O que é a IA, Inteligência Artificial e as suas aplicações?

A inteligência artificial baseia-se no princípio de que a inteligência humana pode ser definida e estruturada de tal forma que uma máquina possa facilmente imitá-la e executar tarefas, desde as mais simples até às mais complexas. Por outras palavras, o objetivo da inteligência artificial é o de imitar a atividade cognitiva humana.

Embora seja verdade que nos últimos anos este conceito explodiu, dado que investigadores e criadores neste campo estão a avançar com surpreendente rapidez na imitação de atividades como a aprendizagem, raciocínio e perceção, o desenvolvimento desta tecnologia tem experimentado tempos de auge, mas também de vale, desde que em 1951 Alan Turing desenvolveu o que é considerado o primeiro projeto de IA.

Enquanto alguns investigadores acreditam que, dado o nível e ritmo de desenvolvimento, em algum momento os sistemas podem mesmo ultrapassar a capacidade dos humanos de aprender ou raciocinar sobre qualquer assunto, outros acreditam que há aspetos da inteligência (como a inteligência emocional) que as máquinas nunca poderão ter, uma vez que toda a atividade cognitiva está imbuída de juízos de valor que estão sujeitos à experiência humana.

Partes da IA

Embora faça parte dela, os termos Inteligência Artificial e Machine Learning (ML) ou aprendizagem automática são frequentemente utilizados de forma intercambiável, o que se refere à funcionalidade de determinado software para aprender automaticamente novos dados e adaptar-se a eles sem a ajuda dos seres humanos. As técnicas de aprendizagem permitem esta aprendizagem mecânica através da absorção de enormes quantidades de dados não estruturados, tais como texto, imagens ou vídeo.

Outra parte da inteligência artificial é o Processamento de Linguagem Natural (PNL). Este é o processamento da linguagem humana por um computador. Um dos exemplos mais antigos e mais conhecidos de PNL é a deteção de spam, que examina o assunto e o texto de um e-mail e decide se é spam. As abordagens atuais de PNL baseiam-se na aprendizagem mecânica. As tarefas de PNL incluem a tradução de texto, análise de sentimentos e reconhecimento da fala.

Todas as partes relacionadas com a robótica (que são utilizadas para executar tarefas que são difíceis para os humanos ou que são executadas de forma consistente) estão também incluídas na IA (de facto, uma das primeiras imagens que nos vem à mente quando falamos de IA é precisamente robots). Os sistemas autónomos de condução estão também incluídos sob este guarda-chuva.

Em qualquer caso, todos os desenvolvimentos de IA trabalham processando os grandes volumes de dados sobre os quais estes sistemas são formados, de modo a poderem analisar os dados para correlações e padrões. Também utilizam estes padrões para fazer previsões sobre estados futuros.

Onde aplicar a IA

Precisamente porque para poder treinar primeiro lugar e funcionar depois, o desenvolvimento da IA precisa de grandes quantidades de dados. É naqueles setores onde há mais volume (especialmente se for digital) que pode haver mais aplicação.

• Saúde. Uma das maiores apostas é no setor da saúde. As empresas estão a aplicar o machine learning para fazer diagnósticos melhores e mais rápidos do que os humanos, tais como no cancro. Acontece que é naqueles em que há mais dados (como no cancro da mama) que estes algoritmos são mais bem sucedidos.
• Produção. A indústria transformadora tem vindo a incorporar robots no fluxo de trabalho há décadas para executar tarefas únicas. Estes robots estão cada vez mais equipados com IA, permitindo-lhes tornar-se mais eficientes e operar em novas áreas, tais como a logística.
• Transporte. A IA é fundamental para a operação de veículos autónomos, uma vez que são responsáveis pela gestão do tráfego, pela previsão dos atrasos dos voos e por tornar o transporte mais seguro e mais eficiente. Isto aplica-se ao transporte aéreo, terrestre, marítimo e ferroviário.
• Segurança. As organizações utilizam o software de aprendizagem automática em informação de segurança e gestão de eventos (Security information and event management, SIEM) e áreas relacionadas para detetar anomalias e identificar atividades suspeitas que indiquem ameaças. Ao analisar os dados e usar a lógica para identificar semelhanças com código malicioso conhecido, a IA pode fornecer alertas sobre ataques novos e emergentes muito antes dos colaboradores e iterações tecnológicas anteriores.

Além disso, espera-se que no futuro possa ser aplicado a outras áreas atualmente menos digitalizadas, tais como tudo o que tem a ver, por exemplo, com a lei.