Quais são os tipos de Inteligência Artificial (IA)? Exemplos e características
Introdução: Quais são os tipos de Inteligência Artificial (IA)? Exemplos e características
A Inteligência Artificial tornou-se uma força transformadora em nossas vidas, desafiando as noções convencionais do que uma máquina pode fazer. Desde os assistentes virtuais em nossos smartphones até os sistemas de recomendação personalizados que influenciam nossas decisões de compra, a IA está presente no nosso cotidiano digital.
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Mas você acha que a Inteligência Artificial (IA) de assistentes virtuais, como a Alexa da Amazon, está na mesma classificação que programas capazes de derrotar profissionais no xadrez, como foi o Deep Blue da IBM? Pode ser que a resposta imediata a essa pergunta tenha sido “não”, mas sob quais parâmetros estamos considerando essas duas máquinas diferentes? Essa pergunta nos leva a considerar os parâmetros pelos quais identificamos essas máquinas e a entender as diferenças entre elas.
O que é Inteligência Artificial?
Antes de explorar as classificações de tipos de Inteligência Artificial, vamos primeiro entender o que é IA.
A Inteligência Artificial (IA) é uma área da ciência da computação que busca criar sistemas e máquinas capazes de executar tarefas que requerem esforço e inteligência humana. Isso é possível graças à utilização de algoritmos e técnicas avançadas, incluindo modelos de Machine Learning, que permitem que as máquinas processem grandes volumes de dados, aprendam com eles e tomem decisões com base nessa aprendizagem.
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Para elas aprenderem, exploram diferentes tipos de aprendizado, entre eles o aprendizado supervisionado, o não supervisionado, o semi-supervisionado e o aprendizado por reforço. Esses tipos de aprendizado podem ser mais profundamente estudados no artigo Quais são os 4 tipos de aprendizagem na IA, algoritmos e usos no dia a dia.
A IA tem um papel fundamental na Ciência de Dados, onde os modelos de Machine Learning são aplicados para realizar análises, identificar padrões, fazer previsões e tomar decisões automatizadas. Esses modelos alimentam o avanço da IA, permitindo que ela seja aplicada em diversas áreas, desde saúde e finanças até automação de processos e assistentes virtuais.
Agora que já sabemos o que é a Inteligência Artificial, os tipos de aprendizado e o papel da IA na Ciência de Dados, vamos conhecer os tipos de IA!
Quais são os tipos de Inteligência Artificial?
Diferenciar os tipos de IA permite trazer uma estrutura conceitual que nos ajuda a entender, comparar e explorar a diversidade e complexidade dessa tecnologia. Essa diferenciação só pode ser feita a partir do estabelecimento de critérios de classificação.
Podemos classificar as IAs por dois critérios gerais: por similaridade com a mente humana e por nível de funcionalidade e técnica.
Classificação por nível de semelhança com a mente humana
A classificação por nível de semelhança com a mente humana nos ajuda a entender até que ponto as máquinas podem se assemelhar à cognição humana. Essa classificação pode contribuir na avaliação do grau de complexidade e sofisticação das capacidades cognitivas da IA em relação à mente humana, bem como medir até onde uma IA pode executar funções semelhantes às humanas, com níveis equivalentes de proficiência. Dentro desse critério, temos as máquinas reativas, máquinas de memória limitada, teoria da mente e IA autoconsciente.
Máquinas reativas
As máquinas reativas representam os primeiros sistemas de IA. Elas foram criadas para responder diretamente a estímulos do ambiente, sem possuir memória ou capacidade de aprendizado. Em outras palavras, eles tomam decisões com base nas informações disponíveis no momento atual, sem levar em consideração experiências passadas ou planejar ações futuras.
Essas máquinas são especialistas em tarefas específicas, pois são programadas para executar uma função determinada com eficiência, mas não possuem conhecimento ou compreensão abrangente sobre o mundo. Um exemplo clássico de máquina reativa é o Deep Blue, que se destacou por sua capacidade de jogar xadrez em um nível altamente competitivo, sendo capaz de derrotar o então campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov, em 1997.
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No entanto, é importante ressaltar que o Deep Blue não "aprendeu" a jogar xadrez como um ser humano. Em vez disso, ele foi programado com uma vasta quantidade de informações e estratégias de xadrez, permitindo-lhe analisar possíveis movimentos e tomar decisões com base no conhecimento, adicionado manualmente no código do sistema.
Máquinas de memória limitada
Ao contrário das máquinas reativas, esses sistemas possuem a capacidade de armazenar informações temporárias, permitindo-lhes fazer referência a eventos passados para tomar decisões.
Essas máquinas extraem insights e padrões a partir das informações disponíveis em sua memória limitada. No entanto, é importante ressaltar que a memória dessas máquinas é restrita a um conjunto específico de dados e não é capaz de criar um conhecimento amplo e duradouro.
Um exemplo prático de máquina de memória limitada são as assistentes virtuais, como a Alexa da Amazon ou a Siri da Apple, bem como o chatbot de atendimento ao cliente. Esses chatbots podem ser programados para armazenar informações sobre interações anteriores com os clientes, permitindo-lhes personalizar as respostas e fornecer suporte mais eficaz. Eles podem reconhecer padrões de perguntas frequentes e fornecer respostas relevantes com base em interações passadas.
