A inteligência artificial (IA) é qualquer máquina com um "quociente de inteligência" que imita a inteligência e as capacidades humanas, incluindo o pensamento criativo e a resolução de problemas.
O termo IA foi cunhado por John McCarthy e Marvin Minsky, que, em um workshop no Dartmouth College em 1956, definiram-no como:
A construção de programas de computador que realizam tarefas que atualmente são executadas de forma mais satisfatória por seres humanos, pois exigem processos mentais de alto nível, como aprendizagem perceptiva, organização da memória e raciocínio crítico
A construção de programas de computador que realizam tarefas que atualmente são executadas de forma mais satisfatória por seres humanos, pois exigem processos mentais de alto nível, como aprendizagem perceptiva, organização da memória e raciocínio crítico
Atualmente, a tecnologia de inteligência artificial é imensamente popular, com software e hardware alimentados por IA sendo usados para diversos fins pessoais e profissionais. Isso inclui o uso de companheiros de IA (como Character AI) para desenvolver as habilidades sociais de um indivíduo, programadores em pares de IA (como Github Copilot) para codificar mais rapidamente e sistemas de IA para lidar com questões globais, como as mudanças climáticas.
Nesta postagem do blog, exploraremos algumas das principais técnicas de IA — o que são e por que são importantes.
10 tipos de técnicas de inteligência artificial
As técnicas de inteligência artificial são as ferramentas e métodos usados para construir sistemas inteligentes — a fórmula central que confere à IA qualidades de inteligência semelhantes às humanas.
Aqui estão algumas das técnicas populares de IA:
Aprendizado de máquina (ML)
Você já deve ter visto muitas descrições de vagas com a tag "IA/ML". Isso ocorre porque o aprendizado de máquina (ML) é uma parte essencial da equipe de pesquisa de IA na maioria das organizações.
Com o aprendizado de máquina (ML), um mecanismo de IA recebe uma grande quantidade de dados e instruções específicas para analisar os dados e identificar padrões. Isso ajuda a criar algoritmos que prevêem padrões de comportamento em seres humanos.
Os casos de uso típicos da IA em algoritmos de aprendizado de máquina são as recomendações de produtos que você vê em plataformas de compras online e os algoritmos de mídia social que decidem quais postagens recebem mais visualizações e quais postagens seriam mais interessantes para você (com base nos seus hábitos de navegação).
Veja, por exemplo, o conteúdo selecionado exibido na sua página Explorar do Instagram — ele é diferente para cada conta do Instagram.
Aprendizagem supervisionada e não supervisionada
A aprendizagem supervisionada e não supervisionada são partes fundamentais da aprendizagem automática (ML). A primeira treina algoritmos de IA usando dados rotulados. Por exemplo, um provedor de e-mail pode treinar seu recurso de filtragem de spam com dados rotulados como spam e não spam.
Por outro lado, o aprendizado não supervisionado lida com dados não rotulados e desorganizados, e a IA faz o trabalho pesado de classificar os dados e encontrar padrões.
As lojas de comércio eletrônico utilizam isso para recomendar produtos aos consumidores com base em uma variedade de sinais do seu comportamento de compra, incluindo os produtos visualizados, o tempo gasto nas páginas dos produtos, dados de cliques, compras anteriores, frequência de compras, consultas de pesquisa, dados demográficos e muito mais.
Aprendizagem profunda
Um subcampo do aprendizado de máquina, essa técnica de IA visa imitar as redes neurais do cérebro humano usando o conceito de Redes Neurais Artificiais (RNA).
O aprendizado profundo funciona em camadas:
- A primeira camada é alimentada com informações
- As camadas seguintes (aquelas que imitam os neurônios do cérebro humano) analisam as informações em busca de padrões
- A camada final fornece o resultado — uma previsão ou possível solução para o seu problema
Empresas de mídia social como a Meta usam IA de aprendizado profundo em sistemas de aprendizado por reforço para identificar imagens desencadeadoras, minerando informações visuais em postagens. Ao reconhecer padrões associados a conteúdos desencadeadores conhecidos (por exemplo, imagens de violência e automutilação), a IA pode sinalizar postagens para análise posterior por moderadores humanos.
