História das Grandes Descobertas Científicas que mudaram o mundo
Desde a primeira órbita da Terra por um satélite artificial até as recentes missões para Marte, a tecnologia espacial avançou tremendamente. Tais avanços ...
inteligência artificial
Desde o ENIAC, a tecnologia de computadores avançou rapidamente, com o desenvolvimento de microprocessadores, computadores pessoais, a internet e, mais recentemente, a <anchor>inteligência artificial</anchor>. Esses avanços não apenas aumentaram a capacidade de processamento, como também tornaram a tecnologia acessível a um público mais amplo.
O que é Inteligência Artificial (IA)? Como funciona?
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# O que é inteligência artificial

Cada vez mais temos ouvido falar sobre inteligência artificial (IA) nas notícias, no trabalho e até mesmo no lançamento de novos produtos.

Ao que tudo indica, a nova ordem do pessoal do marketing é **“coloquem o termo inteligência artificial”**. Fica a sensação de que, se algo não possui essa tecnologia, é por que já está ultrapassado e não tem mais lugar em nosso dia-a-dia.

Mas depois de tudo que você já ouviu sobre esse tema, você saberia definir o que é Inteligência Artificial?

Você entende o real significado dessa tecnologia implementada em um produto ou simplesmente imagina um robô realizando a tarefa de uma pessoa?

![Inteligência Artificial](https://didatica.tech/wp-content/uploads/2019/10/artificial-intelligence-3262753_1280-1024x557.jpg)

### **Definindo a inteligência artificial**

Definir a inteligência artificial não é uma tarefa fácil. Considerando algumas declarações populares sobre o termo, podemos defini-lo como sendo **qualquer tentativa de uma máquina imitar ou simular uma ação _inteligente_ humana**.

É importante destacar o termo “inteligente”, pois nem tudo que um ser humano faz é necessariamente classificado como inteligente. Interpretar um texto é uma ação inteligente; mas copiar um texto, nem tanto.

Uma dos conceitos mais populares sobre IA diz que quando um ser humano faz algo que pensamos “isso requer inteligência” e uma máquina consegue imitar esta ação da mesma forma (ou ainda melhor) do que a pessoa, trata-se de inteligência artificial.

Até agora já deu para ter uma noção do que é inteligência artificial, mas esse conceito ainda está muito genérico.

É importante observamos que **o próprio conceito de inteligência artificial vem sendo alterado ao longo do tempo**.

Houve épocas onde um simples cálculo realizado por uma calculadora ou computador já era considerado IA, e hoje não categorizamos desta forma.

Afinal, o que acontece em uma calculadora é a simples execução de um código explicitamente passado por um humano para a máquina, contendo a totalidade dos passos a serem executados.

Antigamente isso era uma grande tecnologia, mas hoje é considerado algo trivial no mundo dos computadores. **Nossa tendência é banalizar as coisas com o passar do tempo**.

### **Alguns exemplos de IA**

Tendo isso em mente, vamos analisar alguns exemplos de inteligência artificial que temos hoje:

- **[Recomendação de filmes](https://didatica.tech/sistemas-de-recomendacao/)** – com base em seu perfil de uso, o [algoritmo](https://didatica.tech/algoritmos-de-machine-learning/) compara filmes assistidos por outros usuários que tenham os mesmos gostos que você e recomenda aquilo que você provavelmente vai gostar também. Exemplo: Netflix.
- **[Reconhecimento de fala](https://didatica.tech/o-que-e-processamento-de-linguagem-natural-nlp/)** – a partir das ondas sonoras emitidas por nossa voz, o algoritmo reconhece palavras, frases e até mesmo timbre de voz. Exemplo: Legenda automática do Youtube.
- **[Reconhecimento de imagens](https://didatica.tech/visao-computacional-e-processamento-de-imagens/)** – identificação de objetos, pessoas ou qualquer figura a partir de exemplos prévios (o algoritmo recebe as imagens, treina/aprende o que caracteriza cada uma e depois fica pronto para identificar imagens semelhantes). Exemplo: Sugestão automática de marcar uma pessoa em uma foto no Facebook.
- **Assistentes virtuais** – a partir de frases recebidas, o algoritmo consegue fornecer respostas, agindo como se fosse uma conversa. Exemplo: centrais de atendimento com chat bots.
- **Verificação de compras no cartão de crédito** – detecta comportamentos suspeitos a partir de histórico e perfil do usuário. Exemplo: e-commerce.
- **Automóveis autônomos** – o algoritmo visualiza a estrada, as placas, a condição climática, outros veículos e também possíveis obstáculos na pista para tomar decisões, dirigindo sozinho, sem receber comandos de uma pessoa.