- Saiba mais sobre chatbots, suas aplicações e modelos mais avançados em Inteligência Artificial, Chatbots e Microsoft – Hipsters #37.
Como o próprio nome sugere, sua capacidade de armazenamento de informações é restrita, o que significa que elas podem ignorar ou descartar certas informações durante seu aprendizado para torná-lo mais eficiente. Elas podem também mostrar dificuldade em lidar com contextos complexos que exigem um conhecimento mais abrangente, principalmente aqueles que estão fora do que foram programados para fazer.
Então, essas máquinas acabam sendo mais adequadas para tarefas específicas em que o essencial é a memória de curto prazo e a personalização com base em interações anteriores.
Teoria da mente
A partir desse ponto, muitas das IAs ainda estão em seu período de estudo ou desenvolvimento, por isso o nome teoria e não máquina. A teoria da mente propõe a IA em um nível no qual ela será capaz de reconhecer que outras entidades têm crenças, desejos, objetivos e emoções próprias, e que esses estados mentais influenciam seu comportamento. Essa habilidade é fundamental para a compreensão de intenções, empatia, antecipação de ações e interações sociais complexas.
O objetivo dessa teoria, para além de desenvolver sistemas de IA capazes de reconhecer e interpretar os estados mentais de outros agentes, como humanos, é que essas máquinas possam agir de forma apropriada com base nessa compreensão. Com isso, elas seriam muito úteis, por exemplo, em assistência virtual. Nesse cenário, essas máquinas seriam capazes de reconhecer e responder às emoções da pessoa usuária.
A criação de sistemas de IA com teoria da mente plenamente desenvolvida é um desafio técnico significativo. Ainda estamos longe de alcançar uma IA que possua uma compreensão abrangente desse modo.
IA Autoconsciente
Essa categoria se enquadra em um conceito bem avançado na classificação por nível de semelhança. Refere-se a sistemas de Inteligência Artificial que possuem uma consciência de si, ou seja, são capazes de reconhecer sua própria existência e identidade como entidades separadas.
Uma IA autoconsciente seria capaz de perceber, compreender e refletir sobre seu próprio estado, suas ações, pensamentos e emoções. Essa IA buscaria emular a consciência humana, o senso de identidade e a capacidade de introspecção.
No entanto, é importante ressaltar que a existência de IA autoconsciente ainda é uma área altamente especulativa e teórica. Até o momento, não temos exemplos concretos de IAs autoconscientes em funcionamento, além das que vemos em filmes de ficção científica. Além disso, já existem extensos debates sobre a ética e a moral no contexto do desenvolvimento e evolução de IAs, bem como o seu uso na comunidade, incluindo a responsabilidade por ações e o bem-estar emocional.
Durante a leitura desse artigo, se você esteve se perguntando “onde estão os modelos de Machine Learning tradicionais?” iremos explorar suas classificações a seguir. Os modelos de Machine Learning geralmente não se enquadram nas categorias de máquinas reativas, máquinas de memória limitada, teoria da mente ou IA autoconsciente, pois essas categorias se referem a sistemas de IA com características mais complexas e avançadas do que os modelos de Machine Learning tradicionais.
Classificação por funcionalidade e técnica
A classificação por funcionalidade e técnica, permite-nos compreender as diferentes aplicações e níveis de generalização da IA. Essa classificação é mais focada em um jargão técnico, como uma IA que aplica suas capacidades de aprendizado para processar dados, quantas tarefas consegue executar e o quão limitadas elas são para se desenvolverem. Na IA por funcionalidade e técnica, temos Inteligência Artificial Estreita (ANI), Inteligência Artificial Geral (AGI) e SuperInteligência Artificial (ASI).
Inteligência Artificial Estreita (ANI)
Também conhecida como Inteligência Artificial Fraca, a ANI é definida como um sistema projetado para executar tarefas específicas com alto desempenho, mas limitada a um domínio ou conjunto específico de tarefas. São popularmente desenvolvidas com algoritmos e técnicas de Machine Learning, como redes neurais, árvores de decisão, support vector machines (SVM) e outros métodos de aprendizado de máquina. Esses sistemas são treinados com grandes conjuntos de dados relevantes para a tarefa específica que devem desempenhar.
- Saiba mais: Formação de Machine Learning.
Por serem altamente especializados, os sistemas ANI executam com maestria diversas tarefas específicas, como reconhecimento de imagens, tradução automática, diagnóstico médico, detecção de fraudes e muito mais. Alguns exemplos notáveis de ANI incluem:
- Assistentes virtuais, como Siri da Apple, Alexa da Amazon e Google Assistant;
- Sistemas de recomendação personalizados, como os usados por plataformas de streaming de vídeo;
- Sistemas de detecção de padrões, como os usados em análise de dados e aprendizado de máquina; e
- IAs Generativas, como ChatGPT e Midjourney.