Processamento de linguagem natural (PNL)
Outra técnica popular de IA é o processamento de linguagem natural (NLP), um subcampo do aprendizado profundo que se concentra nas línguas. O NLP ajuda os mecanismos de IA a compreender a gramática, a sintaxe e as várias semânticas da estrutura linguística de uma língua para gerar linguagem humana e tornar as conversas entre humanos e máquinas mais humanas e menos robóticas.
Você pode encontrar PNL em aplicações de IA como chatbots (ChatGPT), assistentes virtuais (Siri) e serviços de tradução de idiomas (Google Tradutor).
Pré-processamento de texto
O pré-processamento de texto é a base de muitas tarefas de processamento de linguagem natural (NLP). Envolve limpar, transformar e estruturar dados de texto brutos para prepará-los para análise por algoritmos de NLP.
O pré-processamento ajuda a remover dados desnecessários, como erros ortográficos, e converter letras maiúsculas em minúsculas. Isso ajuda os mecanismos de PLN a executar seus algoritmos com mais eficiência e fornecer resultados mais precisos.
Marcação de parte do discurso (POS)
Um campo central da técnica de IA de processamento de linguagem natural (NLP), a marcação de partes do discurso (POS) concentra-se em rotular a função gramatical de cada palavra dentro de uma frase — substantivo, verbo, adjetivo e muito mais — na linguagem humana.
Como tal, funciona bem com outras técnicas de IA, como reconhecimento de voz e análise de sentimentos, para determinar o quociente emocional de um texto.
Um bom exemplo de uso dessa técnica de IA são os corretores ortográficos baseados em IA, como o Grammarly.
Reconhecimento de entidades nomeadas (NER)
O reconhecimento de entidades nomeadas (NER) é outro subconjunto da NLP. Assim como a NLP, que lida com idiomas, o NER lida com nomes, locais e outras entidades.
Isso a torna uma ferramenta poderosa para extração de informações. Pense em serviços jurídicos e de investigação — localização de entidades financeiras, identificação de testemunhas ou monitoramento de atividades sociais em busca de palavras-chave específicas.
Outro caso de uso profissional para NER são os chatbots de atendimento ao cliente, que podem encontrar facilmente informações relevantes sobre a atividade do cliente, como seu plano de preços e conversas anteriores.
Análise de sentimentos
A análise de sentimentos é uma especialização em processamento de linguagem natural (NLP) que se concentra na compreensão de padrões emocionais na comunicação. Ela tenta determinar se o texto expressa sentimentos positivos, negativos ou neutros
Isso pode ser usado para analisar dados de texto, como publicações em redes sociais, avaliações de clientes, pesquisas online, artigos de notícias e muito mais, tornando-o benéfico para equipes de marketing. Pode ajudá-las a entender como as pessoas respondem à sua marca e a realizar pesquisas de mercado.
Visão computacional
Essa técnica de IA permite que os computadores interpretem e compreendam o mundo visual. A mídia — por meio de câmeras ou scanners — é enviada ao computador, que então usa uma combinação de redes neurais de aprendizado profundo e recursos de processamento de imagem para compreender melhor a imagem.
Isso desempenha um papel fundamental nos carros autônomos, que podem navegar pelas estradas (e detectar objetos) com base nas imagens enviadas ao mecanismo de IA do carro por meio de câmeras.
Automação e robótica
Aqui, os métodos tradicionais de automação e robótica são potencializados com IA para tornar ambos os campos mais eficientes. Os recursos de IA são integrados a robôs e softwares de automação para ajudá-los a analisar dados de sensores e do ambiente.
Isso permite que os robôs percebam objetos e compreendam fatores como espaço, tempo e resolução de problemas, para que possam se adaptar facilmente a cenários do mundo real.
Um exemplo simples é o aspirador robótico. A IA ajuda os aspiradores robóticos a mapear a sua casa e evitar obstáculos como móveis, brinquedos de animais de estimação ou cabos elétricos.
A aplicação de técnicas de IA em vários setores
As técnicas de IA discutidas nesta postagem do blog podem ser usadas em vários setores, desde marketing até saúde e até mesmo aeroespacial.
