Este livro oferece uma exploração abrangente da Inteligência Ar ficial (IA), desde suas origens históricas até suas aplicações modernas. Ele é proj...

Este livro oferece uma exploração abrangente da Inteligência Ar ficial (IA), desde suas origens históricas até suas aplicações modernas. Ele é projetado para fornecer aos leitores uma compreensão profunda dos princípios fundamentais da IA, bem como uma visão prá ca de como esses princípios são aplicados no mundo real. Introdução à Inteligência Ar ficial A Inteligência Ar ficial (IA) é uma subárea da ciência da computação que busca desenvolver sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como tomada de decisões, reconhecimento de padrões e resolução de problemas. A IA tem suas raízes na filosofia, matemá ca e ciência da computação, com pioneiros como René Descartes, Charles Babbage e Alan Turing contribuindo para a sua fundação. Hoje, a IA é u lizada em uma variedade de campos, incluindo marke ng, indústria, saúde, moda, jurídico e bancário, com aplicações que vão desde assistentes de voz e reconhecimento facial até controle de estoque e carros inteligentes. Olhando para o futuro, a IA promete trazer novas inovações e avanços, com tendências emergentes como aprendizado de máquina, chatbots, processamento de linguagem natural (PNL), visão computacional, Internet das Coisas (IoT) e automação. A IA tem o potencial de aumentar a eficiência e a produ vidade em vários setores e melhorar as capacidades de tomada de decisões e de resolução de problemas. No entanto, também existem desafios, incluindo questões é cas, privacidade de dados e a necessidade de regulamentação. Definição e Obje vos da IA Dentre as definições de IA, segundo Sichman (2021), não existe uma definição acadêmica, clara, sobre IA. Mas se trata de um ramo da ciência/engenharia da computação, e, visa desenvolver sistemas computacionais que solucionam problemas. U liza-se de um número diverso de técnicas e modelos, de acordo com os problemas abordados. É importante ressaltar que é inadequado u lizar expressões como “a IA da empresa X”; o mais certo seria (porém com menos apelo) dizer “um sistema da empresa X que u liza técnicas de IA”. Dessa forma, nota-se que o obje vo é fazer com que os computadores resolvam problemas que antes precisavam ser resolvidos por humanos por sua inteligência e capacidade analí ca. Que mesmo que auxiliados por computadores eram preparados por regras e modelos rígidos em que todas as possibilidades eram pré-definidas para que o computador seguisse somente dentro do plano, sem capacidade de “tomar decisão” ou fugir do algoritmo programado. História da IA Com o início da computação, em 1837, Charles Babbage começou a executar seu projeto da Máquina Analí ca, o primeiro computador mecânico do mundo. U lizando-se de cartões perfurados, capaz de armazenar dados e gerar saídas, contendo uma unidade lógica aritmé ca para fazer operações aritmé cas e comparações. Um fluxo de controle com ramificações e loops no sistema. Além disso, sistema de memória integrada. Sendo o modelo que foi u lizado como base na computação eletrônica. Em 1936, Alan Turing, propõe o modelo teórico para usado para simular computação através de algoritmos. Conhecido como a Máquina de Turing, o sistema alimentado por uma fita infinita, contendo as instruções de até um caractere, faria a leitura da instrução e executaria uma por vez, movendo a fita para frente ou para tras de acordo com a instrução, sem necessidade de alteração humana. Turing também trabalhou no primeiro computador projetado no Reino Unido o Automa c Compu ng Engine – ACE. Contudo, o ACE não chegou a ser produzido, o governo britânico optou por uma versão inferior. Em 1943, Warren McCulloch e Walter Pi s criaram um modelo computacional para redes neurais baseadas em matemá ca e algoritmos denominados lógica de limiar, foi a primeira ideia de neurônio ar ficial. O ar go “A Logical Calculus of the Ideas Immanement in Nervous Ac vity” está disponível em anexo. Em 1946, o primeiro computador eletrônico, o Electronic Numerical Integrator and Computer - ENIAC, foi programado, fato curioso é que somente mulheres par ciparam de sua programação, eram milhares de