Desvendando a Inteligência Artificial: De Onde Viemos e Para Onde Vamos

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Desvendando a Inteligência Artificial: De Onde Viemos e Para Onde Vamos

A Inteligência Artificial (IA) está deixando de ser um conceito futurístico para se tornar uma realidade cada vez mais presente em nosso dia a dia. Máquinas podem aprender. Elas podem começar executando mal suas tarefas, mas, com a ajuda da inteligência artificial (IA), podem melhorar seu trabalho, tornando-se especialistas em algo que um humano pode levar anos para aprender. De fato, até mesmo a IA do seu smartphone pode usar aprendizado de máquina para raciocinar sobre assuntos que nenhum humano jamais foi capaz de dominar. Explorar os pilares do aprendizado de máquina e as inovações, como a IA generativa, é fundamental para entender essa transformação.

Os Pilares da Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial (IA) descreve sistemas de computador que podem aplicar raciocínio a assuntos que antes exigiam inteligência humana. Esses sistemas adquirem conhecimento e entendimento por meio de experiência — um processo chamado cognição — alcançando resultados que se assemelham ao pensamento humano. Eles fazem isso principalmente usando regras complexas chamadas algoritmos que os ajudam a analisar dados. Atualmente, vivemos no que é chamado de IA Ampla, onde sistemas de aprendizado de máquina são comuns. Embora poderosos, esses sistemas de IA não têm senso comum ou conhecimento de mundo, nem senso de identidade (pelo menos por enquanto), e não possuem a capacidade de criar ideias novas e criativas baseadas em experiências passadas.

Dentro da IA, encontramos o Aprendizado de Máquina (Machine Learning - ML). O ML permite que os sistemas prevejam e classifiquem dados em resposta aos dados em constante mudança, como a forma em que você aprende com uma experiência. Os sistemas de IA usam algoritmos para prever e classificar pontos de dados coletados de bancos de dados de computador e de ocorrências naturais. Os algoritmos têm três maneiras gerais de aprender com esses dados para obter melhores resultados e fornecer melhores predições:

1. Aprendizado Supervisionado: No aprendizado supervisionado, os humanos dão a um sistema de IA o que chamamos de dado estruturado. Esse é um conjunto de fatos e números dispostos em categorias organizadas e rotuladas. Usando a forma como os dados foram estruturados, o sistema de IA pode detectar padrões e usar esses padrões para prever dados futuros. Quanto mais dados o sistema ingerir, maior será sua precisão. A máquina nunca dará o resultado com absoluta confiança, mas sim um valor de confiança para indicar, por exemplo, que pode prever com 85% de certeza que sua resposta está correta.
2. Aprendizado Não Supervisionado: Ao contrário do aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado treina uma máquina com dados sem rótulo, como o texto de um livro. O treinamento de um sistema de IA com dados não rotulados é mais difícil porque o sistema não pode fazer predições até que ele mesmo tenha estruturado os dados. Assim, os algoritmos exploram os dados e tentam encontrar estrutura.
3. Aprendizado por Reforço: Com o aprendizado por reforço, uma máquina não recebe informações específicas para alimentar. Em vez disso, ele aprende por tentativa e erro. Os algoritmos da máquina são recompensados quando executam uma ação correta, caso contrário, são penalizados. Para cada resposta que está muito errada, a máquina é penalizada e seus algoritmos são ajustados; para cada resposta muito correta, os algoritmos são recompensados. Depois que essas penalidades e recompensas acontecem muitas vezes, as respostas da máquina tornam-se mais precisas e seu valor de confiança aumenta. Isso é útil principalmente quando uma máquina precisa trabalhar em um tipo específico de problema, tomando decisões constantemente até atingir um objetivo de longo prazo.

Aprendizado de Máquina Clássico: A Base Histórica

O Aprendizado de Máquina Clássico surgiu na década de 1950. Ele se baseia na ingestão de dados e melhoria do reconhecimento de padrões. Como todo aprendizado de máquina, a forma clássica depende de algoritmos, usando um pequeno número deles em um acordo relativamente simples. Estes podem gerar resultados binários (1 ou 0, SIM ou NÃO, VERDADEIRO ou FALSO) ou resultados que podem ser representados como uma posição em um gráfico. Alguns algoritmos clássicos típicos incluem:

