Inteligência Artificial (IA): o que é e como funciona

A Inteligência Artificial é um campo da ciência da computação que desenvolve máquinas, softwares e sistemas capazes de simular a inteligência humana e realizar tarefas complexas — como a análise de dados em escala — com autonomia. 

Apesar de ter se popularizado nos últimos anos com os lançamentos de soluções como a Siri e a Alexa e, mais recentemente, o Chat GPT e outras IAs generativas, a IA como área de estudo não é uma novidade.

Desde a década de 1950 pesquisadores têm trabalhado em iniciativas envolvendo ferramentas baseadas em IA.

A seguir, vamos te explicar tudo sobre Inteligência Artificial: como ela funciona, como surgiu, seus avanços ao longo dos anos e suas principais aplicações. Acompanhe!

O que é a Inteligência Artificial?

Podemos resumir o conceito de IA como a “simulação da inteligência humana”. 

Sistemas de Inteligência Artificial “imitam” o processo de pensamento humano, o que lhes possibilita realizar tarefas que exigem capacidade cognitiva, como aprender, raciocinar e tomar decisões baseadas em dados.

Como funciona a Inteligência Artificial?

A IA funciona por meio de algoritmos e modelos matemáticos que reproduzem os padrões de pensamento e comportamento humano. 

Para serem assertivos e acurados nessa simulação, os sistemas inteligentes são treinados a partir de um grande volume de dados.

Em suas análises desses dados, a IA frequentemente se baseia em métodos probabilísticos e estatísticos — como a inferência bayesiana e a análise de regressão — para identificar padrões, fazer generalizações, tomar decisões e realizar previsões.

Além disso, a lógica fornece ferramentas e técnicas — como as redes semânticas, as ontologias e a lógica fuzzy (ou lógica difusa) — para formalizar o raciocínio e realizar deduções a partir de um conjunto de fatos e regras. 

Como e quando surgiu a Inteligência Artificial?

A ideia de criar máquinas com a capacidade de pensar de maneira semelhante aos humanos é antiga. No entanto, o conceito de Inteligência Artificial se tornou mais popular em nosso passado recente, mais especificamente no século XX.

• 1943 — Warren McCulloch e Walter Pitts propõem o primeiro modelo computacional para redes neurais, estudo que serviu como um dos pilares da IA moderna.

• 1956 — a Conferência de Dartmouth, nos Estados Unidos, marca o nascimento oficial da IA como campo de estudo. No encontro, cientistas renomados se reuniram para discutir a possibilidade de criar máquinas capazes de realizar tarefas que exigem inteligência humana.

• 1950 a 1960 — década marcada por grandes expectativas no setor, com avanços expressivos em áreas como jogos, provas matemáticas e tradução de idiomas. Porém, as limitações tecnológicas da época e a complexidade do problema logo levaram ao que ficou conhecido como "inverno da IA".

• 1980 a 1990 — a IA experimenta um renascimento com o desenvolvimento de sistemas especialistas e o uso de novas técnicas de aprendizado de máquina.

• 2001 — a virada do século foi um marco envolvendo o uso de dados, com o aumento da capacidade computacional e o avanço de algoritmos mais sofisticados, impulsionando o início da era de ouro para a IA.

• 2010 — o Deep Learning, técnica de aprendizado de máquina inspirada no funcionamento do cérebro humano, revoluciona a IA, permitindo o desenvolvimento de sistemas capazes de realizar tarefas complexas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e até mesmo conduzir veículos autônomos.

• 2017 — o lançamento do modelo de linguagem Generative Pre-Trained Transformer (GPT) marca um avanço na área de IA generativa, principalmente na área de geração de textos.

• 2022 e 2023 — a Inteligência Artificial generativa se torna mais acessível ao público em geral com o lançamento de ferramentas como o Chat GPT e o Stable Diffusion, que permitem a criação de textos, imagens e outros conteúdos.

Quais tecnologias fazem parte da Inteligência Artificial? 

