O que é a inteligência artificial?

Definição de inteligência artificial

A inteligência artificial (IA) é um campo da ciência da computação que se baseia na capacidade das máquinas e sistemas informáticos de simular certas funções cognitivas humanas. Utiliza modelos de redes neurais artificiais que imitam o funcionamento dos neurónios no cérebro humano, bem como algoritmos sofisticados para analisar grandes quantidades de dados. Graças a essas tecnologias, a IA pode compreender questões complexas, prever intenções, identificar objetos em imagens, modelar comportamentos a partir de dados e sintetizar informações valiosas para múltiplas utilizações. Usando algoritmos de aprendizagem automática e deep learning, os sistemas de inteligência artificial podem, entre outras coisas, calcular probabilidades e fornecer respostas claras e relevantes aos humanos.

Outro avanço importante no campo da IA é o da IA gerativa, que permite aos sistemas criar conteúdo original, como texto, imagens ou vídeos, baseando-se nos dados nos quais foram treinados. Esta capacidade abre novas perspetivas de inovação em vários sectores e utilizações, tais como a criação de conteúdos, a conceção de produtos ou mesmo a arte e a música. Há vários anos que modelos como o ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, demonstram a sua eficácia nestes domínios, oferecendo novos serviços e aplicações aos utilizadores e às empresas.

História da inteligência artificial

Na década de 1940, com o nascimento dos primeiros computadores, muitos cientistas, como Alan Turing, procuraram desenvolver o que se chamava então um « cérebro artificial ». Estes investigadores realizaram diversas experiências para atingir o seu objetivo ambicioso: criar uma máquina mais inteligente do que o humano. Para provar esta inteligência, eles conceberam um sistema de avaliação que se tornou célebre, o teste de Turing.

A ideia deste teste é simples: durante cinco minutos, uma pessoa envia mensagens por computador a dois interlocutores, um humano, o outro uma máquina. No final da conversa, se a pessoa não conseguir distinguir o humano da máquina, o teste é considerado bem-sucedido. A IA demonstra assim que possui competências suficientes para reproduzir uma linguagem natural e participar de um diálogo inteligente, incluindo por vezes um toque de humor, provando assim a sua capacidade de imitar as interações humanas.

Em 1956, três matemáticos criaram a primeira linguagem de inteligência artificial, IPL-11, com um programa para resolver problemas matemáticos. Este modelo evoluiu rapidamente e tornou-se capaz de demonstrar teoremas matemáticos com uma explicação clara e inteligível. Foi assim que os investigadores desenvolveram uma tecnologia de autoaprendizagem chamada « machine learning », que permite aos sistemas de inteligência artificial construírem eles próprios a sua própria inteligência, treinando-se para reproduzir uma análise humana num grande volume de dados. A OpenAI usou esses conceitos para criar sistemas avançados como o ChatGPT, que são capazes de entender e gerar texto de forma natural.

O machine learning e o big data (ou a capacidade de recolher e analisar um volume exponencial de informações para acionar os modelos de IA) estão, portanto, no centro dos sucessos da inteligência artificial e dos seus avanços. Graças a estas tecnologias, as empresas podem hoje em dia beneficiar desta capacidade de utilização intensiva dos dados a fim de desenvolver sistemas capazes de performances inéditas em vários sectores, dos serviços clientes automatizados às máquinas industriais inteligentes.

Como funciona a inteligência artificial?

A inteligência artificial é baseada em três etapas para simular processos cognitivos humanos: a assimilação de informações, a análise de dados e a implementação de respostas ou ações adequadas. Cada etapa desempenha um papel crucial na capacidade da IA para aprender, compreender e interagir de forma eficaz.

Etapa 1: assimilação das informações

Para funcionar, uma inteligência artificial deve primeiro capturar e armazenar uma grande quantidade de dados. Cada interação digital gera informações, quer se trate de cliques num website ou de dados provenientes de um sensor. Por vezes, esta informação deve ser anonimizada, em conformidade com regulamentos como o RGPD, a fim de proteger a privacidade dos utilizadores.

