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Do que a Inteligência Artificial é feita? Como funciona?

como a inteligência artificial funciona
Escrito por HD Store

Você já se perguntou como a Inteligência artificial funciona? Com ela é feita? Se você tem essas dúvidas, está no artigo certo.

Do que AI é feita? Como funciona?

Essa é uma pergunta difícil de se responder porque, afinal, a AI é um programa de computador. Logo, é feita de códigos. Não convém aqui falar sobre os códigos, mas vamos te contar a lógica disso tudo.

Você sabe das funções matemáticas? A inteligência artificial funciona mais ou menos assim. Você tem uma função e quando coloca um número nela, outro número aparece. Entretanto, o que tem de tão interessante nisso tudo é que os números têm uma relação. Eles não são aleatórios. Por isso são uma função. Da mesma forma que os códigos de computador também não são aleatórios. Assim, o código é uma função e os dados são os números. Muitos e muitos códigos analisando uma quantidade enorme de dados é o que chamamos de inteligência artificial, basicamente.

Há uma série muito grande de tecnologias na AI. Muitos códigos, dados e conhecimentos acumulados. Isso torna o processo de ensino muito mais complexo do que se pode imaginar. Em geral, ela é composta por Machine Learning, Deep Learning, Processamento de Linguagem Natural e algumas outras coisas.

Machine Learning

Nós já falamos de Machine Learning aqui no blog. É o processo dos computadores aprenderem com o mínimo de programação possível. É, basicamente, um processo matemático de reconhecimento de padrões a partir de uma infinidade de dados. Nós, seres humanos, somos excepcionais em reconhecer padrões, e é assim que nós ensinamos as máquinas.

O machine learning é a essência da inteligência artificial. Pode parecer complexo, mas é algo bem simples de ser explicado. Pense nas recomendações de produtos da Amazon. “Clientes que procuraram os produtos X também procuraram por Y”. A máquina reconhece que, se muitas pessoas pesquisam pelos produtos X e Y, você que está procurando o produto X também irá pesquisar por Y.

Agora, imagine uma rede de informações, como uma teia de aranha. Os pontos que se ligam são as informações. Cada informação leva a outras informações e todas elas estão conectadas. O machine learning funciona como várias teias de aranha infinitas. Dados e dados se conectam e essas conexões criam informações relevantes para serem apresentadas. Isso é machine learning.

Deep Learning

Deep learning é o machine learning em um nível mais complexo. Ele usa conceitos, códigos e ferramentas mais sofisticadas. Então, por exemplo, supondo que 1000 pessoas pesquisaram por “sabonete”. 900 dessas pessoas, logo após pesquisar por “sabonete”, pesquisaram “sabonete saudável”. No simples machine learning, quando você, mero usuário que não estava no começo das 1000 pessoas, pesquisar sobre “sabonete”, a chance do seu buscador te recomendar “sabonete saudável” é altíssima. Agora, supondo que 2 dessas 1000 pessoas pesquisaram “celular” depois de “sabonete”. Convenhamos que não são assuntos tão unidos assim, mas, em tese, o machine learning poderia indicar para você pesquisas de “celular” também, como em anúncios ou algo do tipo.

O deep learning atua nesses quesitos mais delicados. Não é porque 2 de 1000 pessoas pesquisam assuntos distintos que você também pesquisará. Essas pessoas não estão dentro do padrão. E aí que o deep learning funciona, como não te mostrando resultados irrelevantes.

Como no exemplo, você mesmo percebeu que as duas pesquisas não tinham muito em comum. Ou seja, de forma sofisticada, o deep learning tenta imitar os nossos pensamentos.

Processamento de linguagem natural (PLN)

Sabe quando você tenta falar com uma empresa via chat e as mensagens são extremamente perfeitas? Elas não parecem informais. Muitas vezes em conversas informais nós nos esquecemos do uso da vírgula, letras maiúsculas e coisas assim. Parece que você está falando com um robô e – pasme! – pode mesmo estar.

Nesse caso, a inteligência artificial do chatbot não teve ferramentas para processar o PLN. Assim, ele fica extremamente artificial. O robô pode até ser bem inteligente quando te dá informações, mas ele deixa bem na cara quem ele é.

Outro exemplo é o reconhecimento de emoções em posts na internet. Muitas empresas utilizam o PLN para identificar o que os clientes estão falando de suas empresas. Porém, ler comentário por comentário pode ser um processo muito sacal e muito lento. Aí vem a inteligência artificial mais uma vez, facilitando o nosso trabalho e reconhecendo padrões por nós.

Ou seja, o processamento de linguagem natural é responsável por lapidar os resultados da inteligência artificial, tornando-os mais naturais e mais humanos.

“Algumas outras coisas”

Essas “outras coisas” são conhecimentos em programação, basicamente. Se você tem interesse em entender de forma aprofundada o que é AI, quer criar logaritmos ou se aventurar no mundo da inteligência artificial, pode encontrar vários cursos na internet, como:

Enfim, esses são os tópicos fundamentais da inteligência artificial. É evidente que há muito o que aprendermos e criarmos ainda.

Gostou de algum curso recomendado? Comente aqui em baixo!

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