interruptores assumindo valor de 1 ou 0. As pessoas que faziam o ajuste dos interruptores eram chamadas de computadores, ao longo do tempo, o termo deixou de ser usado para as pessoas e passou a ser usado para as máquinas. Voltando a Turing na linha do tempo, em 1950, Alan, com seus estudos voltados para inteligência ar ficial, coloca que não era correto especular se as máquinas teriam capacidade de pensar, mas sim, se elas seriam capazes de se comportar como humanos. Então, criou um teste que se baseava em obter respostas das máquinas testando a capacidade de se passarem por pessoas, quanto mais as respostas fossem parecidas com as respostas humanas, sem que as pessoas suspeitassem se tratar de uma máquina, mas parecido com o humano ela seria. Entre junho e agosto de 1956, se reuniram em New Hampshire, dentre eles John McCarthy para discu r sobre automação. A ideia de computadores automá cos capazes de desempenhar tarefas ligadas absorver conhecimento. No primeiro parágrafo da carta estava escrito: “We propose that a 2 month, 10 man study of ar ficial intelligence be carried out during the summer of 1956 at Dartmouth College in Hanover, New Hampshire.” A carta denominada “A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Ar ficial Intelligence” está disponível em anexo. Em 1958, nasce a linguagem LISP, cujo nome vem de List Processing, uma linguagem criada por John McCarthy para facilitar de dados simbólicos e acabou se tornando a principal linguagem para programação em IA. Em 1959, o engenheiro do MIT Arthur Samuel, cunha o termo Machine Learning para definir um campo de estudo que permite que os computadores aprendam sem ter uma programação específica para isso. Em 1962, Joseph Weizenbaum criou o primeiro chatbot da história, Eliza, inspirado no conto de Pigmalião. Esse chatbot é considerado precursor das máquinas pensantes. Uma curiosidade: Já naquela época, pessoas conversavam com Eliza, como se fosse outra pessoa e se abriam para ela. De 1966 a 1972 foi desenvolvido Shakey, um robô móvel e de uso comum que era capaz de raciocinar sobre suas próprias ações. Na época os robôs teriam eram instruídos por etapas individuais para da conclusão de uma tarefa maior, Shakey poderia analisar comandos e dividi-los em partes básicas por si só. Seu fabricante foi a SRI Interna onal. Os anos 70 e 80 foram considerados o inverno da Inteligência Ar ficial. Na década de 90, a inteligência ar ficial volta a ser assunto, através do computador denominado Deep Blue da IBM após vencer o enxadrista Garry Kasparov. Na década de 90, com o ano incerto foi criado o detector de spam, lógicas que já conseguiam iden ficar se um e-mail era direcionado para a pessoa ou se era uma propaganda indesejada. Nos anos 2000 diversas pequenas tecnologias foram lançadas e já são comuns no nosso dia a dia. A iRobot lançou em 2002 um assistente de limpeza autônomo. Em 2004 a Boston Dynamics deu início aos Big Dogs, robôs que lembram cachorros e são u lizados para ajuda a militares. Em 2005, foi criado o carro autônomo Stanley, apesar da ideia vir desde 1920, com o American Wonder, somente com o avanço da inteligência ar ficial foi possível retomar a ideia de forma eficiente. Por volta de 2006 a Ne lix inicia com as sugestões de filmes com base na preferência dos usuários. Os smartphones foram superimportantes nesse processo e a evolução da inteligência ar ficial retroalimentou o uso dos smartphones, como comandos por voz, com o telefone interpretando o comando de voz do usuário a par r de 2008. Em 2011, a IBM ataca novamente com o Watson, um supercomputador que derrota dois humanos em um jogo chamado Jeopardy! Dessa vez se tratava de um jogo de perguntas e respostas, cujo computador derrotou os dois mais bem colocados. Em 2014 foi criada a Alexa, a assistente virtual da Amazon que já está inserida em nossa cultura. A par r de novembro de 2022 foi lançado o Chat GPT pela Open AI. Em março de 2023, entra o Chat GPT 4, que vem sendo u lizado em grande escala até hoje e está mudando nossa forma de trabalhar. Ainda não difundido por ser um lançamento recente, na CES 2024, foi apresentado o Rabbit R1, que eleva o nível do uso da inteligência ar ficial integrando mul tarefas