Tutorial de inteligência artificial para iniciantes em 2024 | Aprenda o tutorial de IA com especialistas

Este tutorial de Inteligência Artificial fornece informações básicas e intermediárias sobre conceitos de Inteligência Artificial. Ele foi projetado para ajudar estudantes e profissionais que são iniciantes. Neste tutorial nosso foco será na inteligência artificial, se você deseja aprender mais sobre aprendizado de máquina, você pode conferir este tutorial para tutorial completo para iniciantes de aprendizado de máquina.

Ao longo deste Tutorial de Inteligência Artificial, veremos vários conceitos, como o significado da inteligência artificial, os níveis da IA, por que a IA é importante, suas diversas aplicações, o futuro da inteligência artificial e muito mais.

Normalmente, para trabalhar na área de IA, é preciso ter muita experiência. Assim, discutiremos também os vários perfis profissionais associados à inteligência artificial e que eventualmente o ajudarão a obter experiência relevante. Você não precisa ter uma formação específica antes de ingressar na área de IA, pois é possível aprender e adquirir as habilidades necessárias. Embora os termos Ciência de Dados, Artificial Intelligence (AI) e o aprendizado de máquina se enquadram no mesmo domínio e estão conectados, têm suas aplicações e significados específicos. Simplificando, a inteligência artificial visa permitir que as máquinas executem o raciocínio replicando a inteligência humana. Como o principal objetivo dos processos de IA é ensinar as máquinas a partir da experiência, é crucial fornecer as informações corretas e a autocorreção.

O que é inteligência artificial?

A resposta a esta pergunta dependeria de para quem você pergunta. Um leigo, com uma compreensão fugaz da tecnologia, associá-la-ia aos robôs. Se você perguntar sobre inteligência artificial a um pesquisador de IA, ele dirá que é um conjunto de algoritmos que podem produzir resultados sem precisar ser explicitamente instruído para fazê-lo. Ambas as respostas estão certas. Então, para resumir, Inteligência Artificial é:

• Uma entidade inteligente criada por humanos.
• Capaz de executar tarefas de forma inteligente sem ser explicitamente instruído.
• Capaz de pensar e agir de forma racional e humana.

No cerne da Inteligência Artificial, é um ramo da ciência da computação que visa criar ou replicar a inteligência humana em máquinas. Mas o que torna uma máquina inteligente? Muitos sistemas de IA são alimentados com a ajuda de aprendizado de máquina e deep learning algoritmos. A IA está em constante evolução, o que no passado era considerado parte da IA ​​pode agora ser visto apenas como uma função do computador. Por exemplo, uma calculadora pode ter sido considerada parte da IA ​​no passado. Agora, é considerada uma função simples. Da mesma forma, existem vários níveis de IA, vamos entendê-los.

Por que a Inteligência Artificial é importante?

O objetivo da Inteligência Artificial é auxiliar as capacidades humanas e ajudar-nos a tomar decisões avançadas com consequências de longo alcance. Do ponto de vista técnico, esse é o principal objetivo da IA. Quando olhamos para a importância da IA ​​de uma perspectiva mais filosófica, podemos dizer que ela tem o potencial de ajudar os humanos a viver vidas mais significativas e desprovidas de trabalho duro. A IA também pode ajudar a gerir a complexa rede de indivíduos, empresas, estados e nações interligados para funcionar de uma forma benéfica para toda a humanidade.

Atualmente, a Inteligência Artificial é partilhada por todas as diferentes ferramentas e técnicas que foram inventadas por nós ao longo dos últimos mil anos – para simplificar o esforço humano e para nos ajudar a tomar melhores decisões. A Inteligência Artificial é uma dessas criações que nos ajudará a inventar ainda mais ferramentas e serviços inovadores que mudariam exponencialmente a forma como conduzimos as nossas vidas, ao eliminar, esperançosamente, os conflitos, a desigualdade e o sofrimento humano.

Ainda estamos muito longe desse tipo de resultados. Mas isso pode acontecer no futuro. Atualmente, a Inteligência Artificial está sendo usada principalmente por empresas para melhorar a eficiência de seus processos, automatizar tarefas que exigem muitos recursos e para fazer previsões de negócios com base nos dados que temos à nossa disposição. Como você pode ver, a IA é importante para nós de várias maneiras. Está a criar novas oportunidades no mundo, ajudando-nos a melhorar a nossa produtividade e muito mais. 