Algoritmos de aprendizagem, também chamados « neurónios artificiais », analisam e decifram esses dados. Por exemplo, para reconhecer imagens, eles dividem pixels por pixel antes de convertê-las em um conjunto de dados. Outros algoritmos recolhem e redistribuem dados massivos do big data, ao passo que o cloud computing oferece a potência de cálculo necessária para tratar estas informações em grande escala.

2 - Análise dos dados

Uma vez os dados recolhidos, a IA utiliza o deep learning, uma forma avançada de aprendizagem automática, para os analisar. Os data scientists definem critérios de análise, que os algoritmos enriquecem com o tempo propondo respostas cada vez mais pertinentes.

A eficácia da IA depende da quantidade e da qualidade dos dados disponíveis. O Data Mining, por exemplo, permite identificar semelhanças, tendências ou informações exploráveis em vastos conjuntos de dados. No entanto, esta capacidade de análise requer uma elevada potência de cálculo. Tecnologias como as GPU (unidades de tratamento gráfico) e soluções dedicadas como o OVHcloud AI Training otimizam estes recursos para acelerar os processos de aprendizagem da IA.

À medida que os algoritmos de deep learning se tornam mais sofisticados, o tratamento de dados torna-se quase instantâneo, abrindo assim novas possibilidades de aplicações para a IA.

Etapa 3: criação de respostas ou de ações adequadas

A inteligência artificial utiliza os dados analisados para propor respostas ou ações adaptadas às expetativas. Este processo, comparável a um « reflexo cognitivo », permite à IA:

• propor recomendações de vídeo adaptadas ao utilizador (inteligência relacional) ;
• automatizar tarefas repetitivas para aumentar a eficiência operacional (automatização inteligente);
• realizar traduções em tempo real para facilitar a comunicação (análise semântica, interpretação das línguas);
• Identificar tendências de mercado para ajudar na tomada de decisões estratégicas (tomada de decisões informáticas);
• reconhecer objetos ou animais em milhares de fotografias (reconhecimento visual);
• gerir veículos autónomos com toda a segurança (reflexos cognitivos, apropriação).

Exemplos de utilização da inteligência artificial

Modelo preditivo no setor público

A gestão das infraestruturas e dos serviços públicos pode revelar-se complexa e extremamente morosa, exigindo cada decisão uma análise aprofundada de numerosos parâmetros. Por exemplo, decidir renovar uma estação envolve enfrentar problemas variados, tais como a hierarquização das obras de acordo com o orçamento previsional, o estudo dos fluxos de circulação para propor itinerários alternativos, ou ainda a otimização dos transportes de substituição.

É aqui que entra a IA. Ao criar modelos de inteligência artificial, torna-se possível capturar, tratar e analisar os dados disponíveis de forma mais eficaz, estabelecendo assim projeções mais precisas. Esses modelos de previsão facilitam a elaboração de árvores de decisão, que detalham os custos e benefícios associados a cada opção considerada, e se tornam ferramentas valiosas de apoio à decisão para os gestores públicos.

Assim, a inteligência artificial impõe-se como uma solução de escolha na planificação e otimização das operações para o conjunto das administrações e dos serviços públicos. Graças aos sistemas avançados e à utilização do Machine Learning, as administrações podem não só melhorar a qualidade dos seus serviços, mas também reduzir os custos e tomar decisões informadas baseadas em informações Data-driven.

Investigação e desenvolvimento no setor da saúde

A inteligência artificial está no centro de muitos programas de investigação e desenvolvimento (R&D) no domínio da saúde, onde produz resultados particularmente promissores. Com efeito, a IA é utilizada para aplicações críticas, como a despistagem precoce de cancros e de doenças graves, que representam desafios importantes para o sector médico.

Por exemplo, após testes de reconhecimento visual bem-sucedidos, algoritmos de IA foram integrados em programas de rastreio de tumores em estágio inicial. Em comparação com uma equipa de neurocirurgiões, os algoritmos de reconhecimento por RM já são dez vezes mais rápidos e mais eficazes na deteção de tumores cerebrais. Comparam cada nova imagem do cérebro com milhares de outras imagens em bases de dados, oferecendo assim análises rápidas e precisas.