- Saúde: O aprendizado supervisionado pode ser usado para reconhecimento de imagens, como análise de exames e relatórios. Por exemplo, você pode adicionar seus relatórios ao AI Planet Medical Report Analyzer para obter um diagnóstico rápido
- Marketing: A aprendizagem não supervisionada pode ser usada em ferramentas de marketing para exibir anúncios, atualizar feeds de redes sociais e recomendar produtos
- Varejo: A visão computacional pode ser usada para monitorar estações de autoatendimento, e a PNL pode ser usada para chatbots
- Finanças: O aprendizado profundo e o aprendizado supervisionado podem ser usados para identificar fraudes financeiras e outras atividades suspeitas
- Transporte: A visão computacional e a robótica alimentada por IA podem ajudar a aperfeiçoar os reflexos e a adaptabilidade dos carros autônomos. A Tesla, por exemplo, investiu anos de pesquisa para fazer seus carros funcionarem com piloto automático
- Agricultura: A visão computacional e o aprendizado profundo podem ser usados para analisar culturas em busca de infestações e planejar planos agrícolas ideais. Muitas plataformas, como FarmSense e Go Micro, começaram a fazer isso — a última até converte a câmera do seu smartphone em um microscópio para que você possa examinar pragas
- Educação: O processamento de linguagem natural (NLP) por meio de chatbots interativos pode ser usado para treinar alunos em idiomas e outras habilidades sociais
- Segurança: Deep learning, NLP e NER podem ser usados para extrair informações, identificar imagens, encontrar ameaças e ajudar na governança baseada em IA
Desafios comuns e considerações éticas da implementação da IA
Como toda nova tecnologia, a IA também traz consigo uma série de desafios. Aqui estão alguns dos mais importantes.
Preocupações com a privacidade
Os motores e algoritmos de IA são treinados com dados disponíveis publicamente, o que pode levar a violações de privacidade de dados e direitos autorais. Além disso, muitas ferramentas de IA usam dados de clientes para treinar seus algoritmos, o que pode causar vazamento de dados médicos ou informações confidenciais da empresa.
Os geradores de imagens de IA também são conhecidos por copiar (ou ser fortemente inspirados) por obras reais de artistas digitais, levando a um problema generalizado de violação de propriedade intelectual.
Justiça e preconceito
Os sistemas de IA podem perpetuar os preconceitos presentes nos dados de treinamento, levando a resultados injustos ou discriminatórios.
Quando o ChatGPT foi disponibilizado ao público pela primeira vez, houve relatos de que ele reforçava os estereótipos de gênero existentes. Quando questionado sobre médicos e enfermeiros, ele assumiu que o médico era um "ele" e a enfermeira era uma "ela". Ele até assumiu que as frases tinham um erro ortográfico, em vez de interpretá-las com a possibilidade de uma médica ou um enfermeiro.
Alucinações em sistemas de IA explicáveis
Às vezes, um sistema de IA explicável (como o ChatGPT ou o Anthropic Claude) gera resultados factualmente incorretos ou totalmente inventados — basicamente, ele "alucina".
Barra lateral: IA explicável (XAI) tem como objetivo tornar a inteligência artificial, especialmente o aprendizado de máquina, mais transparente e compreensível para os seres humanos. Ao entender como um sistema de IA chega às suas respostas, podemos identificar e corrigir vieses ou erros em seu raciocínio.
Existem diferentes técnicas para alcançar a XAI. Algumas se concentram em tornar o funcionamento interno do modelo de IA mais interpretável. Outras se concentram em explicar as decisões individuais tomadas pelo modelo.
Isso pode ocorrer porque o algoritmo de IA não foi treinado com dados suficientes ou porque foi treinado com apenas um tipo de dados, o que faz com que ele crie soluções ou resultados que correspondem ao seu conjunto de dados.
Isso é bastante comum quando as pessoas usam IA para pesquisa. Faça uma pergunta — talvez sobre uma fonte — e ela cria um cenário imaginário — como no exemplo acima, em que um usuário pergunta ao ChatGPT sobre o único sobrevivente do Titanic, e ele inventa um incidente com um padeiro.