História da Inteligência Artificial

O conceito de seres inteligentes já existe há muito tempo e agora encontrou seu caminho em muitos setores, como IA na educação, automotivo, bancário e financeiro, IA na saúde, etc. Os antigos gregos tinham mitos sobre robôs como os engenheiros chineses e egípcios autômatos construídos. No entanto, os primórdios da IA ​​moderna remontam à época em que os filósofos clássicos tentaram descrever o pensamento humano como um sistema simbólico. Entre as décadas de 1940 e 50, um punhado de cientistas de diversas áreas discutiu a possibilidade de criar um cérebro artificial. Isto levou ao surgimento do campo da investigação em IA – que foi fundado como uma disciplina académica em 1956 – numa conferência no Dartmouth College, em Hanover, New Hampshire. A palavra foi cunhada por John McCarthy, hoje considerado o pai da Inteligência Artificial.

Apesar de um esforço global bem financiado ao longo de várias décadas, os cientistas acharam extremamente difícil criar inteligência em máquinas. Entre meados da década de 1970 e 1990, os cientistas tiveram de lidar com uma grave escassez de financiamento para a investigação em IA. Esses anos ficaram conhecidos como ‘AI Winters’. No entanto, no final da década de 1990, as empresas americanas voltaram a interessar-se pela IA. Além disso, o governo japonês também apresentou planos para desenvolver um computador de quinta geração para o avanço da IA. Finalmente, em 1997, o Deep Blue da IBM derrotou o primeiro computador a vencer um campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov.

À medida que a IA e a sua tecnologia continuavam a avançar – em grande parte devido a melhorias no hardware informático, as empresas e os governos também começaram a utilizar com sucesso os seus métodos noutros domínios restritos. Nos últimos 15 anos, Amazon, Google, Baidu e muitos outros conseguiram aproveitar a tecnologia de IA para obter uma enorme vantagem comercial. A IA, hoje, está incorporada em muitos dos serviços online que usamos. Como resultado, a tecnologia conseguiu não só desempenhar um papel em todos os setores, mas também impulsionar grande parte do mercado de ações. 

Hoje, a Inteligência Artificial está dividida em subdomínios, nomeadamente Inteligência Artificial Geral, Inteligência Artificial Estreita e Super Inteligência Artificial, que discutiremos em detalhes neste artigo. Também discutiremos a diferença entre IA e AGI.

Níveis de Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial pode ser dividida em três níveis principais:

1. Inteligência Artificial Estreita
2. Inteligência Geral Artificial
3. Superinteligência Artificial

Inteligência artificial estreita (ANI)

Também conhecida como IA estreita ou IA fraca, a inteligência artificial estreita é orientada para objetivos e projetada para executar tarefas singulares. Embora estas máquinas sejam consideradas inteligentes, elas funcionam sob limitações mínimas e, portanto, são referidas como IA fraca. Não imita a inteligência humana; estimula o comportamento humano com base em certos parâmetros. Narrow AI faz uso de PNL ou processamento de linguagem natural para realizar tarefas. Isto é evidente em tecnologias como chatbots e sistemas de reconhecimento de voz como o Siri. Fazer uso do aprendizado profundo permite personalizar a experiência do usuário, como assistentes virtuais que armazenam seus dados para melhorar sua experiência futura. 

Exemplos de IA fraca ou estreita:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. Watson da IBM
3. Auto-condução de carros
4. Softwares de reconhecimento facial
5. Filtros de spam de e-mail 
6. Ferramentas de previsão 

Inteligência Artificial Geral (AGI)

Também conhecida como IA forte ou IA profunda, a inteligência artificial geral refere-se ao conceito através do qual as máquinas podem imitar a inteligência humana, ao mesmo tempo que mostram a capacidade de aplicar a sua inteligência para resolver problemas. Os cientistas ainda não conseguiram atingir este nível de inteligência. É necessária uma investigação significativa antes que este nível de inteligência possa ser alcançado. Os cientistas teriam que encontrar uma maneira pela qual as máquinas pudessem se tornar conscientes através da programação de um conjunto de habilidades cognitivas. Algumas propriedades da IA ​​profunda são-

• Reconhecimento
• Recordar 
• Testando hipóteses 
• Imaginação
• Analogia
• Implicação

É difícil prever se a IA forte continuará a avançar ou não num futuro próximo, mas com o reconhecimento de voz e facial a mostrar continuamente avanços, há uma pequena possibilidade de que possamos esperar um crescimento também neste nível de IA. 

