Esse ramo de pesquisa da ciência da computação busca, através de símbolos computacionais, construir mecanismos e/ou dispositivos que simulem a capacidade do ser humano de pensar, resolver problemas, ou seja, de ser inteligente.
Mesmo que você ache que se trate de uma tecnologia muito futurista e distante, cada vez mais, as IAs ganham complexidade e se fazem presentes em sua rotina.
E em meio a isso temos, também, os assistentes virtuais. Esse casamento entre Inteligência Artificial e chatbots também já é tendência forte para proporcionar melhores experiências aos usuários e trazer soluções de valor para empresas.
O que é Inteligência Artificial?
Você já deve ter visto filmes como Exterminador do Futuro, Robocop, Matrix, onde grandes e complexas máquinas dominam a vida dos seres humanos com a aterrorizante capacidade de ameaçar a nossa existência, tomando nossos trabalhos, nosso mundo e até nossa liberdade. Ou então Bladerunner ou até a mais recente série da HBO: Westworld, onde elas assumem uma forma física e batalham pela existência no nosso mundo.
Quando falamos de IAs, muitas vezes nos vêm essas imagens futuristas e até apocalípticas que ficaram muito famosas no mundo da ficção científica, porém, não. As IAs não são em nada assim. Isso tudo é uma coisa de filme mesmo, na prática elas são bem diferentes.
Como falamos, a Inteligência Artificial (IA) é a ciência que busca construir programas de computadores inteligentes, que consigam realizar tarefas que hoje são melhores realizadas por humanos, como jogar xadrez, reconhecer o conteúdo de uma imagem ou extrair significado de um texto.
A IA é uma área que, hoje, engloba todo um campo acadêmico; toda uma área de estudo. É como falar de Matemática ou História. Falar Inteligência Artificial é algo que pode significar muitas coisas. É um campo que engloba muitas coisas.
Esse campo de estudo visa criar máquinas inteligentes que podem reconhecer objetos, vozes, faces; que tenham raciocínio; que possam solucionar problemas…. E esse processo inclui algumas etapas, como capacidade de raciocínio, aprendizado e reconhecimento de padrões.
E justamente pelo reconhecimento de padrões que, no geral, elas, as IAs, são mais comuns em funções que são repetitivas, padronizáveis.
Note, na frase acima que também chamamos de IAs o computadores, softwares, mecanismos que têm Inteligência Artificial. É, em uma comparação desproporcional, como chamar uma lâmina de barbear de Gillette.
E quando falamos no mundo de chatbots e outras automatizações, geralmente estamos nos referindo, na verdade, a um desses pedaços do mundo das IAs: O Machine Learning.
Agora fica fácil entender porque há tanta confusão e dúvidas sobre esse tema não é mesmo?
Em dado ponto, acabamos por, sem querer, nomear muitas coisas de Inteligência Artificial. Além de ser um termo já usado no mundo da ficção científica e que povoa a nossa cabeça com imagens aterrorizantes ou super futuristas. Algo bem distante da realidade.
De onde vem a complexidade das IAs?
Essa área da computação utiliza métodos e dispositivos computacionais avançados e de difícil compreensão para os não familiarizados, mas que, no geral, servem para fazer com que a máquina “aprenda” a usar a capacidade racional do ser humano. Isso não é coisa de filme: as máquinas realmente podem aprender através de experiências.
Porém, novamente não; elas não serão em nada como aquela imagem cinematográfica à la ‘Exterminador do Futuro’ ou ‘Matrix’. Para falar a verdade, a tendência atual é que elas caminhem para ser muito mais próximas da Samantha, do filme ‘Her’ (2013). Ou seja, amigáveis e prontas para quebrar todos os galhos e complicações da sua vida.
Conceitos em Inteligência Artificial
Se você é curioso e está querendo realmente ter uma noção geral do que é uma Inteligência Artificial, vamos deixar aqui alguns conceitos iniciais que fazem parte desse mundo. Avisamos logo aqui que, à medida que fomos descendo nos termos, as coisas vão ficando mais complexas e talvez até confusas.
Vamos lá:
Machine Learning
Como falei, existe uma confusão entre o conceito de Inteligência Artificial e Machine Learning, mas estes não são a mesma coisa. A aprendizagem de máquina é um recurso da Inteligência Artificial e caracteriza-se como um método de análise de dados e padrões que automatiza a construção de modelos aperfeiçoados.
É o Machine Learning que vai permitir que a máquina tome decisões e se torne capaz de fazer previsões baseadas em algoritmos. Pode ser criado a partir de um aprendizado supervisionado, não supervisionado ou por reforço.
Se trata de um novo paradigma de programação, pois é um sistema treinado ao invés de programado (como a computação tradicional).
Com um sistema treinado, entre os resultados do uso dessa tecnologia, está a diminuição de erros humanos, geralmente causados por cansaço, desatenção ou estresse.
Além de realizar as tarefas repetitivas, a máquina começa a aprender sozinha. A partir do que os humanos configuram como certo e errado, elas podem solucionar problemas de forma autônoma, sem a necessidade de interferências dos programadores.
