Por que a inteligência artificial está em tudo atualmente?

   A IA representa um passo na evolução da tecnologia que vem sendo perseguido, ativamente, desde o matemático e decifrador britânico Alan Turing, que vislumbrou um caminho claro a seguir em seu inovador 1950 artigo, “Computer Machinery and Intelligence”. Na época, a tecnologia simples do computador (comparado aos dias de hoje) não conseguiu acompanhar as ideias de Turing. Mas como com a evolução do computador, a IA conseguiu sua alavanca para estar em todas as “coisas”, atualmente.

   A maior parte da IA ​​que vemos hoje é realmente inteligência artificial estreita (ANI), significando que ele pode executar uma tarefa estritamente definida. Se forem consideradas as tecnologias baseadas em casa, como Siri da Apple e Alexa da Amazon, é evidente que esses sistemas podem processar comandos humanos básicos e perguntas. Isso pode ser feito usando a programação neurolinguistica e, em seguida, usando a geração automática de texto para fornecer respostas diretas ou executar comandos, como acender e apagar as luzes. Porém, essa tecnologia não pode pensar ou raciocinar por si mesma, nem pode ter uma inteligência para conversar com um homólogo humano. Uma pesquisa rápida no YouTube reúne milhares de exemplos de usuários testando esses limites tentando perguntar a Siri e Alexa profundos existenciais ou filosóficos perguntas sem sucesso.

   A IA forte, embora ainda não seja uma realidade, é onde muitos especialistas acreditam que a IA está indo em um futuro próximo. A IA forte é a IA que pode executar pensamentos, inteligentes, tarefas e melhorar a si mesmo. Essas tarefas vão desde aprender, planejar e comunicar-se bem em linguagem natural, até fazer piadas e até se reprogramar. Um relatório de 2018 do Future of Humanity Institute de Oxford ,a universidade pesquisou um painel de pesquisadores de IA sobre cronogramas para IA forte. Eles encontraram “uma chance de 50% de a IA superar os humanos em todas as tarefas em 45 anos e de automatizar todos os trabalhos humanos em 120 anos.” No entanto, a IA trará muitas oportunidades para a criação de novos empregos, também.

   Como muitos especialistas apontaram, um dos grandes valores da IA ​​é o seu potencial para remover a necessidade de fazer tarefas tediosas e repetitivas, tarefas ativas. Em vez disso, os usuários podem se concentrar em seus valores e habilidades essenciais. A aplicação da tecnologia em muitas indústrias tem predominancia e visam reduzir o erro humano, diminuir os custos trabalhistas, e consequentemente aumentando o lucro. Isso foi verdade para os avanços durante a Revolução Industrial até o nascimento da o computador, e continua sendo verdade para a ascensão da IA.

   A IA é um fator-chave – junto com a Internet das Coisas (IoT), robótica, blockchain, computação quântica, migração para nuvem com‐ e outras tecnologias emergentes - em uma nova era digital de avanço humano. Vivemos agora esta revolução em tempo real. O McKinsey Global Institute estima que apenas no setor manufatureiro, as tecnologias emergentes que usam IA até 2025 adicionarão até US$ 3,7 trilhões em valor. A PwC calcula “que a IA poderá contribuir com até US$ 15,7 trilhões para a economia global em 2030, mais do que a produção atual da China e da Índia juntas”, a PwC estima que “US$ 6,6 trilhões provavelmente virão de aumento da produtividade, e é provável que US$ 9,1 trilhões venham de efeitos colaterais do consumo”.

   A IA avançou significativamente nos últimos anos devido a uma série de de fatores, começando com um aumento exponencial na computação disponível poder. Um modelo de IA que antes levava semanas para ser treinado agora leva dias, ou mesmo horas, usando aprendizado de máquina (mais sobre isso em breve). Outro fator é o acesso mais amplo aos dados. Você talvez tenha ouvido dizer que os dados são “o novo petróleo” ou algo semelhante. Mas os dados devem ser processado com ferramentas avançadas, como Analytics e algoritmos de Machine Learning para revelar informações significativas.

