E-book Inteligência Artificial

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Inteligência Artificial
Sumário
1 Introdução 4
2 CONCEITOS E APLICAÇÃO DA INTELIGÊNCIA 
ARTIFICIAL 5
2.1 APLICABILIDADE DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
 6
3 ALGORITMO DE BUSCAR E OTIMIZAÇÃO 9
3.1 O QUE É UM ALGORITMO DE BUSCA 10
4 CONCEITOS DO AMBIENTE COM REINFORCE-
MENT LEARNING 11
5 ESTRUTURAÇÃO DE PROJETOS LEARNING 12
5.1 FASES DE UM PROJETO LEARNING 13
5.2 FATORES QUE AFETAM O PROJETO 14
6 AGRUPAMENTOS E ASSOCIADORES COM MACHI-
NE LEARNING 15
6.1 AGRUPAMENTO DE DADOS OU CLUSTERING 16
7 APLICAÇÕES WEB DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
 17
7.1 APLICAÇÕES DA INTERNET DAS COISAS 17
7.1 APLICAÇÕES DA INTELIGENCIA ARTIFICIAL NA 
WEB 18
8 SOLUÇÃO DE PROBLEMAS COM A INTELIGÊNCIA 
ARTIFICIAL 18
9 EFEITOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA 
ECONOMIA 20
10 PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL 
(PLN) 20
10.1 DIFERENÇA ENTRE LINGUAGEM NATURAL E 
LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO 21
10.2 A CONVERSA ENTRE HOMENS E MÁQUINAS 21
11 SISTEMA DE RECONHECIMENTO POR VOZ 22
Resumo do curso 24
Referências 25
Módulo 1
Inteligência Artificial
1 Introdução
Neste material, abordaremos o conceito do termo “inteligência artificial”, que representa um 
software diferente, pois apresenta inteligência e oportuniza que os computadores realizem 
funções que eram exclusivas dos seres humanos, como, por exemplo, reconhecimento facial, 
atender a um comando de voz, realizar fala e escrita, criar perfumes, entre outros. Temos um 
campo enorme de avanços à disposição e muitos que ainda estão por vir.
Você também estudará o que são ferramentas de busca, além do Reinforcement Learning 
(aprendizagem por reforço), uma técnica utilizada em máquinas, mas que também pode ser 
aplicada em seres humanos. Além disso, verá como desenvolver um projeto learning e como 
abranger os efeitos da inteligência artificial na economia, a linguagem natural e o reconheci-
mento por voz, algo tão usual hoje em dia, mas que foi desenvolvido décadas atrás.
Compreender o mundo que nos cerca é muito importante para podermos nos preparar para o 
futuro, pois os avanços tecnológicos chegaram para ficar e, com certeza, estamos cada vez 
mais dependentes deles. Vamos entrar juntos neste mundo tão desconhecido e fascinante da 
inteligência artificial.
5
2 CONCEITOS E APLICAÇÃO 
DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Devido ao grau de utilidade, muitos pensam que a inteligência artificial (AI) é algo recente, 
mas sua origem ocorreu décadas atrás e não seria possível a sua criação sem o advento e de-
senvolvimento dos computadores, conforme descrito por Lima et al. (2014, p. 1):
Os primeiros estudos sobre Inteligência Artificial surgiram na década de 1940, 
marcada pela Segunda Guerra Mundial. Neste período houve a necessidade de 
desenvolver uma tecnologia voltada para a análise de balística, quebra de códi-
gos e cálculos para projetos de armas nucleares. Surgiam, então, os primeiros 
grandes projetos de construção de computadores, assim chamados por serem 
máquinas utilizadas para fazer cálculos (cômputos) (LIMA et al., 2014, p. 1).
Com o término da Segunda Guerra Mundial, o computador passou a ser utilizado de uma for-
ma mais ampla, atingindo, assim, empresas, universidades, indústrias, entre outros espaços. 
Dessa forma, a diversidade de aplicação proporcionou investimentos em hardwares, softwa-
res e nas linguagens de programação.
FIGURA 1 - MACINTOSH, OS PRIMEIROS COMPUTADORES
FONTE: Pixabay (2021).