A capacidade preditiva da máquina é mais assertiva, mas, como mencionado, precisa de um humano que lhe guie constantemente para validar se ela está no caminho certo ou errado.
Deep Learning
Talvez você se depare com esse termo, talvez você tenha em mente esse processo ao pensar em Inteligência Artificial, porém o Deep Learning é um subcampo da Inteligência Artificial que está muito mais relacionado a algoritmos inspirados na estrutura e no funcionamento do cérebro, denominados redes neurais artificiais.
No Deep Learning, os algoritmos aprendem com grandes quantidades de dados. Da mesma forma como os humanos aprendem com experiências, o algoritmo de Aprendizagem Profunda executa uma tarefa repetidamente e, a cada vez, ajusta ela um pouco às variáveis para encontrar o melhor resultado ao que se propõe.
Os resultados melhoram de forma proporcional à quantidade de dados e ao tamanho e complexidade dos modelos. Isso, por sua vez, exige muito mais computação para treinar.
Essa sim, é uma realidade mais difícil de se ter contato direto no dia a dia e ainda muito inacessível, visto que o campo ainda está em estudo e concentrado em grandes corporativos, como a Google ou a IBM.
Porém é a partir do desenvolvimento desse campo que teremos máquinas mais precisas, mais certeiras, mas isso continua sendo algo mais para um futuro próximo.
Processamento de Linguagem Natural
Essa é uma subárea da Inteligência Artificial e também da Linguística que estuda a capacidade e as limitações de uma máquina de entender a linguagem dos seres humanos.
O seu foco é encontrar soluções para os problemas que envolvem a geração e a compreensão automática de línguas humanas naturais (as que a gente fala) pelas máquinas.
Eles se dividem, no geral, em dois sistemas:
- Sistemas de geração de língua natural, que convertem a informação de bancos de dados de computadores em linguagem compreensível ao ser humano.
- Transforma a fala do computador em algo que a gente entende.
- Sistemas de compreensão de língua natural, que convertem a linguagem humana em representações mais formais, mais facilmente manipuláveis por programas de computador.
- Faz o contrário, transformando nossa fala em algo que o computador entenda.
O objetivo do PLN é dar à máquina tudo que ela precisa para que ela tenha a capacidade de entender e compor textos. Ou seja, é o que possibilita a interação entre o homem e a máquina.
Em um aspecto prático, faz parte daqueles métodos e dispositivos computacionais avançados e de difícil compreensão para os não familiarizados mencionado no começo do texto que fazem um chatbot inteligente, por exemplo, ser de fato inteligente.
Intenção e Entidade
São termos ainda mais técnicos que estão em meio ao PLN e ao Aprendizado da Máquina.
Intenção
É o que a gente quer dizer com a mensagem que enviamos à máquina. A ideia principal de uma frase. É através das intenções que conseguimos entender as ações que o cliente deseja executar, por exemplo. No contexto dos chatbots, as intenções são caracterizadas, no geral, por verbos.
- Exemplo: na frase “Quero baixar o catálogo”, a intenção seria a palavra “baixar”.
Entidade
É sobre o que a intenção se refere, ou seja, são os parâmetros importantes para as ações que desejamos que a máquina execute. As entidades completam o sentido das intenções. No contexto dos chatbots, geralmente as entidades são caracterizadas por substantivos, adjetivos, serviços e produtos que fazem parte do negócio do cliente.
- Exemplo: na frase “Quero baixar o catálogo”, a entidade seria a palavra “catálogo”.
IoT (Internet of Things)
A Internet das Coisas (sim, esse é um nome sério) descreve a rede de objetos físicos —“coisas”— que são incorporados a sensores, software e outras tecnologias com o objetivo de conectar e trocar dados com outros dispositivos e sistemas pela internet.
Esses dispositivos variam de objetos domésticos comuns a ferramentas industriais sofisticadas. São eletrodomésticos, carros, termostatos, babás eletrônicas e todos esses aparelhos ‘smart’ conectados à internet por meio de dispositivos incorporados.
Por meio dessa tecnologia os objetos físicas podem compartilhar e coletar dados com intervenção humana mínima.
Neste mundo hiperconectado, os sistemas digitais podem registrar, monitorar e ajustar interações entre as ‘coisas’ conectadas. Assim, o mundo físico encontra o mundo digital e eles cooperam.
Concluindo
A Inteligência Artificial marca de forma positiva nosso mundo atual. São uma tecnologia que se desenvolve a cada dia para criar uma realidade em que nossa vida seja muito mais conectada e simples, com menos estresses e trabalhos menos entediantes e repetitivos.
Ultimamente conseguimos ver a Inteligência Artificial aplicada em larga escala na Ciência, na Medicina, nas corporações e até mesmo no nosso dia a dia. E isso é só o começo. A tendência é que, cada vez mais, as máquinas sejam capazes de pensar e até agir como os seres humanos.
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