Como criar uma Inteligência Artificial? O que é preciso, quais os exemplos e como uma IA pode te ajudar
Introdução
Segundo uma pesquisa do Pew Research Center, realizada em março de 2023, o ChatGPT já é conhecido por 58% de pessoas adultas americanas e essa tendência se reflete em outros países, incluindo o Brasil. Muito rapidamente, novas ferramentas de Inteligência Artificial (IA), como o ChatGPT ou envolvendo outras tecnologias, são lançadas. Mas antes de tudo: o que é essa inteligência artificial?
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O que é uma inteligência artificial?
Podemos definir inteligência artificial como uma tecnologia que permite os computadores realizarem tarefas que, normalmente, exigiriam inteligência humana. Embora a IA tenha suas origens na década de 1950, foi nas últimas décadas que seu desenvolvimento acelerou, graças a avanços significativos em hardware, software e técnicas de aprendizado.
O que é Inteligência Artificial? Como funciona uma IA, quais os tipos e exemplos
Além disso, o volume de dados disponível também aumentou e isso possibilitou o "ensino" mais efetivo dessas IAs. Devido ao surgimento do ChatGPT, o interesse pela temática “inteligência artificial” teve um aumento significativo.
A IA é baseada em algoritmos de aprendizado de máquina, também conhecidos como Machine Learning, que permitem aos computadores processar grandes quantidades de dados e identificar padrões e tendências. Com a IA, os computadores podem realizar tarefas complexas de forma mais rápida e eficiente, o que a torna uma ótima candidata para auxiliar as pessoas em áreas como saúde, finanças, transporte e muito mais.
Podemos dizer que inteligência artificial é mais abrangente do que os programas simuladores de conversas humanas que estão em alta com plataformas como:
Então, em que utilizamos a IA no dia a dia e quais são as suas aplicações?
Aplicações da inteligência artificial
A IA tem se mostrado uma tecnologia versátil e com diversas aplicações práticas em diferentes setores da sociedade. Na área da Saúde, por exemplo, a IA tem sido usada para auxiliar no diagnóstico de doenças e na identificação de tratamentos mais eficazes. Já na área da Educação, a IA tem sido aplicada para personalizar o ensino e adaptá-lo às necessidades individuais dos(as) estudantes, além de permitir uma maior interação.
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A IA também tem sido utilizada em áreas como finanças, indústria, transporte e comunicação, trazendo ganhos de eficiência e produtividade. Com sua capacidade de processar grandes quantidades de dados em tempo real, ela ajuda empresas a tomar decisões mais informadas e a automatizar tarefas repetitivas. À medida que a tecnologia continua a evoluir, é provável que ela se torne ainda mais presente em nossas vidas, trazendo benefícios em outras áreas.
Alguns exemplos de aplicações de IA são:
- Automatização da produção e de processos repetitivos em empresas;
- Antecipação de compras futuras de clientes e divulgação de ofertas que seguem suas preferências;
- Monitoramento de comentários nas mídias sociais;
- Utilização de drones para serviços de entregas;
- Identificação de pessoas, objetos e situações específicas em fotos e vídeos com o Google Photos;
- Tradução de idiomas com o Google Tradutor;
- Detecção de rotas com menos tráfego e redução do tempo de entrega e do consumo de combustível na logística;
- Leitura de exames, identificação de doenças e auxílio na realização de diagnósticos.
Todas as aplicações mencionadas são em diferentes áreas. Para construir e aplicar a IA é necessário que todas essas aplicações sigam um fluxo, comumente chamado de pipeline. Mas afinal, como podemos implementar uma inteligência artificial do zero e o que é preciso para construir uma?
Como criar uma IA do zero?
Na prática é preciso seguir um passo a passo no qual cada etapa envolve ter dados disponíveis, a fim de possibilitar a aprendizagem com os padrões desses dados. Para criar uma IA, é necessário seguir um processo que abrange desde a definição do problema até a implementação do modelo de aprendizado de máquina.
A seguir, apresentamos um passo a passo simplificado de como podemos construir nossa própria IA do zero.
Defina o problema
O objetivo da IA é resolver um problema específico. Para isso, ela deve ser capaz de executar determinadas tarefas. Para identificar claramente o objetivo da IA, é importante responder a perguntas básicas, como: qual o problema que se deseja resolver com a IA? Quais são as principais características do problema? Quais são as principais limitações e restrições? Quais são os dados disponíveis para treinar o modelo de IA?
Por exemplo, se o objetivo da IA for criar um chatbot para atendimento ao cliente, o problema seria "fornecer suporte ao cliente por meio de um chatbot". As principais características do problema seriam a compreensão da linguagem natural e a capacidade de fornecer respostas precisas e úteis. As principais limitações poderiam incluir o tempo necessário para responder a uma pergunta e a necessidade de garantir a privacidade dos dados do cliente. Para treinar o modelo de IA, seria necessário ter acesso a dados de conversas entre clientes e atendentes humanos, além de feedbacks desses(as) clientes sobre a qualidade do atendimento.