6
A aplicação militar impulsionou o desenvolvimento do computador e, posteriormente, sua in-
serção no meio comercial, dando mais relevância a sua utilização. Por meio de um desenvolvi-
mento rápido e o surgimento dos primeiros computadores utilizando válvulas, o Colossus, na 
Inglaterra, e o Eniac, nos Estados Unidos, até o surgimento dos microprocessadores, além dos 
equipamentos menores e mais eficazes, demonstrou o grande avanço e investimento realiza-
do na área. Devido aos grandes investimentos, não é de se estranhar que, ao longo do tempo, 
fossem desenvolvidos softwares que pudessem pensar como o homem, evidentemente com 
certas limitações. A inteligência artificial teve seu início nos anos de 1950, conforme descrito 
por Silva et al. (2019, p. 13): 
A inteligência artificial está cada vez mais presente no dia a dia, mas essa tec-
nologia é mais antiga do que você pensa e começou a ser desenvolvida ainda na 
década de 1950, com o Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intel-
ligence (Projeto de Pesquisas de Verão em Inteligência Artificial de Dartmouth) 
no Dartmouth College, em Hanover, New Hampshire, Estados Unidos (SILVA et 
al., 2019, p. 13).
Hoje, podemos observar que a inteligência artificial é amplamente utilizada em campos de 
aplicações diversos, e seu maior objetivo é auxiliar o ser humano na área de projetos, desen-
volvimento de produtos e de sistemas, além de sua aplicação na substituição em atividades 
que são consideradas repetitivas e enfadonhas para o ser humano.
2.1 APLICABILIDADE DA INTELIGÊNCIA 
ARTIFICIAL
Estamos em plena era da informação e, assim sendo, o volume de dados que recebemos é in-
finitamente maior do que a nossa capacidade de assimilação. Da mesma forma, as empresas 
trabalham com informações relacionadas a fornecedores, clientes, mercado, entre outros. O 
ser humano, assim como as organizações, precisa saber extrair o que é de mais importante, 
fazendo a triagem das informações de uma forma que uma pessoa não conseguiria fazer.
Para essa função, pode-se utilizar de inteligência artificial, devido à grande capacidade de 
realizar as atividades no lugar dos seres humanos. Essas máquinas e softwares foram desen-
volvidos para apresentar um comportamento inteligente, tendo, de certa forma, uma proximi-
dade com o pensamento humano, por conta da possibilidade de aprendizado contínuo.
As organizações utilizam a inteligência artificial como forma de maximizar os seus resulta-
dos, gerando aumento da produtividade e economia de tempo. Devido a sua versatilidade, ela 
pode ser implantada em vários setores para melhoria do desempenho e execução de tarefas 
específicas. Vejamos, a seguir, algumas aplicações da inteligência artificial nas organizações:
7
• Chatbots: reproduzem o comportamento humano utilizando uma linguagem natural 
e pré-programada. Uma das suas funcionalidades é a integração com outras ferra-
mentas e bancos de dados, gerando automatização a processos mais simples, como 
cadastro, atualizações e as consultas de informações. 
• Aplicativos de gestão: as corporações, em sua maioria, utilizam os aplicativos de in-
teligência artificial para acompanhar a gestão dos seus colaboradores. Eles são úteis, 
por exemplo, para verificar quais trabalhadores desempenham a tarefa com mais 
eficiência.
• Assistentes pessoais: marcar uma reunião e acompanhar a agenda, além de ativida-
des cotidianas, podem ser muito mais fáceis com um assistente pessoal. Temos, por 
exemplo, a Siri, da Apple, e a Alexa, da Amazon, que reconhecem comandos de voz e 
possuem funções diversas. 
FIGURA 2 - ASSISTENTE PESSOAL
FONTE: Pixabay (2021).
• Mecanismos de segurança: hoje, mais do que nunca, é preciso desenvolver mecanis-
mos para a segurança, a fim de evitar ataques digitais, bem como para as situações 
do dia a dia. 
• Previsão: as máquinas podem ser equipadas com a inteligência artificial, a fim de rea-
lizar previsões relacionadas ao comportamento humano. 
• Vendas e marketing: a personalização do atendimento será um grande diferencial 
para as empresas, proporcionando um atendimento diferenciado. 
• Ensino: a educação na atualidade está se transformando de forma irreversível. A tec-
nologia tomou conta do ensino e, com o apoio dela, os professores podem ensinar de 
forma diversa e muito mais atrativa para os alunos. 
8
Segundo Lopes et al. (2014, p. 5), como áreas de aplicação da inteligência artificial, podemos citar:
• Matemática: demonstração de teoremas, resolução simbólica de equações, aproxi-
mação de funções complexas etc.
• Pesquisa operacional: otimização e busca heurística em geral.
• Jogos: xadrez, damas,go etc.
• Processamento de linguagem natural: tradução automática, verificadores ortográ-
ficos e sintáticos, interfaces para BDs etc.
• Sistemas tutores: modelagem de aprendizados, escolha de estratégias pedagógicas 
etc.
• Percepção: visão, tato, audição, olfato, paladar e outras.
• Robótica: visão, navegação, controle etc.
