Inteligência Artificial: da ficção científica ao nosso dia a dia

Inteligência Artificial (IA) é área fértil da ficção científica, seja na literatura – com clássicos como ‘Eu, Robô’, de Isaac Asimov de 1968; seja no cinema – com ‘O Exterminador do Futuro’, de James Cameron da década de oitenta); ou ‘Her’, de Spike Jonze já em 2013, entre vários outros exemplos.

Muitas vezes, na ficção, uma forma de Inteligência Artificial consegue domínio sobre os humanos, o que representa uma perspectiva não muito animadora para nós. Ao mesmo tempo em que a IA era explorada para o entretenimento, ela se desenvolvia a passos largos na Academia.

A IA foi definida formalmente apenas em 1956 e, de acordo com Kaufman (2016), algumas técnicas populares atualmente, como as Redes Neurais Artificiais, já vinham sendo desenvolvidas há duas décadas. Porém, isto ficou quase totalmente restrito às faculdades até a década de 1980, quando as técnicas que se utilizavam do aprendizado baseado em dados (Machine Learning) se tornaram o foco dos pesquisadores.

E isso ocorreu em paralelo com outras grandes transformações, como a informatização das empresas e, em seguida, a popularização da internet e dos celulares – o que fez com que as organizações detivessem uma grande quantidade de dados, habilitando todo o desenvolvimento tecnológico que vivenciamos hoje.

Mas, como a inteligência artificial vem se inserindo no dia a dia das pessoas e dos negócios?

Inteligência Artificial no cotidiano

Todo esse contexto causou grandes mudanças em nosso dia a dia, e a IA é parte essencial nessas transformações, mesmo que não percebamos: em uma simples busca na internet, uma IA tenta prever o que queremos escrever e, em seguida, prioriza os resultados que vemos; nos e-mails que recebemos, que só chegam à nossa caixa de entrada após passarem por um filtro de SPAMs.

Também encontramos Inteligência Artificial na ordenação dos posts no feed das redes sociais; nos filmes, séries e músicas que nos são sugeridos por meio de plataformas de conteúdo como Netflix e Spotify; na sugestão de produtos em e-commerces ou propagandas em sites diversos; nos pagamentos que fazemos, seja nos e-commerces ou nas maquinetas de cartão de crédito, que passam por detectores de fraudes.

E não acaba aí! O controle de acesso a smartphones e aplicativos, além de caixas eletrônicos de grandes bancos, já fazem amplo uso de biometria. Na entrada de estacionamentos ou em pedágios, a placa de nossos carros são lidas automaticamente por meio de Visão Computacional.

Mais recentemente, os assistentes digitais, como a Siri nos celulares Apple, e Alexa nas residências, são capazes de dialogar conosco por meio de Processamento de Linguagem Natural. E muito mais! Da sugestão de ações nas empresas de investimento à previsão do tempo, de robôs de limpeza a carros autônomos, a IA já molda o nosso dia a dia e o número de aplicações cresce cada vez mais.

Conheça 8 termos comuns de IA

Inteligência Artificial  (IA)

Área da Ciência da Computação que tem como objetivo criar sistemas computacionais que desempenhem tarefas específicas, normalmente associadas ao intelecto humano. Classificamos como ‘inteligente’ se um sistema demonstra habilidades que associamos diretamente à nossa inteligência, como as habilidades de se comunicar, enxergar, movimentar-se, aprender e reconhecer padrões, em geral.

Data Science

Área interdisciplinar que visa a extração de conhecimento e a obtenção de insights a partir de dados por meio do uso de matemática, estatística, computação e conhecimento do negócio. Envolve técnicas e processos necessários para todas as etapas, desde a obtenção dos dados até a sua utilização em alto nível, como em ferramentas de visualização de informações importantes para os negócios e no suporte à tomada de decisão.

QUEM JÁ FAZ?  Provedores de conteúdo, como Netflix e Spotify, além de redes sociais, como Facebook e Instagram, fazem uso intensivo de Machine Learning e Deep Learning na personalização do que é exibido para os usuários, fazendo com que cada pessoa veja um conteúdo customizado e que o seu engajamento com o produto seja maximizado.

