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https://zeev.it/blog/o-que-e-inteligencia-artifical/#:~:text=O%20%E2%80%9CInverno%20da%20Intelig%C3%AAncia%20Artificial%E2%80%9D%20(1970)&text=Ap%C3%B3s%20o%20otimismo%20gerado%20pela,em%20muitos%20casos%2C%20de%20desilus%C3%A3o.

https://www.zendesk.com.br/blog/qual-e-a-origem-da-inteligencia-artificial/

https://brasilescola.uol.com.br/informatica/inteligencia-artificial.htm

https://www.ibm.com/br-pt/topics/artificial-intelligence

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Se você também se pergunta o que é Inteligência Artificial, afinal, que todo mundo está usando mas não sabe como funciona exatamente, esse texto é para você!

Afinal, o que é Inteligência Artificial?

Conceitualmente, Inteligência Artificial (IA) é um campo interdisciplinar que busca desenvolver sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Essas tarefas incluem aprendizado, raciocínio, resolução de problemas, percepção visual e reconhecimento de fala.

Em um mundo cada vez mais digitalizado, a IA se destaca como uma tecnologia transformadora, moldando a forma como vivemos, trabalhamos e nos relacionamos.

Leia também: Tendências de Inteligência Artificial para 2024

A História da Inteligência Artificial

A origem da Inteligência Artificial (IA) remonta aos anos 50, quando visionários começaram a explorar a ideia de criar máquinas inteligentes capazes de pensar e aprender como humanos.

Entre esses pioneiros, destaca-se Alan Turing, um matemático britânico, cuja sua criação a "Máquina de Turing" estabeleceu os fundamentos teóricos da computação e teve um impacto duradouro no campo da IA.

A sua contribuição foi fundamental para a compreensão de como máquinas poderiam realizar tarefas lógicas e computacionais; o que foi um grande avanço, pois ela estabeleceu os fundamentos teóricos da tecnologia voltada para o desenvolvimento da Inteligência Artificial.

A Máquina de Turing e o Início da Revolução Computacional

A máquina consistia em uma fita infinita dividida em células, uma cabeça de leitura/escrita e um conjunto de instruções que dava à máquina a capacidade de mover-se pela fita, ler e escrever símbolos, e alterar seu estado de acordo com as instruções recebidas. Esse modelo permitiu que Turing demonstrasse que certos problemas matemáticos não eram passíveis de serem resolvidos por um algoritmo, inaugurando assim o campo da computação.

Para o leitor que quiser se aprofundar no mecanismo da máquina de Turing, há uma ferramenta que simula a mesma lógica de Turing e que te trará uma visualização melhor do conceito aqui explicado, é a Visual Turing 2.0.

As ideias de Alan Turing influenciaram diretamente o desenvolvimento das primeiras máquinas de computação e, por extensão, o campo da Inteligência Artificial.

Leia também: 6 sites de Inteligência Artificial para usar no trabalho!

Desdobramentos da Teoria de Turing e o Surgimento da IA Prática

Ao criar essa máquina, sua visão estabeleceu os alicerces para a compreensão teórica de como máquinas poderiam realizar tarefas intelectuais, um princípio essencial para o desenvolvimento posterior da IA.

Assim, a "Máquina de Turing" ultrapassa seu papel original na teoria da computação, tornando-se um símbolo icônico da inovação que impulsionou a evolução da Inteligência Artificial.

Contudo, o avanço prático em direção à IA só começou na década de 50, quando pesquisadores começaram a aplicar esses conceitos teóricos para criar programas e sistemas que pudessem ser semelhantes ao pensamento humano.

1. A Conferência de Dartmouth e o Início Oficial

O marco inicial para a IA foi a Conferência de Dartmouth em 1956, onde o termo "Inteligência Artificial" foi criado. Durante debates e discussões intensivas, os participantes delinearam os fundamentos e objetivos da Inteligência Artificial.

Realizada durante oito semanas em Hanover, New Hampshire, em 1956, a conferência reuniu 20 das mentes mais brilhantes da ciência da computação e da ciência cognitiva.

John McCarthy, um dos principais organizadores do evento, gerou o termo "Inteligência Artificial" para descrever o campo de estudo dedicado a criar máquinas capazes de realizar tarefas que, normalmente, requerem inteligência humana.

Os participantes visionários compartilharam a ideia de construir sistemas que pudessem:

Compreender linguagem natural,

Formar abstrações,

Resolver problemas complexos

Melhorar a si mesmos ao longo do tempo.

Essa conferência não apenas consolidou o termo "Inteligência Artificial", mas também definiu as bases e os objetivos iniciais para o desenvolvimento da área.
O evento de Darthmouth (1956) é, portanto, amplamente reconhecido como um marco na origem da Inteligência Artificial, no seu processo de criação e início dos estudos.
Abaixo, abordaremos um pouco mais sobre os próximos passos na linha do tempo da origem da Inteligência Artificial.

