Durante o Fórum Econômico Mundial de Davos, realizado em 2017, Sergey Brin, co-fundador do Google e um dos grandes ícones da tecnologia, disse que a Inteligência Artificial (IA) é uma parte vital de todos os principais projetos em sua empresa. Por sua vez, Stephen Hawking comentou que todos os aspectos da nossa vida serão transformados pela IA.
 
Filmes de ficção científica e Hollywood fizeram as pessoas pensarem que IA são robôs humanóides que vão conquistar o mundo, mas a realidade é diferente. Então, o que é Inteligência Artificial? Qual é a diferença entre inteligência artificial e machine learning? Por que isso agora tem tanta relevância? Qual é o impacto real que pode ter em nossas vidas?
 
Definir o que é IA pode ser confuso, já que não é apenas um termo, mas um conjunto de diferentes tecnologias e métodos que buscam treinar máquinas com o objetivo de simular tarefas humanas. Dentro da IA, existem vários subconjuntos de estudos relevantes, como computação cognitiva, visão computacional, processamento de linguagem natural, machine learning entre outros.
 
Esse último, é o que causa a maior confusão, pois às vezes os termos são usados indiscriminadamente. Machine learning procura por padrões nos dados, isso permite gerar conclusões sem ser explicitamente programado para alcançá-las. Com base nessas conclusões e no feedback obtido, o conhecimento gerado em um novo conjunto de dados pode ser usado, criando um círculo de aprendizagem que melhora o algoritmo e sua precisão.
 
Em termos gerais, IA é a ciência das máquinas que simulam tarefas humanas, enquanto o machine learning é um método de como as máquinas aprendem com os dados. Veja, IA não é algo novo! O conceito vem evoluindo há mais de 70 anos, inspirado pela excitante possibilidade de simular funções cognitivas humanas, especialmente aprendizado e raciocínio.
 
A partir da teoria computacional de Alan Turing, em 1956, o termo Inteligência Artificial foi cunhado por John McCarthy na conferência de Dartmouth, dando passagem formal à sua área de estudo. Durante as décadas de 50 a 80, as expectativas eram altas, mas os resultados não foram os esperados e a falta de aplicações tangíveis levou à perda de interesse e investimento na área.
 
O atual boom da Inteligência Artificial é devido aos avanços e aplicações alcançados por meio de técnicas nos padrões de aprendizado profundo. Ele também é acompanhado por um forte crescimento em Big Data, bem como grandes avanços na capacidade de processamento dos computadores, que criou uma nova era para Inteligência Artificial com aplicações tangíveis que marcam o potencial para o futuro.
 
Na atualidade, as aplicações de IA causam espanto, abrangendo desde veículos autônomos, sistemas capazes de aprimorar a detecção de câncer da pele (melanoma) realizados por especialistas médicos, assistentes como Siri ou Alexa, entre muitos outros. No que diz respeito ao machine learning, atualmente, a maioria dos aplicativos e serviços que você usa online já o utiliza, como: Amazon, Google, Netflix, Spotify, Tinder, Siri, Cabify, Instagram, Facebook, Linkedin, Waze, entre outros. Em termos de negócios, especialmente a capacidade de usar essa tecnologia para prever, a um custo muito menor, muito mais rápido e com maior precisão em praticamente qualquer área, até a previsão de demanda para os quais deve contratar, permitirá às organizações que elas se aproveitem e sejam muito mais eficientes e produtivas e, portanto, tenham claras vantagens competitivas.
 
Existe um forte debate sobre os benefícios e riscos da IA a longo prazo, mas ela pode ajudar em quase todos os campos. Devemos aproveitar e entender exponencialmente melhor a informação, assim como automatizar uma série de tarefas resultando em uma melhor utilização dos recursos, melhores decisões e maior geração de valor. É mais interessante entendê-la, não como algo que vai nos substituir, mas como uma ferramenta que irá melhorar e aumentar as nossas competências e com a capacidade de melhorar nossas vidas.
Sem dúvida, essa e outras tecnologias mudarão completamente o futuro. Por isso, é vital modernizar nossos sistemas econômicos e leis para maximizar o valor gerado por eles, permitir uma melhor distribuição da riqueza e oferecer igualdade de oportunidades para garantir o bem-estar social universal.
 

