A inteligência artificial (IA) é um conjunto de tecnologias que permite que os computadores aprendam, raciocinem e realizem várias tarefas avançadas de maneiras que antes exigiam inteligência humana, como entender a linguagem, analisar dados e até mesmo fornecer sugestões úteis. É uma tecnologia transformadora que pode trazer mudanças significativas e positivas para as pessoas, as sociedades e o mundo.

Ela abrange muitas disciplinas diferentes, como ciência da computação, estatísticas e análises de dados, engenharia de hardware e software, linguística, neurociência e até mesmo filosofia e psicologia. 

A IA ensina os computadores a fazerem coisas incríveis que nossos cérebros fazem, como entender o mundo ao redor, aprender coisas novas e até ter ideias inovadoras. Por exemplo, a IA é usada no reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para extrair texto e dados de várias imagens e documentos. Esse processo transforma conteúdo não estruturado em dados estruturados e prontos para uso comercial, ajudando a descobrir insights valiosos.

As técnicas de inteligência artificial, embora diversas, dependem fundamentalmente de dados, algoritmos e poder computacional. Os sistemas de IA aprendem e melhoram por meio da exposição a grandes quantidades de dados, identificando padrões e relações que os humanos podem não perceber. Esses dados servem como material de treinamento, e a qualidade e a quantidade deles são cruciais para o desempenho da IA.

Como já mencionamos, a IA não é uma tecnologia única, mas um campo amplo que abrange várias áreas principais:

• Machine learning (ML): é um tipo de IA em que os sistemas aprendem com os dados para identificar padrões e fazer previsões ou tomar decisões sem programação direta. Imagine ensinar um computador a reconhecer um pássaro mostrando milhares de fotos de pássaros. Ele aprende sozinho como um pássaro se parece.
• Aprendizado profundo (DL): um subcampo do ML, o aprendizado profundo usa redes neurais artificiais com muitas camadas (por isso "profundo") para aprender com os dados. Essas redes são inspiradas na estrutura do cérebro humano e são particularmente boas em tarefas complexas, como reconhecimento de imagem e fala.
• Processamento de linguagem natural (PLN): o PLN permite que os computadores entendam, interpretem e gerem linguagem humana. É isso que alimenta assistentes de voz como Siri e Alexa, serviços de tradução e chatbots.
• Visão computacional: essa área permite que os computadores "vejam" e interpretem informações visuais do mundo, como imagens e vídeos. Ela é usada em tudo, desde reconhecimento facial até carros autônomos.

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A inteligência artificial pode ser organizada de várias maneiras, dependendo dos estágios de desenvolvimento ou das ações realizadas. 

Essa classificação define os modelos de IA com base no nível de inteligência e nas habilidades de resolução de problemas.

• Inteligência artificial estreita (ANI): é a única forma de IA que existe atualmente. Os modelos de ANI são projetados para realizar uma única tarefa específica, como identificar imagens, participar de conversas ou filtrar e-mails. Alguns exemplos são assistentes de voz, tecnologia de reconhecimento facial e modelos de IA generativa como o Gemini e outros modelos de linguagem grandes (LLMs). Apesar do nome, a ANI não tem raciocínio ou autoconsciência. Em vez disso, ela combina dados com um algoritmo para fazer previsões dentro de parâmetros predefinidos. A ANI oferece muitos benefícios, mas também apresenta riscos, já que dados de treinamento ruins podem levar a resultados tendenciosos ou imprecisos, o que pode ser crítico em aplicações como aprovações de empréstimos, decisões de contratação e policiamento preditivo. Os criminosos cibernéticos também podem explorar a ANI para criar golpes sofisticados baseados em IA. 
• Inteligência artificial geral (AGI): é uma proposta de etapa futura na tecnologia de IA. Em teoria, a AGI seria capaz de realizar uma ampla gama de tarefas e usaria um raciocínio semelhante ao humano para aprender, se adaptar e melhorar. A AGI ainda não existe. Ao contrário da ANI, espera-se que a AGI seja adaptativa, autônoma e capaz de aprender com suas ações. Exemplos fictícios incluem os dróides de Star Wars. No entanto, a AGI pode levantar preocupações éticas e de segurança significativas, já que usuários maliciosos podem programar a AGI com intenções nocivas, levando a capacidades destrutivas potencialmente ilimitadas se não for regulamentada.
• Superinteligência artificial (ASI): é a forma teórica mais avançada de IA. A ASI seria uma entidade autoconsciente que opera além do controle humano, superando significativamente a inteligência humana em raciocínio, criatividade e até mesmo inteligência emocional. Assim como outras formas de IA, há preocupações de que a ASI possa representar uma ameaça existencial à humanidade. Alguns pesquisadores de IA sugerem uma chance não desprezível de resultados extremamente ruins, incluindo a extinção humana.