Superinteligência Artificial (ASI)

Atualmente, a superinteligência é apenas um conceito hipotético. As pessoas presumem que será possível desenvolver tal inteligência artificial no futuro, mas ela não existe no mundo atual. A superinteligência pode ser conhecida como o nível em que a máquina ultrapassa as capacidades humanas e se torna autoconsciente. Este conceito tem sido a musa de vários filmes e romances de ficção científica em que robôs capazes de desenvolver seus sentimentos e emoções podem dominar a própria humanidade. Seria capaz de criar emoções próprias e, hipoteticamente, ser melhor que os humanos em artes, esportes, matemática, ciências e muito mais. A capacidade de tomada de decisão de uma superinteligência seria maior que a de um ser humano. O conceito de superinteligência artificial ainda é desconhecido para nós, as suas consequências não podem ser adivinhadas e o seu impacto ainda não pode ser medido. 

Vamos agora entender a diferença entre IA fraca e IA forte. 

Aplicações de Inteligência Artificial

A inteligência artificial abriu caminho em vários setores e áreas hoje. Dos jogos aos cuidados de saúde, a aplicação da IA ​​aumentou imensamente. Você sabia que os aplicativos do Google Maps e o reconhecimento facial, como no iPhone, usam tecnologia de IA para funcionar? A IA está ao nosso redor e faz parte de nossas vidas diárias, mais do que imaginamos. Se você deseja aprender mais sobre IA, você pode fazer o PGP Curso de Inteligência Artificial e Machine Learning oferecido por Grande Aprendizagem. Aqui estão algumas aplicações da Inteligência Artificial.

Melhores aplicações de inteligência artificial em 2024

1. Previsões baseadas em IA do Google (Google Maps)
2. Aplicativos de compartilhamento de viagens (Uber, Lyft)
3. Piloto automático de IA em voos comerciais
4. Filtros de spam em e-mails
5. Verificadores e ferramentas de plágio
6. Reconhecimento facial
7. Recomendações de pesquisa
8. Recursos de voz para texto
9. Assistentes pessoais inteligentes (Siri, Alexa)
10. Proteção e prevenção contra fraudes

Agora que sabemos que estas são as áreas onde a IA é aplicada. Vamos entendê-los de uma forma mais detalhada. O Google fez parceria com a DeepMind para melhorar a precisão das previsões de tráfego. Com a ajuda de dados históricos de tráfego, bem como de dados em tempo real, eles podem fazer previsões precisas por meio de tecnologia de IA e algoritmos de aprendizado de máquina. Um assistente pessoal inteligente pode realizar tarefas com base em comandos dados por nós. É um agente de software e pode realizar tarefas como enviar mensagens, realizar uma pesquisa no Google, gravar uma nota de voz, chatbots e muito mais. 

Objetivos da Inteligência Artificial

Até agora, você viu o que significa IA, os diferentes níveis de IA e suas aplicações. Mas quais são os objetivos da IA? Qual é o resultado que pretendemos alcançar através da IA? O objetivo geral seria permitir que máquinas e computadores aprendessem e funcionassem de forma inteligente. Alguns dos outros objetivos da IA ​​são os seguintes:

1. Resolução de problemas: Os pesquisadores desenvolveram algoritmos que foram capazes de imitar o processo passo a passo que os humanos usam para resolver um quebra-cabeça. No final dos anos 1980 e 1990, a pesquisa atingiu um estágio em que métodos foram desenvolvidos para lidar com informações incompletas ou incertas. Mas para problemas difíceis, são necessários enormes recursos computacionais e poder de memória. Assim, a busca por algoritmos eficientes para resolução de problemas é um dos objetivos da inteligência artificial.

2. Representação do conhecimento: Espera-se que as máquinas resolvam problemas que exigem amplo conhecimento. Assim, a representação do conhecimento é central para a IA. A inteligência artificial representa objetos, propriedades, eventos, causa e efeito e muito mais. 

3. Planejamento: Um dos objetivos da IA ​​deveria ser definir metas inteligentes e alcançá-las. Ser capaz de fazer previsões sobre como as ações impactarão as mudanças e quais são as opções disponíveis. Um agente de IA precisará avaliar seu ambiente e fazer previsões de acordo. É por isso que o planejamento é importante e pode ser considerado um objetivo da IA. 

