Inteligência Artificial e Machine Learning: dos conceitos às aplicações na indústria
O uso das técnicas de Inteligência Artificial (IA) e de Machine Learning (ML) pode ser um grande aliado da inovação e da eficiência nas mais diversas indústrias. Neste artigo, exploraremos desde os fundamentos e uma visão geral das técnicas, até como essas tecnologias, quando integradas à estratégia de negócios, podem se tornar uma força poderosa para maximizar resultados e transformar a maneira como as coisas são feitas hoje.
Este artigo é dedicado a líderes de tecnologia, gestores e pessoas que buscam um ponto de partida para o uso de IA e do ML em seus respectivos domínios.
O que é Inteligência Artificial?
Para começar a discussão sobre o uso da Inteligência Artificial, vale dizer que a definição de IA é volátil e tem mudado ao longo do tempo (Bartneck et. al, 2021). Por exemplo, Kaplan e Haenlein (2019) definem Inteligência artificial como a capacidade de um sistema de interpretar dados externos, aprender com esses dados e de usar esses aprendizados para alcançar metas e tarefas específicas por meio de adaptação flexível.
Já Russell e Norvig (2010), referências no campo de Inteligência Artificial, definem a IA como o estudo de agentes inteligentes que são capazes de obter percepções do ambiente e tomar ação. Há outras vertentes na definição e no estudo da IA, mas uma das reflexões mais citadas sobre o assunto é o Teste de Turing.
Em 1950, analisando o problema da definição de inteligência, Alan Turing publicou um trabalho falando sobre o teste que ficou conhecido como Teste de Turing. Nesse teste, uma máquina teria demonstrado inteligência ao ponto de não poder ser distinguida entre um ser humano a partir de suas respostas.
Vale considerar a respeito do Teste de Turing, como na nota do editor da publicação posterior em 2009 (Turing, A.M. (2009)) é que o resultado do teste proposto não diz se as máquinas podem pensar ou não, mas se as máquinas podem fazer o que pensadores como os seres humanos podem e, se assim for, como podem fazer.
A Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) fazem parte de um mesmo contexto, mas são conceitos distintos. A seguir, vamos discutir sobre o Aprendizado de Máquina e algumas das principais subáreas do Machine Learning.
IA, Machine Learning e Deep Learning
Como vimos, a IA é um campo da ciência da computação que se concentra na criação de sistemas com agentes inteligentes. Já o Aprendizado de Máquina, ou Machine Learning (ML) é uma técnica dentro do campo da IA que se concentra na construção de algoritmos e modelos que podem aprender com dados e melhorar seu desempenho em tarefas específicas. O Machine Learning engloba uma ampla gama de técnicas, desde algoritmos simples até redes neurais profundas (Deep Learning (DL)). Dentre os tipos existentes de aprendizado, podemos destacar:
- Aprendizado Supervisionado: o algoritmo é treinado usando um conjunto de dados rotulados, onde a saída desejada é conhecida. A técnica permite realizar predição e classificação.
- Aprendizado Não Supervisionado: Aqui, o algoritmo é treinado em dados não rotulados, buscando identificar padrões, grupos ou segmentos nos dados.
- Aprendizado por Reforço: Este tipo envolve um agente que aprende a tomar ações em um ambiente para maximizar uma recompensa cumulativa. É comumente usado em jogos e robótica.
- Aprendizado Semi-Supervisionado: Combina elementos do aprendizado supervisionado e não supervisionado, permitindo que modelos sejam treinados com conjuntos de dados parcialmente rotulados.
- Deep Learning (Aprendizado Profundo): Se concentra especificamente no uso de redes neurais artificiais profundas, compostas por várias camadas interconectadas de unidades (neurônios). Essas redes profundas são projetadas para aprender representações hierárquicas complexas de dados, o que é particularmente eficaz em tarefas de alta complexidade, como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural. Treinar redes neurais profundas geralmente requer recursos computacionais significativos e pode ser mais demorado do que treinar modelos de ML tradicionais. O modelo GPT-4, popularizado recentemente, por exemplo, é incluído nesta categoria de aprendizado.
Um diagrama de Venn sobre a Inteligência Artificial, o Machine Learning e o Deep Learning pode ser visto na figura 2.
Aplicações práticas do Machine Learning para gerar resultados
O Machine Learning consegue agregar valor aos negócios em frentes, como:
Eficiência Operacional: Automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, melhorando a eficiência operacional, liberando recursos humanos para atividades mais estratégicas.
Tomada de Decisões: O ML pode ser utilizado para a análise de grandes volumes de dados e fornecer insights valiosos para apoiar a tomada de decisões.
Personalização: A IA permite a personalização de experiências para os clientes, melhorando a satisfação e o engajamento.
As técnicas que mencionamos, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e aprendizado profundo, por exemplo, podem ser aplicadas para atingir esses objetivos.
Casos práticos de IA na indústria
Para listar alguns casos de aplicação da IA na indústria, podemos mencionar:
- Embarque biométrico facial: A ponte aérea Rio-SP é a primeira do mundo a implementar com sucesso o embarque biométrico facial, uma tecnologia inovadora que agiliza o processo de embarque e aprimora a segurança, de acordo com a Infraero.
- Sistemas de recomendação: Empresas como Amazon, Netflix e Spotify são conhecidas por seus eficazes sistemas de recomendação alimentados por IA, que analisam o comportamento do usuário e fornecem sugestões personalizadas, aprimorando a experiência do cliente e impulsionando as vendas.
- Ferramentas de IA Generativa: O uso de IA Generativa demonstrou sucesso em diversas aplicações, incluindo a criação de conteúdo visual e criativo. O Canva., por exemplo, disponibilizou recentemente um gerador de imagens por IA que não apenas enriquece o processo de criação, mas também produz resultados interessantes em design e arte. Algumas das imagens desse post foram geradas por meio dessa tecnologia.
Esses são apenas alguns exemplos que ilustram como a IA está transformando diversas indústrias e agregando valor em várias áreas. É importante lembrar que há outros sistemas associados ao uso da IA para de fato obter o valor dos negócios, e que existem desafios inerentes a essas aplicações.
Tais desafios e aplicações são abordados na Mentoria CTO, onde temos uma aula sobre Gen AI e na nossa formação de AI, o AI 4 TECH.
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Embaixadora
Lara Marinelli
Lead em engenharia de Machine learning. Graduada em Sistemas de Informação (USP) e Mestra em Inteligência Artificial (USP), já trabalhou com consultoria, desenvolvimento back end, desenvolvimento full stack e engenharia de software antes de migrar para a Engenharia de Machine Learning. Fala sobre IA, Engenharia de Software, Liderança, Machine Learning, Programação e Dados
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Embaixadora
Lara Marinelli
Lead em engenharia de Machine learning. Graduada em Sistemas de Informação (USP) e Mestra em Inteligência Artificial (USP), já trabalhou com consultoria, desenvolvimento back end, desenvolvimento full stack e engenharia de software antes de migrar para a Engenharia de Machine Learning. Fala sobre IA, Engenharia de Software, Liderança, Machine Learning, Programação e Dados
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