• Sistemas especialistas: atividades que exigem conhecimento especializado, e não 
formalizado; extração de conhecimentos; regras ou informações em tarefas como 
diagnósticos, previsão, monitoramento, análises, planejamentos e projeto; e em áreas 
como medicina, finanças, engenharia, artes, computação e outras.
Podemos considerar a inteligência artificial como uma grande área de pesquisa que têm vá-
rias divisões e subdivisões. Dessa forma, cada uma delas tem um direcionamento e adota 
abordagens diferentes para tratar os problemas e suas complexidades, apresentando, muitas 
vezes, soluções que não poderiam ser pensadas pelo homem.
Importante
A principal diferença entre um software comum em relação à inteligência ar-
tificial é que a IA consegue aprender e melhorar o próprio serviço a qual se 
destina. Hoje, é possível encontrar, por exemplo, softwares com Inteligência 
artificial em celulares, casas inteligentes, carros e em vários outros locais e 
dispositivos.
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3 ALGORITMO DE BUSCAR E 
OTIMIZAÇÃO
De uma forma mais simples, Cormen et al. (2012, p. 11) explica algoritmo como um procedimen-
to relativo a um processo computacional definido que busca algum valor ou um conjunto de 
valores como entrada e produz algum valor ou um conjunto de valores como saída. Podemos 
dizer, então, que o algoritmo se apresenta como uma sequência de etapas computacionais, 
transformando-as em saídas.
FIGURA 3 - LINGUAGEM DE COMPUTADOR
FONTE: Pixabay (2021).
De uma forma geral, os algoritmos de busca possuem como base um método de procura para 
qualquer elemento que faz parte de um conjunto de elementos que possuem determinadas 
propriedades. Podem ser livros nas bibliotecas, ou dados com cifras, por exemplo, usados du-
rante as duas grandes guerras. Na busca por informações, esses algoritmos analisam fatores 
diversos, incluindo palavras, a relevância e utilização das páginas, os conhecimentos da fonte 
e o local de configuração. 
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3.1 O QUE É UM ALGORITMO DE BUSCA
Podemos dizer que um algoritmo de busca é o processo passo a passo utilizado para locali-
zar dados específicos entre uma coleção de dados, procedimento fundamental para a com-
putação. Nos dados pesquisados, encontramos diferenças significativas entre os aplicativos 
rápidos ou lentos, principalmente quando relacionamos o uso do algoritmo adequado de pes-
quisa. A principal função de um algoritmo é verificar um elemento ou realizar a recuperação 
de um elemento em qualquer estrutura dos dados no local em que os estão armazenados. Po-
demos classificar estes algoritmos em duas categorias:
• Pesquisa sequencial: nesse tipo de busca, matriz ou lista, é percorrida de forma se-
quencial, em que cada elemento é verificado. Podemos citar como exemplo a pesqui-
sa linear.
• Pesquisa de intervalo: a projeção desses algoritmos é direcionada para a pesquisa 
em dados classificados. Esse tipo de algoritmo e mais eficiente do que a pesquisa 
linear, principalmente por visar repetidamente o centro da estrutura de pesquisa e 
fazer a divisão do espaço de pesquisa ao meio. 
Esses algoritmos são utilizados para realizar uma pesquisa ou encontrar um ou mais elemen-
tos de conjunto de dados. Podemos, portanto, utilizar a busca sequencial ou não e, se os da-
dos forem aleatórios, é preciso lançar mão da pesquisa sequencial. Vejamos alguns tipos de 
algoritmos de pesquisa:
• Pesquisa linear: feita em vetores ou listas e de um modo sequencial.
• Pesquisa binária: divide de forma repetida a metade da porção da lista que contém o 
item, reduzindo as localizações a apenas uma.
• Pesquisa de sublista: pesquisa em uma lista que é vinculada a outra.
O principal objetivo da busca é encontrar uma ou mais ocorrências que possuem registros de 
valor igual e, para este fim, temos vários métodos de pesquisa. Escolher o método correto de-
pende da quantidade de dados que estão envolvidos no processo e a possibilidade de inserir 
ou excluir os arquivos.
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4 CONCEITOS DO AMBIENTE 
COM REINFORCEMENT 
LEARNING
A aprendizagem é algo inerente ao ser humano, sendo necessário para a evolução das espé-
cies e pode ser implementada em máquinas. O aprendizado das máquinas é um ramo muito 
importante da inteligência artificial e se baseia na ideia de que os sistemas podem aprender 
e, a partir do uso de dados, identifica os padrões e toma as decisões com o mínimo de inter-
venção humana. Esse tipo de aprendizado possui três paradigmas principais: o aprendizado 
supervisionado, o não supervisionado e a aprendizagem por reforço, também chamado rein-
forcement learning (RL). Conforme Silva et al. (2019, p. 230), o reinforcement learning é:
(...) específico da área dos agentes e afeto a como os agentes de software atuam 
em um ambiente, maximizando a recompensa. Ele permite que o agente atue 
interativamente em um ambiente por tentativa e erro, utilizando os feedbacks 
de suas próprias ações e experiências (SILVA et al., 2019, p. 230).