Machine Learning (ML)

Área da IA que provê às máquinas a capacidade de aprender a partir de dados históricos de um determinado problema ou por meio da própria experiência, ou seja, sem a necessidade de dar instruções específicas ao computador para que ele resolva o problema. O aprendizado se dá principalmente por meio da aplicação de técnicas estatísticas ou de modelos inspirados no cérebro humano, como as Redes Neurais Artificiais (RNAs).

Deep Learning

Área de ML baseada nas RNAs e que se desenvolveu principalmente nos últimos dez anos. A DL ficou popular em 2016, quando uma máquina desenvolvida pela empresa DeepMind venceu um campeão do jogo de estratégia Go. A DL é capaz de aprender padrões sutis de problemas complexos a partir de grandes bases de dados (Big Data) e do uso de Redes Neurais Artificiais muito grandes, conhecidas como profundas (Deep), demandando de computação intensiva para sua execução.

QUEM JÁ FAZ? Provedores de conteúdo, como Netflix e Spotify, além de redes sociais, como Facebook e Instagram, fazem uso intensivo de ML e DL na personalização do que é exibido para os usuários, fazendo com que cada pessoa veja um conteúdo customizado e que o seu engajamento com o produto seja maximizado.

Processamento de Linguagem Natural (NLP)

Área da IA que possibilita às máquinas se comunicarem com humanos por meio das linguagens naturais, a partir de voz e texto. Isso habilita novas formas de interação não baseadas em telas e toques, potencializando um grande número de novas aplicações e interações.

QUEM JÁ FAZ? Os assistentes virtuais Alexa, da Amazon, Siri, da Apple, e Google Assistant conseguem entender e responder perguntas e pedidos dos seus usuários a partir de conversas com os mesmos, por meio de NLP.

Visão Computacional

Área da IA que possibilita às máquinas o entendimento de cenas em alto nível a partir de imagens e vídeos. Isso habilita a automação ou o auxílio por meio de máquinas em tarefas visuais, antes dependentes exclusivamente de humanos.

QUEM JÁ FAZ? O Google Photos organiza as fotos de um usuário, baseando-se em quem está nelas ou em situações específicas, como fotos na praia ou na prática de esportes. Câmeras dos smartphones demarcam os rostos na imagem e algumas podem tirar fotos sozinhas, quando o usuário sorri.

Data Analytics

Data Analytics, ou simplesmente Analytics, é o nome dado ao conjunto de ferramentas, processos e técnicas para fazer análise de grande quantidade de dados, com o objetivo de extrair e visualizar informações úteis e mensuráveis para os diversos cenários encontrados nas empresas, como acompanhamento de fluxos e processos, por exemplo. Isto se dá por meio da aplicação de técnicas da ciência de dados, da estatística, da computação e da IA.

Business Intelligence  (BI)

Compreende as tecnologias usadas por empresas para a visualização e a análise de informações que impactam diretamente nos negócios, a partir de uma estratégia direcionada por dados. Tem como objetivo melhorias na tomada de decisões, redução de custos, eficiência de mercado e aumento do lucro, entre outros.

QUEM JÁ FAZ? A Uber usa BI para determinar vários aspectos essenciais de seus negócios, entre eles, o preço dinâmico. Os algoritmos monitoram, em tempo real, as condições de tráfego, a disponibilidade de motoristas e a demanda, ajustando os preços à medida que a demanda aumenta, a oferta diminui ou as condições de trânsito mudam.

A IA é uma tecnologia amplamente difundida hoje, pois vem sendo desenvolvida ao longo de décadas e está pronta para impactar todas as áreas dos negócios na sociedade. Ainda nesse sentido, é possível destacar como a pandemia acelerou o processo de transformação digital nas organizações, e agora, o domínio das novas tecnologias habilitadoras é fundamental para o entendimento e criação de negócios que irão, além de existir, ter sucesso nesta nova era.

Agora que você já sabe que a IA molda o nosso dia a dia, leia o nosso e-book: Inteligência Artificial e seus impactos nos negócios!