O que são as IAs?

A Inteligência Artificial, ou IA, é um ramo da tecnologia que busca criar algo que possa reproduzir ações e tomadas de decisão até agora só possíveis para humanos. Até o momento, precisamos utilizar uma ferramenta específica, definir os parâmetros ou acompanhar as etapas para observar se está progredindo pelo caminho que desejamos. Mas e uma ferramenta que possa fazer pesquisas, análises de diversos dados, criar imagens e mais? Abaixo vamos falar mais dessas IA’s e discutir como elas funcionam.

Como as IAs funcionam?

As IAs são basicamente algoritmos matemáticos e estatísticos para imitar o jeito que pensamos e aprendemos. Para isso, temos alguns tipos de métodos usados no aprendizado delas, como por exemplo:

• Aprendizado Supervisionado: Treinam o modelo utilizando dados e dando resultados para diferenciar e coletar os resultados. Como quando são mostradas diversas fotos de cachorros e gatos, então é indicado “isto é um cachorro” e “isto é um gato” várias vezes, e então, a IA consegue aprender com esse aprendizado guiado a diferenciar sozinha qual é qual.

• Aprendizado Não Supervisionado: Você oferece diversos dados com diferentes informações e a IA analisa e encontra grupos de semelhanças (às vezes não aparentes) entre esses dados. Como por exemplo temos vários clientes de uma loja, com dados de idade, frequência de compra, renda, etc. Com isso a faz um agrupamento utilizando desses dados fazendo muitas vezes com que muitos dados complexos e aparentemente desconexos, se encaixem em problemas menores e solúveis.

• Aprendizado por Reforço: Aqui, utilizamos do método de recompensar por resultados positivos. Como quando queremos treinar uma IA para fazer um robô andar. Cada vez que mexe a perna e vai para frente, +1 ponto, cada vez que mexe a perna do modo errado, -1 ponto (ou não ganha o ponto). Assim, a IA vai testando repetidas vezes.

IA fraca x IA forte

Quando falamos de inteligência artificial, é comum imaginar robôs superinteligentes, capazes de pensar como humanos e tomar decisões complexas sozinhos. Mas a realidade é bem mais pé no chão (pelo menos por enquanto).

Hoje, praticamente tudo o que chamamos de IA é o que se define como IA fraca — também chamada de IA estreita. Isso significa que ela é especializada em tarefas muito específicas, como:

• Sugerir um vídeo no YouTube com base no que você viu antes;
• Filtrar e-mails para separar o que é spam do que não é;
• Gerar uma imagem com base em uma descrição de texto;
• Fazer previsões de clima, comportamento de mercado ou risco de crédito.

Essas IAs são boas no que fazem, mas não entendem o mundo de forma ampla. Elas não têm consciência, nem raciocínio geral — apenas processam dados e seguem padrões.

Já a IA forte, ou IA geral, seria um sistema capaz de pensar, aprender e tomar decisões de forma parecida com um ser humano. Ou seja, ela poderia aplicar o conhecimento de uma área em outra, entender contexto, improvisar e até aprender com pouca informação. Esse tipo de IA ainda não existe. Pesquisadores do mundo todo estudam como (ou se) isso será possível, mas ainda estamos longe de algo assim.

E onde isso nos afeta?

A IA fraca já está presente no nosso dia a dia — e provavelmente você já interagiu com várias sem perceber:

• O Waze calcula a melhor rota com base em milhares de dados em tempo real.
• O Spotify recomenda músicas com base no que você ouve.
• O Google preenche automaticamente suas buscas com base nas tendências.
• Aplicativos de banco usam IA para detectar fraudes antes que aconteçam.

Desafios e Riscos da Inteligência Artificial

Apesar de todo seu potencial, a IA também levanta preocupações importantes. Além da substituição de empregos e do impacto no setor criativo, há outros desafios sérios, como:

• Viés nos dados: sistemas de IA podem reproduzir preconceitos presentes nos dados com os quais foram treinados, afetando decisões em áreas como justiça, saúde e recrutamento.
• Privacidade e segurança: o uso massivo de dados pessoais levanta riscos de vazamentos e uso indevido.
• Falta de regulamentação: a tecnologia avança rápido, muitas vezes mais do que as leis conseguem acompanhar.
• Dependência tecnológica: quanto mais confiamos em sistemas automatizados, maior é o impacto caso algo falhe.

Esses pontos mostram que, embora promissora, a IA precisa ser desenvolvida e usada com responsabilidade e atenção ética.

O futuro das IAs

A inteligência artificial, embora já esteja presente no nosso dia a dia — seja respondendo dúvidas ou gerando imagens e vídeos — também possui aplicações avançadas e promissoras.

Um exemplo é na Astrofísica, onde IAs são utilizadas para identificar padrões em sinais extremamente ruidosos, como ondas de luz ou rádio vindas do espaço. Esse processo de “limpeza” de dados, que seria extremamente complexo e demorado para um humano, é algo que uma IA pode fazer com rapidez e eficiência.

Outro campo de destaque é a medicina. IAs já estão sendo usadas para analisar exames de imagem, como raios-X, tomografias e ressonâncias, ajudando a detectar precocemente cânceres, fraturas e outras condições, com alta precisão.

Contudo, nem tudo é um mar de rosas. Apesar de seus avanços em áreas como a saúde, a IA também tem gerado debates acalorados, principalmente no setor criativo.

Hoje, ferramentas de IA estão sendo usadas para gerar imagens de forma automatizada, o que tem causado preocupação entre artistas, ilustradores e designers. Além do risco de substituição de empregos, surgem questões éticas como o uso de obras sem autorização, a falta de reconhecimento aos autores originais e a valorização do trabalho humano.

Ainda assim, há quem defenda que a IA pode ser uma parceira criativa, usada como ferramenta para agilizar processos, testar ideias ou gerar rascunhos iniciais — desde que seja usada com responsabilidade, transparência e ética.

Referências:

• https://brasilescola.uol.com.br/informatica/inteligencia-artificial.htm
• https://app.rocketseat.com.br/journey/inteligencia-artificial/overview
• https://health.google/intl/pt-BR/caregivers/mammography
• https://www.oracle.com/br/artificial-intelligence/machine-learning/reinforcement-learning
• https://aws.amazon.com/pt/what-is/reinforcement-learning
• https://iaexpert.academy/2017/01/17/ia-forte-x-ia-fraca/