4. Aprendizagem: Um dos conceitos fundamentais da IA, o aprendizado de máquina, é o estudo de algoritmos de computador que continuam a melhorar ao longo do tempo através da experiência. Existem diferentes tipos de ML. Os tipos comumente conhecidos são Aprendizado de Máquina Não Supervisionado e Aprendizado de Máquina Supervisionado. Para saber mais sobre esses conceitos, você pode ler nosso blog em o que ML significa e como funciona. 

5. Inteligência Social: A computação afetiva é essencialmente o estudo de sistemas que podem interpretar, reconhecer e processar os esforços humanos. É uma confluência de ciência da computação, psicologia e ciência cognitiva. A inteligência social é outro objetivo da IA, pois é importante compreender esses campos antes de construir algoritmos. 

Assim, o objetivo geral da IA ​​é criar tecnologias que possam incorporar os objetivos acima e criar uma máquina inteligente que possa nos ajudar a trabalhar com eficiência, tomar decisões mais rapidamente e melhorar a segurança. 

Empregos em Inteligência Artificial

A procura por competências em IA mais do que duplicou nos últimos três anos, de acordo com o Even. As ofertas de emprego na área de IA aumentaram 119%. A tarefa de treinar um algoritmo de processamento de imagem pode ser realizada hoje em minutos, enquanto há alguns anos a tarefa levaria horas para ser concluída. Quando comparamos os profissionais qualificados do mercado com a quantidade de vagas disponíveis hoje, percebemos uma escassez de profissionais qualificados na área de inteligência artificial.

Rede Bayesiana, Redes neurais, ciência da computação (incluindo conhecimento sobre linguagens de programação), física, robótica, cálculo e conceitos estatísticos são algumas habilidades que é preciso conhecer antes de mergulhar profundamente em uma carreira em IA. Se você deseja construir uma carreira em IA, deve estar ciente das várias funções disponíveis. Vamos dar uma olhada mais de perto nas diferentes funções no mundo da IA ​​e quais habilidades devemos possuir para cada função. 

Leia também: Perguntas da entrevista sobre inteligência artificial 2020

1. Engenheiro de Aprendizado de Máquina

Se você tem experiência em ciência de dados ou pesquisa aplicada, a função de um Engenheiro de Aprendizado de Máquina é adequado para você. Você deve demonstrar compreensão de várias linguagens de programação, como Python, Java. Ter uma compreensão dos modelos preditivos e ser capaz de aproveitar o Processamento de Linguagem Natural enquanto trabalha com enormes conjuntos de dados será benéfico. Estar familiarizado com ferramentas IDE de desenvolvimento de software, como IntelliJ e Eclipse, ajudará você a avançar ainda mais em sua carreira como engenheiro de aprendizado de máquina. Você será responsável principalmente por construir e gerenciar diversos projetos de aprendizado de máquina, entre outras responsabilidades.

Como engenheiro de ML, você receberá um salário médio anual de US$ 114,856. As empresas procuram profissionais qualificados, com mestrado na área e conhecimentos aprofundados sobre conceitos de aprendizado de máquina, Java, Python e Scala. Os requisitos variam dependendo da empresa contratante, mas habilidades analíticas e aplicações em nuvem são vistas como um ponto positivo. 

2. Cientista de dados 

Como Cientista de Dados, suas tarefas incluem coletar, analisar e interpretar conjuntos de dados grandes e complexos, aproveitando o aprendizado de máquina e ferramentas de análise preditiva. Os Cientistas de Dados também são responsáveis ​​pelo desenvolvimento de algoritmos que permitem a coleta e limpeza de dados para posterior análise e interpretação. A mediana anual salário de um cientista de dados custa $ 120,931 e as habilidades exigidas são as seguintes: 

• Colméia
• Hadoop
• MapaReduzir
• Porco
• Faísca
• Python
• Scala
• SQL 

As habilidades exigidas podem variar de empresa para empresa e dependendo do seu nível de experiência. A maioria das empresas contratantes busca um mestrado ou doutorado na área de ciência de dados ou ciência da computação. Se você é um cientista de dados que deseja se tornar um desenvolvedor de IA, um diploma avançado em ciência da computação prova ser benéfico. Você deve ter a capacidade de compreender dados não estruturados e ter fortes habilidades analíticas e de comunicação. Essas habilidades são essenciais, pois você trabalhará na comunicação das descobertas aos líderes empresariais. 