Durante o Fórum Econômico Mundial de Davos, realizado em 2017, Sergey Brin, co-fundador do Google e um dos grandes ícones da tecnologia, disse que a Inteligência Artificial (IA) é uma parte vital de todos os principais projetos em sua empresa. Por sua vez, Stephen Hawking comentou que todos os aspectos da nossa vida serão transformados pela IA.

Filmes de ficção científica e Hollywood fizeram as pessoas pensarem que IA são robôs humanóides que vão conquistar o mundo, mas a realidade é diferente. Então, o que é Inteligência Artificial? Qual é a diferença entre inteligência artificial e machine learning? Por que isso agora tem tanta relevância? Qual é o impacto real que pode ter em nossas vidas?

Definir o que é IA pode ser confuso, já que não é apenas um termo, mas um conjunto de diferentes tecnologias e métodos que buscam treinar máquinas com o objetivo de simular tarefas humanas. Dentro da IA, existem vários subconjuntos de estudos relevantes, como computação cognitiva, visão computacional, processamento de linguagem natural, machine learning entre outros.

Esse último, é o que causa a maior confusão, pois às vezes os termos são usados indiscriminadamente. Machine learning procura por padrões nos dados, isso permite gerar conclusões sem ser explicitamente programado para alcançá-las. Com base nessas conclusões e no feedback obtido, o conhecimento gerado em um novo conjunto de dados pode ser usado, criando um círculo de aprendizagem que melhora o algoritmo e sua precisão.

Em termos gerais, IA é a ciência das máquinas que simulam tarefas humanas, enquanto o machine learning é um método de como as máquinas aprendem com os dados. Veja, IA não é algo novo! O conceito vem evoluindo há mais de 70 anos, inspirado pela excitante possibilidade de simular funções cognitivas humanas, especialmente aprendizado e raciocínio.

A partir da teoria computacional de Alan Turing, em 1956, o termo Inteligência Artificial foi cunhado por John McCarthy na conferência de Dartmouth, dando passagem formal à sua área de estudo. Durante as décadas de 50 a 80, as expectativas eram altas, mas os resultados não foram os esperados e a falta de aplicações tangíveis levou à perda de interesse e investimento na área.

O atual boom da Inteligência Artificial é devido aos avanços e aplicações alcançados por meio de técnicas nos padrões de aprendizado profundo. Ele também é acompanhado por um forte crescimento em Big Data, bem como grandes avanços na capacidade de processamento dos computadores, que criou uma nova era para Inteligência Artificial com aplicações tangíveis que marcam o potencial para o futuro.

Na atualidade, as aplicações de IA causam espanto, abrangendo desde veículos autônomos, sistemas capazes de aprimorar a detecção de câncer da pele (melanoma) realizados por especialistas médicos, assistentes como Siri ou Alexa, entre muitos outros. No que diz respeito ao machine learning, atualmente, a maioria dos aplicativos e serviços que você usa online já o utiliza, como: Amazon, Google, Netflix, Spotify, Tinder, Siri, Cabify, Instagram, Facebook, Linkedin, Waze, entre outros. Em termos de negócios, especialmente a capacidade de usar essa tecnologia para prever, a um custo muito menor, muito mais rápido e com maior precisão em praticamente qualquer área, até a previsão de demanda para os quais deve contratar, permitirá às organizações que elas se aproveitem e sejam muito mais eficientes e produtivas e, portanto, tenham claras vantagens competitivas.

Existe um forte debate sobre os benefícios e riscos da IA a longo prazo, mas ela pode ajudar em quase todos os campos. Devemos aproveitar e entender exponencialmente melhor a informação, assim como automatizar uma série de tarefas resultando em uma melhor utilização dos recursos, melhores decisões e maior geração de valor. É mais interessante entendê-la, não como algo que vai nos substituir, mas como uma ferramenta que irá melhorar e aumentar as nossas competências e com a capacidade de melhorar nossas vidas.

Sem dúvida, essa e outras tecnologias mudarão completamente o futuro. Por isso, é vital modernizar nossos sistemas econômicos e leis para maximizar o valor gerado por eles, permitir uma melhor distribuição da riqueza e oferecer igualdade de oportunidades para garantir o bem-estar social universal.