Poderíamos estender consideravelmente essa lista, mas a ideia aqui é apenas introduzir o conceito para que você comece a perceber as implicações dessa tecnologia.

_Obs: por enquanto, não se preocupe muito com o termo “algoritmo”, encare como um sinônimo para “máquina” ou ainda “robô”._

### **A IA ainda é especialista, não generalista**

É importante observarmos que, em todos os exemplos mencionados acima, estamos falando de **inteligências específicas**, ou seja, a recomendação de filmes não irá afirmar se houve fraude em uma compra ou reconhecer uma imagem, e assim por diante. **Cada IA domina muita bem a sua própria área**.

Portanto, podemos considerar a inteligência artificial atual como inteligência restrita, pois sua especialidade está em apenas uma área.

**Esta ainda é uma diferença considerável em relação à inteligência humana, que consegue atuar nas mais variadas áreas e é extremamente adaptável**.

Nós aprendemos de maneira muita rápida e aplicamos o aprendizado de uma área em outra completamente distinta. Caso você tenha dúvidas com relação a isso, passe alguns dias com um bebê de um ou dois anos e observe com atenção que você verá a mágica acontecendo.

A **AGI (Artificial General Intelligence)**, ou Inteligência Artificial Geral, busca sanar este problema, criando uma **inteligência artificial generalista**, realmente similar a humana, capaz de ser especialista em uma área, mas também aprender com facilidade outras.

Esta é uma das fortes frentes de estudo existentes atualmente, inclusive sendo uma das principais linhas de pesquisa de uma das maiores empresas de inteligência artificial da atualidade, a _DeepMind_.

## Como funciona a inteligência artificial

Cada aplicação específica da IA possui seus próprios algoritmos e metodologias. Por exemplo, a estratégia que consegue separar clientes de acordo com seus perfis é diferente da estratégia utilizada para diagnosticar pacientes com câncer.

Basicamente, existe uma proposta de solução para cada problema, onde a máquina aplica conceitos matemáticos recursivos para se aproximar da solução ideal.

“Recursivo” significa que determinada técnica será executada muitas vezes, onde a própria máquina pode salvar os resultados obtidos, aplicar a técnica novamente com algumas variações e optar pela melhor opção.

É como se um ser humano tentasse resolver um problema usando a abordagem que mais faz sentido, analisando aquilo que está gerando melhores resultados, comparando com outros casos, e aprimorando sua própria estratégia! Não é à toa que essa metodologia recebe o nome de “Inteligência”.

Para compreender exatamente o que cada programa de IA está executando, é necessário um estudo aprofundado de cada algoritmo.

No final deste artigo, iremos indicar a melhor forma de começar a estudar esse ramo; afinal, a tendência é que as aplicações de inteligência artificial não só continuem, mas aumentem cada vez mais, exigindo profissionais capacitados no mercado.

A inteligência artificial já é um dos principais requisitos do profissional de [data science](https://didatica.tech/o-que-e-ciencia-de-dados-data-science/).

### **Machine Learning**

Dentro dos campos desta tecnologia, um dos principais é o [Machine Learning (Aprendizado de Máquina)](https://didatica.tech/o-que-e-machine-learning-aprendizado-de-maquina/), que dá ao computador a capacidade de aprender, fazendo com que ele possa tomar decisões sem receber um código específico para isso.