Essa classificação categoriza a IA com base em como ela opera e interage em contextos específicos.

1. Máquinas reativas: IA limitada que só reage a diferentes tipos de estímulos com base em regras pré-programadas. Ela não tem memória e, portanto, não consegue aprender com novos dados. Um exemplo notável é o Deep Blue da IBM, que derrotou o campeão de xadrez Garry Kasparov em 1997.
2. Memória limitada: a maior parte da IA moderna tem memória limitada. Ela pode usar memória para melhorar ao longo do tempo treinando com novos dados, normalmente por meio de uma rede neural artificial ou outro modelo de treinamento. Essa memória é de curto prazo. Quando uma sessão termina, a memória geralmente é redefinida. Por exemplo, carros autônomos que observam outros veículos e chatbots como o Gemini que se lembram de mensagens anteriores em uma conversa.
3. Teoria da mente: a IA com teoria da mente ainda não existe, mas a pesquisa está avançando em suas possibilidades. Ela descreve a IA que pode emular a mente humana e tem recursos de tomada de decisão iguais aos de um humano, incluindo o reconhecimento e memorização de emoções e a reação em situações sociais como um humano.

A influência da IA é vasta e crescente, afetando quase todos os aspectos de nossas vidas e setores. É aqui que você pode ver a diferença:

• No seu dia a dia: o assistente virtual do seu smartphone, as recomendações personalizadas em serviços de streaming, os filtros de spam no seu e-mail e os apps de navegação como o Google Maps dependem da IA para funcionar.
• Saúde: a IA está revolucionando a medicina ao ajudar os médicos a diagnosticar doenças mais cedo com a análise de imagens médicas, personalizar planos de tratamento e acelerar drasticamente a descoberta de medicamentos.
• Transporte: veículos autônomos usam IA para navegação, detecção de objetos e tomada de decisões em tempo real para dirigir com segurança.
• Operações comerciais: as empresas usam a IA para tudo, desde chatbots de atendimento ao cliente e detecção de fraudes em finanças até otimização de cadeias de suprimentos e personalização de campanhas de marketing.
• Entretenimento: em videogames, a IA cria personagens mais realistas e desafiadores. Na criação de conteúdo, a IA generativa agora pode compor músicas, escrever roteiros e criar artes visuais incríveis.

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A ideia de máquinas que podem pensar por conta própria não é nova. O conceito de seres artificiais com inteligência existe há décadas, mas o campo moderno da IA começou a tomar forma de verdade em meados do século XX. Vamos conferir a história da IA como a conhecemos:

• As sementes da IA (décadas de 1940 e 1950): a invenção de computadores programáveis na década de 1940 despertou a imaginação. Em 1950, Alan Turing propôs o "Teste de Turing", uma forma de avaliar se uma máquina poderia exibir um comportamento inteligente indistinguível do de um humano. Essa foi uma etapa filosófica e científica essencial.
• O nascimento de um campo (1956): o workshop de Dartmouth, organizado por pioneiros como John McCarthy, é amplamente considerado o nascimento oficial da IA como disciplina acadêmica. Foi aqui que o termo "inteligência artificial" foi cunhado.
• Primeiros sucessos e desafios (1960 a 1970): os pesquisadores desenvolveram os primeiros programas de IA, como o ELIZA, um chatbot que simulava conversas, e o Shakey, um dos primeiros robôs a raciocinar sobre o ambiente. No entanto, a complexidade de criar uma inteligência verdadeira levou a períodos de redução de financiamento e progresso, muitas vezes chamados de "invernos da IA".
• Reavivamento e crescimento (de 1980 a 2000): o desenvolvimento de sistemas especialistas e, posteriormente, a ascensão da aprendizagem de máquina, deram novo fôlego à pesquisa em IA. Marcos como a vitória do Deep Blue da IBM contra um grande mestre de xadrez em 1997 mostraram as crescentes capacidades da IA.
• O boom da IA moderna (de 2010 até o presente): os avanços na capacidade de computação, a disponibilidade de conjuntos de dados massivos e as descobertas no aprendizado profundo, especialmente com redes neurais, impulsionaram a revolução atual da IA. Essa era viu o surgimento de ferramentas poderosas que estão transformando setores.