2. Os Primeiros Passos (1950-1970)

Na década de 50 e durante os anos 60, a pesquisa em IA testemunhou os primeiros passos na tentativa de construir programas capazes de simular raciocínio humano. Entretanto, o otimismo inicial foi seguido por desafios práticos e teóricos.

O desenvolvimento de máquinas que pudessem aprender e pensar como seres humanos estava longe de ser uma tarefa simples.

3. O "Inverno da Inteligência Artificial" (1970)

Os anos 70 ficaram registrados na história da Inteligência Artificial como um período que testemunhou o que foi denominado o "inverno da Inteligência Artificial".

Esse termo refere-se a uma fase caracterizada por uma desaceleração significativa no progresso da IA, impulsionada por cortes substanciais nos investimentos e desafios práticos que não foram completamente superados.

Após o otimismo gerado pela Conferência de Dartmouth em 1956, as expectativas iniciais para o desenvolvimento da Inteligência Artificial não foram plenamente atendidas na prática. O otimismo foi seguido por uma fase de reavaliação e, em muitos casos, de desilusão.

Os projetos ambiciosos enfrentaram desafios técnicos consideráveis, e a comunidade científica começou a perceber que a realização das metas propostas não seria tão rápida ou direta quanto inicialmente previsto. Os cortes nos investimentos desempenharam um papel crucial nesse período de desaceleração.

Desafios e Reflexões durante o "Inverno da Inteligência Artificial"

À medida que a realidade da complexidade técnica e dos recursos necessários para avançar na IA se tornava mais clara, os financiadores e patrocinadores começaram a questionar a viabilidade e o retorno imediato desses investimentos. Isso resultou em uma redução nos recursos disponíveis para as pesquisas, levando a uma diminuição de atividades e projetos nesse campo.

O "inverno da Inteligência Artificial" não significou o fim da pesquisa na área, mas sim um período em que muitos projetos foram interrompidos ou diminuíram sua escala.

Foi uma fase de reflexão, aprendizado e, eventualmente, reestruturação do campo para superar os desafios que surgiram.

A história da IA, como em muitos campos científicos, é marcada por períodos de avanços intensos intercalados com períodos de avaliação e ajustes necessários para continuar avançando de maneira sustentável.

4. Edward Feigenbaum e o Renascimento com Sistemas Especialistas (1980)

A virada na história da Inteligência Artificial (IA) ocorreu na década de 80, impulsionada pelos revolucionários sistemas especialistas propostos por Edward Feigenbaum.

Esses sistemas, softwares desenvolvidos para realizar tarefas específicas ao simular o raciocínio humano em campos especializados, marcaram uma mudança significativa na aplicação prática da IA.

O impacto dos sistemas especialistas foi notável em diversas áreas, aproximando a IA do mercado corporativo e catalisando avanços significativos. Setores como medicina, finanças, manufatura e outros experimentaram uma transformação significativa devido à implementação bem-sucedida desses sistemas; mas calma... vamos explorar como cada uma dessas áreas foi impactada no tópico: Aplicações Práticas da Inteligência Artificial.

Assim, o renascimento da IA nos anos 80, centrado nos sistemas especialistas de Edward Feigenbaum, revitalizou a pesquisa no campo e trouxe avanços práticos que impactaram positivamente diversos setores, moldando o caminho para a evolução contínua da Inteligência Artificial.

5. Isaac Asimov e Suas Leis Robóticas

Outra grande figura que não podemos deixar de fora é Isaac Asimov. A influência de Isaac, renomado autor de ficção científica, foi fundamental.

Asimov contribuiu não apenas com histórias cativantes sobre robôs, mas também com as famosas "Três Leis da Robótica", que estabeleceram princípios éticos para a interação entre humanos e máquinas inteligentes.

Ficaram curiosos para saber quais são as três leis da robótica de Asimov? As três Leis de Asimov são:

Um robô não pode ferir um ser humano ou, por inação, permitir que um ser humano sofra algum mal.

Um robô deve obedecer às ordens dadas por seres humanos, exceto nos casos em que tais ordens entrem em conflito com a Primeira Lei.

Um robô deve proteger sua própria existência, desde que tal proteção não entre em conflito com as Leis anteriores.

Essas leis influenciaram não apenas a ficção científica, mas também a ética e a responsabilidade na pesquisa e implementação da IA na vida real.

Legado de Asimov e a Ética na IA

Isaac Asimov não apenas imaginou um futuro com máquinas inteligentes, mas também destacou a importância de incorporar princípios éticos na interação entre humanos e máquinas.