3. Desenvolvedor de Business Intelligence 

Quando você analisa as diferentes funções em IA, também inclui a posição de desenvolvedor de Business Intelligence (BI). O objetivo desta função é analisar conjuntos de dados complexos que nos ajudam a identificar tendências de negócios e de mercado. Um desenvolvedor de BI ganha um salário médio anual de US$ 92,278. Um desenvolvedor de BI é responsável por projetar, modelar e manter dados complexos em plataformas de dados baseadas em nuvem. Se você estiver interessado em trabalhar como desenvolvedor de BI, deverá ter fortes habilidades técnicas e analíticas.

Ter ótimas habilidades de comunicação é importante porque você trabalhará na comunicação de soluções para colegas que não possuem conhecimento técnico. Você também deve demonstrar habilidades de resolução de problemas. Normalmente, é necessário que um desenvolvedor de BI tenha um diploma de bacharel em qualquer área relacionada, e a experiência de trabalho também lhe dará pontos adicionais. As certificações são altamente desejadas e vistas como uma qualidade adicional. As habilidades necessárias para um desenvolvedor de BI seriam mineração de dados, consultas SQL, serviços de relatórios de servidor SQL, tecnologias de BI e design de data warehouse. 

4. Cientista Pesquisador 

Um cientista pesquisador é uma das principais carreiras em Inteligência Artificial. Você deve ser um especialista em diversas disciplinas, como matemática, aprendizado profundo, aprendizado de máquina e estatística computacional. Os candidatos devem ter conhecimentos adequados sobre percepção computacional, modelos gráficos, aprendizagem por reforço e PNL. Semelhante aos cientistas de dados, espera-se que os cientistas pesquisadores tenham mestrado ou doutorado em ciência da computação. O salário médio anual é de $ 99,809. A maioria das empresas procura alguém que tenha um conhecimento profundo de computação paralela, computação distribuída, benchmarking e aprendizado de máquina. 

5. Engenheiro/Arquiteto de Big Data 

Engenheiros/arquitetos de Big Data têm o trabalho mais bem remunerado entre todas as funções relacionadas à Inteligência Artificial. O salário médio anual de um engenheiro/arquiteto de Big Data é de US$ 151,307. Eles desempenham um papel vital no desenvolvimento de um ecossistema que permite que os sistemas empresariais se comuniquem entre si e coletem dados. Comparados aos cientistas de dados, os arquitetos de big data recebem tarefas relacionadas ao planejamento, projeto e desenvolvimento de um ambiente eficiente de big data em plataformas como Spark e Hadoop. As empresas normalmente procuram contratar pessoas que demonstrem experiência em C++, Java, Pythone Scala. 

Mineração de dados, Visualização de dados, e as habilidades de migração de dados são um benefício adicional. Outro bônus seria um doutorado em matemática ou qualquer área relacionada à ciência da computação.

Vantagens da Inteligência Artificial

Assim como acontece com a maioria das coisas no mundo, a IA tem seus prós e contras. Em primeiro lugar, vamos compreender as vantagens da inteligência artificial e como ela tornou as nossas vidas mais fáceis em comparação com os tempos anteriores. 

• Redução do erro humano
• Disponível 24 × 7
• Ajuda no trabalho repetitivo
• Assistência digital 
• Decisões mais rápidas
• Decisor Racional
• As aplicações médicas
• Melhora a Segurança
• Comunicação Eficiente

Vamos dar uma olhada mais de perto em cada um dos pontos mencionados. 

1. Redução do erro humano

Todas as decisões tomadas num modelo de IA são tomadas a partir de informações previamente recolhidas após a aplicação de um conjunto de algoritmos. Isso permite que os erros sejam reduzidos e as chances de precisão aumentem com um maior grau de precisão. No caso de humanos realizando qualquer tarefa, sempre há uma pequena chance de erro. Como somos capazes de cometer erros, é melhor utilizar programas e algoritmos por meio de IA, pois eles diminuem a chance de erros. 

2. Disponível 24×7

Os modelos de inteligência artificial são desenvolvidos para funcionar 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem interrupções ou tédio. Quando comparado a um ser humano médio que pode trabalhar de seis a oito horas por dia, isso é significativamente mais eficiente. O ser humano não tem capacidade de trabalhar por períodos mais longos, pois precisaríamos de descanso e tempo para rejuvenescer. Assim, a IA está disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana e melhora ainda mais a eficiência. 

