A Inteligência Artificial (IA) é a simulação da inteligência humana por máquinas e sistemas de computador. A aplicação da IA pode ser muito vasta, desde sistemas especializados, processamento de linguagem natural, até reconhecimento de fala e visão.
A programação de IA concentra-se em três habilidades cognitivas: aprendizagem, raciocínio e autocorreção.
Em geral, os sistemas de IA funcionam absorvendo grandes quantidades de dados de treinamento rotulados (aprendizagem), analisando os dados para correlações e padrões (raciocínio) e usando esses padrões para fazer previsões sobre estados futuros (autocorreção).
Um exemplo claro de IA no dia a dia, é um chatbot, aquele robô que fornece suporte em algum tipo de serviço. Ele recebe exemplos de conversas em texto e pode aprender a produzir trocas realistas com pessoas e ajudá-las a resolverem seus problemas. Ou ainda, uma ferramenta de reconhecimento de imagem pode aprender a identificar e descrever objetos em imagens revisando milhões de exemplos.
A IA pode ser categorizada como fraca ou forte. A IA fraca é um sistema de IA projetado e treinado para concluir uma tarefa específica. Por exemplo, robôs industriais e assistentes pessoais virtuais, como a Siri da Apple, usam IA fraca.
A IA forte também conhecida como inteligência geral artificial (IGA), descreve a programação que pode replicar as habilidades cognitivas do cérebro humano. Na teoria, IA fortes passariam no Teste de Turing – teste esse que determina se um computador é capaz de pensar como um ser humano.
Existem quatro tipos de Inteligências Artificiais: IA de reação, de memória limitada, da Teoria da Mente e a Autoconsciente.
IA de Reação (fraca): Esse tipo de IA não tem memória e é designado para tarefas bem específicas e não conseguem aprender com os dados atuais para aplicações futuras.
IA de Memória Limitada (fraca): Essas sim, conseguem usar experiências passadas e aprender com elas para aplicações futuras. Um carro Tesla (como já vimos em textos anteriores), é capaz de usar aprendizados e memórias para dirigir sem a intervenção de um ser humano.
Teoria da Mente (forte): Teoria da mente é um termo da psicologia que se refere à capacidade das pessoas de compreender outras pessoas designando sentimentos à elas. Quando aplicado à IA, significa que o sistema teria a inteligência social para entender as emoções. Esse tipo de IA seria capaz de inferir intenções humanas e prever o comportamento, uma habilidade necessária para que os sistemas de IA se tornem membros integrais das equipes humanas, que ainda não é possível.
IA Consciente (forte): Nesta categoria, os sistemas de IA têm consciência de si mesmos, o que lhes fazem entender seu lugar no tempo-espaço. Esse tipo de IA ainda não existe.
IA na Indústria
A Indústria tem estado na vanguarda da incorporação de robôs no fluxo de trabalho. Por exemplo, os robôs industriais que foram programados para executar tarefas individuais, e separados dos trabalhadores humanos, funcionam cada vez mais como assistentes: robôs menores e com habilidade de multitarefas colaboram com humanos e assumem a responsabilidade por mais partes do trabalho em armazéns, fábricas e outros espaços de trabalho.
De acordo com um artigo publicado na UNINOVA, em Portugal, a IA industrial distingue-se no campo da IA em cinco dimensões particulares:
Infra-estruturas: Entre hardware e software, há uma grande ênfase nas capacidades de processamento em tempo real, garantindo confiabilidade na captura de dados de nível industrial com altos requisitos de segurança e interconectividade.
Dados: A IA industrial requer dados caracterizados por grande volume, variedade de alta velocidade, que vem de várias unidades, produtos, sistemas, etc.
Algoritmos: Requer a integração de conhecimento físico, digital e pesquisa. Demanda alta complexidade da gestão, implantação e governança de modelo.
Tomada de decisão: Dada a configuração industrial, a tolerância ao erro é, geralmente, muito baixa, com o tratamento de incerteza sendo extremamente importante. Eficiência é de extrema importância para a otimização da produção em larga escala.
Objetivos: IA industrial aborda, principalmente, a criação de valor através de uma combinação de fatores como: redução de sucata, qualidade melhorada, aumento do desempenho da produção e tempos de aceleração.
Uma vez que temos uma fábrica operando com o auxílio de uma IA, é possível ter a mensuração de dados de forma automatizada, reduzindo custos, eliminando desperdícios e, consequentemente, a tomada de decisões passa a ser mais precisa e a produtividade melhorada explicitamente.