Seu legado continua a inspirar discussões sobre os dilemas éticos da IA, incluindo responsabilidade, transparência e privacidade dos dados.

Desde os primórdios até a atual revolução, a inteligência artificial continua a moldar o futuro, guiada por figuras como Isaac Asimov, cujo impacto transcende as páginas da ficção para influenciar o desenvolvimento real desta tecnologia.

Fundamentos da Inteligência Artificial: Conceitos-Chave

A compreensão dos conceitos fundamentais da Inteligência Artificial (IA) é essencial para explorar seu vasto potencial e suas aplicações práticas. Vamos desvendar alguns dos pilares essenciais da IA: aprendizado de máquina, redes neurais e processamento de linguagem natural.

Aprendizado de Máquina: A Essência da Inteligência Artificial

O aprendizado de máquina é o cerne da IA, representando a capacidade de sistemas se aprimorarem automaticamente por meio da experiência. Diferentemente da programação tradicional, onde as regras são explicitamente definidas, o aprendizado de máquina permite que as máquinas aprendam padrões a partir dos dados.
Principais Elementos:

Algoritmos de Aprendizado: Os algoritmos são os motores do aprendizado de máquina, sendo responsáveis por extrair padrões dos dados e realizar previsões ou tomar decisões.

Dados de Treinamento: A qualidade dos resultados depende da qualidade dos dados utilizados para treinar o modelo. Quanto mais diversificados e representativos, melhor o desempenho.

Feedback Contínuo: Os modelos de aprendizado de máquina são aprimorados com feedback contínuo. À medida que recebem mais dados, ajustam suas estratégias para melhorar a precisão.

Redes Neurais: Inspiradas no Cérebro Humano

As redes neurais são estruturas computacionais inspiradas na complexidade do cérebro humano. Elas consistem em camadas de neurônios interconectados, cada camada processando informações de maneira progressiva.

Essa peça é fundamental para tarefas como reconhecimento de padrões, visão computacional e processamento de linguagem natural.
Principais Elementos:

Neurônios Artificiais: Modelados a partir dos neurônios biológicos, os neurônios artificiais processam informações e transmitem sinais para as camadas subsequentes.

Camadas Ocultas: Redes neurais muitas vezes possuem camadas ocultas entre a entrada e a saída, permitindo a extração de características complexas.

Treinamento Interativo: O treinamento envolve ajustar os pesos das conexões entre os neurônios para minimizar erros e melhorar o desempenho.

Processamento de Linguagem Natural:

O processamento de linguagem natural (PLN) capacita os sistemas de IA a entender, interpretar e gerar linguagem humana de maneira eficaz.

Isso vai além do simples reconhecimento de palavras, envolvendo a compreensão de contexto, nuances e intenções.
Principais Elementos:

Análise Sintática e Semântica: Compreende a estrutura e o significado das frases, permitindo uma interpretação mais profunda.

Modelagem de Tópicos: Identifica os temas principais em um conjunto de texto, facilitando a categorização e a compreensão.

Processamento de Voz: Integração de capacidades de compreensão e resposta a comandos de voz, possibilitando interações mais naturais.

Tipos de Inteligência Artificial

Além desses pontos importantíssimos que já citamos, vocês devem estar se perguntando sobre os tipos de Inteligência Artificial. Falaremos brevemente, pois esse é um assunto que renderá mais alguns posts por aqui.

Os tipos de IA são muitos e se dividem, de maneira geral, de acordo com como é usada a Inteligência Artificial. Separamos três para vocês:

1. Inteligência Artificial Limita (ANI): programadas para armazenar alto volume de dados e executar tarefas.

2. Inteligência artificial geral (AGI): considerada em "nível humano", é capaz de aprender e reagir a estímulos.

3. Superinteligência (ASI): ainda em estudo, espera-se ser capaz de superar a inteligência humana, tomar as próprias decisões e executar tarefas que nem os humanos são capazes de fazer.

Sugestão de leitura para você: 10 Ferramentas de IA para gestão empresarial!

Aplicações Práticas da Inteligência Artificial

A IA transcende teorias e conceitos abstratos, manifestando-se em uma variedade de aplicações práticas em diferentes setores. Separamos abaixo, algumas das áreas onde a IA está transformando operações, para que vocês possam conhecer:

Saúde:

Diagnóstico Médico: Sistemas de IA auxiliam médicos na identificação de padrões em exames e imagens médicas para diagnósticos mais rápidos e precisos.

Descoberta de Medicamentos: Algoritmos de aprendizado de máquina aceleram a pesquisa de novos medicamentos, identificando candidatos promissores.

Finanças:

Análise de Risco: Algoritmos preditivos avaliam riscos financeiros, melhorando a precisão em decisões de empréstimos e investimentos em criptomoedas, por exemplo.