O RL efetua o mapeamento entre a entrada e a saída, assim como o aprendizado supervisiona-
do, mas atua de forma diferente. No aprendizado supervisionado, temos o feedback que será 
fornecido ao agente e o conjunto correto de ações para a execução da tarefa. Em contrapar-
tida, o reinforcement learning usa as recompensas e punições como sinais e comportamento 
negativo e positivo. Funciona também de forma diferente do aprendizado não supervisionado, 
cuja maior diferença tem relação ao objetivo deles. Podemos dizer que o objetivo da apren-
dizagem supervisionada é encontrar as semelhanças e as diferenças em um grupo de dados; 
já o objetivo na RL envolve encontrar um modelo de ação adequado que consiga maximizar a 
recompensa cumulativa total do agente.
12
5 ESTRUTURAÇÃO DE 
PROJETOS LEARNING
Podemos dizer que o aprendizado de máquinas e a inteligência artificial estão interligados, 
mas não são necessariamente a mesma coisa. De uma forma geral, a inteligência artificial é o 
conceito de sistemas de computação que realizam tarefas próprias dos seres humanos, como 
a tomada de decisão, a percepção visual, o reconhecimento de fala, entre outros. Por sua vez, 
o aprendizado de máquinas é uma subárea da inteligência artificial.
FIGURA 4 - APRENDIZADO DAS MÁQUINAS
FONTE: Pixabay (2021). 
O machine learning oferece muitas possibilidades, e a tecnologia está se difundindo no nosso 
dia a dia, principalmente à medida em que ela começa a ser utilizada de forma mais ampla pe-
las empresas em diversos setores. Atua em várias áreas, tais como automatização de tarefas 
de rotina, além de oferecer apoio criativo - temos várias organizações colhendo os benefícios. 
Outro exemplo é o de vendas on-line, que aproveitam os algoritmos do machine learning para 
gerar sugestões aos clientes do que comprar, baseado em seu comportamento na internet. 
Empresas ganham vantagens competitivas com soluções baseadas em inteligência artificial, 
utilizando para realizar previsões e insights do negócio, tendo a probabilidade de se difundir 
cada vez mais.
13
5.1 FASES DE UM PROJETO LEARNING
Para desenvolver um projeto utilizando a inteligência artificial, é preciso, primeiramente, ana-
lisar o trabalho que será feito para a conclusão do processo. Podemos dividir o desenvolvi-
mento em fases. Vejamos, a seguir, as fases do projeto e suas características:
I. Descoberta e análise: essa fase tem o objetivo de realizar o estudo da viabilidade 
e estabelecer os objetivos do projeto e do negócio por meio da análise dos proces-
sos de negócios, os ativos de dados e as métricas do cliente. A equipe de projetos 
possui uma importante missão, que é definir os fatores de sucesso, a tecnologia a 
ser aplicada, o cronograma e o orçamento, além dedesenvolver as documentações 
necessárias.
II. Implementação e avaliação do protótipo: o próximo passo é utilizado para imple-
mentar o protótipo, baseado na inteligência artificial. Esse momento é importante, 
principalmente para gerar o cálculo dos custos do desenvolvimento da IA. Um protó-
tipo é um modelo de negócios criado para gerar um teste de viabilidade. Pode ser, por 
exemplo, um desenho, um texto ou um protótipo baseado em códigos, a depender 
das ferramentas com as quais ele foi criado.
III. MVP - Produto Mínimo Viável: podemos dizer que a principal diferença entre o protó-
tipo e o produto mínimo viável é que o último é um produto viável, enquanto o protó-
tipo é mais uma forma de representar visualmente o software. O MVP já é um produto 
real com todos os recursos em funcionamento, respaldadas as descobertas feitas 
no protótipo.
IV. Lançamento do produto: consideramos o lançamento como a última fase do proje-
to, compreendendo um conjunto completo desenvolvido e lançado no mercado. Com 
as etapas anteriores cumpridas, o risco do projeto é mínimo.
Importante
A prototipagem é considerada uma ótima técnica, permitindo aos profissio-
nais de software realizar a validação, os requisitos e as opções de design. 
Eles são rápidos e baratos de produzir, além de gerar mais flexibilidade aos 
ajustes. Quando criado o protótipo, os riscos e os custos para a implementa-
ção de um software reduzem drasticamente, pois os requisitos são discuti-
dos em todas as etapas do desenvolvimento. 