A inteligência artificial é um tema complexo, que envolve diferentes classificações e usos e, conforme o seu estudo vai avançando, novas tecnologias de simulação vão surgindo. 

A seguir, confira as principais engenharias de IA da atualidade.

Machine Learning

No Machine Learning — ou Aprendizado de Máquina —, os sistemas aprendem a partir do processamento de uma grande quantidade de dados, conseguindo identificar padrões e fazer correlações. 

Esse modelo de IA é muito utilizado para realizar análises preditivas.

Por exemplo, imagine que estamos tentando prever se uma pessoa X gostaria de um filme Y.

• O modelo poderia ser alimentado com um conjunto de dados de treinamento contendo outros filmes e a avaliação da pessoa X para cada um deles. 

• Analisando o sentimento do indivíduo e considerando parâmetros das obras como título, descrição, elenco e gênero, ele seria capaz de nos dizer se o filme Y é ou não uma boa recomendação neste caso.

Dentro do Machine Learning, existem diferentes formas de aprendizado de máquina:

• aprendizado supervisionado: o modelo aprende a partir de dados específicos e rotulados;

• aprendizado não supervisionado: o modelo recebe dados não rotulados e não explícitos, tendo que aprender sozinho do que eles se tratam usando métodos de correspondência de padrão;

• aprendizado por reforço: treina o sistema para tomar as melhores decisões com base no processo de aprendizado humano por tentativa e erro;

• aprendizado por transferência: neste caso, o conhecimento do modelo sobre uma tarefa é utilizado para aprimorar a capacidade do sistema de realizar outra atividade relacionada.

O ML é conhecido também como aprendizado raso, pois ele realiza apenas alguns poucos níveis de processamento de dados.

Deep Learning

O Deep Learning — ou aprendizado profundo — é um tipo mais complexo de aprendizado de máquina.

No Deep Learning, são usadas redes neurais artificiais com várias camadas — que imitam as redes neurais humanas — para o processamento de dados.

Basicamente, o modelo recebe o dado de entrada, faz a sua análise e a envia para a próxima camada, que por sua vez envia o seu resultado para a camada seguinte e assim por diante, até a camada de saída ser ativada.

Este processo iterativo do modelo, de análise e reanálise de cada saída, possibilita que os sistemas aprendam com os seus próprios erros e se aprimorem.

Como são capazes de realizar classificações de dados mais complexas, essa é a tecnologia usada em sistemas de reconhecimento de imagem e fala, e até no desenvolvimento de veículos autônomos.

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um modelo que reconhece e compreende a linguagem humana, sendo capaz de analisar textos e outros dados não estruturados e extrair insights.

Essa tecnologia abrange a análise sintática (identificação de substantivos, verbos, sujeitos, objetos e outros) e o reconhecimento do contexto da mensagem.

São tipos de PLN a IA generativa a os Large Language Models (LLMs):

• A IA generativa concentra-se na criação de novos conteúdos, como textos, imagens, músicas e códigos. Ela funciona a partir de modelos de aprendizado que são treinados em vastas quantidades de dados, aprendendo a identificar padrões e gerar novos conteúdos que se assemelham aos dados originais.

• Os LLMs são um tipo de modelo generativo que usa do Deep Learning para manipular e gerar textos coerentes e contextualmente relevantes, traduzir idiomas, escrever diferentes tipos de conteúdo criativo e responder perguntas de forma informativa e clara. 

Essas tecnologias são utilizadas em diversos setores, desde a criação de chatbots mais sofisticados até a geração de código para desenvolvimento de software.

Um exemplo de aplicação do PNL é na avaliação de feedbacks.

O modelo pode ser usado para fazer uma análise de sentimento e responder automaticamente a reclamações dos clientes em determinados cenários.

Quais são os tipos de Inteligência Artificial?

Além dessas divisões por tecnologias, as IAs também podem ser classificadas quanto às suas capacidades e quanto às suas funções.

Tipos de IA (por capacidade)

Com “capacidade”, refere-se ao nível de inteligência e amplitude das tarefas que a IA pode realizar.