Detecção de Fraudes: Sistemas de IA identificam padrões suspeitos em transações, contribuindo para a segurança financeira.

Manufatura:

Manutenção Preditiva: Gêmeos digitais e aprendizado de máquina possibilitam a previsão de falhas em equipamentos, reduzindo tempo de inatividade.

Otimização de Processos: Redes neurais contribuem para a otimização de linhas de produção, aumentando a eficiência.

Educação:

A Inteligência Artificial colabora para a personalização do ensino. As plataformas coletam dados do aluno para adaptar o conteúdo ao ritmo e nível de proficiência dele, criando uma jornada de aprendizagem única.

Direito:

A utilização da IA no Direito permite a otimização do trabalho de advogados sugerindo tarefas, abrindo prazos, ou até mesmo, fazendo análises preditivas.

Estes são apenas alguns exemplos, demonstrando como a IA está integrada em diversas áreas, impulsionando eficiência, inovação e resultados excepcionais.

Aprofundar-se nesses conceitos não apenas enriquece o entendimento, mas também prepara organizações para abraçar as vantagens competitivas proporcionadas pela Inteligência Artificial.

Desafios Éticos na Implementação da Inteligência Artificial

Como vimos anteriormente, a implementação crescente da Inteligência Artificial (IA) no cenário global traz consigo uma série de desafios éticos que exigem atenção cuidadosa.

Compreender e reconhecer essas complexidades é importante para garantir o desenvolvimento e a aplicação responsável da tecnologia.

Responsabilidade e Transparência

Um dos desafios fundamentais na implementação da IA é a questão da responsabilidade.

Quem é responsável quando um sistema de IA toma uma decisão errada ou prejudicial?

A opacidade dos algoritmos torna essa questão ainda mais complexa. É essencial estabelecer diretrizes claras de responsabilidade e garantir a transparência dos sistemas de IA, permitindo que as pessoas compreendam como as decisões são tomadas.

Impacto: Definir responsabilidades claras contribui para uma implementação ética da IA, assegurando que as consequências de decisões automatizadas sejam compreendidas e atribuídas corretamente.

Privacidade dos Dados

A coleta e o uso de dados pessoais para treinar sistemas de IA levantam sérias preocupações sobre privacidade.

Como proteger informações sensíveis dos usuários, garantindo que não sejam mal utilizadas ou expostas?

Estratégias de segurança de dados e políticas claras de privacidade são imperativas para mitigar esses riscos.

Impacto: Respeitar a privacidade dos indivíduos é necessário para construir uma base ética na implementação da IA, promovendo a confiança do público e evitando abusos de informações pessoais.

Requalificação e Transição

O avanço da automação implica na requalificação e transição de profissionais cujas funções podem ser automatizadas.

Investir em programas educacionais e de requalificação é importante para auxiliar os profissionais na aquisição de novas habilidades, adaptando-se às mudanças no mercado de trabalho.

Impacto: A responsabilidade social na transição para uma sociedade impulsionada pela IA inclui garantir que os trabalhadores tenham oportunidades de se requalificar e contribuir de maneira significativa em novas áreas.

Compreender as complexidades da nossa área de atuação é necessário não apenas para garantir o desenvolvimento e a aplicação responsável da tecnologia, mas também informar as etapas de progresso rumo à automatização de processos, conforme detalhamos em nosso ebook "Do zero à automatização de Processos".

A Importância da Ética na Pesquisa em IA

A ética deve ser incorporada desde as fases iniciais da pesquisa em IA. Definir padrões éticos, considerando as implicações sociais e individuais, é essencial para evitar consequências não intencionadas.

A conscientização, o diálogo aberto e o compromisso com padrões éticos elevados são fundamentais para moldar um futuro onde a IA contribua positivamente para a sociedade. Ao enfrentar esses desafios, estamos construindo um alicerce para uma inteligência artificial que respeita os valores humanos e beneficia a todos.

Tendências de IA para 2024

Estamos mergulhando cada vez mais nas aplicações de IA em diversos nichos de trabalho, por isso, um ponto bastante importante para finalizar nossa conversa é sobre as tendências de IA para 2024.

IA Quântica

Para quem está se introduzindo ao conceito, a computação quântica pode parecer algo saído de uma história de ficção científica. No entanto, ela está rapidamente saindo das páginas da ficção e se tornando parte central da pesquisa em Inteligência Artificial.

Ao explorar as complexidades dos qubits - unidades quânticas capazes de representar múltiplos estados simultaneamente - podemos compreender o impacto revolucionário deles no processamento de dados.

Não se trata apenas de uma possibilidade teórica; tanto startups promissoras quanto grandes empresas de tecnologia estão investindo recursos significativos no desenvolvimento de soluções quânticas.