A IA gerativa também acrescenta uma dimensão suplementar a estes avanços ao permitir a criação de modelos de dados sintéticos, como imagens médicas artificiais. Estes modelos podem ser utilizados para formar novos sistemas de rastreio, respeitando a confidencialidade dos dados dos pacientes, facilitando assim a investigação sem comprometer as exigências de proteção dos dados. Esta utilização da análise preditiva e do reconhecimento de imagens pela IA pode ajudar a salvar vidas ao permitir um diagnóstico antes mesmo de a doença se manifestar, revolucionando o mundo da medicina e transformando a forma como os serviços de saúde são prestados.

Além disso, graças a técnicas como a mineração de dados e a extração de conhecimentos de milhares de relatórios científicos, a GA permite compreender melhor as causas de aparecimento de certas doenças, detetar potenciais contraindicações entre diferentes medicamentos e acelerar a investigação científica em grande escala, melhorando assim os resultados clínicos.

Segurança informática e proteção de dados

A proteção e a governação dos dados constituem desafios críticos no mundo digital atual. Quer para os grandes centros de investigação quer para as empresas de todas as dimensões, o acesso, a partilha e a utilização segura das informações são essenciais para manter a confiança, garantir a confidencialidade e respeitar as regulamentações em matéria de proteção de dados.

Neste contexto, o software de cibersegurança baseado na inteligência artificial desempenha um papel fundamental. Ao detetar as falhas potenciais de uma rede e ao bloquear o malware que imita o comportamento humano, estas ferramentas oferecem uma camada de defesa dinâmica e pro-ativa. Graças à análise de dados em tempo real e aos algoritmos de machine learning, estes sistemas tornam-se capazes de antecipar e reagir rapidamente às ameaças, mesmo antes de estas se concretizarem, reduzindo consideravelmente os riscos de intrusão.

Além disso, a integração da IA no cloud computing reforça ainda mais a segurança informática. As empresas podem proteger as suas informações sensíveis beneficiando de uma infraestrutura escalável e flexível. Por exemplo, a utilização de inteligência artificial na cloud permite monitorizar continuamente o acesso não autorizado e identificar comportamentos suspeitos em grande escala, fornecendo uma defesa mais robusta contra ataques informáticos.

Ao combinar inteligência artificial com ferramentas de segurança avançadas, as organizações estão mais bem equipadas para defender as suas redes contra as ameaças cibernéticas crescentes. Esta abordagem holística, que associa a IA à cibersegurança, permite não só reforçar a proteção dos dados, mas também melhorar a resiliência global dos sistemas informáticos, garantindo assim uma continuidade de atividade e uma conformidade com as normas internacionais.

Tradução automática em tempo real

A gestão da relação com o cliente representa um desafio estratégico para qualquer empresa que procure destacar-se na qualidade dos seus serviços. Ao adotarem sistemas de inteligência artificial especializados no processamento automático das línguas (Natural Language Processing), as empresas podem centralizar as exigências dos seus clientes internacionais e traduzi-las instantaneamente para a língua dos encarregados de clientes, desempenhando assim o papel de intérprete em tempo real.

Esta automatização linguística permite a cada cliente fornecer respostas personalizadas, precisas e adaptadas, que são depois traduzidas automaticamente para o idioma do utilizador final. O resultado é uma melhoria significativa da satisfação do cliente e uma redução significativa dos prazos de resposta. Além disso, os modelos de resposta predefinidos gerados por chatbots, otimizados graças à análise dos intercâmbios anteriores e aos algoritmos de aprendizagem automática, permitem responder eficazmente às questões frequentes.

Assim, o uso de inteligência artificial para tradução automática em tempo real transforma profundamente a experiência do cliente, ao mesmo tempo que reforça a competitividade das empresas num mercado global cada vez mais interligado.

