O que é inteligência artificial?
Inteligência Artificial refere-se a máquinas principalmente computadores trabalhando como seres humanos. Na IA, as máquinas realizam tarefas como reconhecimento de fala, resolução de problemas e aprendizado etc. As máquinas podem funcionar e agir como seres humanos se tiverem informações suficientes. Portanto, na inteligência artificial, a engenharia do conhecimento desempenha um papel vital. A relação entre objetos e propriedades é estabelecida para implementar a engenharia do conhecimento. abaixo estão as técnicas de Inteligência Artificial.
As 4 principais técnicas de inteligência artificial
A inteligência artificial pode ser dividida em diferentes categorias, com base na capacidade da máquina de usar experiências passadas para prever decisões futuras, memória e autoconsciência. A IBM criou o Deep Blue, um programa de xadrez que pode identificar as peças no tabuleiro de xadrez. Mas ele não tem memória para prever ações futuras. Este sistema é útil, mas não pode ser adaptado a outra situação. Outro tipo de sistema de IA que usa experiências passadas e tem o bônus de uma memória limitada para prever as decisões. Um exemplo desse tipo de sistema de IA pode ser encontrado nas funções de tomada de decisão no caso de carros autônomos. Aqui, as observações ajudam nas ações a serem tomadas em breve, que não são armazenadas permanentemente, pois as observações mudam com frequência. Ao mesmo tempo que o avanço da tecnologia, pode ser possível ter máquinas com um senso ou consciência em que as máquinas compreendem o estado atual das coisas, que podem ser usadas para inferir o que deve ser feito. Mas tais sistemas não existem.
Abaixo estão as várias categorias de Inteligência Artificial:
1. Aprendizado de Máquina
É uma das aplicações da IA em que as máquinas não são explicitamente programadas para executar determinadas tarefas, mas aprendem e melhoram com a experiência automaticamente. O Deep Learning é um subconjunto de aprendizado de máquina baseado em redes neurais artificiais para análise preditiva. Existem vários algoritmos de aprendizado de máquina, como aprendizado não supervisionado, aprendizado supervisionado e aprendizado por reforço. No Aprendizado Não Supervisionado, o algoritmo não usa informações classificadas para agir sem nenhuma orientação. No Aprendizado Supervisionado, deduz uma função dos dados de treinamento que consiste em um conjunto de um objeto de entrada e na saída desejada. O aprendizado por reforço é usado pelas máquinas para executar ações adequadas para aumentar a recompensa e encontrar a melhor possibilidade que deve ser levada em consideração.
2. PNL (Processamento de Linguagem Natural)
São as interações entre computadores e a linguagem humana onde os computadores são programados para processar linguagens naturais. O Machine Learning é uma tecnologia confiável para o Processamento de linguagem natural para obter significado de idiomas humanos. Na PNL, o áudio de uma conversa humana é capturado pela máquina. A conversa de áudio para texto ocorre e o texto é processado onde os dados são convertidos em áudio. Em seguida, a máquina usa o áudio para responder aos seres humanos. Os aplicativos do Processamento de linguagem natural podem ser encontrados nos aplicativos IVR (Interactive Voice Response) usados em call centers, aplicativos de tradução de idiomas como o Google Translate e processadores de texto como o Microsoft Word para verificar a precisão da gramática no texto. No entanto, a natureza das linguagens humanas dificulta o processamento da linguagem natural devido às regras envolvidas na passagem de informações usando a linguagem natural e elas não são fáceis de entender pelos computadores. Portanto, a PNL usa algoritmos para reconhecer e abstrair as regras das linguagens naturais, onde os dados não estruturados das linguagens humanas podem ser convertidos para um formato que é entendido pelo computador.
3. Automação e Robótica
O objetivo da automação é realizar tarefas monótonas e repetitivas feitas por máquinas, o que também melhora a produtividade e o recebimento de resultados econômicos e mais eficientes. Muitas organizações usam aprendizado de máquina, redes neurais e gráficos na automação. Essa automação pode evitar problemas de fraude durante transações financeiras on-line usando a tecnologia CAPTCHA. A automação de processos robóticos é programada para executar tarefas repetitivas de alto volume que podem se adaptar às mudanças em diferentes circunstâncias.
4. Visão de Máquina
Máquinas podem capturar informações visuais e depois analisá-las. Aqui, as câmeras são usadas para capturar as informações visuais, a conversão analógica para digital é usada para converter a imagem em dados digitais e o processamento de sinal digital é empregado para processar os dados. Em seguida, os dados resultantes são alimentados no computador. Na visão de máquina, dois aspectos vitais são a sensibilidade, que é a capacidade da máquina de perceber impulsos fracos e de resolução, o alcance no qual a máquina pode distinguir os objetos. O uso da visão de máquina pode ser encontrado na identificação de assinaturas, reconhecimento de padrões e análise de imagens médicas, etc.
Aplicações de Inteligência Artificial
Abaixo estão as várias aplicações da inteligência artificial.
- A IA é usada no setor financeiro, onde são coletados dados pessoais que podem ser usados posteriormente para fornecer consultoria financeira.
- A IA é usada no campo da educação, onde o sistema de notas pode ser automatizado e o desempenho dos alunos pode ser avaliado com base no qual o processo de aprendizado pode ser aprimorado.
- No campo da Saúde, a IA é usada para realizar um diagnóstico melhor, onde as tecnologias utilizadas para entender a linguagem natural e responder às perguntas. Além disso, programas de computador como chatbots são usados para ajudar os clientes a agendar compromissos e facilitar o processo de cobrança, etc.
- A IA é usada nos negócios para automatizar as tarefas repetitivas executadas por seres humanos com a ajuda da Automação de Processo Robótica. Para aumentar a satisfação do cliente, os algoritmos de aprendizado de máquina são integrados à análise para coletar informações que ajudam a entender as necessidades do cliente.
- A IA é usada em dispositivos Smart Home, segurança e vigilância, navegação e viagens, streaming de música e mídia e videogames, etc.
Conclusão
A IA está impactando nossas vidas em grande escala. As organizações também estão tomando medidas para se adaptar à tecnologia de IA, o que pode oferecer novas maneiras de executar as tarefas, além de entender o padrão de dados para obter produtividade máxima.
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