A Inteligência artificial é a área da computação que tenta recriar a inteligência humana em uma máquina. Os programas de IA usam os conhecimentos de Machine Learning e Deep Learning para simular o comportamento inteligente.

O conceito de IA é antigo, começando a ser estudado de forma conceitual e estruturada em 1920. Porém, a discussão sobre as máquinas poderem simular a inteligência humana é bastante antiga na humanidade.

Tanto é que vários filmes foram produzidos, explorando esse conhecimento em suas produções. Veja alguns deles:

• A.I. – Inteligência Artificial
• O Exterminador do Futuro
• Matrix
• Metrópolis
• O Protótipo
• Eu, Robô
• Robocop – O Policial Do Futuro
• Ela

Nas primeiras análises, a possibilidade de máquinas simularem a inteligência foi rechaçada e tratada como mito, contudo, após a revolução industrial, onde as máquinas começaram a substituir os trabalhos braçais, a concepção dessa possibilidade voltou à tona no mundo da tecnologia.

O fato é que a Inteligência Artificial não só é possível, como é a tecnologia que mais gera ganhos financeiros em todo o mundo. Segundo a IDC — principal fornecedora de inteligência de mercado do mundo —, o mercado de IA chegará a aproximadamente 342 bilhões de dólares. 

Mas afinal, o que é a inteligência artificial na prática e como ela pode ser utilizada? Nesse artigo vamos trazer alguns exemplos de aplicação da tecnologia IA e ainda te mostrar uma oportunidade de investimento para você atuar no mercado de tecnologia e ainda realizar o sonho de trabalhar por conta própria. É só seguir a leitura. 

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Conceitos envolvidos na Inteligência artificial

 Provavelmente você já ouviu falar de máquinas inteligentes, aprendizado das máquinas e Internet das Coisas. Sim, todos estes conceitos, e alguns outros, são trabalhados para criar uma solução de inteligência artificial. Vamos entender cada um deles?

Machine Learning – Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina — Machine Learning — usa o processo de análise de dados para desenvolver padrões de comportamento. Nesse conceito, os sistemas tecnológicos descobrem padrões e tomam decisões a partir de dados inseridos previamente e se aperfeiçoam a partir de novos dados inseridos ou coletados a partir da sua utilização. 

As plataformas de Machine Learning podem oferecer dados, algoritmos, API’s, capacidade computacional e outras soluções, para projetar máquinas, aplicativos e até mesmo processos industriais, que atuem com o mínimo de interferência humana.

Deep Learning

Os neurônios são os grandes responsáveis pelo aprendizado humano. O processo de aprendizagem humana é feito por meio de estímulos cerebrais, que são registrados e transmitidos pelos neurônios. A partir dessa transmissão o cérebro faz o processamento e o registro da informação. 

Nesse sentido, o conceito de Deep Learning, ou aprendizagem profunda, é um tipo especial de aprendizado de máquina. Ele envolve uma rede de neurônios artificiais que possuem várias camadas de abstração de informação. Essas camadas processam e “aprendem” umas com as outras para chegar ao melhor resultado. 

O processo de aprendizado para o reconhecimento dos padrões de comportamento acontece entre as várias camadas de neurônios matemáticos. Assim a máquina faz o processamento e classificação das informações amparada por um conjunto de dados.

Desta forma o Deep Learning condiciona a máquina a repetir os padrões encontrados por meio do processamento dos dados coletados. A resposta a uma pergunta, por exemplo, é feita por meio da análise de várias respostas dadas anteriormente, identificando àquela que foi repetida mais vezes.

Contudo, variáveis como avaliação de usuários e até se o conteúdo é ofensivo ou desrespeitoso pode ser avaliado para condicionar a respostas que o sistema de inteligência artificial irá reproduzir. 

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Já que estamos discutindo sobre as respostas dos aplicativos inteligentes, chegamos ao terceiro pilar da tecnologia de inteligência artificial.

O processamento de linguagem natural (PLN) é o estudo que pretende reproduzir o desenvolvimento ligado ao funcionamento da linguagem humana. Para tanto, são utilizados softwares, algoritmos e outros recursos. 

Para compreender melhor os textos, o aprendizado da máquina envolve reconhecimento de contexto, extração de informações, desenvolvimento de resumos e várias outras variáveis. 

Além da compreensão, os sistemas de IA já conseguem compor novos textos a partir de dados obtidos pelos sistemas computacionais que os compõem. Essas soluções são utilizadas, por exemplo, por empresas de call center, automatizando o atendimento aos clientes. 

Como funciona a inteligência artificial

Agora que vimos os principais conceitos envolvidos em um sistema de inteligência artificial, vamos entender como eles se aliam para fazer com que um projeto de IA funcione. 

