Por dentro da inteligência artificial (I)

Atualmente há uma extensa corrida pelo emprego da inteligência artificial (IA) entre as grandes empresas da internet.

O interesse cresce na mesma proporção do investimento em pesquisa pura nesse campo. Há uma guerra em curso entre as companhias de tecnologia para atrair os melhores talentos da área, devido ao seu potencial econômico de crescimento futuro e ao ritmo promissor das inovações.

Pesquisadores e cientistas da IA têm encontrado, por enquanto, nas empresas, um ambiente de liberdade de pesquisa e de publicação, com conferências, conversas com pares, flexibilização de propriedade intelectual, num clima próximo ao do mundo acadêmico. Nesse sentido, estas empresas têm trabalhado na mesma direção das universidades, em busca de respostas a problemas de pesquisa fundamentais.

O campo da inteligência artificial busca estudar princípios matemáticos do aprendizado que podem ser aplicados a computadores. Segundo Yoshua Bengio, um programa tradicional de computador representa um processo passo-a-passo que insere na sua memória um conhecimento previamente existente. Mas o computador também pode ser programado para desenvolver a habilidade de aprender: por isso, o programa de aprendizado é, na verdade, um metaprograma. É como se ele recebesse uma receita de propósito geral que habilita o aprendizado, sendo que a única diferença serão os dados — os exemplos do mundo real com os quais o computador tem contato. Ou seja, os humanos podem ensinar às máquinas, mostrando-lhes exemplos, representados pelos dados.

Para Bengio, o aprendizado humano não se limita à leitura de livros, ao acúmulo de fatos ou dados; é uma adaptação que acontece em resposta a estímulos do ambiente. O aprendizado significa integrar informações que obtemos pela experiência em abstrações que nos permitem tomar melhores decisões, compreender as conexões entre as coisas que vemos, e predizer o que acontecerá em seguida.

Em inteligência artificial (IA) trabalha-se com a noção de generalização: a máquina pode generalizar a partir de coisas que já tenha visto e aprendido para novas situações, em um processo lento e gradual, totalmente baseado na experiência, através do contato com um grande volume de dados. É o que se chama aprendizado de máquina ou aprendizado estatístico.

Bengio cita alguns exemplos disruptivos de áreas de aplicação da inteligência artificial: a produção industrial, a medicina, o transporte, a agricultura, assistentes pessoais, traduções, reconhecimento de voz, reconhecimento facial, etc.

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