• Árvore de Decisão: Um algoritmo de aprendizado supervisionado que opera como um fluxograma.
• Regressão Linear: Refere-se a dados que podem ser representados graficamente como uma linha reta. É usada para prever o valor de uma variável (dependente) com base no valor de outra (independente). A regressão linear adapta uma linha reta ou superfície que minimiza as discrepâncias entre os valores de saída previstos e os reais. É relativamente simples, fornece uma fórmula matemática fácil de interpretar, pode gerar previsões, e é uma forma comprovada de prever o futuro de forma científica e confiável. É valiosa para líderes empresariais para tomar decisões melhores, obter insights, avaliar tendências de vendas, analisar elasticidade de preços, avaliar risco em seguradoras e análise esportiva.
• Regressão Logística: Utilizada quando um relacionamento não segue uma linha reta e o resultado é limitado a um intervalo, como entre 0 e 1. Um gráfico pode formar uma função sigmoide, ou curva em forma de S. A regressão logística estima a probabilidade de um evento ocorrer com base em um conjunto de dados de variáveis independentes. É comumente utilizada para classificação e análise preditiva. Os resultados podem ser interpretados através da razão de chances (OR). Existem três tipos de modelos de regressão logística: binária (dois resultados), multinomial (três ou mais resultados não ordenados), e ordinal (três ou mais resultados ordenados). Dentro do aprendizado de máquina, a regressão logística pertence aos modelos de aprendizado supervisionado e é considerada um modelo discriminativo. Casos de uso incluem detecção de fraudes, previsão de doenças e previsão de rotatividade (churn).

O aprendizado de máquina clássico pode ser superado, em algumas tarefas, por métodos mais novos do deep learning. Mas ainda há razões para usá-lo, incluindo trabalhar com dado estruturado, ter menos despesas operacionais e ser mais fácil de interpretar.

O Poder do Deep Learning e Redes Neurais

O Deep Learning é um grupo de tipos de aprendizado de máquina extremamente poderosos. A base para muitas de suas aplicações é a rede neural, que utiliza circuitos eletrônicos inspirados na forma como os neurônios se comunicam no cérebro humano. O bloco de construção fundamental é o perceptron, que atua como o equivalente a um único neurônio. Um perceptron tem uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. A operação de uma rede neural é pura matemática; a rede não está "pensando", ela está calculando.

O aprendizado em redes neurais ocorre largamente por tentativa e erro. A rede armazena dados aprendidos em um "corpus" e testa constantemente novos dados ou os resultados de seus cálculos com relação ao seu corpus. Se os novos dados não correspondem aos padrões estabelecidos, a rede modifica esses padrões para um ajuste melhor. Às vezes, para melhorar uma única correspondência, a rede testa centenas ou milhares de modificações muito rapidamente e faz ajustes. O aprendizado de máquina usa sua tremenda velocidade de cálculo para fazer várias suposições que o aproximam cada vez mais de uma resposta. Ela faz sua primeira suposição aleatoriamente, define essa suposição como uma variável e, em seguida, testa com que precisão ela se ajusta aos dados antigos e novos. Usando processos matemáticos, o sistema continua tentando, chegando cada vez mais perto da perfeição, mas nunca alcançando. Por essa razão, muitos sistemas de IA emitem um valor de confiança juntamente com uma resposta ou predição. Redes neurais dependem de dados de treinamento para aprender e melhorar sua precisão ao longo do tempo. Um dos exemplos mais conhecidos é o algoritmo de busca do Google.

Sistemas de IA avançados utilizam redes neurais profundas (DNNs), que possuem muitas camadas ocultas. As camadas DNN podem ser dispostas em grupos ou elaborar blocos de grupos para maior poder. As DNNs podem até ser duplicadas em equipes concorrentes que julgam e aprendem com os erros umas das outras, sem intervenção humana. Isso cria um poderoso aprendizado por reforço. Aplicações reais de DNNs incluem identificação de pessoas em fotos históricas, previsão de preços de imóveis, auxílio a carros autônomos e identificação de variações sutis em imagens médicas para detecção de câncer. As redes neurais são um subconjunto do aprendizado de máquina e estão no cerne dos modelos de aprendizado profundo.

A Revolução da IA Generativa

Uma fronteira empolgante é a IA Generativa, um tipo de inteligência artificial que cria conteúdo novo e original. Diferentemente da maioria dos sistemas de IA, que são discriminativos e predizem e classificam dados, os modelos de IA generativa usam algoritmos para gerar conteúdo com base em um prompt submetido. O diferencial da IA generativa é sua capacidade de produzir conteúdos novos e considerados criativos. A produção da IA generativa ganhou atenção global devido à exclusividade, alta qualidade e velocidade de geração de conteúdo e é considerada uma mudança revolucionária.