Planeamento, acompanhamento dos stocks e gestão dos fluxos

A gestão dos alimentos, a previsão da procura e o acompanhamento dos stocks em tempo real representam desafios importantes para os agentes da grande distribuição e do e-commerce. Graças à inteligência artificial e aos seus algoritmos preditivos, é agora possível antecipar as vendas e encomendar a quantidade exata de produtos junto dos fabricantes, uma tarefa considerada quase impossível.

Baseando-se nos dados de vendas dos anos anteriores e nas informações atuais, os profissionais podem treinar sistemas de IA para gerir os fluxos de milhares de artigos em tempo real. Estes programas de computação de tomada de decisões podem identificar rapidamente as melhores vendas de cada período e sugerir as quantidades ótimas a encomendar. Assim, os modelos preditivos, os algoritmos de controlo e a visualização avançada dos dados permitem aos compradores ajustar as suas encomendas para evitar o desperdício e evitar as ruturas de stock, otimizando os custos e melhorando a satisfação do cliente.

Como resultado, a integração da inteligência artificial na gestão de stocks e fluxos de mercadorias transforma toda a cadeia de fornecimento, trazendo nova eficiência e agilidade às empresas.

Robótica e inteligência integrada

A robótica representa uma das principais aplicações da inteligência artificial, com foco no desenvolvimento da inteligência cognitiva. Neste campo, os programadores não se limitam a criar computadores inteligentes ligados a uma rede; também criam máquinas autónomas capazes de interagir de forma independente com o seu ambiente.

Para atingir este objetivo, os robôs e robôs são equipados com vários sensores, como câmeras de bordo, microfones, radares e redes de objetos conectados. Estes dispositivos permitem-lhes perceber o seu ambiente em tempo real e ajustar os seus comportamentos à informação recebida, simulando assim os reflexos cognitivos adaptados a cada situação. Esta capacidade de adaptação em tempo real é essencial para que os robôs possam realizar tarefas complexas em vários ambientes.

A inteligência incorporada já exemplifica o seu enorme potencial através de inovações como o automóvel autónomo. Capaz de entender e respeitar o código de estrada, estacionar sozinho e reagir instantaneamente a um perigo, o carro autónomo utiliza sistemas inteligentes que integram algoritmos avançados para uma tomada de decisão rápida e segura. Estes exemplos mostram como a IA está transformando não só o campo da mobilidade, mas também muitos outros sectores, trazendo soluções autónomas e inteligentes que melhoram a segurança e a eficiência.

Sectores criativos

A inteligência artificial gerativa revoluciona os sectores criativos ao abrir novas perspetivas para a criação de conteúdos. Quer seja na arte, música, literatura ou publicidade, estas tecnologias permitem gerar imagens, vídeos, textos e até mesmo composições musicais originais, oferecendo assim oportunidades inéditas aos criadores.

Na arte e no design, por exemplo, artistas e designers estão usando ferramentas de IA gerativa para criar trabalhos digitais complexos, explorando formas e estilos que seria difícil imaginar de outra forma. Na literatura, os escritores podem colaborar com sistemas de IA para co-escrever histórias ou scripts, enriquecendo assim as suas histórias com sugestões inéditas e diversificadas.

Da mesma forma, na música, a IA gerativa pode compor novas obras inspirando-se nos estilos existentes, permitindo aos compositores descobrir novas inspirações ou produzir rapidamente peças adaptadas a necessidades específicas, como bandas sonoras para filmes ou jogos de vídeo. No sector da publicidade e do marketing, os algoritmos gerativos são utilizados para criar conteúdos personalizados, concebidos para campanhas mais orientadas e empenhativas, aumentando assim o impacto e o alcance das mensagens publicitárias.

Assim, esta capacidade da IA para gerar conteúdo criativo oferece aos profissionais do sector uma flexibilidade e uma eficiência acrescidas. Também abre caminho a novas formas de expressão artística e a abordagens inovadoras à criação, transformando os processos tradicionais e estimulando a inovação nas indústrias criativas.