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5.2 FATORES QUE AFETAM O PROJETO
O processo para o desenvolvimento do sistema baseado em machine learning é constituído de 
características distintas que visam determinar os custos da finalização de desenvolvimento 
da solução da IA. Podemos citar algumas delas:
a. Problemas de dados
Para um desenvolvimento de um sistema de machine learning confiável, depende, além de 
uma boa codificação, da qualidade e a quantidade dos dados de treinamento. Um grande con-
junto de dados é necessário para capturar, de forma razoável, os relacionamentos que podem 
existir entre os recursos de entradas e saídas.
b. O desempenho do algoritmo requerido
Podemos dizer que o desempenho do algoritmo é considerado um outro fator importante 
para o custo e desenvolvimento do projeto, principalmente porque, muitas vezes, o algorit-
mo de alta qualidade necessita de uma rodada de ajustes, o que gera um aumento de custo e 
de tempo.
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6 AGRUPAMENTOS E 
ASSOCIADORES COM MACHINE 
LEARNING
Podemos definir o agrupamento de dados como uma técnica que consiste em caracterizar 
um grupo ou um conjunto de dados que possuem alguma semelhança. O desenvolvimento de 
análise consiste em fazer um resumo das informações coletadas, usando uma função para di-
ferenciá-las em elementos que podem ser semelhantes ou diferentes. De uma forma intuitiva, 
o agrupamento dos dados busca grupos de objetos, de forma que sejam similares, ou pelo me-
nos próximos um do outro, e não relacionados aos objetos dos outros grupos. Como exemplo, 
podemos agrupar os objetos a seguir:
FIGURA 5 - AGRUPAMENTO DE PESSOAS
FONTE: Elaborada pelo autor (2021).
Grupo é um conceito, de certa forma, subjetivo:
FIGURA 6 - AGRUPAMENTO POR CARACTERÍSTICAS
Mulheres Adultos
Homens Crianças
FONTE: Elaborada pelo autor (2021).
16
Este agrupamento acaba sendo de grande importância no desenvolvimento do processo de 
análise, pois várias disciplinas, além da própria computação, utilizam o agrupamento para ge-
rar uma informação. Podemos citar o marketing, por exemplo, que utiliza técnicas para desco-
brir grupos de clientes, a astronomia para encontrar grupos de galáxias, entre outros.
6.1 AGRUPAMENTO DE DADOS OU 
CLUSTERING
O agrupamento de dados também pode ser chamado de clustering, que são as técnicas que 
consistem na separação dos objetos em grupos, levando-se em conta as suas característi-
cas. Nessa técnica, temos a separação em grupos, em que são analisadas tanto as caracte-
rísticas iguais quanto as diferenças ao mesmo tempo. Segundo Palma (2018, p. 8):
Com o passar dos anos, vários métodos e algoritmos vem sendo desenvolvidos 
com o intuito de dinamizar a aplicação das técnicas de agrupamento de dados 
em âmbitos sociais e econômicos. Dentre elas, podemos citar como as princi-
pais os métodos hierárquicos, o k-médias, o k-medoides, fuzzy e redes neurais. 
Todos os citados partem do princípio da análise de grupo, que segue um proces-
so de partição de um banco de dados heterogêneos para subgrupos homogê-
neos. (...) (PALMA, 2018, p. 8).
De acordo com Zaiane (2014) apud Palma (2018, p. 8), uma análise mais criteriosa exige méto-
dos que possuam as características a seguir:
• Ser capaz de lidar com dados com alta dimensionalidade. 
• Ser “compatível” com o número de dimensões e com a quantidade de ele-
mentos a serem agrupados. 
• Habilidade para lidar com diferentes tipos de dados. 
• Capacidade de definir agrupamentos de diferentes tamanhos e formas. 
• Exigir o mínimo de conhecimento para determinação dos parâmetros de 
entrada. 
• Ser sensível à presença de ruído, uma vez que um elemento com um valor 
extremamente alto pode distorcer a distribuição dos dados. 
• Apresentar resultado consistente, independente da ordem em que os da-
dos são apresentados (ZAIANE, apud PALMA, 2018, p. 8).
De uma forma geral, os algoritmos não atendem a essas características e, por isso, é impor-
tante a escolha de um método adequado para o problema apresentado.
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7 APLICAÇÕES WEB DE 
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
As tecnologias avançam de uma forma muito mais rápida do que podemos assimilá-las e, des-
sa forma, não é de se estranhar que façamos confusão entre elas. Duas vertentes que po-
demos confundir é a inteligência artificial e a Internet das Coisas, ou IoT (Internet of Things). 
Vejamos a diferença entre elas e suas aplicações no dia a dia.