Coleta de dados
Em seguida, é necessário coletar dados relevantes para o problema para que a IA possa resolver um problema específico. Esses dados precisam ser relevantes e suficientes para que ela possa aprender com eles. É importante que os dados sejam representativos e incluam informações que sejam essenciais para o problema em questão.
Por exemplo, se o objetivo for criar um modelo que preveja o preço de imóveis com base em suas características, seria necessário coletar dados sobre imóveis vendidos anteriormente, incluindo suas características e preços. Dessa forma, a IA poderia aprender a identificar padrões e a fazer previsões precisas com base nas informações fornecidas.
Limpeza e pré-processamento de dados
Pronto, estamos com os dados coletados e já sabemos qual problema deve ser solucionado. Agora devemos realizar a limpeza e os pré-processamentos necessários na base de dados coletada. Isso pode envolver a remoção de valores ausentes, normalização de dados e codificação de recursos categóricos. O objetivo é preparar os dados para que o modelo de IA possa aprender de forma adequada.
Ao realizar a limpeza e pré-processamento dos dados, é possível garantir que o modelo de IA esteja aprendendo com informações precisas e relevantes, o que aumenta a probabilidade de que ela seja capaz de resolver o problema em questão.
Treinamento do modelo
Com os dados de boa qualidade após a limpeza e tratamento devemos treinar o modelo de IA. Para isso é necessário utilizar um algoritmo de aprendizado de máquina. Existem diversas técnicas disponíveis, como regressão linear, árvores de decisão e redes neurais que podem ser escolhidas com base no tipo de problema que se deseja resolver.
O objetivo do treinamento é ensinar o modelo a aprender com os dados. Durante o treinamento, o modelo é alimentado com dados de entrada e suas respectivas saídas esperadas. Com base nesses dados, o modelo ajusta seus parâmetros para fazer previsões cada vez mais precisas.
A escolha do algoritmo de aprendizado de máquina e a configuração dos seus parâmetros são importantes para garantir que o modelo seja treinado de forma adequada. É importante escolher um algoritmo apropriado para o tipo de problema em questão e ajustar seus parâmetros para garantir que o modelo seja capaz de aprender com os dados corretamente.
Avaliação do modelo
Após o treinamento do modelo de IA, a avaliação se torna crucial para garantir previsões precisas e úteis, bem como a confiabilidade do modelo. Os testes realizados avaliam a precisão e o desempenho em cenários diversos, simulando situações reais.
Além disso, é essencial testar o modelo em diferentes conjuntos de dados, evitando o overfitting e garantindo sua capacidade de lidar com situações imprevistas. A avaliação cuidadosa e abrangente é uma etapa crítica no desenvolvimento de modelos de IA, proporcionando confiança nas previsões e evitando surpresas indesejáveis.
Ajuste do modelo
Se o modelo de IA não estiver se saindo bem na avaliação, é preciso fazer algumas mudanças para melhorar sua precisão e desempenho. Isso pode envolver ajustar os parâmetros para evitar problemas como overfitting e underfitting (sobreajuste e sub-ajuste).
Se esses ajustes não forem suficientes, pode ser necessário experimentar uma técnica de aprendizado de máquina diferente. O mais importante é continuar avaliando regularmente o desempenho do modelo e fazer os ajustes necessários para garantir que ele seja capaz de fazer previsões precisas e úteis.
Implantação do modelo
Após todas as etapas anteriores, é possível implantar o modelo em um ambiente de produção. Essa implantação envolve integrar o modelo com outros sistemas, configurar servidores e garantir a segurança.
É essencial monitorar o desempenho do modelo e fazer ajustes quando necessário, como atualizar os dados de treinamento ou reconfigurar parâmetros. A implantação é a etapa final do processo, no qual o objetivo é garantir previsões precisas e confiáveis para resolver efetivamente o problema em questão e que ficará disponível para a pessoa usuária final.
Percebemos que para criar uma IA do zero envolve um pipeline longo e que em muitas situações exigirão um profissional especializado para isso. Mas será que há alguma forma de criar a IA de forma mais simplificada?
Criação da IA de forma simplificada
Passar por todo o processo que envolve a criação de uma IA pode ser trabalhoso e necessitar de um(a) profissional especializado(a). Porém, existem diversas ferramentas e plataformas que facilitam essa criação, como:
IBM Watson Studio: plataforma baseada em nuvem que simplifica o processo de criação de modelos de IA. Fornece uma interface visual para a construção, treinamento e implantação de modelos de machine learning, além de oferecer recursos avançados de colaboração e automação. O Watson Studio suporta várias linguagens de programação, como Python e R, e é adequado para pessoas com diferentes níveis de experiência técnica.
Google Cloud AutoML: é uma plataforma de aprendizado de máquina automatizada que permite treinar modelos de IA personalizados sem a necessidade de conhecimentos avançados em programação ou estatística. Ele oferece recursos como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e previsão.
