A inteligência artificial (IA) é um campo da ciência da computação que imita as capacidades de resolução de problemas e tomada de decisões da mente humana. A IA ajudou a fazer avanços significativos em áreas como inclusão de pessoas com deficiências, detecção precoce do câncer, meteorologia segurança e vigilância, e muitas outras.

A presença da IA no marketing e os recursos baseados em IA já fazem parte do nosso dia a dia. Por exemplo, as recomendações personalizadas no seu serviço de streaming preferido ou as sugestões de produtos nos pedidos de delivery.

Confira os cinco principais subcampos para o funcionamento da IA

Aprendizado de máquina: o aprendizado de máquina (ML) é um ramo da IA que usa algoritmos capazes de aprender a partir dos dados para classificar ou prever padrões nos dados. As perspectivas geradas pelo aprendizado de máquina são usadas para embasar decisões em áreas que afetam o crescimento, como marketing e operações comerciais. O aprendizado de máquina pode ser supervisionado ou não supervisionado. O aprendizado supervisionado precisa de dados de treinamento vinculados a um resultado conhecido e é mais usado para pesquisa de mercado, modelagem preditiva e análise de texto.

Redes neurais: redes neurais ou redes neurais artificiais (ANNs) são algoritmos de aprendizagem que dependem de dados de treinamento para aprender. São subconjuntos do aprendizado de máquina, estruturadas para imitar a forma como o cérebro humano processa informações e faz conexões entre diferentes pontos de dados. As redes neurais podem continuar aprendendo à medida que processam mais dados, aumentando a precisão ao longo do tempo. Por outro lado, você pode interromper o aprendizado delas e fazer com que executem o que já aprenderam.

Aprendizagem profunda: a aprendizagem profunda é um subcampo das ANNs e se refere a qualquer rede neural com três ou mais camadas de neurônios. Os algoritmos de aprendizagem profunda são mais poderosos do que as redes neurais mais superficiais, pois têm mais capacidade de aprendizagem para otimizar e aprimorar os resultados, aumentando a precisão. A aprendizagem profunda permite aplicar a IA a diferentes usos, de assistentes inteligentes (como Siri e Alexa) a outras áreas, como assistência médica e tecnologias de detecção de fraudes e reconhecimento facial.

Processamento de linguagem natural: o processamento de linguagem natural (NLP) é um campo da IA que permite que um computador processe a linguagem humana. Os modelos de NLP são capazes de traduzir de um idioma a outro, além de resumir, classificar e até mesmo gerar textos. Isso permite que as empresas usem IA para processar dados de experiência do cliente, análises de sentimento e muito mais. Também são esses modelos que alimentam IAs de conversação, como o ChatGPT.

Visão computacional: a visão computacional é um subcampo da IA concentrado em fazer com que os computadores processem imagens de forma eficiente para vários casos de uso. Uma classe de algoritmos que podem ser aplicados aqui são redes neurais convolucionais (CNNs), que se destacam de outras redes neurais por seu desempenho superior com sinais de áudio, voz ou imagem. O aumento do uso da aprendizagem profunda e das redes neurais convolucionais (CNNs) gerou avanços na visão computacional, permitindo que os computadores processassem milhões de dados de imagens e até mesmo criassem novas imagens. As CNNs são usadas em muitas aplicações, como deteção precoce de câncer, vigilância, exploração espacial e desenvolvimento de efeitos visuais para filmes.

Apesar dos avanços contínuos na IA, ainda são necessárias mais pesquisas para explorar todo o potencial dessa tecnologia. À medida que a presença dela em nossas vidas aumenta, é fundamental adotar a IA responsável, que leva em conta a privacidade, a segurança, a transparência, a justiça da propriedade intelectual, a confiabilidade e a inclusão.