A Internet das Coisas define que os objetos estão conectados em rede, gerando acesso remo-
to e análise de problemas por meio da coleta de dados. Já a inteligência artificial sistemas é 
um sistema que aprende e pode executar muitas funções que, anteriormente, eram direcio-
nadas apenas aos humanos. Elas se confundem, principalmente porque não é possível uma 
existir sem a outra, especialmente porque, sem a Internet das Coisas, a inteligência artificial 
não consegue fazer a aplicação das situações do cotidiano, gerando os dados que possibili-
tam que elas aprendam. Em contrapartida, a IoT precisa da inteligência artificial para realizar 
a análise dos dados coletados, fazendo um processamento mais rápido das informações. 
7.1 APLICAÇÕES DA INTERNET DAS 
COISAS 
A principal função da Internet das Coisas é conectar à internet os itens que usamos no dia a 
dia. Temos uma infinidade de objetos que surgem diariamente que utilizam a IoT para maximi-
zar a sua utilização, ampliando infinitamente a experiência do usuário. Como exemplo, eletro-
domésticos, roupas, sapatos, maçanetas, entre outros que se conectam por meio de disposi-
tivos, como computadores ou telefones celulares.
FIGURA 7 - INTERNET DAS COISAS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
FONTE: Pixabay (2021).
18
Um dia, o mundo físico e o digital estarão interligados por meio de dispositivos que façam a 
comunicação uns com os outros. Nos dias de hoie, temos carros comandados a distância, ele-
vadores inteligentes, geladeiras que se comunicam com seus donos, tênis que enviam infor-
mações sobre as corridas, entre tantas outras invenções. Certo dizer que ainda temos muito 
a aprender e a desenvolver com a Internet das Coisas.
7.1 APLICAÇÕES DA INTELIGENCIA 
ARTIFICIAL NA WEB
Cada vez mais temos acesso a produtos e serviços que utilizam a inteligência artificial e, com 
certeza, todos nós já conversamos com um atendente-robô e dificilmente identificamos que, 
do outro lado, está um software e não uma pessoa. De certa forma, são inúmeras as formas 
de utilizar a IA e suas aplicações. A inteligência artificial precisa do meio tecnológico para de-
senvolver a sua percepçãoe seu aprendizado. Sem isso, ela fica restrita aos dados já inclusos 
em seu banco, não acrescendo de informações complementares. Por meio da web, a IA con-
segue conectar pessoas, responder questionamentos e direcionar informações.
8 SOLUÇÃO DE PROBLEMAS 
COM A INTELIGÊNCIA 
ARTIFICIAL
O homem é considerado o único ser inteligente que habita nosso planeta, e sempre foi o grande 
tomador de decisões, principalmente quando existe a necessidade de uma resolução de pro-
blemas mais complexos. O advento da inteligência artificial trouxe a possibilidade de encon-
trar soluções para assuntos complexos de forma muito mais fácil e, muitas vezes, econômica.
Entre as aplicações da inteligência artificial, veja a seguir algumas áreas em que a atuação da 
IA consegue auxiliar o homem na resolução de problemas:
• Saúde: podemos citar a IA no diagnóstico preciso do câncer, na interpretação de to-
mografias, fazendo o pré-atendimento ao cliente, desenvolvendo medicamentos, 
entre outros.
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• Atendimento ao cliente: chatbots são utilizados para sanar dúvidas dos clientes, re-
solver problemas sobre as compras, registrar dúvidas e reclamações.
• Manutenção inteligente de veículos: uso de realidade aumentada (RA) gera mais pre-
cisão e eficiência nos diagnósticos e consertos, além do uso de sensores e câmeras 
que podem mostrar as partes e ângulos dos veículos em tamanho real, gerando solu-
ções mais pontuais e com menos chances de erros. 
• Agricultura inteligente: o cultivo está sendo feito de forma mais sustentável, com 
a utilização da IA, por meio da análise e redução de riscos no sistema produtivo. A 
detecção antecipada dos problemas auxilia o produtor em todo o processo, desde o 
plantio até a venda.
• Reconhecimento facial: a tecnologia não só traz grandes avanços, mas também ori-
gina vários tipos de golpes relacionados à utilização incorreta dos meios eletrônicos. 
O reconhecimento facial pode ser um grande aliado na detecção de furtos e fraudes. 
Além disso, sua aplicabilidade compreende o meio estético e o marketing.
• Setor jurídico: a análise mais rápida de documentos, gestão de contratos, entre ou-
tros, se torna mais eficiente, gerando resultados que, muitas vezes, o ser humano não 
poderia entregar.
• Seleção de candidatos a emprego: a empresa pode filtrar de forma mais fácil os 
candidatos, realizar entrevistas mais assertivas e fazer uma análise mais precisa 
dos currículos.