Alinhamento da IA
Um aspecto central da pesquisa em IA, o alinhamento da IA tem como objetivo criar sistemas de IA que beneficiem os seres humanos. Os sistemas de IA podem ter consequências imprevistas se seus objetivos não forem bem definidos e alinhados com o "bem comum".
Um exemplo simples disso seria a maneira como o ChatGPT não responde a perguntas racistas ou discriminatórias. Portanto, é importante vincular as criações de IA a objetivos que estejam alinhados com o bem-estar humano em geral.
Responsabilidade
O potencial da IA explicável é inegável. Desde aulas de programação até tutoriais de conserto de carros, ela pode ser uma ferramenta poderosa para aprender e realizar tarefas. No entanto, as mesmas capacidades podem ser mal utilizadas, espalhando desinformação ou até mesmo fornecendo instruções para fins destrutivos.
Mas o que acontece quando a IA comete um erro? Quem é responsável se uma solução de IA leva a consequências negativas?
Para evitar tais consequências, é importante estabelecer processos transparentes e linhas claras de responsabilidade. Já começamos a fazer alguns progressos nesse sentido.
O governo dos EUA, por exemplo, obrigou as empresas de IA a compartilhar todas as novas descobertas com o governo federal, juntamente com os resultados e conclusões dos testes de segurança associados.
As tendências atuais em inteligência artificial
Foi apenas nos últimos anos, em particular na década de 2020, que a IA deu grandes passos. Algumas das tendências comuns que estamos vendo nos campos da IA são:
Análise preditiva
Os algoritmos de IA podem analisar dados para prever eventos ou resultados futuros. Isso tem aplicações nas finanças (projeções de fluxo de caixa) e no varejo (previsão de demanda), entre outros campos.
Ferramentas como o Cash Flow Frog, por exemplo, podem analisar sua receita em tempo real e fornecer uma estimativa dos lucros futuros.
Reconhecimento de padrões
É utilizada no reconhecimento de imagens (veículos autônomos), detecção de anomalias (identificação de fraudes) e processamento de linguagem natural (NLP).
A Tesla, por exemplo, usa IA para analisar padrões no trânsito, utilizando câmeras, radares e sensores ultrassônicos para verificar os arredores do carro e responder ao trânsito.
IA generativa
A IA generativa ajuda você a criar novos dados, como imagens, texto ou música, com base em padrões existentes — por exemplo, criando retratos realistas de pessoas que não existem.
Ferramentas como Midjourney e Dall-E podem fornecer ilustrações muito legais com base em prompts de texto.
Chatbots
Os programas de IA conversacional imitam a conversa humana e podem ser usados para atendimento ao cliente e aprendizagem. Por exemplo, as empresas podem adicionar chatbots aos seus sites e aplicativos, para que os clientes possam obter respostas rápidas do bot de IA em vez de esperar por um representante de atendimento ao cliente.
Assistentes virtuais
Assistentes com IA, como Siri e Alexa, podem entender e responder a comandos de voz, ajudando em tarefas como agendar compromissos ou controlar dispositivos domésticos inteligentes
Sistemas de recomendação
Os algoritmos de IA sugerem produtos, filmes e muito mais com base no comportamento e nas preferências anteriores do usuário.
Por exemplo, plataformas OTT como Netflix e Hulu usam seus padrões de visualização — quais gêneros você assiste, por quanto tempo você assiste algo e assim por diante — para sugerir novos filmes ou programas.
O futuro da inteligência artificial
Um futuro potencial da IA envolve o surgimento da superinteligência, em que as máquinas superam as capacidades humanas em muitas áreas. Parece um filme de ficção científica, certo? Mas a maioria das empresas de pesquisa em IA — incluindo grandes empresas de tecnologia como Google e Microsoft — está trabalhando ativamente para esse futuro.
