Com o avan\u00e7o da tecnologia estamos vendo a intelig\u00eancia artificial (IA) ficar cada vez mais independente e ser capaz de fazer v\u00e1rias coisas. Existem v\u00e1rias defini\u00e7\u00f5es sobre o que ela \u00e9, mas em geral, ela \u00e9 a capacidade de um mecanismo conseguir simular a intelig\u00eancia humana.<\/p>\n
A capacidade da\u00a0intelig\u00eancia artificial\u00a0vem sendo testada h\u00e1 tempos. Tanto \u00e9 que um dos casos mais antigos aconteceu em 1997, quando o software Deep Blue jogou uma partida de xadrez com o campe\u00e3o mundial da \u00e9poca. Essa foi a primeira vez que um computador foi capaz de ganhar de um jogador profissional.<\/p>\n
Essa intelig\u00eancia artificial foi feita pela IBM, que tem um hist\u00f3rico grande com esse mecanismo. Em 2011, eles fizeram outra IA chamada Watson que conseguiu ganhar o programa Jeopardy, que \u00e9 uma competi\u00e7\u00e3o em que respostas sobre cultura popular s\u00e3o dadas e os participantes precisam adivinhar qual \u00e9 a pergunta. Nesse caso, Watson conseguiu ganhar dos dois maiores competidores humanos tendo acesso somente ao banco de dados offline da Wikipedia.<\/p>\n
Geralmente, quando se fala em intelig\u00eancia artificial s\u00e3o englobados tr\u00eas tipos de sistema. O primeiro deles \u00e9 chamado de \u201csistemas especialistas\u201d. Eles simulam a intelig\u00eancia humana com respostas diretas e tamb\u00e9m a\u00e7\u00f5es que podem ser feitas dependendo do ambiente, como era o caso do Deep Blue.<\/p>\n
Assim, eles s\u00e3o capazes de diminuir a complexidade computacional dos problemas atrav\u00e9s de regras generalistas, mas que sejam bem definidas. Contudo, para isso, eles dependem de um especialista humano.<\/p>\n
Essa forma de se pensar a\u00a0intelig\u00eancia artificial\u00a0dominou o segmento nas d\u00e9cadas de 1970 e 1980. No entanto, elas tinham uma capacidade limitada e n\u00e3o podiam usar regras mais complexas.<\/p>\n
Com o passar do tempo e a diminui\u00e7\u00e3o dos custos eletr\u00f4nicos, o poder computacional aumentou. Al\u00e9m disso, o tamanho dos equipamentos diminuiu e a efici\u00eancia da energia aumentou. O primeiro passo dessa revolu\u00e7\u00e3o foi a capacidade de processamento e armazenamento, e a difus\u00e3o das redes sociais que causou a explos\u00e3o do chamado Big Data.<\/p>\n
A internet fez com que a economia se digitalizasse, processo que ainda est\u00e1 em andamento e com um n\u00famero crescente de usu\u00e1rios. E todas as informa\u00e7\u00f5es que s\u00e3o geradas, seja por aplicativos ou redes sociais por esse n\u00famero imenso de usu\u00e1rios, geram esse banco de dados chamado Big Data, que \u00e9 \u00fatil para o desenvolvimento de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n
Podendo ter acesso a v\u00e1rios dados e tendo uma melhoria no processamento e armazenamento, a intelig\u00eancia artificial evoluiu para o chamado Machine Learning. Atrav\u00e9s de um algoritmo, essa tecnologia consegue aprender atrav\u00e9s dos seus pr\u00f3prios erros e ainda fazer previs\u00f5es sem que os humanos precisem fazer interfer\u00eancias o tempo todo.<\/p>\n
Nesse est\u00e1gio, o Machine Learning \u00e9 usado para v\u00e1rias tarefas computacionais, em que uma pessoa programar algoritmos expl\u00edcitos \u00e9 uma coisa impratic\u00e1vel. Ele \u00e9 usado, por exemplo, em \u00e1reas como Finan\u00e7as e Climatologia para conseguir reconhecer transa\u00e7\u00f5es fraudulentas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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