Cassiel - Uso e Ferramentas da Inteligencia Artificial

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Centro Universitário de Itapira
Cassiel V. R. Garcia
Uso e Ferramentas da Inteligência Artificial
Itapira - SP
2020
Cassiel Garcia
Uso da Inteligência Artificial na Sociedade
A Inteligência Artificial está em nossas atividades mais corriqueiras do dia-a-dia. Um dos exemplos mais simples que mais é usado no cotidiano é o corretor ortográfico do smartphone que vai completando as palavras e frases que você escreve com mais frequência. A máquina aprende com os hábitos do usuário e passa a entender quais as palavras mais utilizadas, fazendo as sugestões por exemplo. 
Até então na prática, a Inteligência artificial pode ser definida como a capacidade dos dispositivos de raciocinar, decidir e solucionar problemas sejam elas autônomas ou não.
Breve histórico da Inteligência Artificial no Mundo
· No dia 11 de maio de 1997, o russo Garry Kasparov, então campeão mundial, foi derrotado em uma partida de xadrez pelo computador Deep Blue, produzido pela IBM. O mesmo Kasparov já havia derrotado, sete anos antes, o Deep Thought, antecessor do Deep Blue. Por trás do computador, havia um programa que funcionava tal e qual explicamos antes: um algoritmo determina, a partir dos movimentos do adversário, qual peça mover.
· No Renascimento, Descartes trazia a nova concepção do homem, considerando-o uma máquina que pensa: Como se os músculos fossem o hardware e o cérebro o software. Essa ideia abriu o caminho para ser considerada a mesma lógica em equipamentos produzidos pelo homem.
· No século 20, o britânico Alan Turing conduziu experimentos que revolucionariam o mundo. Em 1940, o matemático desenvolveu uma máquina que permitia a quebra de códigos secretos nazistas, gerados por outra máquina, patenteada por Arthur Scherbius e conhecida como Enigma, durante a Segunda Guerra Mundial. Dez anos depois, apresentou ao mundo o Teste de Turing, também conhecido como Jogo da Imitação, criado para verificar se o computador é capaz de imitar o pensamento humano.
Mas seu grande trabalho foi a Máquina de Turing, que guardava informações em uma fita, de acordo com uma série de regras – os algoritmos de que falávamos antes. 
Por essas e outras, Turing é considerado o pai da computação. Seus feitos foram a base de tudo o que possibilitou a inteligência artificial entrar em nossas vidas nas décadas seguintes.
A partir daí, o desenvolvimento da IA passou a avançar junto com a evolução dos computadores.
Exemplos de aplicação da Inteligência Artificial
Indústria
Equipamentos que fabricam e conferem os produtos sem precisarem ser operados por um humano, por exemplo.
GPS
Muitos programas e aplicativos usam a Inteligência Artificial para interpretar dados fornecidos automaticamente por outros usuários sobre o tráfego nas vias.
Carros Autônomos
A inovação é possível graças a uma combinação de várias tecnologias e sensores que fornecem dados para os algoritmos orientarem o movimento dos automóveis.
Atendimento ao Usuário
Chatbots e sistemas com processamento de linguagem natural estão ficando cada vez mais inteligentes para substituir atendentes humanos e estarem à disposição de usuários com dúvidas 24 horas por dia.
Varejo Online
Algoritmos de lojas virtuais reconhecem padrões de compras de usuários para apresentar a eles ofertas de acordo com suas preferências. Além de algumas lojas de varejo que não contam com estoquista e check-out, por exemplo, por conta da Inteligência Artificial também.
Bancos
Instituições financeiras utilizam algoritmos para analisar dados do mercado, gerenciar finanças e se relacionar com seus clientes.
Direito
Há previsão para escritórios de advocacia e departamentos jurídicos contarem com robôs para realizar, de forma mais rápida, precisa, direta e acessível do ponto de vista econômico, boa parte do que um advogado faz hoje.
Segundo Chris Howard, vice-presidente de pesquisa da Gartner, em média há quatro anos atrás a implementação da IA era rara: “apenas 10% dos participantes da pesquisa relataram que suas empresas haviam implantado a IA ou o fariam em breve”. Em 2019, esse número saltou para 37%.
Ferramentas usadas para aplicar os conceitos de Inteligência Artificial
Software de inteligência artificial relacionado a áudio:
1. Deepgram – transcreve ligações telefônicas e áudio de vídeos.
2. TalkIQ – gera relatórios críticos sobre conversas gravadas.
Software de inteligência artificial relacionado a gestão e negócios:
3. Arago/HIRO – otimiza e automatiza operações de TI e negócios.
4. Ayasdi – ferramenta inteligente de aplicações para sua empresa.
5. Dataminr – aplicativo que descobre tendências e informações novas.
6. Electra by Lore – ajuda você a planejar argumentos sobre sua empresa.
7. LegalRobot – Automatiza a revisão de documentos legais para torná-los mais compreensíveis e úteis aos seus funcionários.