Em uma subclassificação por capacidade, podemos falar em Inteligência Artificial Estreita, Geral (AGI) e Superinteligência:

1. IA Estreita (IA Fraca)  — é o único tipo de IA existente hoje. Esses modelos são produzidos para executar tarefas específicas e pré-definidas, não possuindo consciência ou capacidade de aprender e se adaptar a novas situações com autonomia. Um exemplo clássico é o Deep Blue, o computador da IBM que venceu o campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov.

2. IA Geral (IA Forte) — por enquanto, esse tipo de IA é só um conceito. Segundo a teoria, esse modelo teria capacidades cognitivas muito similares aos humanos, tendo habilidade de compreensão, aprendizagem e aplicação do conhecimento de forma generalizada.

3. Superinteligência Artificial (ASI ou Super AI) — assim como a IA Forte, também é apenas uma teoria. Nesse cenário, a IA ultrapassaria o nível de inteligência humano, sendo mais criativa, adaptável à diferentes situações e totalmente apta para resolver problemas complexos, como fazer descobertas científicas e criar novas tecnologias.

Tipos de IA (por função)

A classificação de IAs por função as separa considerando qual tipo de trabalho elas conseguem realizar.

Aqui, a Inteligência Artificial é subdividida em quatro tipos: IA de máquina reativa, IA de memória limitada, teoria da mente da IA e inteligência artificial consciente. 

1. IA de Máquina Reativa — este é o tipo mais básico de inteligência artificial. Ela simplesmente responde a estímulos conforme a forma predefinida. Ela não tem memória e não pode aprender com experiências passadas. Um exemplo clássico é o Deep Blue, o computador da IBM que venceu o campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov.

2. IA de Memória Limitada — estes modelos são capazes de aprender com dados históricos recentes e utilizar essa informação para tomar decisões futuras. Carros autônomos são um bom exemplo, pois utilizam dados de sensores e mapas para navegar em tempo real e evitar obstáculos.

3. Teoria da Mente da IA — trata-se apenas de uma teoria de que, a partir da sua evolução, a IA será capaz de emular a mente humana, podendo atribuir estados mentais (crenças, desejos, intenções) a si e aos outros e entendendo as emoções, os pensamentos e as intenções dos seres humanos.

4. Inteligência Artificial Consciente — por fim, o quarto tipo também é um conceito teórico e bastante especulativo. Ele se refere a uma IA com consciência sobre si e sobre o mundo ao seu redor. Uma IA consciente teria experiências subjetivas e seria capaz de sentir emoções.

Quais são os principais benefícios da Inteligência Artificial?

Com as tecnologias atuais, a IA tem uma série de benefícios para o dia a dia de inúmeros setores de mercado. 

A Inteligência Artificial  impulsiona a inovação e agrega valor e qualidade às operações.

1. Automação de processos

Ferramentas de IA permitem automatizar tarefas repetitivas e que consomem muito tempo, liberando os humanos para se concentrarem em atividades mais complexas e criativas. Como exemplo, podemos citar os chatbots com IA, que atuam no atendimento a clientes.

2. Redução de erros e custos operacionais 

Essas tecnologias ajudam a reduzir a incidência de erros humanos, resultando em maior precisão e confiabilidade nos processos. Além disso, a automação de tarefas e a otimização de recursos contribuem para a redução dos custos operacionais. Como exemplo, podemos citar áreas de gestão de contratos que podem usar documentos baseados em IA para otimizar suas tarefas.

3. Processamento rápido de informações 

Outro benefício é o rápido processamento de informações, já que a IA consegue processar grandes volumes de dados em tempo real, extraindo insights e favorecendo o processo de tomada de decisão. As plataformas de e-commerce utilizam algoritmos de inteligência artificial para recomendar produtos aos clientes com base em seus históricos de compras e preferências.