3. Ajuda em trabalhos repetitivos

A Inteligência Artificial pode automatizar de forma produtiva tarefas humanas mundanas. Pode nos ajudar a nos tornarmos cada vez mais criativos – desde o envio de um e-mail de agradecimento até a organização ou resposta a dúvidas. Também pode nos ajudar na verificação de documentos. Uma tarefa repetitiva, como preparar comida em um restaurante ou em uma fábrica, pode ser arruinada porque os humanos ficam cansados ​​ou desinteressados ​​após um longo período de trabalho. A IA pode nos ajudar a realizar essas tarefas repetitivas com eficiência e sem erros. 

4. Assistência digital

Diversas organizações altamente avançadas utilizam assistentes digitais para interagir com os usuários. Isso ajuda a organização a economizar custos com recursos humanos. Assistentes digitais, como Chatbots, são normalmente usados ​​no site de uma organização para responder às dúvidas dos usuários. Ele também fornece uma interface de funcionamento suave e boa experiência do usuário. Os chatbots são um ótimo exemplo disso. Leia aqui para saber mais sobre como construir um chatbot de IA.

5. Decisões mais rápidas 

A IA, juntamente com outras tecnologias semelhantes, pode ajudar as máquinas a tomar decisões mais rápidas quando comparadas com um ser humano médio. Isso ajuda na execução de ações rapidamente. Isso ocorre porque, ao tomar uma decisão, os humanos tendem a analisar os fatores por meio das emoções, em oposição às máquinas alimentadas por IA que fornecem resultados programados rapidamente.

6. Tomador de decisões racionais

Nós, como humanos, podemos ter evoluído bastante tecnologicamente, mas quando se trata de tomada de decisões, ainda permitimos que nossas emoções assumam o controle. Em certas situações, é muito importante tomar decisões rápidas, eficientes e lógicas, sem que as nossas emoções entrem em cena. A tomada de decisões baseada em IA é controlada por algoritmos de IA e, portanto, não há espaço para qualquer discrepância emocional. Decisões racionais com a ajuda da IA ​​garantem que a eficiência não será afetada e também aumentam o nível de produtividade de uma organização. 

7. Aplicações médicas

Entre todas as outras vantagens da IA, uma das maiores aplicações é a sua utilização na área médica. Os médicos podem avaliar os riscos para a saúde dos seus pacientes com a ajuda de aplicações médicas alimentadas por IA. A radiocirurgia está sendo usada para operar tumores de forma que não danifique os tecidos circundantes e cause problemas adicionais. Profissionais médicos foram treinados para usar IA em cirurgias. Eles também podem ajudar na detecção e monitoramento eficiente de vários distúrbios neurológicos e estimular as funções cerebrais. 

8. Melhora a segurança

À medida que a tecnologia continua a avançar, há uma maior probabilidade de as pessoas a utilizarem por motivos antiéticos, como fraude ou roubo de identidade. Se utilizada da forma correta e pelas razões certas, a IA pode revelar-se um excelente recurso para melhorar a segurança da nossa organização. A IA pode ser usada para proteger nossos dados e finanças. A IA está sendo implementada principalmente no campo da segurança cibernética. Transformou a nossa capacidade de proteger os nossos dados pessoais contra quaisquer ameaças cibernéticas ou ataques de qualquer forma. Leia mais para saber sobre IA em segurança cibernética e como ela ajuda, SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA.

9. Comunicação eficiente 

Pessoas de diferentes partes do mundo falam línguas diferentes e, portanto, têm dificuldade em comunicar umas com as outras. Quando olhamos para o passado, vemos como os tradutores humanos ajudariam as pessoas a comunicar umas com as outras se a outra pessoa não entendesse a mesma língua que nós. Tais problemas não ocorrem se fizermos uso da IA. O Processamento de Linguagem Natural permite que os sistemas traduzam palavras de uma linguagem natural para outra, eliminando assim o intermediário. Um dos melhores exemplos disso é o Google Translate e como ele avançou ao longo do tempo. Agora, ele fornece exemplos de áudio de como palavras/frases devem ser pronunciadas. Assim, melhorando nossa precisão e capacidade de comunicação eficaz.

Desvantagens da Inteligência Artificial

Agora que entendemos as vantagens da IA, vamos dar uma olhada em algumas desvantagens. 

• estouros de custo
• Escassez de talento
• Falta de produtos práticos
• Falta de padrões no desenvolvimento de software
• Potencial para uso indevido
• Altamente dependente de máquinas
• Requer supervisão

Vamos dar uma olhada mais de perto nas desvantagens da IA. 