Aqui estão algumas tendências comuns de IA que podem ser possíveis no futuro:
- Inteligência Artificial Geral (AGI): Este é um cenário em que a IA é tão inteligente quanto os seres humanos e é capaz de abordar problemas de forma criativa, usando o pensamento original. Isso inclui atividades criativas, como escrever um romance do zero ou escrever poesia tão emotiva quanto a escrita por humanos, e atividades científicas, como sugerir novas hipóteses e projetar experimentos
- Superinteligência: Isso leva a IA um passo adiante, tornando-a mais inteligente do que os seres humanos — pense em enfrentar alguns dos maiores desafios do mundo, incluindo mudanças climáticas, pobreza e doenças, e otimizar processos além da compreensão humana
- A singularidade da IA: Imagine um ponto em que o desenvolvimento da IA acelera além da nossa capacidade de controlá-la ou mesmo compreendê-la. Esse rápido crescimento da inteligência é o que a singularidade representa. Alguns acreditam que alcançar a AGI pode desencadear a singularidade. Uma AGI, com suas habilidades superiores de resolução de problemas, poderia melhorar rapidamente sua própria inteligência, levando a uma "explosão de inteligência" — e começar a governar o mundo. Parece distópico, certo?
Embora a singularidade ainda pareça improvável, muitas pessoas se preocupam com ela. Sam Altman, da OpenAI, admitiu ter medo das possíveis ramificações da singularidade da IA.
Mas todos esses "futuros" são hipotéticos e podem levar anos para se concretizar. Em um futuro próximo, você poderá ver a IA causando impacto na área da saúde, na pesquisa e na Internet das Coisas (IoT), com centros de diagnóstico, análises estatísticas e carros autônomos movidos a IA, entre outros.
Ferramentas e recursos populares de IA
Agora, vamos explorar alguns recursos de IA disponíveis para uso diário e como você pode se beneficiar deles.
OpenAI
Uma empresa de pesquisa sem fins lucrativos, a OpenAI se dedica a garantir que a inteligência artificial beneficie toda a humanidade. Seu objetivo de longo prazo é que "os benefícios, o acesso e a governança da Inteligência Artificial Geral (AGI) sejam amplamente e justamente compartilhados"
A AGI é um tipo de IA que possuiria habilidades cognitivas "semelhantes às humanas" na resolução de problemas, criatividade e interação social. Enquanto os modelos atuais de IA podem ajudar a analisar um relatório ou encontrar informações rapidamente, o objetivo da OpenAI com a AGI é permitir que ela escreva romances ou até mesmo compreenda as emoções humanas.
Embora esses casos de uso ainda sejam hipotéticos, os próximos anos serão interessantes, à medida que observamos a evolução desse campo. Por enquanto, eles planejam construir soluções de IA que criem uma transição lenta para o mundo da AGI. Eles acreditam que isso permitirá que os formuladores de políticas e o público compreendam e aceitem a IA.
Um desenvolvimento recente a partir desse objetivo são as ferramentas GenAI: ChatGPT (geração de texto) e DALL-E (geração de imagens).
O ChatGPT, em particular, foi bem recebido pelos entusiastas da IA, principalmente por suas habilidades de processamento de linguagem natural. Vários chatbots e recursos de IA conversacional são construídos sobre o mecanismo GPT.
O DALL-E, por outro lado, suscitou reações contraditórias nas pessoas (especialmente nos designers). Elas consideram as imagens vagas e confusas.
Google DeepMind
O DeepMind do Google é um programa de pesquisa em IA que se concentra na inteligência artificial geral (AGI) e inclui técnicas de IA, como PNL e visão computacional.
Alguns setores em que o Google DeepMind se concentra são inteligência biológica, assistentes virtuais e jogos. Você pode experimentar o Google Gemini para ter uma experiência prática com os recursos de GenAI do Google DeepMind.
Mas um desenvolvimento incrível da IA é o AlphaFold, que pode analisar estruturas proteicas. Embora ainda esteja em fase de pesquisa, os profissionais da área médica têm recebido bem a tecnologia, acreditando que ela pode ajudá-los a diagnosticar doenças com mais rapidez e precisão.
Ao contrário da OpenAI, o foco do Google é criar uma IA "segura". Isso levou à criação da Frontier Safety Framework, que visa analisar e mitigar os riscos potenciais associados à IA avançada.
Antrópico
A Anthropic é uma empresa de segurança e pesquisa em IA que visa treinar sistemas de IA "úteis, honestos e inofensivos". Assim como o Google Gemini e o ChatGPT da OpenAI, a Anthropic também possui um modo LLM — Claude.