O processo geral da IA generativa envolve: 1) Alimentar a IA com uma grande quantidade de dados. 2) A IA analisa esses dados, procurando padrões e relacionamentos, e a rede neural é treinada em um conjunto de dados de exemplos. Durante o treinamento, ela aprende a identificar padrões para gerar novas saídas semelhantes, mas não idênticas, aos exemplos. 3) A IA usa o que aprendeu para criar algo novo, frequentemente começando de um valor inicial aleatório. Pode criar imagens e concluir tarefas mais complexas, como escrever histórias ou compor músicas, analisando padrões.

Os três tipos primários de modelos de IA generativa mencionados são:

• Autoencoder Variacional (VAE): Compacta dados de entrada e reconstrói dados novos a partir dessa representação compactada.
• Rede Adversária Generativa (GAN): Uma competição entre um gerador (que cria novos dados) e um discriminador (que avalia a qualidade). O gerador tenta criar dados realistas o suficiente para enganar o discriminador, enquanto o discriminador aprende a distinguir melhor.
• Autorregressivo: Gera novo conteúdo prevendo o próximo elemento em uma sequência com base nos elementos anteriores, particularmente adequado para gerar texto.

A IA generativa já está impactando uma ampla gama de indústrias. Exemplos incluem:

• Esportes: Criando treinos personalizados e modelos 3D de atletas. O Miami Dolphins usa para analisar vídeos de jogadores e evitar lesões.
• Entretenimento: Criando personagens e ambientes virtuais realistas e personalizados, e gerando listas de músicas personalizadas. Amper Music usa para criar músicas originais para multimídia.
• Assistência Médica: Gerando imagens médicas sintéticas para treinamento e diagnósticos, e criando simulações médicas. PathAI usa VAE para melhorar a detecção de células cancerígenas em imagens de patologia.
• Negócios: Gerando dados sintéticos para aumentar conjuntos de dados existentes e melhorar a precisão de modelos preditivos, criando recomendações personalizadas de produto, e melhorando a eficiência operacional. Syntiant usa GAN para desenvolver chips deep learning de alto desempenho.

Limitações e Preocupações Éticas

Apesar do vasto potencial, a IA generativa tem limitações. Ela pode carecer de originalidade (imitando dados de treinamento), gerar conteúdo incompleto ou sem sentido, perpetuar vieses presentes nos dados de treinamento e requer recursos computacionais significativos.

As preocupações éticas são igualmente importantes. A capacidade de criar conteúdo falso convincente, como deepfakes, levanta questões sobre desinformação. Há desafios relacionados à propriedade intelectual e copyright, violações de privacidade, o risco de perder o "toque humano" em domínios criativos e o potencial de desemprego e deslocamentos de postos de trabalho. É crucial usar a IA generativa de forma eficaz e ética.

O Futuro da IA: Rumo à IA Geral?

Enquanto exploramos o nível atual da IA Ampla, cientistas já trabalham no próximo estágio: a IA Geral (AGI). O objetivo da IA Geral é criar sistemas que possam executar qualquer tarefa intelectual que um ser humano pode — e muito mais. Alguns cientistas acreditam que esse objetivo pode ser alcançado em cerca de vinte anos (início da década de 2040).

Cientistas de pesquisa IBM preveem avanços que mudarão o mundo, resultando em senso comum baseado em máquina. O futuro reserva IA em todos os lugares (conexões entre setores como saúde, finanças, educação), insights mais profundos com novas tecnologias (computação quântica, sistemas neuromórficos), engajamento reinventado (novas formas de comunicação homem-máquina, bots de conversação), personalização em escala (máquinas interagindo de forma padronizada aos seus desejos), e um planeta instrumentado (bilhões de sensores melhorando proteção, sustentabilidade e segurança).

Compreender as distinções e as capacidades da IA, do aprendizado de máquina, do deep learning e da IA generativa é essencial para navegar e contribuir neste cenário tecnológico em rápida evolução. O caminho para o futuro da IA é promissor, mas exige uma abordagem consciente e ética.

Referências:

• Neural Networks: https://www.ibm.com/think/topics/neural-networks (Fontes)
• Logistic Regression: https://www.ibm.com/think/topics/logistic-regression (Fontes)
• Linear Regression: https://www.ibm.com/think/topics/linear-regression (Fontes)

https://skills.yourlearning.ibm.com/ ( Fontes)