À medida que 2024 avança, podemos esperar avanços notáveis nas capacidades de IA, especialmente em áreas que exigem a resolução de problemas complexos impulsionados pelos progressos na computação quântica.

IA de machine learning se tornará ainda mais sofisticada

Em 2024, podemos esperar um avanço crescente na sofisticação do machine learning (ML). Isso implica que os sistemas de inteligência artificial terão a capacidade de aprender e se adaptar de maneira ainda mais rápida e eficaz, abrindo novas perspectivas para aplicações em diversos setores.

A IA se tornará mais acessível

O custo da IA está caindo, tornando-a mais acessível tanto para empresas quanto para curiosos e profissionais. O que significa que mais pessoas terão acesso aos benefícios da IA, impulsionando a inovação e a adoção em todo o mundo.

A IA será usada para tomar decisões

Decisões que antes eram feitas por humanos, agora recebem o auxílio de IAs para serem tomadas mais assertiva e rapidamente.

A IA será usada para automatizar tarefas

Por fim... A IA já está sendo usada para automatizar tarefas em diversos setores. Em 2024, veremos ainda mais essa automação, com a IA sendo usada para liberar os humanos para tarefas mais criativas e estratégicas. Nesse ponto, lembre-se de contar com a Zeev para auxiliar na automatização de processos da sua empresa.

Leia também: IA na gestão de processos: Dicas e Reviews

Concluindo sobre a História da IA

Da visão inicial de Alan Turing à atualidade, a jornada da IA é uma narrativa repleta de inovação, desafios e realizações notáveis.

A história nos ensina que a evolução da IA é constante, marcada por avanços significativos, momentos desafiadores e, acima de tudo, pela promessa de um futuro ainda mais emocionante.

À medida que gestores e gerentes de TI exploram os fundamentos da IA, é crucial reconhecer não apenas suas realizações passadas, mas também as oportunidades que aguardam nos horizontes futuros.

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O que é Inteligência Artificial? História e Conceitos | Zeev

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Se você também se pergunta o que é Inteligência Artificial, afinal, que todo mundo está usando mas não sabe como funciona exatamente, esse texto é para

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Quando nos perguntamos qual é a origem da inteligência artificial, é comum imaginarmos que seja algo recente.

Talvez ela tenha surgido na década de 80, quando os computadores pessoais iniciaram seu caminho até nossos lares, correto? Errado! As teorias sobre a IA são muito mais antigas.

Na realidade, a inteligência artificial vem sendo assunto desde o início dos anos 40, com o neurofisiologista Warren McCulloch e o matemático Walter Pitts.

Eles criaram o primeiro modelo computacional para redes neurais baseado em matemática e algoritmos. o/

Naquela época, surgiram as primeiras máquinas capazes de fazer cálculos computacionais complexos, como a famosa máquina de Alan Turing, criada para decifrar as mensagens alemãs na Segunda Guerra Mundial.

Inclusive, se você gosta de tecnologia e quer conhecer mais sobre a história dela, assista ao filme “O Jogo da Imitação”, que conta, justamente, a história da máquina de Turing.

Bom, como você sabe e pode sentir no dia a dia, da década de 40 para cá, muita coisa aconteceu. A cultura pop abraçou o tema e a inteligência artificial evoluiu muito, tanto na parte técnica quanto na parte filosófica.

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Quando nos perguntamos qual é a origem da inteligência artificial, é comum imaginarmos que seja algo recente.

Talvez ela tenha surgido na década de 80, quando os computadores pessoais iniciaram seu caminho até nossos lares, correto? Errado! As teorias sobre a IA são muito mais antigas.

Na realidade, a inteligência artificial vem sendo assunto desde o início dos anos 40, com o neurofisiologista Warren McCulloch e o matemático Walter Pitts.

Naquela época, surgiram as primeiras máquinas capazes de fazer cálculos computacionais complexos, como a famosa máquina de Alan Turing, criada para decifrar as mensagens alemãs na Segunda Guerra Mundial.

Inclusive, se você gosta de tecnologia e quer conhecer mais sobre a história dela, assista ao filme "O Jogo da Imitação", que conta, justamente, a história da máquina de Turing.

Bom, como você sabe e pode sentir no dia a dia, da década de 40 para cá, muita coisa aconteceu. A cultura pop abraçou o tema e a inteligência artificial evoluiu muito, tanto na parte técnica quanto na parte filosófica.
Conteúdos relacionados Neste artigo, você aprenderá
Qual é a definição de inteligência artificial?

Para que você entenda mais detalhes sobre a história da inteligência artificial, começamos com uma breve explicação sobre esse significado. Basicamente, a IA funciona como uma máquina capaz de processar dados de forma parecida a dos seres humanos.