Hugging Face: é uma empresa especializada em processamento de linguagem natural (PLN) conhecida por suas bibliotecas de código aberto e modelos pré-treinados para tarefas de PLN. Também fornece uma API e um hub de modelos para compartilhar e baixar modelos pré-treinados. A biblioteca Hugging Face Transformers é uma interface fácil de usar para modelos pré-treinados de transformadores em tarefas de PLN e pode ser facilmente integrada a muitos frameworks de aprendizado de máquina populares.
Teachable Machine: ferramenta gratuita do Google que permite treinar modelos de aprendizado de máquina sem a necessidade de escrever código. Com ela, é possível criar modelos capazes de reconhecer imagens, sons e até mesmo posturas corporais. É uma excelente ferramenta para quem está começando a aprender sobre aprendizado de máquina e quer experimentar com seus próprios dados.
PyCaret: biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para Python que simplifica o processo de treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina. Ele fornece uma interface fácil de usar para realizar tarefas como pré-processamento de dados, seleção de recursos, treinamento e avaliação de modelos, bem como implantação em produção.
Amazon SageMaker Autopilot: ferramenta de baixo código da Amazon Web Services (AWS) que automatiza grande parte do processo de criação de modelos de IA. Ele analisa os dados de entrada, escolhe os melhores algoritmos, ajusta os hiperparâmetros e gera um modelo treinado. O Autopilot é especialmente útil para usuários sem conhecimento técnico avançado em machine learning.
H2O.ai: é uma plataforma de código aberto que oferece uma interface gráfica para criação de modelos. O H2O.ai permite criar modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo usando uma abordagem de baixo código. Ele oferece recursos como seleção automática de algoritmos, ajuste de hiperparâmetros e visualização interativa dos resultados.
Agora que desenvolvemos nossa IA, quais benefícios teríamos, por exemplo, na empresa em que atuamos?
Como criar uma IA pode ajudar você e sua empresa?
Utilizar a inteligência artificial pode ser uma grande vantagem competitiva para as empresas, trazendo benefícios significativos para as diferentes áreas do negócio e deixá-la com ainda mais reconhecimento no mercado. Alguns dos benefícios da IA incluem:
Melhoria da eficiência operacional
A IA pode automatizar tarefas repetitivas e rotineiras. Algoritmos de IA treinados podem analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e tendências, otimizando processos, reduzindo erros e aumentando a produtividade. Além disso, sistemas de IA podem monitorar e realizar manutenções preventivas em equipamentos, evitando falhas e reduzindo custos operacionais.
Melhora do atendimento ao cliente
Os chatbots baseados em IA são amplamente utilizados por empresas para otimizar o atendimento ao cliente. Esses robôs podem lidar com um alto volume de atendimentos com alta velocidade e reduzir os casos críticos, melhorando a experiência do(a) cliente e reduzindo o tempo de espera. Além disso, chatbots e assistentes virtuais alimentados por IA fornecem suporte instantâneo e atendimento o tempo todo, melhorando a satisfação do(a) cliente e reduzindo os tempos de resposta. Essa abordagem personalizada fortalece os laços com clientes e impulsiona o sucesso do negócio.
Tomada de decisões estratégicas embasadas em dados
A IA processa informações e fornece insights para embasar decisões empresariais. Ao analisar dados de mercado, tendências de consumidores e desempenho financeiro, ela identifica oportunidades, antecipa problemas e sugere soluções eficazes. Essa capacidade de análise preditiva permite decisões mais informadas e estratégicas, gerando vantagens competitivas no mercado.
Inovação e desenvolvimento de produtos
A IA impulsiona a inovação nas empresas, auxiliando no desenvolvimento de novos produtos e serviços. Por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, é possível analisar grandes volumes de dados para identificar necessidades do mercado, tendências emergentes e demandas de clientes. Essa compreensão aprofundada orienta o desenvolvimento de produtos e serviços inovadores, adaptados às expectativas do público-alvo.
Quais são as aplicações e os impactos da inteligência artificial nas empresas?
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- Machine Learning: classificação com SKLearn
- Machine Learning: classificação por trás dos panos
- Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões
- Clustering aplicado: recomendando músicas com K-Means
- Clustering: extraindo padrões de dados
- Machine Learning: validação de modelos
- Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros
- Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória
Conclusão
Como foi apresentado, a inteligência artificial tem se mostrado uma tecnologia versátil e com diversas aplicações práticas em diversos setores da sociedade. Construir uma IA do zero envolve diversos passos que devem ser seguidos para garantir que o modelo adotado se adeque de forma precisa e consistente aos dados envolvidos e resolva o problema para o qual está sendo implementada. Algumas ferramentas e plataformas podem ser utilizadas para facilitar todo esse passo a passo.
Saber como podemos criar e aplicar a IA pode ser uma grande vantagem competitiva para empresas trazendo benefícios significativos para as diferentes áreas do negócio e deixando-a com ainda mais reconhecimento no mercado.
Alguns dos benefícios da IA incluem a melhoria da eficiência operacional, com a automação de tarefas repetitivas e rotineiras, a análise de grandes volumes de dados para identificar padrões e tendências, otimizando processos, reduzindo erros e aumentando a produtividade.