Além das aplicações para a inteligência artificial citadas, podemos ainda ressaltar várias ou-
tras. O certo é que a cada dia surgem novas formas de inserção da tecnologia em nossas vidas 
e o homem deve utilizá-las principalmente para auxiliar na solução de problemas mais com-
plexos, gerando resoluções mais rápidas e assertivas.
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9 EFEITOS DA INTELIGÊNCIA 
ARTIFICIAL NA ECONOMIA
A inteligência artificial, assim como a Internet das Coisas, veio para melhorar significativa-
mente a relação do homem com o trabalho e com a sociedade. A máxima “ou muda ou morre” 
nunca esteve tão em alta em relação às empresas. Apesar de saber da necessidade de inves-
timento em tecnologia, o acesso ainda é restrito, seja pelo lado financeiro ou acesso aos pro-
dutos tecnológicos. 
Embora com contratempos, é cada vez maior o valor investido em IA pelas empresas princi-
palmente em grandes organizações, e tende a aumentar muito nos próximos anos com a am-
pliação do acesso para um maior número de organizações.
A IA atua diretamente na melhoria da colheita, na prevenção de epidemias e na ampliação da 
produção industrial. Especialistas afirmam que o avanço da tecnologia poderá transformar, 
de forma significativa, a relação do trabalho fabril atual, considerado mais repetitivo e des-
gastante. Caso ocorra realmente, é bem provável que aumente o número de desempregados, 
impactando diretamente no processo econômico.
10 PROCESSAMENTO DE 
LINGUAGEM NATURAL (PLN)
O Processamento de Linguagem Natural (PLN), ou Natural Language Processing (NLP), é uma 
ramificação da IA que auxilia os computadores a manipular, entender e interpretar a lingua-
gem humana. Seria a junção de algumas disciplinas, tais como a ciência da computação e a 
própria linguagem computacional, buscando preencher o espaço entre a comunicação do 
homem e o entendimento dos computadores. Esse processamento não é uma ciência nova, 
mas que cresce a cada dia, principalmente no interesse que ocorre em relação à comuni-
cação entre o homem e a máquina. O PNL possibilita que os computadores consigam ler 
textos, ouvir e interpretar as falas, identificar os sentimentos e determinar quais os trechos 
mais importantes.
Mexer no celular ou aplicativo pode parecer uma coisa simples de se fazer, mas, para que o 
computador entenda o que se quer dizer ou solicitar, é preciso que exista um tradutor de lin-
guagem. Nesse sentido, o PNL se apresenta como interlocutor. Além de traduzir a linguagem 
das máquinas, o PNL gera uma melhor experiência para o usuário.
21
10.1 DIFERENÇA ENTRE LINGUAGEM 
NATURAL E LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO
A linguagem natural corresponde à comunicação dos humanos, com máquinas ou pessoas, 
enquanto a linguagem de programação diz respeito à linguagem utilizada por dispositivos 
com os computadores. Entre as linguagens mais comuns, podemos citar a Java, a Python e a 
Ruby, utilizadas pelos programadores para criar os sistemas e suas aplicações. Já o PLN se 
caracteriza como um tradutor, permitindo que a tecnologia seja compreensível ao usuário, 
mesmo utilizando a linguagem natural.
Além de entender a linguagem, o NPL capacita os dispositivos para criar respostas, podendo 
ser em textos ou áudios; para as interações, podemos citar como exemplo a inteligência ar-
tificial do smartphone - no caso da Apple, temos a Siri, ou os chatbots de uma empresa com a 
qual nos comunicamos.
10.2 A CONVERSA ENTRE HOMENS E 
MÁQUINAS
Utilizando esse sistema, o PNL é capaz de buscar informações por meio da interação com os 
usuários. Assim, a inteligência artificial simula a estrutura do pensamento dos seres huma-
nos, e o PNL é imprescindível para que a máquina entenda o que está sendo dito e seja dada 
uma resposta mais estruturada a partir do processamento do PNL para entender a linguagem 
do homem e simulá-la.
A linguagem humana pode ser confusa às vezes, pois utilizamos palavras iguais para definir 
coisas diferentes. Um exemplo: banco pode ser de sentar ou uma instituição financeira; por-
tanto, é importante que a máquina entenda não somente o sentido literal do que está sendo 
dito, mas também deve considerar aspectos como o contexto do que se está conversando, 
os significados, a interpretação de texto, a análise dos sentimentos, entre outros. Para isso, 
a inteligência artificial utiliza o aprendizado de máquinas, ou o deep learning, assunto que já 
foi tratado anteriormente. Por meio desse processo, os sistemas conseguem aprender a cada 
interação e melhorar a sua capacidade de resposta.
