O que é o Amazon AI?
A IA, também conhecida como inteligência artificial, é uma tecnologia com recursos de resolução de problemas semelhantes aos dos humanos. A IA em ação parece simular à inteligência humana: ela pode reconhecer imagens, escrever poemas e fazer previsões baseadas em dados.
As organizações modernas coletam grandes volumes de dados de diversas fontes, como sensores inteligentes, conteúdo gerado por humanos, ferramentas de monitoramento e logs de sistemas. As tecnologias de inteligência artificial analisam os dados e os usam para auxiliar nas operações empresariais de forma eficaz. Por exemplo, a tecnologia de IA pode responder a conversas humanas no suporte ao cliente, criar imagens e textos originais para marketing e fazer sugestões inteligentes para analytics.
Em última análise, a inteligência artificial é sobre tornar o software mais inteligente para interações personalizadas com o usuário e resolução de problemas complexos.
Quais são alguns tipos de tecnologias de IA?
As aplicações e tecnologias de IA aumentaram exponencialmente nos últimos anos. A seguir estão alguns exemplos de tecnologias comuns de IA que você pode ter encontrado.
História da IA
No seu artigo de 1950, “Computing Machinery and Intelligence”, Alan Turing ponderou se as máquinas poderiam pensar. Nesse artigo, Turing cunhou pela primeira vez o termo inteligência artificial e o apresentou como um conceito teórico e filosófico. No entanto, a IA, como a conhecemos hoje, é o resultado do esforço coletivo de muitos cientistas e engenheiros ao longo de várias décadas.
De 1940 a 1980
Em 1943, Warren McCulloch e Walter Pitts propuseram um modelo de neurônios artificiais, estabelecendo as bases das redes neurais, a principal tecnologia que compõe a IA.
Logo depois, em 1950, Alan Turing publicou “Computing Machinery and Intelligence”, apresentando o conceito do Teste de Turing para avaliar a inteligência da máquina.
Isso levou os estudantes de pós-graduação Marvin Minsky e Dean Edmonds a criar a primeira máquina de rede neural, conhecida como SNARC; Frank Rosenblatt desenvolveu o Perceptron, um dos primeiros modelos de rede neural, e Joseph Weizenbaum criou ELIZA, um dos primeiros chatbots a simular um psicoterapeuta rogeriano, entre 1951 e 1969.
De 1969 a 1979, Marvin Minsky demonstrou as limitações das redes neurais, o que causou um declínio temporário nas pesquisas do ramo. O primeiro “inverno da IA” ocorreu devido à redução do financiamento e às limitações de hardware e computação.
De 1980 a 2006
Na década de 1980, surgiu um novo interesse e o financiamento governamental para pesquisas de IA, principalmente em tradução e transcrição. Durante esse período, sistemas especializados, como o MYCIN, se tornaram populares porque simulavam processos humanos de tomada de decisão em domínios específicos, como a medicina. Com o ressurgimento das redes neurais na década de 1980, David Rumelhart e John Hopfield publicaram artigos sobre técnicas de aprendizado profundo, mostrando que os computadores podiam aprender com a experiência
De 1987 a 1997, devido a outros fatores socioeconômicos e ao boom das empresas “PontoCom”, surgiu um segundo inverno de IA. A pesquisa na área de IA ficou mais fragmentada, com equipes resolvendo problemas específicos de domínio em diferentes casos de uso.
De 1997 até cerca de 2006, vimos conquistas significativas na IA, incluindo o software de xadrez Deep Blue da IBM que derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov. Além disso, Judea Pearl publicou um livro que incluía a teoria da probabilidade e da decisão na pesquisa de IA, e Geoffrey Hinton e outras pessoas popularizaram o aprendizado profundo, levando ao ressurgimento das redes neurais. No entanto, o interesse comercial permaneceu limitado.
De 2007 à atualidade
De 2007 a 2018, o avanço na computação em nuvem tornou o poder computacional e a infraestrutura de IA mais acessíveis. Isso levou ao aumento da adoção, inovação e avanço no machine learning. Os avanços incluíram uma arquitetura de rede neural convolucional (CNN) chamada AlexNet, desenvolvida por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton, vencedora da competição do ImageNet, mostrando o poder do aprendizado profundo no reconhecimento de imagens, e o AlphaZero da Google dominou os jogos de xadrez, shogi e Go sem dados humanos, contando com o jogo autônomo.
Em 2022, os chatbots que usam inteligência artificial (IA) e processamento de linguagem natural (PLN) para ter conversas semelhantes às humanas e concluir tarefas, como o ChatGPT, da OpenAI, se tornaram amplamente conhecidos por suas habilidades de conversação, renovando o interesse e o desenvolvimento da IA.
IA no futuro
Todas as tecnologias atuais de inteligência artificial funcionam dentro de um conjunto de parâmetros predeterminados. Por exemplo, modelos de IA treinados em reconhecimento e geração de imagens não podem criar sites.
Inteligência artificial geral (AGI) é um campo de pesquisa teórica de IA que tenta criar softwares com inteligência semelhante à humana e capacidade de autoensino. O objetivo é que o software seja capaz de realizar tarefas sem ter sido treinado ou desenvolvido para elas.
A AGI é uma busca teórica para desenvolver sistemas de IA com autocontrole autônomo, autocompreensão razoável e capacidade de aprender novas habilidades. Ela pode resolver problemas complexos em ambientes e contextos que não lhe foram ensinados no momento de sua criação. A AGI com habilidades humanas continua sendo um conceito teórico e um objetivo de pesquisa. É um possível futuro da IA.
