O que é a inteligência artificial?

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Uma definição em termos simples

A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que permite que computadores e máquinas simulem capacidades humanas como aprender, entender, resolver problemas, tomar decisões, ser criativas e agir de forma autónoma [1]. Dito de forma simples, é a capacidade de uma máquina de imitar as capacidades da mente humana [2]: os dispositivos artificiais realizam tarefas que requerem inteligência humana através da aprendizagem, perceção, raciocínio e processamento de linguagem natural [3].

Outras definições complementares: Stanford descreve-a como a ciência e a engenharia de criar máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos [4], e também pode ser vista como uma disciplina da informática que desenvolve sistemas capazes de tomar decisões de forma autónoma [5].

As aplicações com IA podem ver e identificar objetos, entender a linguagem humana, aprender com novas informações e experiências, fazer recomendações detalhadas, agir sem intervenção humana (como um carro autónomo) e gerar conteúdo original através da IA generativa [6]. Com efeito, a IA aprende e melhora graças aos textos, estatísticas e informações que carregamos no seu sistema [7].

IA, aprendizagem automática e aprendizagem profunda

Uma forma simples de pensar a IA é como uma série de conceitos aninhados surgidos ao longo de mais de 70 anos [1]:

• Inteligência Artificial: o conceito mais amplo; as máquinas aprendem com os dados para raciocinar, prever e agir [8].
• Aprendizagem automática (machine learning): um subcampo da IA que cria modelos treinando um algoritmo para fazer previsões ou tomar decisões baseadas em dados, sem programar cada regra de forma explícita [1].
• Aprendizagem profunda (deep learning): um subconjunto do machine learning que usa redes neuronais multicamada, com uma camada de entrada, centenas de camadas ocultas e uma camada de saída. Ao não requerer intervenção humana, processa grandes volumes de dados não etiquetados e hoje impulsiona a maioria das aplicações de IA [1].

Sobre esta base funciona a IA generativa: modelos de aprendizagem profunda que criam texto, imagens, vídeo ou áudio originais em resposta a instruções do utilizador [6].

Aplicações e benefícios

A IA está presente na vida diária: assistentes de voz, recomendações de música e vídeo, filtros de spam, mapas, reconhecimento facial, deteção de fraudes e chatbots de atendimento ao cliente. Entre os casos de uso documentados destacam-se os chatbots que respondem a consultas com processamento de linguagem natural, a deteção de fraude analisando padrões de transação, o marketing personalizado segundo o histórico de compras e as plataformas de recursos humanos que filtram currículos [1]. Os seus benefícios incluem automatizar tarefas repetitivas, melhorar a tomada de decisões, reduzir erros humanos, operar com consistência as 24 horas e diminuir o risco físico em trabalhos perigosos [1].

Riscos e ética

É fundamental entender como funciona esta tecnologia para aproveitar seus benefícios e mitigar seus riscos [9]. Os principais riscos são:

• Dados: vulneráveis a envenenamento, manipulação, viés ou ciberataques que provocam vazamentos.
• Modelos: os atacantes podem comprometer sua integridade alterando a arquitetura, pesos ou parâmetros.
• Operação: desvio do modelo, viés e falhas de governança.
• Ética e legais: dados de treinamento enviesados podem reforçar estereótipos de gênero ou raciais, por exemplo em decisões de contratação [1].

Por isso, a ética da IA estuda como otimizar seu impacto benéfico e reduzir os riscos mediante um sistema de governança que garanta ferramentas seguras e éticas [1].

Conclusão

A IA é a capacidade das máquinas de simular a inteligência humana [2], uma disciplina em contínua evolução [10] construída sobre camadas sucessivas de machine learning e aprendizagem profunda [1]. Conhecer como funciona é a melhor maneira de aproveitar seus benefícios e mitigar seus riscos [9].