22
11 SISTEMA DE 
RECONHECIMENTO POR VOZ
Os recursos digitais estão mudando nosso modo de vida, porque a maioria das pessoas já uti-
lizou o comando de voz do smartphone pelo menos alguma vez na vida. Não é possível falar so-
bre esse recurso hoje sem lembrar o seu início. De acordo com Macedo (2017, p 3), o comando 
de voz teve início em 1952 e era conhecido por Audrey, desenvolvido por três pesquisadores 
da Best Labs. Audrey conseguia reconhecer apenas dígitos falados por apenas um usuário. Na 
década de 1960, a IBM implementou o Shoebox, que já apresentava o diferencial de reconhe-
cer 16 palavras em inglês, além dos dígitos de 0 a 9. Mesmo considerando as limitações dessas 
ferramentas, elas foram primordiais para o que viria a seguir.
Na década de 1970, a Universidade de Carnegie Mellon, da Pensilvânia, apresentou o Harpy 
Program, que já conseguia entender uma média de 1000 palavras. Décadas mais tarde, a Dra-
gon lançou o primeiro software conhecido capaz de transcrever a voz e reconhecer a fala. A 
maioria dos softwares utilizados para reconhecimento de vozfoi desenvolvida para o meio 
empresarial e somente com o lançamento da Siri, em 2011, que a Apple trouxe o acesso para 
pessoas comuns, tornando-o popular. Além dessa ferramenta, podemos destacar ainda a 
Cortana, da Microsoft, o assistente do Google, a Alexa da Amazon, todas espalhadas por di-
versas residências hoje em dia.
FIGURA 8 - COMANDO DE VOZ
FONTE: Pixabay (2021).
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As pessoas, principalmente os adolescentes, utilizam muito o comando de voz, geralmente 
para interagir durante um processo de comprar, por exemplo, ou solicitar alguma informação 
ao assistente pessoal. A tendência é ter um aumento significativo em investimentos. Em um 
futuro próximo, provavelmente teremos assistentes de voz por todos os lugares, as pessoas 
poderão conversar com suas casas, carros ou qualquer outro objeto que possua um alto nível 
de inteligência e possibilidade de personalização.
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Resumo do curso
Neste curso, você aprendeu que o ser humano é capaz de aprender e desenvolver soluções 
sobre problemas que ocorrem no dia a dia, além de receber e assimilar muitas informações. 
Mas, com o acesso à quantidade infinita de dados que captamos, tornou-se necessário criar 
uma forma de otimizar e melhorar o processo. Sendo assim, foi criada a inteligência artificial, 
ou softwares que aprendem. No início, eram tímidos e direcionados às organizações, mas hoje 
estão presentes em objetos que usamos em nosso dia a dia, como os smartphones e echodots 
personificados em assistentes pessoais.
Desde o advento da internet, o mundo passa por grandes mudanças, sejam elas de peque-
no ou de grande impacto, mas todas significativas para o desenvolvimento da humanidade e 
conforto para o ser humano. O advento das inteligências artificiais, ou a Internet das Coisas, 
é uma prova de que o mundo ainda tem muito a se beneficiar dessas tecnologias, apesar do 
medo humano de criar inteligências que possam pensar e tomar decisões sozinhas. Esse é um 
risco que temos de correr, para o bem das gerações futuras.
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Referências
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	1 Introdução
	2 CONCEITOS E APLICAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	2.1 APLICABILIDADE DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	3 ALGORITMO DE BUSCAR E OTIMIZAÇÃO
	3.1 O QUE É UM ALGORITMO DE BUSCA
	4 CONCEITOS DO AMBIENTE COM REINFORCEMENT LEARNING
	5 ESTRUTURAÇÃO DE PROJETOS LEARNING
	5.1 FASES DE UM PROJETO LEARNING
	5.2 FATORES QUE AFETAM O PROJETO
	6 AGRUPAMENTOS E ASSOCIADORES COM MACHINE LEARNING
	6.1 AGRUPAMENTO DE DADOS OU CLUSTERING
	7 APLICAÇÕES WEB DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	7.1 APLICAÇÕES DA INTERNET DAS COISAS 
	7.1 APLICAÇÕES DA INTELIGENCIA ARTIFICIAL NA WEB
	8 SOLUÇÃO DE PROBLEMAS COM A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
	9 EFEITOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ECONOMIA
	10 PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL (PLN)
	10.1 DIFERENÇA ENTRE LINGUAGEM NATURAL E LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO
	10.2 A CONVERSA ENTRE HOMENS E MÁQUINAS
	11 SISTEMA DE RECONHECIMENTO POR VOZ
	Resumo do curso
	Referências