{"id":41791,"date":"2019-09-25T15:04:23","date_gmt":"2019-09-25T18:04:23","guid":{"rendered":"https:\/\/ask.siteup.dev\/o-que-acontece-nos-bastidores-da-inteligencia-artificial\/"},"modified":"2023-06-16T17:35:38","modified_gmt":"2023-06-16T20:35:38","slug":"o-que-acontece-nos-bastidores-da-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ask.siteup.dev\/pt-br\/o-que-acontece-nos-bastidores-da-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"O que acontece nos bastidores da Intelig\u00eancia Artificial"},"content":{"rendered":"

Voc\u00ea j\u00e1 parou para pensar qual a tecnologia por tr\u00e1s de um chatbot, de um rob\u00f4 concierge ou dos assistentes virtuais? O que realmente quer dizer quando uma empresa anuncia que o seu rob\u00f4 de atendimento tem Intelig\u00eancia Artificial?<\/p>\n

Para entender o que se passa nos bastidores de algo t\u00e3o corriqueiro quanto responder uma pergunta, \u00e9 preciso entender o conceito de Intelig\u00eancia Artificial. Neste artigo, abordaremos duas \u00e1reas em que a IA pode ser aplicada: o Processamento de Linguagem Natural (NLP) e o Machine Learning<\/em>.<\/p>\n

Como funciona a Intelig\u00eancia Artificial<\/h2>\n
\"Cena
Cena do filme \u201cO Jogo da Imita\u00e7\u00e3o\u201d. Na imagem, Turing, interpretado por Benedict Cumberbatch, est\u00e1 ao lado da m\u00e1quina que construiu para decodificar as transmiss\u00f5es de r\u00e1dio nazistas durante a Segunda Guerra Mundial<\/figcaption><\/figure>\n

Basicamente, a Intelig\u00eancia Artificial busca \u201cimitar\u201d o comportamento e a mente humana. O seu diferencial \u00e9 a capacidade de processamento muito superior \u00e0 nossa.<\/p>\n

O que demoramos alguns minutos para fazer, um software pode ser programado para fazer em segundos.<\/p><\/blockquote>\n

Um dos grandes nomes da IA \u00e9 Alan Turing. Voc\u00ea pode reconhec\u00ea-lo por conta do famoso teste do mesmo nome (avalia a capacidade de uma m\u00e1quina em parecer humana) ou pelo filme \u201cO Jogo da Imita\u00e7\u00e3o\u201d de 2014.<\/p>\n

Turing criou, durante a Segunda Guerra Mundial, uma m\u00e1quina que pudesse testar todas as combina\u00e7\u00f5es poss\u00edveis para decifrar as transmiss\u00f5es de r\u00e1dio nazistas.<\/p>\n

\u201cA intelig\u00eancia artificial \u00e9 a ci\u00eancia e engenharia na cria\u00e7\u00e3o de m\u00e1quinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes<\/strong>\u201d – John McCarthy<\/p><\/blockquote>\n

Na pr\u00e1tica, a IA est\u00e1 presente em v\u00e1rias \u00e1reas de estudo. Francesco Marconi, chefe de Pesquisa & Desenvolvimento do Wall Street Journal, criou um gr\u00e1fico que mostra os diversos campos de aplica\u00e7\u00e3o da Intelig\u00eancia Artificial.<\/p>\n

\"\u00c1reas<\/p>\n

Pode ser um chatbot de atendimento com Processamento de Linguagem Natural (NLP) avan\u00e7ada, ou um terminal de check-in autom\u00e1tico<\/a> com reconhecimento facial, treinado com algoritmos do machine learning<\/em>.<\/p>\n

Vou te explicar o que s\u00e3o cada uma dessas \u00e1reas de estudo e como podem ser aplicadas em softwares e produtos para a hotelaria:<\/p>\n

Machine Learning simplificado<\/h2>\n

O machine learning <\/em>(ML), ou aprendizagem de m\u00e1quina, \u00e9 uma \u00e1rea de estudo da ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o. Muito confundida com intelig\u00eancia artificial, o grande diferencial do machine learning<\/em> \u00e9 que a m\u00e1quina aprende sozinha. <\/strong><\/p>\n

Ou seja, nas palavras de Tom Mitchell, ex-presidente do departamento de ML da Universidade Carnegie Mellon, \u00e9 uma s\u00e9rie de algoritmos que permitem a um programa de computador melhorar automaticamente atrav\u00e9s da experi\u00eancia.<\/strong><\/p>\n

Mesmo assim, o conceito ainda \u00e9 bastante controverso. Enquanto que alguns programadores n\u00e3o consideram o machine learning como IA, outros entendem que \u00e9 uma forma de se alcan\u00e7\u00e1-la.<\/p>\n

Nesse \u00faltimo caso, os estudiosos dividem o ML em tr\u00eas tipos de aprendizagem<\/a>: a supervisionada, a n\u00e3o supervisionada, e o \u2018deep learning<\/em>‘ ou aprendizagem profunda.<\/p>\n

Outros entendem o deep learning<\/em> como uma sub\u00e1rea do machine learning<\/em>. Nesses casos, o terceiro tipo de ML \u00e9 a “aprendizagem por refor\u00e7o”.<\/p>\n

No seu artigo, \u201cWhat Artificial Intelligence Can and Can\u2019t Do Right Now<\/a><\/em>\u201d (O que Intelig\u00eancia Artificial pode e n\u00e3o pode fazer agora), Andrew Ng explica como funciona a forma mais comum de ML, a aprendizagem<\/strong> supervisionada<\/strong>.<\/p>\n

\"Machine<\/p>\n

Para um programa identificar um rosto humano em uma foto, \u00e9 preciso passar por um per\u00edodo de “experi\u00eancia”. N\u00f3s sabemos como um rosto se parece porque j\u00e1 vimos centenas de milhares de pessoas durante nossa vida. Para uma m\u00e1quina, \u00e9 preciso o mesmo.<\/p>\n

O grande diferencial \u00e9 que, depois de um tempo, voc\u00ea n\u00e3o precisa continuar treinando essa m\u00e1quina. Ou seja, ela ser\u00e1 capaz de identificar, “sozinha”, quais fotos tem ou n\u00e3o um rosto humano, pelo que aprendeu por experi\u00eancia. Na verdade, dificilmente \u00e9 poss\u00edvel que uma m\u00e1quina consiga aprender algo totalmente sozinha.<\/p>\n

Esse tipo de algoritmo \u00e9 amplamente usado em plataformas como o Netflix e Spotify, quando sugere m\u00fasicas ou filmes parecidos com o que voc\u00ea j\u00e1 escutou ou assistiu.<\/p>\n

Processamento de Linguagem Natural (NLP) na pr\u00e1tica<\/h2>\n

Outra \u00e1rea de estudo da Intelig\u00eancia Artificial \u00e9 o Processamento de Linguagem Natural<\/a> (NLP). Resumindo, \u00e9 a capacidade de um programa em entender e construir frases<\/strong>. Na pr\u00e1tica, a LN est\u00e1 por tr\u00e1s de:<\/p>\n