Como Funciona a Inteligência Artificial?

O funcionamento da Inteligência Artificial envolve muito mais do que perceber a presença dela em nossas experiências diárias.

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Toda vez que usamos nossos smartphones, percebemos o que a IA pode fazer. Por trás de cada recomendação personalizada, incluindo os resultados relevantes de pesquisas, existe uma combinação das tecnologias que fazem a Inteligência Artificial funcionar, elevando nossas expectativas mais altas sobre todas as máquinas e dispositivos inteligentes que usamos.

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A questão de como estamos ensinando os computadores a pensar passa por várias áreas da Ciência da Computação como Machine Learning, Deep Learning, Processamento de Linguagem Natural e assim por diante. Todos esses termos juntos compõem tudo o que a Inteligência Artificial representa e apontam para um futuro em que nossas plataformas e sistemas terão inteligência suficiente para aprenderem com nossas interações e dados.

• Machine Learning: A definição de Aprendizado de Máquina envolve computadores usando dados para aprender com apenas o mínimo de programação. Em vez de programar regras para uma máquina e esperar o resultado, com Machine Learning, conseguimos deixar que a máquina aprenda essas regras por conta própria a partir dos dados alimentados, chegando ao resultado de forma autônoma, como, por exemplo, as recomendações personalizadas na Netflix e na Amazon. O Aprendizado de Máquina é o principal impulsionador da Inteligência Artificial.

• Deep Learning: quando falamos de Aprendizado Profundo, estamos nos referindo à parte do Aprendizado de Máquina que utiliza algoritmos complexos para imitar a Rede Neural do cérebro humano e aprender uma área do conhecimento com pouco ou nenhuma supervisão.

• Processamento de Linguagem Natural: O PLN utiliza as técnicas de Machine Learning para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados puros e reconhecer a linguagem natural. Assim, um dos exemplos de aplicação do PLN é a análise de sentimentos, onde os algoritmos podem procurar padrões em postagens de Redes Sociais para compreender como os clientes se sentem em relação a marcas e produtos específicos.

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