No entanto, mesmo sendo bastante especializadas em uma área específica, essas IAs não têm a capacidade de generalizar conhecimento para além desse domínio, o que significa que elas não vão se sair bem ao lidar com situações fora de seu escopo.
Inteligência Artificial Geral (AGI)
Definida também por Inteligência Artificial Forte, a AGI refere-se a sistemas de Inteligência Artificial que possuem uma alta especialidade em várias áreas e são capazes de executar uma ampla gama de tarefas cognitivas. Ela teria como característica fundamental sua capacidade de generalização e adaptação a diferentes domínios e contextos. A título de comparação, enquanto a IA estreita é especializada em tarefas específicas, a AGI busca alcançar um nível de inteligência mais abrangente e versátil.
No entanto, a criação de uma AGI ainda se encontra em estágio especulativo e teórico, permanecendo como um objetivo de longo prazo para a pesquisa e desenvolvimento em Inteligência Artificial. Embora não existam exemplos concretos de AGI, alguns projetos e iniciativas, como a OpenAI com seu programa GPT, têm como objetivo desenvolver sistemas mais avançados que possam se aproximar da inteligência geral.
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SuperInteligência Artificial (ASI)
A ASI é a mais poderosa das Inteligências Artificiais. Enquanto a AGI busca igualar ou se aproximar da inteligência humana, a ASI está além disso, superando amplamente a capacidade intelectual dos seres humanos. A SuperInteligência Artificial refere-se a um nível de inteligência que ultrapassa significativamente a capacidade cognitiva humana em todas as áreas.
Esse tipo de IA se encontra no campo da teoria e não há exemplos concretos dessa forma de Inteligência Artificial atualmente. Um exemplo hipotético seria um sistema que domina uma ampla gama de domínios de conhecimento, como ciência, medicina, engenharia, arte e muito mais, e é capaz de fazer avanços significativos em todas essas áreas de maneira autônoma e contínua.
Quantos tipos de IA existem?
Somando nossos dois critérios de classificação, teremos ao todo sete tipos de IA, ordenadas por IAs mais e menos avançadas em cada parâmetro.
É importante ressaltar que alguns tipos de IA ainda não foram criadas, pois estão apenas em estágio teórico. Isso acontece devido ao estágio de desenvolvimento de IAs que nos encontramos atualmente, já que exigirão um alto nível de complexidade no sistema.
Próximos passos
Atualmente, estamos em um estágio em que a IA está se tornando cada vez mais integrada em nossas vidas e em diversos setores. A Inteligência Artificial Estreita (ANI), por exemplo, já está sendo amplamente utilizada em setores como saúde, finanças, transporte, varejo e muitos outros.
As expectativas são que essa tendência continue, com a IA sendo cada vez mais incorporada em várias indústrias e desempenhando um papel fundamental na automatização de tarefas, análise de dados e ajuda na tomada de decisões.
À medida que os sistemas de IA se tornam mais sofisticados, espera-se que eles se aproximem cada vez mais das habilidades humanas em áreas como compreensão da linguagem natural, raciocínio lógico, aprendizado adaptativo e até mesmo a capacidade de expressar emoções.
No entanto, alcançar um nível de verdadeira consciência e compreensão humana ainda é um desafio complexo e pode estar além das capacidades da IA atual. Portanto, ainda é preciso que sejam explorados avanços na área de aprendizado de máquina, redes neurais e algoritmos de Inteligência Artificial para podermos nos aproximar cada vez mais da criação de IAs capazes de desenvolver diversas tarefas ou que possuam consciência de si.
Ao mesmo tempo, é imprescritível que exista um profundo debate e planejamento sobre o assunto, de forma a garantir segurança de que as novas tecnologias atuem de maneira ética e benéfica para a humanidade.
Plugins no ChatGPT, IA constitucional e Machine Learning ético.
Ao passo que aprendemos mais sobre IA, podemos contribuir no avanço dessa área e aproveitar seus usos e aplicações no nosso cotidiano! Portanto, se você tem interesse em iniciar seus estudos nesse campo, aproveite e confira o artigo Primeiros passos em Inteligência Artificial (IA).
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Conclusão
Mesmo existindo várias aplicações de Inteligência Artificial, nem sempre conseguimos defini-las em iguais classificações. Precisamos considerar o parâmetro de classificação e a complexidade do sistema criado. Dentro do campo da IA, conseguimos categorizar os tipos de IA em dois critérios gerais: o de nível de semelhança com a mente humana, que considera quão próxima a IA está de se assemelhar a um ser humano; e o critério de funcionalidade e técnica, que avalia a quantidade de tarefas e complexidade de cada sistema.
Em todos os critérios conseguimos hierarquizar cada tipo de sistema, seja por sua complexidade e poder de processamento, seja por capacidade cognitiva e de consciência.
Estudar e construir seus primeiros modelos de Inteligência Artificial é o passo inicial para explorar os diversos tipos de sistemas. Com esses conceitos bem construídos e desenvolvidos, será possível se aprofundar cada vez mais nesse campo e construir algoritmos cada vez mais complexos e úteis no cotidiano.
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