O que é Inteligência artificial, e o que eu preciso saber para começar a me aprofundar?
O termo Inteligência Artificial (IA) hoje se refere à emulação dos processos cognitivos de inteligência humana por meio de máquinas, com foco particular em sistemas computacionais. Esses processos englobam atividades como aprendizado, raciocínio, solução de problemas, percepção, compreensão linguística e tomada de decisão. O propósito subjacente da IA consiste em desenvolver sistemas capazes de executar essas tarefas de maneira autônoma, sem necessidade de programação explícita, mimetizando, assim, as habilidades cognitivas humanas.
As origens do conceito de inteligência artificial como conhecemos hoje, têm início na década de 40, a partir de uma série de estudos matemáticos e heurísticos, teorizando a possibilidade da criação de inteligência artificial. Alguns dos marcos desse momento do desenvolvimento da ciência da computação acerca de IA são, a proposta de Alan Turing em 1950 para testar a capacidade de emular uma conversa humana, conhecido como “teste de Turing”, utilizando os primeiros computadores eletrônicos para experimentação.
Também neste período o surgimento de desenvolvimentos de IA com o foco em raciocínio simbólico, como o do “Logic Theorist” capaz de provar teoremas, e a cunhagem do termo “inteligência artificial” por John McCarthy. E por fim a conferência de Dartmouth, que marcou o surgimento da disciplina acadêmica de IA em 1956.
Nas décadas seguintes, o foco concentrou-se nas abordagens de IA simbólica, enquanto as tentativas de simulação de conversas humanas e a compreensão da linguagem acabaram mostrando-se muito complexas para a época. Com isso, logo após esse período otimista, temos um evento conhecido como “Inverno da IA” (IA Winter), com a redução brusca nos desenvolvimentos entre as décadas de 70 e 80, devido à falta de financiamento, expectativas não atendidas e pouca tecnologia capaz de trazer grandes avanços.
Porém em meados de 80 e 90, houve uma transição para técnicas de aprendizado de máquina (Machine Learning) e redes neurais, embora houvessem limitações computacionais este período foi crucial para preparar o terreno para avanços futuros, com o surgimento do aprendizado de máquina profundo (Deep Learning) por meio de redes neurais, possibilitando realizações notáveis como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem entre 2000 e 2010. Esse renascimento, impulsionado por melhorias no hardware, expandiu o uso da IA em várias áreas, nos trazendo para o cenário atual.
Certo, sabemos como esta área surgiu historicamente, mas e agora, o que eu preciso saber para entende-la melhor?
Vamos começar compreendendo um pouco melhor as suas características principais. Este meio pode ser porcionado em múltiplas subdivisões, com inúmeros propósitos e neste artigo iremos focar nas principais áreas de desenvolvimento atuais, que podemos categorizar dentro de seis tipos, e estes são:
Machine Learning
O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA que se concentra na criação de algoritmos e modelos que permitem que computadores aprendam a partir de dados e melhorem seu desempenho em uma tarefa específica ao longo do tempo. Em vez de serem programadas explicitamente, as máquinas utilizam padrões e técnicas estatísticas para fazerem previsões ou tomar decisões. Técnicas comuns de aprendizado de máquina incluem regressão linear, árvores de decisão e support vector machines.
Deep Learning
O aprendizado profundo é um subconjunto das redes neurais que envolve arquiteturas com várias camadas, também conhecidas como redes neurais profundas. Algoritmos de aprendizado profundo podem aprender automaticamente características hierárquicas a partir de dados, permitindo que executem tarefas como reconhecimento de imagens e fala com níveis de precisão sem precedentes. Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para visão computacional e Redes Neurais Recorrentes (RNNs) para dados de sequência são arquiteturas de aprendizado profundo comuns.
Cognitive Computing
A computação cognitiva se refere ao desenvolvimento de sistemas computacionais que buscam simular as habilidades cognitivas humanas, como raciocínio, resolução de problemas, aprendizado e compreensão de linguagem. Esses sistemas frequentemente utilizam técnicas de aprendizado de máquina (Machine learning) para processar grandes quantidades de dados, dar sentido a informações complexas e fornecer respostas ou assistência semelhantes às humanas.
Computer Vision
A visão computacional envolve capacitar computadores a interpretar e entender informações visuais do mundo, assim como os seres humanos fazem. Isso inclui tarefas como reconhecimento de imagens, detecção de objetos, segmentação de imagens e reconhecimento facial. Algoritmos de visão computacional analisam e extraem características significativas de imagens ou vídeos, viabilizando aplicações como carros autônomos, análise de imagens médicas e realidade aumentada.
Neural Networks
Redes neurais, são uma classe de algoritmos de aprendizado de máquina inspirados na estrutura e funcionamento dos neurônios interconectados do cérebro humano. Elas consistem em camadas de nós interconectados (neurônios artificiais), que processam e transformam dados de entrada. Redes neurais são capazes de aprender padrões e relações complexas em dados e são a base de muitos avanços em IA, incluindo o aprendizado profundo.
Natural Language Processing (NLP)
O Processamento de Linguagem Natural é o campo da IA que se concentra em capacitar computadores a entender, interpretar e gerar linguagem humana. Técnicas de NLP envolvem o processamento e a análise de dados de texto e fala, incluindo tarefas como análise de sentimento, tradução de idiomas, interações com chatbots e resumos de texto. O PLN frequentemente utiliza abordagens de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais para processar e gerar dados baseados em linguagem.
E para que possamos compreender melhor e aplicar técnicas de IA, é de suma importância que compreendamos alguns conceitos matemáticos e técnicos.
Matemática dentro de IA
O cerne dos algoritmos de IA está em modelos matemáticos provenientes do cálculo, álgebra linear, teoria da probabilidade e otimização, que servem para formular, avaliar e aprimorar esses algoritmos. Princípios matemáticos sustentam métodos de aprendizado de máquina como redes neurais, máquinas de vetores de suporte e árvores de decisão, permitindo previsões e escolhas precisas.
O centro desses algoritmos é ditado pelos dados, e a matemática facilita sua representação e manipulação de forma eficaz, especialmente por meio das técnicas de álgebra linear com matrizes e vetores, que são cruciais para tarefas como processamento de dados extensos em aprendizado profundo. A estatística também é intrínseca, pois capacita a criação de modelos que aprendem padrões e previsões a partir de dados, baseados na compreensão da incerteza, mensuração de confiança e tomada de decisões informadas por meio de conceitos como distribuições de probabilidade, testes estatísticos e análise de regressão. Além disso, técnicas de otimização fundamentadas em matemática, são vitais para refinar parâmetros em modelos e elaborar algoritmos eficientes e resolver desafios complexos.
Linguagens e frameworks
Outro ponto de suma importância são as linguagens de programação e frameworks específicos para o desenvolvimento de IA, embora existam inúmeras opções, algumas das mais conceituadas e utilizadas atualmente são, as linguagens Python e R, que estão presentes na grande maioria dos trabalhos científicos e comerciais, utilizando frameworks como, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn e NLTK (Natural Language Toolkit).
Uma boa maneira de se aprofundar nessas tecnologias é através de uma busca ativa por projetos concluídos ou em aberto na plataforma Kaggle, que contém inúmeros projetos com diferentes escopos já solucionados, que possibilitam o estudo e o desenvolvimento de projetos com o auxílio da documentação das ferramentas mencionadas.
Conclusão
Embora tenhamos passado apenas por uma pequena fração desta area enorme, que vem crescendo de forma muito rápida, já temos uma base de conhecimento para que possamos começar estudos mais profundos.
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