A era da Inteligência Artificial
Tags: inteligenciaartificial, ia, trends
Published: 2020-07-08 11:45:18

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Nos encontramos em um ponto de escolhas complicadas agora. Sabemos que dar significado à inteligência é extremamente complexo, a menos que identifiquemos a de nossa perspectiva de onde nós somos seres inteligentes. Um sistema para ser considerado inteligente precisa satisfazer requisitos não triviais, pois para ser inteligente ele precisa pensar e agir logicamente como ser humano, o que em termos computacionais não é trivial, já que demanda muito armazenamento e processamento que, no geral, são limitados. Com estes fatos postos, qual a melhor abordagem para inteligência artificial?

De acordo com **Pereira (2020, p. 3)**, existem três formas principais e uma derivação para se abordar IA, são elas:

* **A abordagem conexionista baseada na hipótese de causa-efeito**, no qual supõe que um modelo extremamente próximo ao cérebro humano seja capaz de reproduzir a inteligência humana. Tal abordagem trata de problemas imprecisos, mas que podem ser reconhecidos através de padrõs, como caligrafia, face, íris e outros. A principal contribuição dessa abordagem são as redes neurais.

* **A abordagem simbólica foca-se na hipótese de sistema símbolos físicos**, isto é, conjuntos estruturados de símbolos e regras de manipulação destes são os meios necessários e suficientes para se obter inteligência. Esta vale-se de problemas bem definidos, como planejar tarefas, sendo a sua principal contribuição: os sistemas especialistas.

* **A abordagem evolucionária é fundamentada na teoria darwiniana**, à qual infere que

> sistemas inteligentes simulando a evolução de uma população de indivíduos (aleatórios), que carregam genes com informação suficiente para dar origem à solução de um problema, usando operações genéticas de recombinação e mutação.

Esta abordagem trabalha diretamente com problemas de otimização, como **decidir a melhor rota para realizar o máximo de entregas possíveis com o menor custo e tempo possível das encomendas dos Correios [2]**, por exemplo. A principal contribuição desta abordagem são os algoritmos genéticos.

* **A abordagem híbrida utiliza a combinação de diferentes ferramentas das outras abordagens** para encontrar a solução de um problema.

Desta forma, conclui **Pereira (2020, p.4)** que

> Inteligência Artificial é uma ampla área de pesquisa que subdivide-se em diversas sub-áreas, cada uma delas adotando diferentes abordagens e tratando de diferentes problemas que, em geral, são de alta complexidade (para os quais ainda não temos soluções satisfatórias).

Com esse fechamento podemos entender o potencial da inteligência artificial. **Dê uma olhada no infográfico abaixo [3]**. Note que há desde empresas no setor de recrutamento de pessoas até segurança e riscos.

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Se eu puder fazer uma aposta de como será o futuro com base em tudo o que li, aprendi e vivenciei, com absoluta certeza, aposto que o futuro será algo com muita inteligência artificial em todos os níveis e em lugares que hoje ainda não pensamos. Recomendo fortemente que veja a série **The Age of I.A. [4]**, disponível no Youtube Originals, caso deseje saber mais sobre inteligência articial e o que estão fazendo com ela.

**Referências**
[1] Pereira, Silvio do Lago. **_Introdução à Inteligência_** Artificial. Disponível em <https://www.ime.usp.br/~slago/IA-introducao.pdf>. Acesso em: 17 fev. 2020

[2] Para saber mais sobre **_O Problema do Caixeiro Viajante_**, veja esse vídeo <https://youtu.be/_vKMyRj855A>. Acesso em 05 jul. 2020

[3] Este **_infográfico_** foi extraído de TICs y Informacion, no link <https://ticsyformacion.com/2017/07/03/panorama-de-las-empresas-de-inteligencia-artificial-infografia-infographic-ai/>. Acesso em 07. jul. 2020

[4] O link para a playlist da série **_The Age of I.A_** é <t.ly/doV0>. Acesso em: 17 fev. 2020