Tipos de Inteligência Artificial que fazem (e que não fazem) parte do nosso dia a dia
Enquanto as duas últimas existem apenas no plano das ideias, a IA Limitada faz parte do nosso dia a dia há algumas décadas. Assistentes virtuais como Siri e Alexa, serviços de streaming como a Netflix e chatbots usados por empresas no WhatsApp são os exemplos mais comuns.
A seguir, você vai conhecer mais detalhes de cada um dos tipos de Inteligência Artificial. Confira:
Tipos de Inteligência Artificial
Inteligência Artificial Limitada (Narrow Artificial Intelligence, NAI)
Inteligência Artificial Geral (Artificial General Intelligence, AGI)
Superinteligência Artificial (Artificial Superintelligence, ASI)
O conceito de Inteligência Artificial
A história da Inteligência Artificial
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Tipos de Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial é classificada em 3 tipos, de acordo com a capacidade e funcionalidade:
1. Inteligência Artificial Limitada (Narrow Artificial Intelligence, NAI)
Também chamada de “IA fraca”. Tem como único objetivo realizar as atividades para as quais foi programada, armazenando uma grande quantidade de dados e fazendo cálculos complexos com rapidez. Por isso é capaz de realizar funções específicas e solucionar problemas pré-determinados.
Esse tipo de Inteligência Artificial usa machine learning, deep learning e processamento de linguagem natural para se autoaprimorar, porém não tem o mesmo desempenho nem versatilidade do cérebro humano.
A Inteligência Artificial Limitada engloba mais duas subcategorias: máquinas reativas e memória limitada.
Máquinas Reativas
O tipo mais antigo de Inteligência Artificial. Mimetizam a capacidade humana de responder a diferentes estímulos, por isso sua usabilidade se baseia em respostas automáticas a um conjunto de inputs. Não têm uma funcionalidade baseada em memória.
A IA que derrotou Garry Kasparov em uma partida de xadrez em 1997, a Deep Blue da IBM, era uma máquina reativa.
Membros da equipe responsável pelo Deep Blue da IBM levam o sistema pelas ruas de Nova York. Divulgação IBM.Membros da equipe responsável pelo Deep Blue da IBM levam o sistema pelas ruas de Nova York. Divulgação IBM.
Memória Limitada
Armazenam mais informações do que as máquinas reativas, por isso são capazes de tomar pequenas decisões autônomas. Para isso, elas criam banco de dados a partir do histórico de interação com o usuário.
As indicações dos serviços de streaming como a Netflix, por exemplo, têm como base a Inteligência Artificial Limitada. Outro exemplo são as assistentes virtuais como a Siri e a Alexa.
Alexa da Amazon é um exemplo de IA Fraca. Foto de 2018 da Quote Catalog.Alexa, a assistente virtual da Amazon, é um exemplo de IA Fraca. Foto de 2018 da Quote Catalog.
2. Inteligência Artificial Geral (Artificial General Intelligence, AGI)
Ainda em desenvolvimento, sem exemplos que façam parte do nosso dia a dia. Os sistemas seriam capazes de emular habilidades cognitivas e solucionar problemas para os quais não foram programados. Ou seja, a máquina conseguiria realizar qualquer tarefa que poderia ser executada por uma pessoa.
Chamada de “IA forte”, em teoria a Inteligência Artificial Geral superaria a capacidade humana, pois seria capaz de acessar e processar um grande volume dados em uma velocidade sobre-humana. Para isso, esse tipo de Inteligência Artificial teria as seguintes habilidades:
Pensamento abstrato;
Conhecimento do contexto;
Raciocínio lógico;
Raciocínio de causa e efeito;
Aprendizado por transferência;
Percepção sensorial;
Habilidades motoras finas;
Compreensão da linguagem natural.
Assim como a Inteligência Artificial Limitada, a Inteligência Artificial Geral é dividida em duas subcategorias:
Máquinas cientes
Esse tipo de IA é capaz de compreender os estímulos que recebe para processar as informações.
Máquinas autoconscientes
Têm consciência do mundo e da própria existência, o que facilita a compreensão de estímulos.