1. Custos excessivos

A escala de operações de um modelo baseado em IA quando comparada ao desenvolvimento de software é enormemente maior. Devido a isso, os recursos necessários aumentam a uma taxa muito maior. Isso empurra o custo das operações para um nível mais alto.

2. Escassez de talento 

A IA ainda é um campo em desenvolvimento. Assim, encontrar profissionais que possuam todas as competências exigidas não é fácil. Existe uma lacuna entre o número de empregos disponíveis na área de IA e a força de trabalho qualificada na área. Contratar alguém que possua todas as habilidades necessárias aumenta ainda mais os custos incorridos por uma organização.

3. Falta de padrões no desenvolvimento de software

O verdadeiro valor da Inteligência Artificial reside na colaboração quando diferentes sistemas de IA se unem para formar uma aplicação maior e mais valiosa. Mas a falta de padrões no desenvolvimento de software de IA significa que é difícil para diferentes sistemas “conversarem” entre si. O próprio desenvolvimento de software de Inteligência Artificial é lento e caro por causa disso, o que atua ainda mais como um impedimento ao desenvolvimento de IA.

4. Potencial para uso indevido

A IA tem potencial para alcançar grandes feitos e tem hoje um enorme poder no mercado. Infelizmente, com grande poder vem o potencial de uso indevido. Se o poder da IA ​​cair nas mãos de uma pessoa com motivos antiéticos, há uma maior probabilidade de uso indevido.

5. Altamente dependente de máquinas

Aplicativos como Siri e Alexa passaram a fazer parte do nosso dia a dia. Somos altamente dependentes destas aplicações e recebemos assistência destas aplicações, reduzindo assim a nossa capacidade criativa. Estamos nos tornando altamente dependentes de máquinas e perdendo o aprendizado de habilidades simples, tornando-nos assim mais preguiçosos. 

6. Requer supervisão

Fazer uso de algoritmos de IA tem muitas vantagens e é altamente eficiente. Mas também requer assistência e supervisão constantes. Esses algoritmos não podem funcionar sem que os programemos e verifiquemos se estão funcionando corretamente ou não. Um exemplo é o chatbot de IA da Microsoft chamado ‘Tay’. Tay foi modelada para falar como uma adolescente, aprendendo por meio de conversas online. Mas como foi programado para aprender habilidades básicas de conversação e não sabia a diferença entre o certo e o errado, foi em frente e tuitou informações altamente políticas e incorretas por causa dos trolls da Internet.

Futuro da Inteligência Artificial

Sempre fomos fascinados pelas mudanças tecnológicas. Atualmente, vivemos em meio aos maiores avanços de IA de nossa história. A Inteligência Artificial emergiu como o maior avanço no campo da tecnologia. Isto não só teve impacto no futuro de todas as indústrias, mas também atuou como motor de tecnologias emergentes, como big data, robótica e IoT. Ao ritmo a que a IA avança, não há dúvida de que continuará a florescer no futuro. Assim, podemos dizer que a IA é um ótimo campo para entrar a partir de 2020. Com o avanço da IA ​​e de suas tecnologias, haverá uma necessidade maior de profissionais qualificados nesta área.

Uma certificação de IA lhe dará uma vantagem sobre outros participantes do setor. Como o reconhecimento facial, a IA na saúde e os chatbots continuam a mostrar crescimento, agora seria o momento certo para trabalhar na construção de uma carreira de IA de sucesso. Os assistentes virtuais já fazem parte do nosso dia a dia sem que saibamos. Carros autônomos de gigantes da tecnologia como a Tesla nos mostraram um vislumbre de como será o futuro. Há muitos outros avanços a serem descobertos, isso é apenas o começo. De acordo com Fórum Econômico Mundial, 133 milhões de novos empregos em Inteligência Artificial serão criados pela Inteligência Artificial até o ano 2022. O futuro da IA ​​é definitivamente brilhante.

Um miniprojeto simples de Inteligência Artificial

Antes de prosseguir para o projeto, sugiro passar por isso Tutorial de aprendizado de máquina se você não estiver familiarizado com aprendizado de máquina. Também o ajudaria neste projeto se você conhecesse o Algoritmo de regressão logística.

Classificação de animais do zoológico

Neste miniprojeto, utilizaremos diferentes algoritmos que pertencem ao domínio de Aprendizado de Máquina da Inteligência Artificial para classificar animais em um zoológico, com base em seus atributos. Usaremos este conjunto de dados do Kaggle que consiste em 101 animais de um zoológico. São 16 variáveis ​​com características diversas para descrever os animais. Os 7 tipos de classes são: Mamífero, Ave, Réptil, Peixe, Anfíbio, Inseto e Invertebrado.

