O que lhe vem à mente quando ouve a palavra “inteligência”?
De modo geral, imediatamente pensamos em uma pessoa com características notáveis. Para citar apenas algumas, estas características podem ser:
Até mesmo pessoas empáticas, com facilidade em entender sentimentos alheios, podem às vezes ser chamadas de inteligentes.
Quando analisamos os vastos ramos da natureza e pesquisa humanas, vemos que a inteligência pode se manifestar nas mais diversas direções, produzindo desde gênios da música até prodígios no campo da física.
Todos estes são, de fato, aspectos muito mais amplos do que quando nos referimos à inteligência dos computadores. Por isso, a definição de inteligência artificial não deve ser comparada com a inteligência humana, já que esta última está em outro nível.
Esta tecnologia é comumente dividida em duas categorias:
A ANI já está presente em nossa vida. Ela é responsável por fazer conexão de regras e tomar decisões analisando múltiplas condições. Ela pode ser percebida nas sugestões personalizadas de produtos que vemos na Amazon ou nos banners promocionais que encontramos na internet.
A AGI, por outro lado, é definida como o grau máximo da inteligência artificial, onde máquinas poderão ter autoconsciência, sendo capazes de pensar, e não apenas de simular raciocínio.
Resumidamente, o objetivo da Inteligência Artificial é realizar tarefas humanas de maneira autônoma. Utilizam-se modelos matemáticos, bem como padrões de dados, para aprender e até realizar previsões em diversas áreas.
Como é que as máquinas têm chegado neste nível de “inteligência”?
Para as máquinas atingirem o nível de “inteligentes” elas precisam ser ensinadas. Este ensinamento vem a partir de exorbitante quantidade de dados disponíveis a partir da internet para alimentar as máquinas, no caso, os algoritmos (Veja o subtítulo abaixo “De Onde Vêm os Dados”?). Este é o conceito da tecnologia do Aprendizado da Máquina (ou Machine Learning).
Mas quando falamos em Aprendizado da Máquina, vamos além daquilo que é “ensinado”, de forma explícita, por um programador. O aprendizado acontece também de forma não supervisionada, onde os dados recebidos pelos computadores não estão estruturados, e nem lhe são apresentadas respostas desejadas. Nestes casos, a ideia é que o algoritmo consiga identificar grupos sem que lhe seja apresentado exemplos de classes. Assim, uma rede social pode, por exemplo, identificar grupos de pessoas que gostam de determinado gênero musical pelas curtidas efetuadas em páginas de um cantor.
Vemos um aprendizado ativo quando a máquina consulta frequentemente um usuário para identificar padrões e rótulos em seu comportamento. Isto é comumente percebido em sistemas de recomendação, tal como o que vemos na Netflix.
Assim, de forma corriqueira, já somos impactados pela Inteligência Artificial, embora muitos ainda não se deram conta disso.
O Deep Learning é uma parte do Aprendizado de Máquina. Sua função é resolver problemas reais. Para tanto, são utilizados redes neurais (modelo matemático influenciado pela rede neural existente em seres inteligentes) que simulam decisões humanas. Você pode ver o Deep Learning em ação quando sua rede social identifica quem está na foto antes mesmo de você marcar a pessoa.
Evidentemente, com o aprendizado contínuo e iterativo, as redes neurais melhoram seu desempenho.
Dados são gerados pelas pessoas por meio de sua interação online com sites e aplicativos. Estas informações podem ser capturadas e aproveitadas pelas empresas. A quantidade de dados disponível nesta era da internet é gigantesca. Por exemplo, é possível saber, sem maiores problemas:
Ou seja, a origem de toda a informação é o cliente. Ele detém os dados e compartilha com os algoritmos por meio da interação com sites e apps.
Os dados disponíveis para a Inteligência Artificial podem ser classificados, especialmente, em dois grupos:
A ascensão da internet gerou uma massa exponencial de dados, especialmente os não-estruturados. O grande desafio que se apresentou foi como gerenciar toda essa quantidade de informações. Surgiu a computação cognitiva. Ela é a tecnologia criada para extrair e interpretar significado dos dados, especialmente os não-estruturados, alimentando a Inteligência Artificial.
O alcance da Inteligência Artificial é bastante amplo. Mas surge uma pergunta: na prática, como a IA pode auxiliar uma empresa a tomar decisões mais confiantes e assertivas?
A IBM disponibiliza os sistemas de Inteligência Artificial e computação cognitiva para empresas e indústrias de todos os ramos e setores. Isto é feito com a solução conhecida como IBM Watson. Por meio desta tecnologia, as máquinas aproveitam todos os dados para ajudá-lo na tomada de decisões.
Estratégias de marketing atingem um nível de personalização nunca visto antes, com um potencial de conversão muito maior.
E tudo isso pode ser conseguido por meio da implantação da Inteligência Artificial em sua empresa. Isto é feito por meio de agências IBM Partner que estão devidamente preparadas e qualificadas para gerenciamento e consultoria nesta área.
A cada segundo, os clientes transmitem, de forma online, quem eles são e o que precisam. A capacidade cognitiva e revolução digital que testemunhamos oferecem a oportunidade de gerar uma experiência relevante e personalizada para todas as empresas que quiserem tirar proveito da Inteligência Artificial.
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