Claude pode gerar diferentes formatos de texto criativo, incluindo poemas, códigos, scripts e e-mails.
A Anthropic também é um ótimo estudo de caso sobre o uso ético da IA. Recentemente, ela ganhou destaque na mídia por violação de direitos autorais, quando produtores musicais a processaram por treinar Claude com as letras de suas músicas. Eles alegam que Claude replica letras ilegalmente e estão pedindo milhões em indenização.
Este caso destaca a área cinzenta na utilização da IA para fins criativos, e o veredicto aqui pode estabelecer um precedente para o conteúdo gerado por IA no futuro.
ClickUp Brain — Assistente de IA do ClickUp
O ClickUp, um aplicativo de produtividade para o local de trabalho, vem com recursos GenAI integrados chamados ClickUp Brain.
Uma espécie de assistente virtual, o ClickUp Brain está integrado a todas as ferramentas do pacote ClickUp para facilitar o trabalho (e a vida) dos usuários no dia a dia.
Veja como o ClickUp Brain pode ajudar profissionais de várias funções e setores:
Gerenciador de conhecimento de IA
Cansado de vasculhar documentos para encontrar um detalhe importante? Com o ClickUp Brain, você pode encontrar facilmente informações em qualquer wiki, relatório ou documento interno em segundos.
Melhor ainda, você pode pedir que ela gere resumos rápidos de documentos ou transcrições de reuniões para que você possa se manter atualizado sobre as últimas novidades da empresa ou dos clientes com facilidade.
Gerente de projetos de IA
Outra vantagem de usar o ClickUp Brain é a forma como automatiza o trabalho pesado associado à gestão de projetos. Por exemplo, pode usar o ClickUp Brain para:
- Gerar subtarefas para cada projeto
- Obtenha resumos rápidos do progresso do seu projeto
- Defina automações para gerenciar suas tarefas com comandos em linguagem natural
- Extraia itens de ação das threads de comentários
Redator de IA para o trabalho
O ClickUp também vem com um assistente de redação sólido que pode ser especialmente útil para profissionais de marketing e pessoas que não se sentem à vontade para escrever. O AI Writer for Work pode ajudá-lo com o seguinte:
- Faça um brainstorming de ideias e crie briefings de campanha
- Gere conteúdo em vários formatos, como blog, e-mail e postagem em redes sociais
- Traduzir conteúdo para diferentes idiomas
- Ajuda com edição e verificação ortográfica
- Crie tabelas e organize dados em um formato fácil de ler
No trabalho, equipes e indivíduos também podem usar o ClickUp Brain para redigir todas as suas comunicações internas e externas de qualquer lugar no ClickUp — comentários de tarefas, documentos e e-mails. Adicione suas ideias à ferramenta de redação de IA em forma resumida, e ela irá aperfeiçoá-las para você.
Modelos de prompts específicos para cada função
Além disso, você também tem acesso a modelos de prompts de IA para cada função, para que possa começar imediatamente. Alguns exemplos desses prompts incluem:
- Modelos de relatórios de status e agendas de reuniões para equipes de suporte ao cliente
- Cronograma do projeto e modelos RACI para gerentes de projeto
- Planos de teste e estudos de teste de usuários para equipes de software
Melhore seu trabalho com ferramentas de IA
Acredita-se que a inteligência artificial terá uma grande influência na forma como viveremos e trabalharemos nos próximos anos. Desde a melhoria da produtividade individual até a eficiência operacional de grandes organizações, da descoberta de curas para doenças até a análise de dados e previsões macroeconômicas, acredita-se que os mecanismos de IA melhorarão o mundo.
Como indivíduos, você pode dar o primeiro passo treinando para se tornar um engenheiro de IA (se isso lhe interessar) ou usando ferramentas de IA como o ClickUp Brain para otimizar sua vida.
Leitura sugerida: Como se tornar um engenheiro de prompts
Então, por que não experimentar o ClickUp hoje mesmo? Inscreva-se gratuitamente no ClickUp e descubra como ele pode melhorar todos os aspectos da sua vida!