Isso significa que ela simula nossa maneira de pensar, conseguindo captar uma mensagem, processá-la, compreender seu significado, responder a ela, aprender, fazer correlações e entregar o resultado em uma linguagem natural.

Leia também: Processamento de linguagem natural: entenda como funciona, importância e aplicação

Qual é a origem da inteligência artificial?
A origem da inteligência artificial data de 1943, quando Warren McCulloch e Walter Pitts criaram o primeiro modelo computacional para redes neurais. O nome inteligência artificial ainda não era usado, mas a criação é reconhecida como sua base de funcionamento. Em 1956, John McCarthy utilizou o termo pela primeira vez.
É interessante perceber como, apesar da origem do termo "inteligência artificial" ter surgido mais de uma década depois do primeiro modelo computacional para redes neurais, a ideia de algo artificial capaz de pensar já fazia parte dos estudos da comunidade científica.

Um embrião do surgimento da IA como conhecemos hoje.

Um pouco da história da inteligência artificial

Como vimos na introdução sobre qual é a origem da inteligência artificial, o trabalho apresentado por Warren McCulloch e Walter Pitts é, frequentemente, apontado como o primeiro a abordar o uso de redes neurais artificiais para simular processos cognitivos humanos.

Contudo, buscando mais a fundo, a ideia de criar algo capaz de reproduzir nossas capacidades começou muito antes disso.

Nessa época, as máquinas chamadas "autômatos" eram criadas para imitar ações humanas.

Com o avanço no desenvolvimento da IA ao longo do tempo, a busca por entender e testar esses limites foram ficando cada vez mais próximas do que podemos experimentar hoje.

O papel de Alan Turing

Na introdução deste artigo, citamos Alan Turing como um dos responsáveis pelo avanço da tecnologia.

Sem dúvida, sua invenção prova o impacto da IA na sociedade, a partir da criação de uma máquina capaz de captar e "traduzir" os códigos secretos das comunicações alemãs durante a Segunda Guerra Mundial.

Já em 1950, Turing fez um teste que deveria ser aplicado a uma máquina, com um único objetivo: descobrir se ela poderia demonstrar a mesma inteligência de uma pessoa.

Seu teste consistia em um conjunto de perguntas que testaram a capacidade de pensamento e a qualidade das respostas dadas por esses "sistemas inteligentes".

A ideia era que, se a máquina conseguisse responder e enganar seu entrevistador, ela teria chegado ao nível de inteligência equivalente ao de um ser humano.

Surgimento da IA: o nascimento do termo inteligência artificial

Ao falarmos sobre qual é a origem da inteligência artificial, vale lembrar que o ano de 1956 foi muito marcante para os estudos da área.

Tudo graças a uma conferência realizada em Dartmouth College, nos Estados Unidos, onde o termo foi apresentado pela primeira vez por John McCarthy.

Neste encontro, um grupo de cientistas e pesquisadores se reuniram para discutir a possibilidade de criar máquinas capazes de desenvolver capacidades semelhantes às humanas.

Após a realização desta conferência, o termo inteligência artificial começou a ser encarado como uma disciplina científica.

Mesmo nesse cenário de otimismo e vontade de desenvolver tecnologias capazes de replicar as habilidades humanas, fato é que ainda não existiam recursos capazes de processar a enorme quantidade de dados necessários para executar um projeto como esse.

Por outro lado, esse não era um problema para a cultura pop, que criava cada vez mais obras de cinema e televisão relacionadas ao tema. Veja alguns exemplos!

IA na cultura pop

2001: Uma Odisseia no Espaço (1968): neste longa-metragem de ficção científica de Stanley Kubrick, uma inteligência artificial é um dos personagens principais da trama.

Westworld (1973): dirigido por Michael Crichton, uma cidade temática é criada e habitada por seres andróides à imagem e semelhança de humanos. O local servia como uma espécie de parque no qual os seres humanos iam para se divertir de diversas formas.

Blade Runner (1982): neste filme do diretor Ridley Scott, uma corporação desenvolveu androides similares aos seres humanos para trabalhar. Tudo ia bem até que estas máquinas começaram a se rebelar.

O Exterminador do Futuro (1984): neste famoso filme do diretor James Cameron, dois seres humanoides são enviados do futuro ao passado para mudar o rumo da história.

I.A. Inteligência Artificial (2001): como o próprio nome sugere, é neste filme que encontraremos uma profundidade ainda maior nas questões envolvendo a criação de máquinas com inteligência artificial. Dirigido por Steven Spielberg, trata-se de um dos filmes mais marcantes e imperdíveis a respeito da IA.

Desenvolvimento da IA ao longo do tempo

Foi a partir da década de 90 que os avanços tecnológicos da IA possibilitaram o crescimento deste campo.

