Inteligência Artificial – O que é?

Inteligência artificial (IA), é a capacidade de um computador digital ou robô controlado por computador para executar tarefas comumente associadas a seres inteligentes. Esse conceito foi introduzido pela primeira vez em 1956. A partir desse estágio, esse conceito cresceu com muitas outras melhorias.

Você pode ouvir sobre as palavras Machine Learning e Deep Learning com este assunto de Inteligência Artificial. A Inteligência Artificial tem um amplo alcance e o Machine Learning e o Deep Learning são subconjuntos da Inteligência Artificial. A Inteligência Artificial está criando máquinas que são inteligentes o suficiente como o cérebro humano. Por exemplo, você pode identificar cães e gatos separadamente. Como você pode fazer isso? Com certeza você já deve ter visto um cachorro ou um gato e sabe como é o cachorro e como é o gato e a aparência desses animais. Mas como podemos ensinar uma coisa dessas a uma máquina?

Se você tem experiência em programação, pode implementar programas simples. Como exemplo, identifique números positivos e negativos.

Mas escrever um código para identificar Cães e Gatos separadamente não é uma tarefa simples. Como podemos fazer isso? Podemos aprender máquinas a identificar cães e gatos. Aqui estamos treinando o modelo de aprendizado de máquina fornecendo um grande conjunto de dados de cães e gatos. O conjunto de dados é composto por fotos de cães e gatos fornecidas como um subconjunto de fotos de um conjunto de dados muito maior de 3 milhões de fotos anotadas manualmente.

A máquina criará um padrão de acordo com as características desses milhões de fotos para CÃO e GATO. Agora a máquina pode identificar Gato ou Cachorro separadamente. Este é um nível muito básico de Inteligência Artificial.

Aplicativos que usam Inteligência Artificial

Assistentes virtuais — Um assistente virtual, também chamado de assistente de IA ou assistente digital, é um programa aplicativo que entende comandos de voz em linguagem natural e executa tarefas para o usuário . A maioria das empresas começou a investir no desenvolvimento de assistentes virtuais de IA. Os assistentes virtuais de IA podem criar soluções que podem processar com eficiência e rapidez grandes quantidades de dados e fornecer insights e recomendações inteligentes. Com recursos de reconhecimento de voz e fala, os assistentes de IA podem realizar tarefas diárias, como adicionar eventos ao seu calendário, configurar um lembrete ou até mesmo rastrear despesas. A Statista estima que, até 2024, haverá mais de 8 bilhões de assistentes de voz digital em uso globalmente, aproximadamente igual à população mundial.

Carros autônomos — À medida que a tecnologia avança, a indústria automobilística tem usado novos desenvolvimentos para desenvolver novas maneiras de facilitar o usuário (motorista). Uma delas inclui o uso de inteligência artificial para tornar os carros autônomos. Um carro autônomo (também conhecido como carro autônomo ou carro sem motorista) é um veículo que usa um número diferente de sensores, radares, câmeras e inteligência artificial para viajar para destinos sem a necessidade de um motorista humano. Muitas empresas começaram a fabricar carros autônomos, como Tesla, Audi, BMW, Ford e muitas outras. Essas empresas submetem seus veículos a muitos testes para garantir que sejam elegíveis para circular sem cometer nenhum erro. Um carro deve percorrer rotas para o destino predeterminado sem qualquer intervenção humana para se qualificar como um carro totalmente autônomo. A inteligência artificial capacita as estruturas de veículos autônomos . Engenheiros de veículos autônomos utilizam imensa informação de sistemas de reconhecimento de imagem, juntamente com IA e redes neurais, para montar estruturas que possam conduzir de forma autossuficiente. As redes neurais distinguem padrões nos dados, que alimentam os cálculos de IA. Esses dados incluem imagens de câmeras para veículos autônomos. As redes neurais descobrem como reconhecer sinais de trânsito, árvores, verificações, pessoas a pé, sinais de trânsito e diferentes partes de qualquer ambiente de direção aleatório.

Sistemas de recomendação — Um sistema de recomendação é uma inteligência artificial ou algoritmo de IA, geralmente associado ao aprendizado de máquina , que usa Big Data para sugerir ou recomendar produtos adicionais aos consumidores. Eles podem ser baseados em vários critérios, incluindo compras anteriores, histórico de pesquisa, informações demográficas e outros fatores. Os sistemas de recomendação são altamente úteis, pois ajudam os usuários a descobrir produtos e serviços que, de outra forma, não encontrariam por conta própria.

Os sistemas de recomendação são treinados para entender as preferências, decisões anteriores e características de pessoas e produtos usando dados coletados sobre suas interações. Isso inclui impressões, cliques, curtidas e compras. Devido à sua capacidade de prever os interesses e desejos do consumidor em um nível altamente personalizado, os sistemas de recomendação são os favoritos dos provedores de conteúdo e produtos. Eles podem levar os consumidores a praticamente qualquer produto ou serviço que os interesse, de livros a vídeos, de aulas de saúde a roupas. Ex: Youtube, Facebook, Netflix, Amazon….

Reconhecimento facial — O reconhecimento facial é uma das aplicações favoritas da IA. É uma das formas avançadas de autenticação biométrica capaz de identificar e verificar uma pessoa por meio de características faciais em uma imagem ou vídeo de um banco de dados. O reconhecimento facial usa algoritmos de IA e ML para detectar rostos humanos em segundo plano. O algoritmo normalmente começa procurando por olhos humanos, seguidos por sobrancelhas, nariz, boca, narinas e íris. Depois que todas as características faciais são capturadas, validações adicionais usando grandes conjuntos de dados contendo imagens positivas e negativas confirmam que se trata de um rosto humano. Algumas das técnicas comuns usadas para reconhecimento facial são baseadas em recursos, aparência, conhecimento e correspondência de modelo. Cada um desses métodos tem suas vantagens e desvantagens.

Os métodos baseados em recursos dependem de recursos como olhos ou nariz para detectar um rosto. Os resultados desse método podem variar com base no ruído e na luz. Além disso, os métodos baseados em aparência usam análise estatística e aprendizado de máquina para corresponder às características das imagens faciais.

Em uma abordagem baseada em conhecimento, uma face é reconhecida com base em regras predefinidas. Isso pode ser desafiador, considerando os esforços necessários para definir regras bem definidas. Enquanto os métodos de correspondência de modelo comparam imagens com padrões ou recursos de rosto armazenados anteriormente e correlacionam os resultados para detectar um rosto. No entanto, esse método falha em lidar com variações de escala, pose e forma.

A Inteligência Artificial oferece uma infinidade de oportunidades e possibilidades infinitas para trabalhar pela melhoria do mundo. No entanto, é fundamental estar atento à ética e à privacidade das pessoas ao lidar com dados. Armazenamento , gerenciamento e segurança de dados são outros aspectos que desempenharão um papel importante ao tornar essas tecnologias invasivas.

Obrigado! Vejo você em outro tutorial.