Inteligência Artificial — O futuro que se faz presente hoje

Você já deve ter ouvido o termo inteligência artificial e ficou imaginando o que seria. Se pensou em algo similar ao filme “Eu, Robô” com Will Smith ou o filme “A.I. — Inteligência Artificial” você está no caminho certo. Vamos entender o que seria esse termo que parece ser coisa do futuro (ou seria do presente?).

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O termo inteligência artificial foi criando em 1956, porém só ficou popular nos tempos atuais, graças ao crescente número de aplicações que utilizam essa tecnologia. A inteligência artificial é um ramo da tecnologia a qual possui a proposta de criação de algoritmos que simulam a capacidade de raciocínio lógico de pensamento do ser humano, capaz de raciocinar sobre determinado problema e, então, criar decisões para solucionar.


Dentre esses algoritmos, alguns são desenvolvidos para que aplicações possam atuar de maneira autônoma, ou seja, sem a supervisão de um ser humano. Um exemplo dessas aplicações, são os carros autônomos.


A inteligência artificial vem se tornando um diferencial nas empresas, pois tornam os processos mais ágeis e eficazes. Um desses diferencias é no atendimento ao cliente, onde essa tecnologia se faz presente nos Chatbots, que são aplicações de mensagens. Essas aplicações possuem a capacidade de entender uma linguagem natural e interagir com as pessoas de acordo com a pergunta ou resposta. Outro diferencial na utilização da inteligência artificial em empresas, seria no setor financeiro: de acordo com os dados analisados pelo algoritmo, uma tomada de decisão de onde investir ou vender, seria muito mais precisa.


Outro setor que a inteligência artificial vem se consolidando, é na educação, com as chamadas Plataformas Adaptativas. São chamadas assim, pelo fato de propor trilhas de aprendizado individualistas de acordo com os conhecimentos de cada usuário. Para isso, é coletado os dados de cada experiência de uso, analisado e proposto um percurso específico para o usuário, partindo do seu ponto de início.

Isso é feito graças ao mapeamento realizado nos conteúdos daquela área do conhecimento e as relações entre esses conteúdos. Quando estão integrados nas salas de aula, a plataforma adaptativa oferece relatórios aos professores, que podem montar aulas (conteúdo) para os alunos baseados nos diferentes resultados de conhecimento, e assim manter o nível da sala igual.


Com esses dados, o professor pode desenvolver um planejamento individual para os alunos que precisam de reforço, e desafios para os alunos que demonstram mais conhecimento. Exemplos de sistemas que usam essa tecnologia são o Third Space Learning e o Carnegie Learning, que fazem a identificação passo a passo do processo mental do aluno no aprendizado em matemática, auxiliando o professor a pensar numa maneira mais efetiva de ensinar esse estudante de acordo com suas necessidades e talentos.


Com a utilização da inteligência artificial no ambiente educativo, as escolas terão um conhecimento do nível de cada aluno nas determinadas salas de aula. Podendo criar programas de reforços para os alunos que apresentem um maior grau de dificuldade, e assim, estimular o aluno e elevar os números da valorização da educação em seu país.


Um estudo da consultoria BBC Research apontou que os investimentos no setor devem somar U$15,2 bilhões em 2019, representando um crescimento médio anual próximo aos 20%. A inteligência artificial possui um braço muito importante em sua composição, que é o Machine Learning. Mas o que é isso?


O Machine Learning, ou do português, Aprendizado de Máquina, são algoritmos capazes de adquirir novos conhecimentos a partir dos dados coletados. O termo Machine Learning foi criado em 1959 por Arthur Samuel, engenheiro do MIT (Massachussets Institute of Technology). Samuel descreveu o conceito como “Um campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprenderem sem terem sido programados para tal.”. Mas foi somente no advento da internet que o Machine Learning ganhou forma. Devido ao tamanho gigantesco de dados que possui na web, foram criados padrões para organizar todo esse conteúdo, como a análise de dados, que é um dos pilares do Machine Learning.


O Machine Learning é uma categoria da inteligência artificial e possui uma subcategoria que é conhecida como Deep Learning, e o que seria esse conceito?

Deep Learning ou do português, Aprendizado Profundo, é uma subcategoria do Machine Learning, o qual parte para uma área de aprendizado mais profunda utilizando redes neurais. Com o Deep Learning, é possível fazer o reconhecimento de fala, de visão computacional e processamento de linguagem natural. As redes neurais têm sido desenvolvidas e aprimoradas desde a década de 50 e estão se tornando cada vez mais promissoras e aplicáveis para diversos fins, como no meio corporativo, saúde, educação e entre outros. O Deep Learning torna a inteligência artificial de fato inteligente e aplicável.


Portanto caro leitor, comece a se acostumar com esses termos e conceitos, pois o futuro já chegou! Bem-vindo à era do conhecimento, seja de humanos ou de máquinas.


— Felipe Panizza Embersisc


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