Computadores começaram a ser produzidos para vencer humanos em diversos testes e jogos, como os embates de xadrez entre o soviético Garry Kasparov e computadores criados especificamente para o confronto.

Garry Kasparov venceu diversos embates, até que 1997 ficou marcado como o ano em que o atleta foi finalmente derrotado por um computador, o Deep Blue da IBM.

Já em 2016, tivemos o primeiro computador a vencer um campeão mundial de Go, um jogo de tabuleiro chinês.

A máquina que realizou esta proeza se chama AlphaGo e foi desenvolvida pela DeepMind, que pertence ao Google.

Como você pode perceber, apenas recentemente estamos experimentando o poder transformador que a inteligência artificial consegue promover.

Isso acontece principalmente com o lançamento de ferramentas como o Chat GPT e o Midjourney, que podem ser manipuladas por qualquer pessoa, mesmo sem nenhum conhecimento de IA.

O uso dessas ferramentas atende demandas rotineiras de pessoas comuns, incluindo a criação de textos e imagens.

As plataformas conseguem conversar como um humano e realizar uma série de ações que são solicitadas, o que pode (e deve) ser aplicado no ambiente organizacional.

Avanços tecnológicos da IA

Os avanços tecnológicos da IA tiveram espaço para acontecer devido à evolução de outras tecnologias. Confira algumas delas logo adiante!

Aprendizado de máquina e deep learning: este pode ser considerado o principal avanço em IA. Apenas com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina, em particular o deep learning, os sistemas de IA puderam identificar padrões complexos partindo de uma quantidade imensa de dados.

Processamento de linguagem natural (PLN): possibilita que um sistema de IA compreenda e interaja com a linguagem humana, de maneira eficaz.

Processamento de imagens e vídeos: o desenvolvimento de sistemas capazes de identificar imagens ou vídeos viabiliza que as ferramentas de IA modifiquem ou criem imagens e vídeos do zero.

robótica e automação: a criação de robôs capazes de realizar ações e tomar decisões baseadas em informações também foi essencial para que o avanço da IA acontecesse.

Hoje, podemos aproveitar as aplicações práticas da IA em diferentes áreas, inclusive no atendimento ao cliente, por meio de chatbots inteligentes.

Para mais detalhes, leia nosso artigo: "Inteligência artificial no atendimento ao cliente: o que é, como usar e qual impacto para a empresa?". Nele, você entenderá como o uso do processamento de linguagem natural facilita o oferecimento de serviços de atendimento ao cliente com muito mais naturalidade e eficiência.

Mesmo assim, é fundamental compreender que esses são apenas alguns exemplos dos avanços tecnológicos da IA que estamos experimentando atualmente.

Afinal, ao reavaliar qual é a origem da inteligência artificial, podemos identificar que o crescimento desta área está a todo vapor. Por sinal, tudo indica que ainda teremos muito mais o que acompanhar no futuro da inteligência artificial.

Impacto da IA na sociedade

Depois de entender qual é a origem da inteligência artificial, começamos a olhar para frente.
Afinal, qual é o impacto da IA na sociedade?
Fato é que estamos observando diversos serviços que já demonstram resultados surpreendentes e acima do esperado por grande parte da população.

Nesse cenário, alguns dos pontos mais discutidos em relação ao impacto da IA na sociedade são:

Falamos brevemente sobre cada um.

Impacto no ambiente de trabalho

Um dos principais pontos levantados envolve a substituição de mão de obra humana pelos sistemas de inteligência artificial.

Muitos trabalhos que, hoje, são feitos por pessoas, podem ser substituídos por sistemas que realizam o trabalho com mais rapidez e consistência.

Os governos já estão pensando em como tornar estas mudanças possíveis sem que haja um grande impacto financeiro, individual e social, que cause um problema mundial de falta de renda e trabalho.

Impacto artístico

Outro ponto muito discutido abrange a criação de imagens e peças artísticas com o uso de inteligência artificial.

Não apenas pelo risco de artistas serem deixados de lado na criação, mas, principalmente, por estes sistemas de inteligência artificial terem sido treinados a partir do uso de obras de diversos artistas, sem que os mesmos tivessem sido consultados sobre isso.

Na prática, a ferramenta de IA aprendeu a reproduzir estilos específicos de cada artista, sem dar nenhum crédito a eles.

Como você pode imaginar, esse é um tópico sensível que precisa ser estudado para a definição de regras.

Impacto na segurança das informações

Sabemos que uma IA precisa de muitos dados para que ela possa aprender e tomar decisões com base neste aprendizado.

Pensando nisso, uma questão muito importante vem à tona: quem controla esses dados?

As informações dos indivíduos são muito valiosas para as empresas e, sem que haja um controle, diversos problemas podem surgir, desde o vazamento de dados ao uso para cometer crimes.