4. Disponibilidade integral 

Sistemas baseados em IA podem operar 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem interrupções, garantindo a continuidade dos serviços. Para empresas que oferecem atendimento ao cliente, os chatbots são soluções que permitem atender aos clientes a qualquer hora do dia ou da noite, proporcionando um atendimento mais ágil e dinâmico.

5. Escalabilidade

O uso de IA também facilita a escalabilidade de processos, uma vez que sistemas inteligentes podem realizar diversas análises e funções de forma rápida e repetitiva, incansavelmente.

Existem riscos no uso de IA?

Embora traga inúmeros benefícios, a IA também apresenta riscos que precisam ser considerados. 

Por exemplo, o uso e a coleta de dados sensíveis, como informações pessoais e financeiras, levantam preocupações com a privacidade e a segurança.

Além disso, a IA pode perpetuar informações incorretas e eventuais conclusões discriminatórias (lembre-se que ela se baseia em dados de treinamento), e isso pode levar à reprodução de padrões que afetam a segurança jurídica da empresa.

Questões éticas atreladas à autonomia, responsabilidade e impacto social da IA também precisam ser consideradas.

Casos de uso da IA no dia a dia de organizações empresariais

A Inteligência Artificial dentro de empresas pode ser usada em vários contextos e por diferentes setores!

Atendimento ao cliente

Por meio de chatbots e assistentes virtuais é possível automatizar o atendimento ao cliente, dando suporte a dúvidas frequentes, permitindo o agendamento de serviços e a resolução de problemas simples, liberando os atendentes humanos para lidar apenas com questões mais complexas.

Na área de atendimento, a IA também pode ser usada para analisar o histórico de interações dos clientes e oferecer recomendações personalizadas de produtos ou serviços, identificando a opinião dos clientes e permitindo uma resposta mais rápida aos feedbacks.

Análise de dados

Os algoritmos de aprendizagem de máquina podem ser usados para prever demandas por produtos e serviços, identificar tendências de mercado, oportunidades de negócio e até gargalos em processos internos, favorecendo a tomada de decisão e otimizando fluxos de trabalho que podem contribuir para o ganho em produtividade.

Medicina

Na área médica a inteligência artificial já é utilizada para realizar diagnósticos precisos por meio da análise de imagens como radiografias e tomografias; desenvolvimento de medicamentos e personalização de tratamentos por meio de análise de dados genéticos e históricos médicos, o que contribuiu para a criação de planos de tratamento individualizados.

Direito

A área jurídica é uma das grandes beneficiadas com o uso da inteligência artificial, já que facilita a pesquisa jurídica, contribui para a análise de contratos e pode ser usada para analisar casos e prever resultados em processos.

Finanças

No setor de finanças, a IA é usada principalmente em atividades de detecção de fraudes, análise de dados de mercado para gestão de investimentos e atendimento aos clientes. Os chatbots com inteligência artificial podem responder a perguntas sobre produtos financeiros e auxiliar os clientes em suas transações.

Jogos

Outro segmento bastante impactado pela inteligência artificial é o de jogos. Neste mercado, a IA está ligada à criação de NPCs (personagens não jogadores), geração de conteúdo procedural e análise de dados para personalização da experiência dos jogadores, oferecendo desafios adequados ao nível de cada usuário.

Inteligência Artificial na Docusign

O Docusign IAM usa Inteligência Artificial no nível da plataforma, de maneira que as ferramentas de IA estão disponíveis para todas as aplicações e recursos. Assim, facilita e aprimora o processo de gestão de acordos.

As aplicações do Docusign IAM contribuem para o aprimoramento das atividades por meio de análises de contratos que ajudam a identificar cláusulas ambíguas, conflitantes ou que não estejam de acordo com as melhores práticas.

A IA também possibilita classificar contratos em agrupamentos lógicos com base em cláusulas específicas, sendo especialmente útil em casos em que as empresas estão lidando com um grande volume de contratos.

Os sistemas ainda são capazes de recomendar seções para o contrato a ser redigido de forma inteligente e podem ser usados para gerar contratos personalizados de forma rápida, reduzindo o tempo e os custos envolvidos nesse processo. 

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