3. Superinteligência Artificial (Artificial Superintelligence, ASI)
Existe apenas no campo teórico. A Superinteligência Artificial se refere a um sistema que demonstra poderes intelectuais sobre-humanos em praticamente toda área do conhecimento, incluindo a ciência, a criatividade e as habilidades sociais.
Às vezes a expressão é usada como sinônimo de “IA Forte”.
O conceito de Inteligência Artificial
Uma definição simples para Inteligência Artificial é um conjunto de sistemas que mimetizam a inteligência humana com o objetivo de executar tarefas, aprimorando-se frequentemente a partir das informações coletadas.
É importante dizer que não há um consenso sobre o conceito de Inteligência Artificial. De forma geral, os estudos da área se dividem em 4 dimensões de pesquisa:
Sistemas que pensam como seres humanos: a Inteligência Artificial é o conjunto de esforços para fazer os computadores pensarem. Tentativa de emular o processo de pensamento e raciocínio, sendo a fidelidade ao desempenho humano um parâmetro de sucesso. A abordagem de pesquisa é centrada no ser humano;
Sistemas que atuam como seres humanos: a Inteligência Artificial é o processo de criação de máquinas que executam funções que exigem a inteligência de seres humanos. O foco é emular o comportamento das pessoas, sendo a fidelidade ao desempenho humano um parâmetro de sucesso. A abordagem de pesquisa é centrada no ser humano;
Sistemas que pensam racionalmente: a Inteligência Artificial estuda das faculdades mentais a partir do uso de modelos computacionais. Tentativa de emular o processo de pensamento e raciocínio, sendo a comparação com o conceito ideal de inteligência um parâmetro de sucesso. A abordagem de pesquisa é centrada na racionalidade;
Sistemas que atuam racionalmente: a Inteligência Artificial estuda o projeto de agentes inteligentes. O foco é emular o comportamento das pessoas, sendo a comparação com o conceito ideal de inteligência um parâmetro de sucesso. A abordagem de pesquisa é centrada na racionalidade.
A história da Inteligência Artificial
Filósofos da Antiguidade Clássica já discutiam a possibilidade de existência da Inteligência Artificial. Como campo científico, ela remonta à década de 1940, com os trabalhos de Warren Macculloch (1898-1969) e Walter Pitts (1923-1969).
Em 1943, eles publicaram o artigo "A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity", que propôs o primeiro modelo matemático para uma rede neural.
Warren Macculloch e Walter Pitts em 1949. Reprodução Semantic Scholar.Warren Macculloch e Walter Pitts em 1949. Reprodução Semantic Scholar.
O primeiro cientista a articular uma visão completa sobre Inteligência Artificial foi Alan Turing (1912-1954), no artigo “Computing Machinery and Intelligency” (1950). É neste trabalho que é proposto o Teste de Turing: uma avaliação da capacidade de uma máquina mimetizar o comportamento inteligente de um ser humano. Ela é aprovada no teste caso um interrogador humano, após fazer uma série de perguntas por escrito, não souber dizer se as respostas foram dadas por uma pessoa ou não.
Nas décadas seguintes, as pesquisas sobre Inteligência Artificial se concentraram na IBM e nas universidades de Princeton, MIT, CMU e Stanford. Um marco desse período é o programa DENDRAL, desenvolvido em 1969 na Universidade de Stanford para encontrar as estruturas moleculares de uma molécula desconhecida, a partir da espectrometria de massa das ligações químicas.
O DENDRAL foi o primeiro sistema de conhecimento intensivo bem-sucedido, ao funcionar com um grande número de regras de propósito específico.
Fora do meio acadêmico, a pioneira da indústria de microcomputadores Digital Equipament Corporation (DEC) lançou comercialmente o R1, usado para configurar pedidos de novos sistemas de computador. O programa foi desenvolvido em 1978 na Carnegie Mellon University (CMU).
A partir da década de 1980, as empresas de tecnologia dos Estados Unidos passaram a ter uma equipe interna de Inteligência Artificial para ter competitividade no mercado de computação que se fortalecia.