    Este processo é onde a IA em BI se torna uma ferramenta inestimável. O aprendizado de máquina é o driver dos sistemas de IA e fortalece o modo de IA , analisando conjuntos de dados complexos. A diferença entre máquina aprendizagem e desenvolvimento de software típico é aquele em programação, recebemos uma entrada e escrevemos um código que representa todos as regras para produzir a saída correta. Embora isso pareça simples, para muitas tarefas é difícil e demorado para chegar a todas as regras necessárias para que produza a saída certa.

   Por exemplo, considere a tarefa de escrever um programa para determinar se uma imagem mostra um cachorro ou um gato. Pense nas regras necessárias para realizar essa tarefa. Codificando as regras à parte, simplesmente imaginar todas as regras exigidas é mentalmente desgastante. Por outro lado, no aprendizado de máquina, você começa com algumas entradas dados e os dados de saída corretos, e o algoritmo de aprendizado de máquina rithm vem com as regras para você. Se você pensar bem, é muito mais fácil construir modelos dessa maneira (desde que você tenha quantidades adequadas de dados), já que o sistema está chegando com regras para você.

   Além disso, é possível que o algoritmo criará regras que você não sabia que existiam. Essas regras são capturados no que chamamos de modelo de aprendizado de máquina. Em outras palavras, o aprendizado de máquina fortalece os modelos analisando conjuntos de dados complexos por meio de um conjunto de regras aprendidas e autodefinidas. Um modelo de aprendizado de máquina aprende com big data e de interações humanas repetitivas até que possa fornecer informações informações e respostas relevantes para os interesses ou objetivos do usuário. Big data refere-se a conjuntos de dados extremamente grandes que podem ser analisados ​​com supostamente para revelar padrões, tendências e associações, especialmente relacionados ao comportamento e interações humanas. No espaço de IA, o machine learning representa o próximo grande salto à frente em tecnologia.

   Como acabamos de abordar, os programadores escrevem um código que instrui a máquina a interpretar uma série de palavras, imagens ou comandos para chegar a uma decisão e executar um comando. O usuário final fornece entrada (dados), enquanto os engenheiros internos pode definir regras mais específicas para interpretar e analisar esses dados. Finalmente, o sistema fornece saída (análise) com base na entrada e regras definidas. No Deep Learning, no entanto, um modelo pode aprender a identificar algo sozinho.

   Os sistemas de Deep Learning não precisam ser alimentados por regras. Em vez disso, o usuário fornece informações estruturadas ou dados não estruturados, e o aprendizado de máquina faz o resto executando esses conjuntos de dados por meio de modelos cada vez mais complexos, com base em seus banco de comportamentos aprendidos, desenvolvido em parte por interações ao longo do tempo com o usuário final.

   Dessa forma, os cenários que a IA pode resolver melhor ,hoje, permanecem limitado por definição formal, mas ainda assim eles são realmente poderosos quando aplicados ao BI. Esses cenários incluem o reconhecimento de padrões em palavras, números e imagens, além de otimizar processos e agilizar resultados.

A Inteligência Artificial está presente na vida das pessoas de uma forma cada vez mais relevante, pois ela permite que os processos sejam mais eficientes e precisos. A IA é usada em diversas áreas para ajudar a automatizar tarefas, além de poder realizar análises complexas que não seriam possíveis de serem feitas por humanos. Ao usar a Inteligência Artificial, é possível ter um melhor aproveitamento dos recursos e aumentar a produtividade. Conclui-se que a Inteligência Artificial é uma tecnologia que tem um grande potencial para melhorar a eficiência e a precisão dos processos, além de poder realizar análises complexas que são inacessíveis aos humanos. Com isso, ela tem se tornado cada vez mais presente na vida das pessoas, permitindo a automatização de tarefas e aumentando a produtividade.