suas opções ou nos assistentes inteligentes de páginas da Web, que geralmente solicitam que você recomende soluções relacionadas.

Já tendo uma imagem aceitável de como a Inteligência é distribuída de acordo com o quão complexa elas são, vamos levá-lo ao cerne da questão.

A matemática do pensamento

Uma das maneiras de programar a Inteligência Artificial é manipular os dados como unidades imaginárias chamadas tensores. Os tensores são uma unidade algébrica complexa (de escalares, vetores e matrizes) que requer conhecimento de matemática para funcionar adequadamente com eles. Consequentemente, o desempenho dos aplicativos de IA será tão bom quanto as manipulações matemáticas dos dados.

Explicação simplificada dos esticadores

Para expandir o desenvolvimento desse tipo de software, muitos grupos criaram e abriram suas bibliotecas de códigos ao público para cooperar e criar, juntamente com a comunidade, sistemas mais inteligentes. TensorFlow do Google, CNTK da Microsoft, Theano, Caffe2 e Keras são alguns dos exemplos mais relevantes. Cada uma das bibliotecas se concentra no problema de diferentes ângulos e, graças a isso , temos à disposição o desenvolvimento da IA ​​em diferentes níveis de abstração.

Se você não sabe o que são níveis de abstração, é um sistema que mede a proximidade entre uma linguagem de computador e a linguagem falada. Quanto mais alto o nível de abstração, mais se assemelha à linguagem humana e quanto menor, mais código de máquina, ou seja, aquele mundo que trabalha apenas com zeros e uns.

Novos sistemas, novo hardware

É claro que todo software é executado no hardware; no entanto, é fácil cair na ilusão de que a nuvem pode lidar com tudo, mas a realidade não é tão agradável. Dependendo de como o código é otimizado, pode ser que o AI funcione localmente (no smartphone, PC ou dispositivo Internet of Things). Ou os dispositivos podem ter permissão para enviar os cálculos aos servidores, processá-los e eles retornam o resultado.

Serviços em nuvem

Em muitos casos , o dispositivo “pequeno” tenta executar grande parte dos cálculos localmente e envia apenas parte do problema ao servidor, economizando muitos custos de gerenciamento de serviços.

Inteligência Artificial no dia a dia

Sabemos que pensar no futuro disso é algo muito interessante e, para alguns, até empolgante, mas você não precisa ir tão longe para ver os primeiros frutos. Onde podemos encontrar traços de inteligência artificial na sociedade de hoje?

Inteligência Artificial no celular

Pode parecer passar despercebido, mas nos envolve por todos os lados. Começando com dispositivos domésticos, os novos celulares costumam ter pequenos sistemas internos chamados Inteligência Artificial que ajudam a tirar fotos melhores. Foco seletivo, imagens de pós-processamento para torná-las mais nítidas, mais coloridas ou contrastantes. Alguns são capazes de reconhecer os objetos que capturamos e nos oferecer pesquisas relacionadas.

Nesse campo , destaca-se também a colega que está 'OK Google', que aprende com tudo o que dizemos e é capaz de processar solicitações infinitas. Embora possamos encontrá-lo "maquinado" com muita facilidade (como não ser capaz de manter uma conversa), não podemos descartar o trabalho árduo que sabemos que está por trás disso.

Assistente do Google

Também temos que falar sobre a iminente condução autônoma. Carros como Tesla já oferecem essas alternativas controladas por IA em alguns países. Esses sistemas são capazes de capturar o ambiente ao redor do carro, proibir o processamento, perigos e assim por diante, e dirigir com segurança em conformidade.

Embora não precisemos atingir níveis tão altos de inteligência no mundo automotivo. Podemos ver que alguns carros já possuem sistemas interessantes, como detecção de parada de emergência ou estacionamento automático.

A rainha nas sombras:

A essa altura, você já deve estar pensando que a IA está em todo lugar e que a qualquer momento eles estão se rebelando, mas fique tranquilo, sua torradeira não vai te matar enquanto você dorme. O que podemos confirmar é que essa tecnologia controla mais do que você pensa e é responsável por muitas das tendências da sociedade.

Youtube, Twitter, anúncios do Google… Tudo isso é controlado em certa medida pelas configurações que você indicou, mas também pela Inteligência Artificial que decide o que mostrar. Você ouve uma mensagem semelhante a: "Quero compartilhar meus dados com o Google para que ele me ofereça anúncios que possam me interessar" ?

Como é que isto funciona? Bem, você verá que, com base no que consome na Internet, um perfil é criado com o seu gosto e você está relacionado a muitas outras pessoas. Quando os serviços da Internet precisam mostrar uma coisa, eles usam esse perfil composto por milhões de pessoas para estimar o que pode lhe interessar.