Exemplos de inteligência artificial

Já podemos contar com diversos exemplos de inteligência artificial disponíveis para as mais diversas tarefas. Listamos aqui alguns dos principais!

Chat GPT: foi a ferramenta baseada em inteligência artificial que mais chamou a atenção recentemente. É possível conversar e receber informações das mais variadas fontes, a partir de uma conversa que acontece entre você e a máquina.

Midjourney: com o Midjourney, você pode criar todo tipo de imagem a partir de descrições em texto, usando linguagem natural.

Bard: o Bard é o projeto do Google, em resposta ao Chat GPT. Ele funciona de forma similar ao concorrente, utilizando o modelo de linguagem natural.

SAM e LlaMA: já o SAM e o LlaMA são projetos da Meta (antigo Facebook). O SAM é o aprimoramento da inteligência artificial utilizada para identificar usuários nas fotos e o LlaMA é um serviço concorrente do Chat GPT e do Bard.

Auto-GPT: o Auto-GPT, como o próprio nome sugere, é mais um concorrente ao Chat GPT. Um projeto open-source de bastante sucesso.

Dall-E: o Dall-E foi criado pela mesma empresa do Chat GPT, a OpenAI. Com ele, pode-se criar e modificar imagens a partir de textos em linguagem natural.

Vá além de entender qual é a origem da inteligência artificial

Agora que você aprendeu muito mais sobre qual é a origem da inteligência artificial, fica fácil entender como tudo isso começou e até imaginar como será o futuro da IA.

Então, é hora de começar a aplicá-la em seu negócio, já que a concorrência não perde tempo. E você também não pode perder.

Depois, basta escolher o plano que corresponde às suas necessidades e aproveitar as soluções de IA para personalizar o atendimento, antecipar tendências e mais!

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Qual é a origem da inteligência artificial? Avanços, exemplos e +!

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Entenda qual é a origem da inteligência artificial, o papel de Alan Turing, o desenvolvimento da IA, o impacto na sociedade e mais!

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Inteligência artificial: o que é a inteligência artificial?

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Inteligência artificial: o que é a inteligência artificial?

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O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial, ou IA, é uma tecnologia que permite que computadores e máquinas simulem a capacidade de resolução de problemas e a inteligência humana.

A inteligência artificial se tornou muito popular em filmes de ficção cientifica e fazem parte da cultura social.

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Na década de 50 e durante os anos 60, a pesquisa em IA testemunhou os primeiros passos na tentativa de construir programas capazes de simular raciocínio humano. Entretanto, o otimismo inicial foi seguido por desafios práticos e teóricos.

O desenvolvimento de máquinas que pudessem aprender e pensar como seres humanos estava longe de ser uma tarefa simples.

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Na introdução deste artigo, citamos Alan Turing como um dos responsáveis pelo avanço da tecnologia.

Sem dúvida, sua invenção prova o impacto da IA na sociedade, a partir da criação de uma máquina capaz de captar e “traduzir” os códigos secretos das comunicações alemãs durante a Segunda Guerra Mundial.

Já em 1950, Turing fez um teste que deveria ser aplicado a uma máquina, com um único objetivo: descobrir se ela poderia demonstrar a mesma inteligência de uma pessoa.

Seu teste consistia em um conjunto de perguntas que testaram a capacidade de pensamento e a qualidade das respostas dadas por esses “sistemas inteligentes”.

A ideia era que, se a máquina conseguisse responder e enganar seu entrevistador, ela teria chegado ao nível de inteligência equivalente ao de um ser humano.

Isso só aconteceu em 2014, quando um sistema de IA conseguiu enganar uma banca na Universidade de Reading em Londres. Essa foi a primeira vez que um computador passou no teste de Turing.

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Em certo período dos anos 70/80 o campo de inteligência artificial sofreu com diversos problemas como corte de verba, desinteresse, problemas de desenvolvimento etc..., durante esta parte da história o progresso foi duramente reduzido.

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O futuro da inteligência artificial (IA) está cada vez mais em pauta. O uso dessa tecnologia está transformando o mercado e seu impacto vai além da inovação, alterando inclusive os modelos de trabalho. Para o futuro, especialistas preveem que novas habilidades serão necessárias na operação da IA com todo seu potencial.

De acordo com um estudo global da McKinsey, estima-se que a IA vai gerar uma receita de 13 trilhões de dólares em todo o mundo até 2030. No mesmo ano, prevê-se um aumento de 5% no Produto Interno Bruto (PIB) da América Latina, impulsionado pela IA. Além disso, há uma previsão de crescimento de 38% no uso de aplicações com inteligência artificial na área de saúde nos países latino-americanos até 2027.