Analisando as vantagens e desvantagens da inteligência artificial – IBM Blog

A inteligência artificial (IA) refere-se aos campos convergentes da ciência da computação e dos dados, focados na construção de máquinas com inteligência humana para executar tarefas que anteriormente exigiriam um ser humano. Por exemplo, aprendizagem, raciocínio, resolução de problemas, percepção, compreensão da linguagem e muito mais. Em vez de depender de instruções explícitas de um programador, os sistemas de IA podem aprender com os dados, permitindo-lhes lidar com problemas complexos (bem como tarefas simples, mas repetitivas) e melhorar ao longo do tempo.

A tecnologia de IA atual tem uma variedade de casos de uso em vários setores; as empresas usam IA para minimizar erros humanos, reduzir altos custos operacionais, fornecer insights de dados em tempo real e melhorar a experiência do cliente, entre muitas outras aplicações. Como tal, representa uma mudança significativa na forma como abordamos a computação, criando sistemas que podem melhorar os fluxos de trabalho e melhorar elementos da vida quotidiana.

Mas mesmo com os inúmeros benefícios da IA, ela apresenta desvantagens notáveis ​​quando comparada aos métodos de programação tradicionais. O desenvolvimento e a implantação da IA ​​podem acarretar preocupações com a privacidade dos dados, deslocações de empregos e riscos de segurança cibernética, para não mencionar o enorme empreendimento técnico de garantir que os sistemas de IA se comportam conforme pretendido.

Neste artigo, discutiremos como funciona a tecnologia de IA e apresentaremos as vantagens e desvantagens da inteligência artificial em comparação com os métodos de computação tradicionais.

O que é inteligência artificial e como funciona?

A IA opera em três componentes fundamentais: dados, algoritmos e poder computacional. 

• Data: Os sistemas de IA aprendem e tomam decisões com base em dados e requerem grandes quantidades de dados para serem treinados de forma eficaz, especialmente no caso de modelos de aprendizado de máquina (ML). Os dados são frequentemente divididos em três categorias: dados de treinamento (ajuda o modelo a aprender), dados de validação (ajusta o modelo) e dados de teste (avalia o desempenho do modelo). Para um desempenho ideal, os modelos de IA devem receber dados de diversos conjuntos de dados (por exemplo, texto, imagens, áudio e muito mais), o que permite ao sistema generalizar a sua aprendizagem para dados novos e invisíveis.
• Algoritmos: Algoritmos são conjuntos de regras que os sistemas de IA usam para processar dados e tomar decisões. A categoria de algoritmos de IA inclui algoritmos de ML, que aprendem e fazem previsões e decisões sem programação explícita. A IA também pode funcionar a partir de algoritmos de aprendizagem profunda, um subconjunto de ML que utiliza redes neurais artificiais (RNAs) multicamadas – daí o descritor “profundo” – para modelar abstrações de alto nível em infraestruturas de big data. E os algoritmos de aprendizagem por reforço permitem que um agente aprenda o comportamento executando funções e recebendo punições e recompensas com base em sua correção, ajustando iterativamente o modelo até que esteja totalmente treinado.
• Poder de computação: Os algoritmos de IA muitas vezes necessitam de recursos computacionais significativos para processar grandes quantidades de dados e executar algoritmos complexos, especialmente no caso de aprendizagem profunda. Muitas organizações dependem de hardware especializado, como unidades de processamento gráfico (GPUs), para agilizar esses processos. 

Os sistemas de IA também tendem a se enquadrar em duas categorias amplas:

• Inteligência Artificial Estreita, também chamada de IA estreita ou IA fraca, executa tarefas específicas, como reconhecimento de imagem ou voz. Assistentes virtuais como Siri da Apple, Alexa da Amazon, IBM watsonx e até ChatGPT da OpenAI são exemplos de sistemas de IA restritos.
• Inteligência Artificial Geral (AGI), ou IA Forte, pode realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa realizar; pode compreender, aprender, adaptar e trabalhar a partir do conhecimento em vários domínios. AGI, no entanto, ainda é apenas um conceito teórico.

Como funciona a programação tradicional?

Ao contrário da programação de IA, a programação tradicional exige que o programador escreva instruções explícitas para o computador seguir em todos os cenários possíveis; o computador então executa as instruções para resolver um problema ou executar uma tarefa. É uma abordagem determinística, semelhante a uma receita, onde o computador executa instruções passo a passo para alcançar o resultado desejado.

A abordagem tradicional é adequada para problemas claramente definidos com um número limitado de resultados possíveis, mas muitas vezes é impossível escrever regras para cada cenário quando as tarefas são complexas ou exigem uma percepção semelhante à humana (como no reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, etc.). É aqui que a programação de IA oferece uma clara vantagem sobre os métodos de programação baseados em regras.