Explicação simplificada do Big Data

Essa maneira de analisar grandes quantidades de dados (Big Data) usando IAs está exigindo muita força e as carreiras estão aparecendo em todo o mundo, prontas para preparar o futuro sobre esse assunto. Como você entenderá, os dados que os usuários usam são contados pelo TeraBytes a cada segundo, para que uma pessoa não consiga analisá-los todos. É aqui que a Inteligência Artificial trabalha com os dados e são as pessoas que os usam para fazer estimativas e assim por diante, usando, por exemplo, estatísticas.

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A Fundação: Aprendizado de Máquina Profundo

Vamos navegar um pouco no mundo dos videogames para entender um pouco melhor o Deep Learning, já que a IA entrou no campo dos videogames tanto como jogador (como mencionamos anteriormente) quanto como programador e designer. Se você seguir os avanços do setor, a NVIDIA está ganhando notoriedade por diferentes tecnologias, entre as quais o sistema DLSS (Deep Learning Super Sampling), uma inteligência artificial capaz de redimensionar imagens.

Comparação DLSS

A função do DLSS é transformar uma imagem de FullHD (1080p) em UltraHD (4k) para poder reproduzir os títulos mais exigentes com melhores taxas de quadros. No início, os usuários reclamaram que as imagens pareciam embaçadas e desfocadas, mas apenas alguns meses depois os resultados são ótimos.

Isso se deve ao Deep Learning, um sistema através do qual a Inteligência Artificial aprende com prática e erro. No caso do DLSS, a NVIDIA Intelligence estava analisando continuamente imagens em resolução UltraHD e tentando recriá-las usando uma imagem FullHD como base. Em outras palavras, é como se eles lhe dessem um quarto de imagem e você tivesse que preencher as lacunas que você não conhece. O aprendizado profundo é um tipo de sistema pertencente ao que é chamado de aprendizado de máquina ou aprendizado automático em espanhol.

Aprendizado de máquina e aprendizado profundo

O Machine Learning pode ser classificado como a pedra fundamental da Inteligência Artificial. Esses são conjuntos diferentes de algoritmos que geralmente são usados ​​para máquinas aprenderem tarefas, entre outras coisas. Por exemplo, reconhecer uma imagem, jogar xadrez ou detectar humores são desafios que podem ser aprendidos e diferentes tipos de algoritmos são usados ​​dependendo do desafio.

Diz-se que o Machine Learning é o conjunto de algoritmos que permitem que uma máquina aprenda com a experiência que está acumulando. Por outro lado, o Deep Learning se concentra no aprendizado com entradas heterogêneas. Ambas as disciplinas estão sendo desenvolvidas e estudadas com energia, já que o futuro da Inteligência Artificial é incerto.

O futuro da inteligência artificial

De nossa perspectiva, as possibilidades de inteligência artificial parecem infinitas. Ainda não sabemos qual é o nosso limite e já estamos trabalhando para criar outro ser semelhante a nós, mas o que podemos esperar no futuro?

Nada do que comentaremos pode ser dado como garantido, mas são declarações baseadas em certos argumentos derivados principalmente da observação de como essas máquinas evoluíram.

Internet

Primeiro de tudo, parece inevitável que estamos caminhando para um mundo dominado pela Internet, e é por isso que as IAs terão mais relevância e poder no meio. Não é algo que deve nos assustar, pois é a única maneira de garantir a manutenção da plataforma. Com isso, poderíamos navegar na web em um espaço um pouco mais protegido, mas ao mesmo tempo muito mais seguro. Como pioneiros nisso, temos bots no Facebook que analisam e estimam se pensamentos suicidas passam por você e, se detectam, entram em contato com você.

Da mesma forma, no mundo físico, os carros autônomos e assistidos se tornarão cada vez mais dominantes até o momento em que dirigir é apenas recreativo. Talvez a mudança não ocorra por cem anos, mas a mudança acontecerá.

Outra mudança também prevista é a troca de trabalho duro por máquinas. É uma revolução que muitos temem, mas parece inevitável, então teremos que estar preparados.

Cyborg Neil Harbisson

E, embora pareça algo típico da ficção científica, é muito provável que, no futuro, tenhamos que encontrar maneiras de integrar tecnologia e inteligência artificial em nosso corpo. De fato, o primeiro ciborgue da história já existe e é chamado Neil Harbisson.

Além desta costa, o mar de idéias é imenso. Quem sabe? Talvez as máquinas de uma fábrica trabalhem em uníssono sob o comando de uma máquina principal com as linguagens máquina-máquina primitivas. Talvez um dia o melhor especulador do mercado de ações seja uma Inteligência Artificial ou até o melhor motociclista de motoGP.

Inteligência artificial

Pode parecer um futuro estranho e assustador, mas certamente temos outros problemas para tentar resolver!

E o que você sabe sobre IAs? Você está ansioso para ver o que virá? Diga-nos quais são suas idéias sobre Inteligência Artificial.

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