Resumo sobre Inteligência Artificial

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O que é inteligência artificial? 
Inteligência artificial é a utilização de computadores e máquinas para imitar a 
capacidade de resolução de problemas e tomada de decisão da mente humana. 
Inteligência artificial (IA) refere-se a sistemas de computador capazes de realizar 
tarefas complexas que historicamente apenas um ser humano poderia realizar, como 
raciocinar, tomar decisões ou resolver problemas. 
Em sua forma mais simples, a inteligência artificial é um campo que combina ciência 
da computação e conjuntos de dados robustos para possibilitar a solução de 
problemas. 
Inteligência artificial (IA) é a teoria e o desenvolvimento de sistemas computacionais 
capazes de realizar tarefas que historicamente exigiam inteligência humana, como 
reconhecer fala, tomar decisões e identificar padrões. IA é um termo abrangente que 
abrange uma ampla variedade de tecnologias, incluindo aprendizado de máquina , 
aprendizado profundo e processamento de linguagem natural (PNL) . 
 
Embora o termo seja comumente usado para descrever uma série de diferentes 
tecnologias em uso hoje, muitos discordam sobre se estas realmente constituem 
inteligência artificial. Em vez disso, alguns argumentam que grande parte da 
tecnologia utilizada no mundo real hoje constitui, na verdade, aprendizagem 
automática altamente avançada, que é simplesmente um primeiro passo em direção 
à verdadeira inteligência artificial, ou “inteligência artificial geral” (GAI). 
 
No entanto, apesar das muitas divergências filosóficas sobre se as “verdadeiras” 
máquinas inteligentes realmente existem, quando a maioria das pessoas usa o termo 
IA hoje, elas estão se referindo a um conjunto de tecnologias alimentadas por 
aprendizado de máquina, como Chat GPT ou visão computacional, que permitem 
máquinas para realizar tarefas que antes apenas humanos podiam realizar, como 
gerar conteúdo escrito, dirigir um carro ou analisar dados. 
 
Exemplos de inteligência artificial 
Embora os robôs humanóides frequentemente associados à IA (pense em Star Trek: 
The Next Generation’s Data ou Terminator’s T-800) ainda não existam, você 
provavelmente já interagiu com serviços ou dispositivos baseados em aprendizado 
de máquina muitas vezes antes. 
 
No nível mais simples, o aprendizado de máquina usa algoritmos treinados em 
conjuntos de dados para criar modelos de aprendizado de máquina que permitem 
que sistemas de computador executem tarefas como fazer recomendações de 
músicas, identificar a maneira mais rápida de viajar para um destino ou traduzir texto 
de um idioma para outro. Alguns dos exemplos mais comuns de IA em uso hoje 
incluem: 
 
ChatGPT : usa grandes modelos de linguagem (LLMs) para gerar texto em resposta 
a perguntas ou comentários feitos a ele. 
 
Google Tradutor: usa algoritmos de aprendizagem profunda para traduzir texto de um 
idioma para outro. 
 
Netflix: usa algoritmos de aprendizado de máquina para criar mecanismos de 
recomendação personalizados para usuários com base em seu histórico de 
visualizações anteriores. 
 
Tesla: usa visão computacional para potencializar recursos de direção autônoma em 
seus carros. 
 
IA na força de trabalho 
A inteligência artificial é predominante em muitos setores. Automatizar tarefas que 
não requerem intervenção humana economiza tempo e dinheiro e pode reduzir o 
risco de erro humano. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA pode ser 
empregada em diferentes setores: 
 
Setor financeiro: A detecção de fraudes é um caso de uso notável para IA no setor 
financeiro. A capacidade da IA de analisar grandes quantidades de dados permite 
detectar anomalias ou padrões que sinalizam comportamento fraudulento. 
 
Setor de saúde: A robótica alimentada por IA poderia apoiar cirurgias perto de órgãos 
ou tecidos altamente delicados para mitigar a perda de sangue ou o risco de infecção. 
 
 
Os 4 tipos de IA 
À medida que os investigadores tentam construir formas mais avançadas de 
inteligência artificial, devem também começar a formular entendimentos mais 
matizados sobre o que significa precisamente inteligência ou mesmo consciência. Na 
tentativa de esclarecer esses conceitos, os pesquisadores delinearam quatro tipos 
de inteligência artificial . 
 
Aqui está um resumo de cada tipo de IA, de acordo com o professor Arend Hintze, 
da Universidade de Michigan [ 4 ]: 
 
1. Máquinas reativas 
As máquinas reativas são o tipo mais básico de inteligência artificial. As máquinas 
construídas desta forma não possuem qualquer conhecimento de eventos anteriores, 
mas apenas “reagem” ao que está diante delas num determinado momento. Como 
resultado, eles só conseguem realizar determinadas tarefas avançadas dentro de um 
escopo muito restrito, como jogar xadrez, e são incapazes de realizar tarefas fora do 
seu contexto limitado. 
 
2. Máquinas com memória limitada 
Máquinas com memória limitada possuem uma compreensão limitada de eventos 
passados. Eles podem interagir mais com o mundo ao seu redor do que as máquinas 
reativas. Por exemplo, os carros autônomos usam uma forma de memória limitada 
para fazer curvas, observar veículos que se aproximam e ajustar sua velocidade. No 
entanto, máquinas com memória limitada não podem formar uma compreensão 
completa do mundo porque a sua recordação de acontecimentos passados é limitada 
e utilizada apenas num intervalo estreito de tempo. 
 
3. Teoria das máquinas mentais 
Máquinas que possuem uma “teoria da mente” representam uma forma inicial de 
inteligência artificial geral. Além de serem capazes de criar representações do 
mundo, máquinas desse tipo também teriam compreensão de outras entidades que 
existem no mundo. Até o momento, essa realidade ainda não se concretizou. 
 
4. Máquinas autoconscientes 
Máquinas com autoconsciência são o tipo de IA teoricamente mais avançado e 
possuem uma compreensão do mundo, dos outros e de si mesmas. Isso é o que a 
maioria das pessoas quer dizer quando fala em alcançar AGI. Atualmente, esta é 
uma realidade distante. 
 
Benefícios e perigos da IA 
A IA tem uma gama de aplicações com potencial para transformar a forma como 
trabalhamos e a nossa vida quotidiana. Embora muitas destas transformações sejam 
entusiasmantes, como os carros autónomos, os assistentes virtuais ou os 
dispositivos vestíveis no setor da saúde, elas também colocam muitos desafios. 
 
É um quadro complicado que muitas vezes evoca imagens concorrentes: uma utopia 
para alguns, uma distopia para outros. A realidade provavelmente será muito mais 
complexa. 
Aqui estão alguns dos possíveis benefícios e perigos que a IA pode representar: 
Benefícios potenciais Perigos Potenciais 
Maior precisão para determinadas 
tarefas repetíveis, como montagem de 
veículos ou computadores. 
Perda de empregos devido ao aumento 
da automação. 
Diminuição dos custos operacionais 
devido à maior eficiência das máquinas. 
Potencial de preconceito ou 
discriminação como resultado do 
conjunto de dados no qual a IA é 
treinada. 
Maior personalização em serviços e 
produtos digitais. 
Possíveis preocupações de segurança 
cibernética. 
Melhor tomada de decisão em 
determinadas situações. 
Falta de transparência sobre como as 
decisões são tomadas, resultando em 
soluções abaixo do ideal. 
Capacidade de gerar rapidamente 
novos conteúdos, como texto ou 
imagens. 
Potencial para criar desinformação, 
bem como violar inadvertidamente leis e 
regulamentos.