Quais são os prós e os contras da IA ​​(em comparação com a computação tradicional)?

O potencial da IA ​​no mundo real é imenso. As aplicações da IA ​​incluem o diagnóstico de doenças, a personalização de feeds de redes sociais, a execução de análises de dados sofisticadas para modelagem meteorológica e a alimentação de chatbots que atendem às solicitações de suporte ao cliente. Robôs movidos a IA podem até montar carros e minimizar a radiação de incêndios florestais.

Como acontece com qualquer tecnologia, existem vantagens e desvantagens da IA, quando comparada às tecnologias de programação tradicionais. Além das diferenças fundamentais na forma como funcionam, a IA e a programação tradicional também diferem significativamente em termos de controle do programador, tratamento de dados, escalabilidade e disponibilidade.

• Controle e transparência: A programação tradicional oferece aos desenvolvedores controle total sobre a lógica e o comportamento do software, permitindo personalização precisa e resultados consistentes e previsíveis. E se um programa não se comportar conforme o esperado, os desenvolvedores podem rastrear a base de código para identificar e corrigir o problema. Os sistemas de IA, especialmente modelos complexos como redes neurais profundas, podem ser difíceis de controlar e interpretar. Muitas vezes funcionam como “caixas pretas”, onde a entrada e a saída são conhecidas, mas o processo que o modelo utiliza para passar de uma para outra não é claro. Esta falta de transparência pode ser problemática em indústrias que priorizam a explicabilidade dos processos e da tomada de decisões (como saúde e finanças).
• Aprendizagem e tratamento de dados: A programação tradicional é rígida; depende de dados estruturados para executar programas e normalmente tem dificuldade para processar dados não estruturados. Para “ensinar” novas informações a um programa, o programador deve adicionar manualmente novos dados ou ajustar processos. Os programas codificados tradicionalmente também enfrentam dificuldades com a iteração independente. Por outras palavras, podem não ser capazes de acomodar cenários imprevistos sem uma programação explícita para esses casos. Como os sistemas de IA aprendem com grandes quantidades de dados, eles são mais adequados para processar dados não estruturados, como imagens, vídeos e texto em linguagem natural. Os sistemas de IA também podem aprender continuamente a partir de novos dados e experiências (como na aprendizagem automática), permitindo-lhes melhorar o seu desempenho ao longo do tempo e tornando-os especialmente úteis em ambientes dinâmicos onde a melhor solução possível pode evoluir ao longo do tempo.
• Estabilidade e escalabilidade: A programação tradicional é estável. Depois que um programa é escrito e depurado, ele executará operações exatamente da mesma maneira, todas as vezes. No entanto, a estabilidade dos programas baseados em regras ocorre às custas da escalabilidade. Como os programas tradicionais só podem aprender através de intervenções de programação explícitas, eles exigem que os programadores escrevam códigos em grande escala para ampliar as operações. Este processo pode revelar-se incontrolável, se não impossível, para muitas organizações. Os programas de IA oferecem mais escalabilidade do que os programas tradicionais, mas com menos estabilidade. Os recursos de automação e aprendizado contínuo dos programas baseados em IA permitem que os desenvolvedores dimensionem processos com rapidez e relativa facilidade, representando uma das principais vantagens da IA. No entanto, a natureza improvisada dos sistemas de IA significa que os programas nem sempre fornecem respostas consistentes e adequadas.
• Eficiência e disponibilidade: Os programas de computador baseados em regras podem fornecer disponibilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana, mas às vezes apenas se tiverem trabalhadores humanos para operá-los XNUMX horas por dia.

As tecnologias de IA podem funcionar 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem intervenção humana, para que as operações comerciais possam funcionar continuamente. Outro dos benefícios da inteligência artificial é que os sistemas de IA podem automatizar tarefas chatas ou repetitivas (como a entrada de dados), libertando a largura de banda dos funcionários para tarefas de trabalho de maior valor e reduzindo os custos de folha de pagamento da empresa. Vale a pena mencionar, no entanto, que a automação pode ter implicações significativas na perda de empregos para a força de trabalho. Por exemplo, algumas empresas passaram a utilizar assistentes digitais para fazer a triagem dos relatórios dos funcionários, em vez de delegar tais tarefas a um departamento de recursos humanos. As organizações terão de encontrar formas de incorporar a sua força de trabalho existente em novos fluxos de trabalho possibilitados pelos ganhos de produtividade decorrentes da incorporação da IA ​​nas operações.

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