8. Sundown – automatiza tarefas repetitivas do seu negócio.
9. UBIX – gera relatórios de dados complexos com maior praticidade para sua empresa.
10. Runrun.it –  é uma solução poderosa. Por meio de um kanban com a visão do todo, o software organiza o fluxo de trabalho e, com algoritmos poderosos, faz estimativas reais de entrega das tarefas e prevê atrasos nos projetos, além de fornecer relatórios gerenciais e um Dashboard personalizável. Faça o teste grátis agora mesmo: http://runrun.it
Software de inteligência artificial relacionado a interfaces de conversação e chatbots:
11. API.ai – ferramentas avançadas para construir interfaces de comunicação com o usuário.
12. Chatfuel – crie um chatbot pelo Facebook sem a necessidade de codar.
13. MobileMonkey – construa um chatbot para o Facebook Messenger sem precisar de codificação.
14. Conversica – interface de conversação que ajuda a aumentar as vendas.
15. Kasisto – plataformas inteligentes de conversação para indústrias financeiras.
16. Massively – crie chatbots para o seu negócio.
17. Wit.ai – crie textos escritos ou falados por agentes virtuais para a sua plataforma.
Software de inteligência artificial relacionado a relacionamento com o consumidor:
18. Dynamic Yield – Plataforma all-in-one para personalização da sua loja virtual.
19. Jetlore – mapeia o comportamento do consumidor para criar dados estruturais.
20. Stilingue – usa inteligência artificial para analisar o comportamento online de consumidores e influenciadores digitais.
Software de inteligência artificial relacionado a suporte ao cliente:
21. Aaron – chatbot de serviço ao cliente.
22. Brain – um aplicativo de gerenciamento de chatbots.
23. DigitalGenius – incorpora aplicações de inteligência artificial à sua central de contato.
Software de inteligência artificial relacionado a segurança digital:
24. Cybel Angel – prevenção e captura em tempo real de incidências de risco.
25. Delphi – segurança contra malwares e atividades maliciosas na internet.
26. Graphistry – ajuda sua equipe a investigar e identificar facilmente as ameaças em seu ambiente virtual.
27. SentinelOne – prevê eventos, detecta e remove ameaças.
28. Cylance –  evita ataques cibernéticos.
Software de inteligência artificial relacionado a ciência de dados
29. BigML – plataforma simples para uso geral de geração de dados.
30. DataScience – plataforma científica de dados corporativos para R&D e produção.
31. RapidMiner – aumenta a produtividade da sua equipe responsável por gerar conteúdo.
32. Yseop – automatiza a criação de relatórios, conteúdo web, e-mails, artigos e mais.
Ferramentas úteis para programação de IA
Algumas bibliotecas já trazem algoritmos e recursos prontos, o que é útil para dar mais agilidade.
Um exemplo delas é o OpenCV, uma biblioteca open source de funções de programação voltadas especificamente para visão computacional. De maneira resumida, ela facilita o processo de permitir que os sistemas “entendam” imagens. O OpenCV é usado em casos que necessitam desse tipo de capacidade de interpretação de imagens.
Outro exemplo é o SciKit, que contém uma série de recursos de código aberto voltados para machine learning. Trata-se de uma biblioteca que também é usada por empresas comoSpotify, Evernote, Change.org e OkCupid.
Também há o KERAS, uma biblioteca open source de redes neurais, criada especificamente para permitir a realização de experimentos rápidos com redes neurais profundas. Resumidamente, ele facilita o processo de implementar e testar redes mais complexas.
Todas essas ferramentas têm em comum o suporte a Python. É considerada uma linguagem de programação boa ao facilitar muito o processo de rodar experimentos e provas de conceito rapidamente.
Outras linguagens importantes, por exemplo é o C++, que por ser de nível mais baixo permite um grau maior de customização, além do MatLab e R, mas à Python leva uma posição mais central.
Um dos motivos para isso é a agilidade. Rodar experimentos rapidamente é algo importante que Python e suas bibliotecas possibilitam. Muitos programadores dizem: “Durante o processo de programar IA como a gente trabalha hoje em dia, tem muito ‘hit and miss’ [erro e acerto]. Você resolve rodar as coisas sem ter um conhecimento total para ver no que vai dar” .
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
https://fia.com.br/blog/inteligencia-artificial/
https://blog.runrun.it/software-de-inteligencia-artificial/
https://cryptoid.com.br/inteligencia-artificial/como-programar-uma-ia-inteligencia-artificial/
https://www.tecmundo.com.br/internet/135597-entrevista-criar-primeiro-projeto-inteligencia-artificial.htm