É impossível explicar o funcionamento de uma inteligência artificial sem entender o que é a ciência da computação. Essa área do conhecimento estuda as técnicas e métodos do processamento de dados por meio das máquinas, sendo os algoritmos são peça central nessa disciplina. 

Nesse sentido, toda solução de inteligência artificial é baseada nos conceitos da ciência computacional, isso porque, são usados algoritmos para definir as regras complexas de resolução de problemas. Mesmo quando existe mais uma solução possível, é feita a combinação dos algoritmos para compor a melhor solução possível para o desafio proposto. 

Hoje existem máquinas capazes de resolver problemas com inúmeras variáveis, mas o funcionamento básico de todas elas é o mesmo: a partir de uma programação prévia, o algoritmo considera as variáveis, processa os dados e determina o que fazer em cada situação.

Onde a inteligência artificial é utilizada?

As aplicações da inteligência artificial são inúmeras, é possível aplicar este conceito em praticamente tudo. Contudo, em algumas situações ela é mais eficaz. Veja quais são:

Indústria

A automação sempre foi peça fundamental para a indústria e o conceito de inteligência artificial é bastante usado nesta área da economia. Hoje, por exemplo, já existem máquinas que produzem e conferem às peças produzidas.

Quer outro exemplo? Compare a linha de produção de um veículo nos anos 90 e as atuais e perceba a diferença.

Saúde

A saúde está em alta em função da pandemia de Covid-19 e a inteligência artificial foi usada em soluções para identificar áreas de contaminação e pessoas contaminadas. Além disso, para ajudar as autoridades no gerenciamento de chamados e na resolução de dúvidas da população. 

Antes da pandemia, as soluções de IA já eram utilizadas para o diagnóstico precoce de doenças como Mal de Parkinson e Alzheimer, bem como na leitura de exames, telemedicina e várias outras possibilidades. 

Compras on-line

A inteligência artificial atua no marketing de uma forma geral, contudo, no processo de compra essa atuação é ainda mais acentuada. Você já percebeu que ao comprar um sapato, logo em seguida começam a chegar propagandas de meia enquanto navega na internet? Isso acontece porque os sites de varejo on-line conseguem identificar os padrões de compra dos usuários.

Indo mais além, a Amazon Go por exemplo, é uma loja física que não possui estoquistas e nem check-out. Você entra na loja, escolhe o que deseja e sai do estabelecimento. Ela utiliza câmeras, sensores e a inteligência artificial para identificar que um produto foi retirado ou colocado na prateleira.

Ao sair da loja, o processo de compra é finalizado no cartão de crédito cadastrado em sua conta Amazon. 

GPS

O GPS é talvez a solução de inteligência artificial mais utilizada por todos nós. Os aplicativos como Waze e Google Maps, utilizam a inteligência artificial para coletar dados gerados pelos próprios usuários e definir a melhor rota para se chegar ao destino. 

Mesmo quando sugere o caminho mais longo, o aplicativo calculou aquela rota levando em consideração o tráfego durante o percurso, quantos usuários estão seguindo a mesma rota, acidentes na via e inúmeras outras variáveis. 

Carros autônomos

Já pensou em ter um carro com piloto automático? Não seria interessante apenas sentar e curtir a paisagem, enquanto o seu carro te leva, de forma autônoma, ao seu destino? A boa notícia é que já existem carros nesse modelo, desenvolvido por empresas como a Uber, Google e Tesla. 

Contudo ainda é uma solução que precisa ser amplamente testada. A quantidade de variáveis — Sinalização de trânsito, sensores de proximidade e velocidade, condições mecânicas do veículo e várias outras —, precisam informar ao algoritmo de forma precisa, para que ele consiga guiar o veículo com segurança. 

Investir em tecnologia e inteligência artificial, é possível?

Sim, e por incrível que pareça o custo inicial para abrir uma empresa nesse ramo não é alto. Claro que para desenvolver um carro autônomo é preciso investir alguns bilhões de dólares. Porém, existe uma solução de inteligência artificial para o ramo automotivo, bastante atrativa, pois tem um custo inicial baixo e um ótimo retorno financeiro. 

Estou falando do mercado de segurança e rastreamento veicular. Esse segmento alia os conceitos de Inteligência Artificial e IoT (Internet das Coisas), para oferecer serviços de recuperação veicular e telemetria — excelente ferramenta para a logística e gestão de frotas. Esse é um mercado em amplo crescimento, puxado principalmente pelos altos índices de roubo e furto de veículos no Brasil.

Ainda não se convenceu? Preparamos um artigo para te mostrar os 09 motivos pelos quais você deve investir no mercado de rastreamento veicular. 

Como vimos neste artigo, a inteligência artificial é um mercado em crescimento e as possibilidades são infinitas. Espero que tenha gostado do nosso conteúdo, quer saber mais sobre tecnologia e rastreamento veicular? Continue acompanhando o nosso blog e assine a nossa newsletter. 

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