O objetivo deste conjunto de dados é poder prever a classificação dos animais com base nas variáveis. Você também pode encontrar informações sobre os vários atributos usados ​​neste conjunto de dados na página de download vinculada SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

Saída:

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

Saída:
precisão de treinamento: 1.0
precisão de teste: 0.9215686274509803 

Como você pode ver, o modelo teve um desempenho excepcionalmente bom, obtendo 92% de precisão nos dados de teste. Agora, se você receber os atributos de qualquer animal no conjunto de dados acima, poderá classificá-lo com a ajuda do modelo acima.

• A IA reduzirá empregos no futuro?

A IA ainda está em desenvolvimento. Há uma enorme margem para melhorias e avanços no campo da IA ​​e, embora possa ser necessária alguma melhoria de competências para acompanhar as tendências em mudança, a IA muito provavelmente não substituirá ou reduzirá empregos no futuro. Na verdade, um estudo da Gartner sugere que os empregos relacionados com a IA atingirão dois milhões de novos empregos até 2025. A adopção da IA ​​ajudará a tornar as tarefas mais fáceis para uma organização. Para permanecer relevante no mundo em constante mudança, é necessário aprimorar e aprender esses novos conceitos.

• Como funciona a IA?

Construir um sistema de IA é um processo cuidadoso de engenharia reversa de características e capacidades humanas em uma máquina e de usar sua habilidade computacional para superar aquilo de que somos capazes. A Inteligência Artificial pode ser construída sobre um conjunto diversificado de componentes e funcionará como um amálgama de:

• Filosofia
• Matemática
• Economia
• Neuroscience
• Psicologia
• Engenharia computacional
• Teoria do Controle e Cibernética
• Linguística

• Como a inteligência artificial é usada na robótica?

Inteligência Artificial e Robótica são geralmente vistas como duas coisas diferentes. A IA envolve inteligência de programação, enquanto a robótica envolve a construção de robôs físicos. No entanto, os dois conceitos estão correlacionados. A robótica usa técnicas e algoritmos de IA e a IA preenche a lacuna entre os dois. Esses robôs podem ser controlados por programa de IAs.

• Por que a inteligência artificial é importante?

Desde recomendações musicais, direções de mapas, serviços bancários móveis até prevenção de fraudes, a IA e outras tecnologias assumiram o controle. A IA é importante por vários motivos. São diversas vantagens da IA, como, Redução de erros humanos, disponível 24x7, auxílio em trabalhos repetitivos, atendimento digital, decisões mais rápidas e muito mais.

• Quais são os métodos fracos em IA?

IA fraca é uma aplicação restrita com escopo limitado. Ele usa aprendizado supervisionado e não supervisionado para processar dados. Exemplo: Siri, Alexa.

• Quais são os ramos da IA?

A Inteligência Artificial pode ser dividida principalmente em seis ramos. São eles, aprendizado de máquina, redes neurais, aprendizado profundo, visão computacional, processamento de linguagem natural, computação cognitiva. 

• Como posso começar a aprender Inteligência Artificial?

Para aprender Inteligência Artificial, você precisa ter habilidades como matemática, ciências e ciência da computação. Você também pode optar por alguns tutoriais online e aprender Inteligência Artificial no conforto da sua casa.

• Quais são os 4 tipos de IA? 

 Os quatro tipos típicos de Inteligência Artificial são Máquinas Reativas, Memória Limitada, Teoria da Mente e Autoconsciente.

• Quais são as coisas básicas para aprender Inteligência Artificial?

Os princípios básicos da Inteligência Artificial são matemática e estatísticas avançadas, linguagem de programação, aprendizado de máquina e muita paciência. Você deve saber que Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina incluem aprendizado de máquina, código python, ciência da computação, processamento de linguagem natural, ciência de dados, matemática, psicologia, neurociência e muitas outras disciplinas.

• A IA é difícil de aprender?

 A Inteligência Artificial não é difícil; no entanto, você precisará gastar tempo nisso. Quanto maior o número de projetos em que você trabalhar, melhor você se sairá. Junto com as habilidades, você precisa de determinação para aprender IA.

Isso nos leva ao final do tutorial de Inteligência Artificial. Aqui está um curso gratuito sobre AIML que pode ajudá-lo a tornar seus alicerces muito mais fortes.

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• Fonte: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/