![robo aprendendo](https://didatica.tech/wp-content/uploads/2019/10/brett-jordan-GQCYOS_MH0w-unsplash-1024x780.jpg)Essa capacidade de aprender com base nos dados históricos, utilizando um [algoritmo de machine learning](https://didatica.tech/algoritmos-de-machine-learning/) para identificar os padrões existentes nos dados e então decidir o melhor caminho a seguir, vem se mostrando mais eficiente e precisa do que simplesmente dizer ao programa o que ele deve fazer em cada situação.

A capacidade computacional atual também acaba permitindo que os algoritmos realizem cálculos muito rapidamente, em uma quantidade muito grande de dados, levando a conclusões que no passado nem chegavam a ser consideradas.

Caso você queira aprender mais sobre esta área fascinante, acesse nosso [curso Introdução a Machine Learning](https://didatica.tech/curso-introducao-a-machine-learning/), totalmente gratuito, focado na didática e simplicidade, para que você possa realmente compreender conceitos complexos de uma maneira descomplicada.

### **Deep Learning**

![deep learning](https://didatica.tech/wp-content/uploads/2019/10/neural-network-3816319_640.png)Partindo do machine learning, chegamos no **_[Deep Learning](https://didatica.tech/introducao-a-redes-neurais-e-deep-learning/)_**, que em português significa **aprendizagem profunda**. Neste campo, o foco está nas [redes neurais](https://didatica.tech/introducao-a-redes-neurais-e-deep-learning/), que possuem um sistema inspirado nos neurônios do cérebro humano.

As pesquisas de redes neurais tiveram início por volta da década de 50, e hoje possuem os mais diversos tipos, como: [redes neurais convolucionais (CNNs)](https://didatica.tech/introducao-a-redes-neurais-convolucionais/), [redes neurais recorrentes (RNNs)](https://didatica.tech/como-funcionam-redes-neurais-recorrentes-rnn/), redes feedforward, [LSTMs](https://didatica.tech/lstm-long-short-term-memory/), Autoencoders, etc.

Atualmente, o principal uso prático do Deep Learning está no reconhecimento de fala, reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural.

Mas as aplicações são inúmeras e estão ganhando cada vez mais notoriedade, desde previsão do preço das ações na bolsa de valores até o domínio de jogos de videogame.

### **Processamento de linguagem natural**

A comunicação entre máquinas e humanos ainda merece grande atenção.

A linguagem humana é extremamente complexa, não existindo apenas um ou dois padrões, e sim muitas possibilidades. Além da grande quantidade de idiomas existentes, cada um tem suas próprias regras e peculiaridades, como gírias e influências regionais.

O contexto também tem grande influência, e ainda existem os não tão raros erros que cometemos, às vezes fáceis de se interpretar, mas em alguns momentos indecifráveis. Isso sem considerar os mais variados sotaques.

![idiomas indecifráveis - problema que IA pode ajudar](https://didatica.tech/wp-content/uploads/2019/10/grunge-2667529_1280-1024x576.jpg)

O [processamento de linguagem natural](https://didatica.tech/o-que-e-processamento-de-linguagem-natural-nlp/) visa resolver esse problema de comunicação, fazendo com que o computador entenda a nossa linguagem da forma como a utilizamos.

Esse entendimento aliado a uma correta interpretação é extremamente poderoso, levando à manipulação da linguagem por parte da máquina, como já vemos em muitos casos.

## Como estudar Inteligência Artificial na prática?

A melhor forma de estudar inteligência artificial é aprender primeiro conceitos básicos como dados de treino vs teste, underfitting vs overfitting, e depois ir avançando para aplicações práticas, iniciando com algoritmos de machine learning simples.

Dessa forma, é possível estudar conceitos teóricos sobre aprendizado, matemática e programação **ao mesmo tempo**. Essa é exatamente a proposta de nosso [curso de machine learning com Python](https://didatica.tech/curso-de-machine-learning-online-com-python/). Confira!

Esse curso é o nosso módulo 1, ideal para iniciantes que estão começando do zero.

Se você tem interesse em redes neurais e deep learning, os módulos 3 e 4 são específicos sobre isso.

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No vídeo abaixo você pode obter mais informações sobre o que é IA:

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