O que é Inteligência Artificial? Inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que permite que máquinas e computadores imitem habilidades humanas, como aprender, entender, resolver problemas, tomar decisões, ser criativos e agir de forma autônoma.
Soluções e dispositivos com IA têm a capacidade de enxergar e reconhecer objetos, interpretar e responder à linguagem humana, aprender com novas experiências e informações, além de oferecer sugestões personalizadas para usuários e especialistas. Em alguns casos, podem operar de maneira independente, sem necessidade de intervenção humana – como é o caso dos veículos autônomos.
Atualmente, em 2024, grande parte dos especialistas e profissionais da área de IA (além das manchetes mais populares) está voltada para os avanços da inteligência artificial generativa (IA gen), uma tecnologia capaz de criar conteúdos inéditos, como textos, imagens, vídeos e mais. Para compreender bem a IA generativa, é essencial primeiro entender os fundamentos que a sustentam: aprendizado de máquina (machine learning) e aprendizado profundo (deep learning).
Aprendizado de Máquina
Uma forma simples de compreender a inteligência artificial (IA) é imaginá-la como um conjunto de conceitos interligados, desenvolvidos ao longo de mais de 70 anos.
Logo abaixo do conceito mais amplo de IA, encontramos o aprendizado de máquina (machine learning). Essa área se concentra em desenvolver modelos que aprendem com os dados. Ou seja, algoritmos são treinados para fazer previsões ou tomar decisões com base em informações fornecidas, sem que precisem ser programados para cada tarefa de forma específica.
Existem várias técnicas e algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, florestas aleatórias (random forest), máquinas de vetores de suporte (SVMs), k-vizinhos mais próximos (KNN), agrupamento (clustering), entre outros. Cada técnica é mais adequada para certos tipos de dados e problemas.
Um dos métodos mais conhecidos é o das redes neurais artificiais, que são inspiradas na estrutura e funcionamento do cérebro humano. Essas redes são compostas por camadas de unidades chamadas nós (ou "neurônios"), que se interconectam para processar e interpretar informações complexas. Elas são especialmente eficazes em tarefas que envolvem a identificação de padrões em grandes volumes de dados.
A abordagem mais comum dentro do aprendizado de máquina é a aprendizagem supervisionada. Nela, o algoritmo é treinado com dados que já contêm as respostas corretas (ou seja, dados rotulados). O objetivo é que o modelo aprenda a relação entre os dados de entrada e os resultados esperados, para que possa prever corretamente novos dados no futuro.
Deep Learning (Aprendizado Profundo)
O deep learning, ou aprendizado profundo, é um ramo dentro do aprendizado de máquina. Ele utiliza redes neurais com muitas camadas – chamadas de redes neurais profundas – que imitam de forma ainda mais próxima o modo como o cérebro humano toma decisões.
Essas redes profundas possuem uma camada de entrada, diversas camadas ocultas (podendo ser dezenas ou até centenas), e uma camada de saída. Isso as diferencia das redes neurais mais simples, que geralmente têm apenas uma ou duas camadas ocultas.
A profundidade dessas redes permite que elas realizem aprendizado não supervisionado – ou seja, conseguem identificar padrões e extrair informações relevantes de grandes conjuntos de dados não rotulados e não estruturados, fazendo previsões de forma autônoma sobre o significado desses dados.
O deep learning, por dispensar a necessidade de intervenção humana direta, permite que o aprendizado de máquina seja aplicado em uma escala enorme. Essa abordagem é especialmente eficaz em áreas como processamento de linguagem natural (NLP), visão computacional e outras aplicações que exigem identificação rápida e precisa de padrões e relações complexas em grandes volumes de dados. Atualmente, muitas das aplicações de inteligência artificial (IA) que fazem parte do nosso cotidiano são impulsionadas por algum tipo de modelo baseado em deep learning.
Um exemplo disso pode ser visto em redes neurais profundas, onde múltiplas camadas de nós analisam e interpretam dados não estruturados e não rotulados, identificando significados e conexões relevantes de forma autônoma.
O deep learning também possibilita:
- Aprendizagem semissupervisionada, que combina técnicas supervisionadas e não supervisionadas, utilizando tanto dados com rótulos quanto sem rótulos para treinar modelos em tarefas como classificação e regressão.
- Aprendizado autossupervisionado, onde o próprio sistema gera rótulos implícitos a partir de dados brutos, dispensando conjuntos de dados rotulados tradicionais como fonte de supervisão.
- Aprendizado por reforço, uma técnica baseada em tentativa e erro, em que o modelo aprende com base em recompensas, ajustando seu comportamento para alcançar os melhores resultados.
- Aprendizado por transferência, no qual o conhecimento adquirido ao resolver uma tarefa é reutilizado para resolver outra, geralmente relacionada, melhorando o desempenho do modelo em diferentes contextos.
IA Generativa
A chamada IA generativa (ou “IA gen”) é uma vertente do deep learning focada na criação de conteúdo original, como textos complexos, imagens realistas, vídeos ou sons, em resposta a comandos fornecidos por usuários.
De forma simplificada, esses modelos geram novas criações ao codificar uma versão simplificada dos dados com os quais foram treinados, e depois usam essa representação para produzir resultados semelhantes — mas não idênticos — ao conteúdo original.
Embora os modelos generativos já fossem usados em estatística há bastante tempo para análise de dados numéricos, nos últimos anos eles evoluíram e passaram a gerar conteúdo muito mais complexo, graças ao desenvolvimento de três tipos avançados de modelos de deep learning:
- Autocodificadores variacionais (VAEs), introduzidos em 2013, que permitem criar várias versões distintas de conteúdo a partir de um único comando.
- Modelos de difusão, surgidos em 2014, que funcionam adicionando ruído às imagens até torná-las irreconhecíveis, e depois aprendem a reverter esse processo para gerar imagens novas e originais com base nos prompts recebidos.
Transformadores
Os transformadores, também conhecidos como modelos de transformadores, são treinados usando dados em sequência, o que os torna capazes de gerar longas cadeias de conteúdo — como palavras em uma frase, formas em uma imagem, quadros de um vídeo ou até comandos em códigos de software. Atualmente, os transformadores estão no núcleo da maioria das ferramentas modernas de IA generativa, incluindo ChatGPT, GPT-4, Copilot, BERT, Bard e Midjourney.
Treinamento de modelos
O processo de IA generativa começa com a criação de um modelo base, que é um modelo de deep learning desenvolvido como ponto de partida para várias aplicações de IA generativa.
Os modelos base mais populares hoje são os grandes modelos de linguagem (LLMs), projetados especialmente para gerar texto. No entanto, também existem modelos especializados na criação de imagens, vídeos, sons ou músicas, além de modelos multimodais, que conseguem trabalhar com diversos tipos de conteúdo simultaneamente.
Para construir um modelo base, é necessário treinar um algoritmo de deep learning com quantidades massivas de dados brutos e não organizados, como grandes conjuntos de textos, imagens e vídeos da internet. Esse treinamento gera uma rede neural com bilhões de parâmetros, que representam os padrões, conceitos e relações encontrados nos dados — e é essa rede que se torna capaz de gerar conteúdo de forma autônoma a partir de comandos (prompts).
Esse processo de treinamento é altamente intensivo em recursos computacionais, leva bastante tempo e envolve custos elevados. Normalmente, são utilizadas milhares de GPUs trabalhando em conjunto por semanas, o que pode custar milhões de dólares. Para contornar isso, desenvolvedores podem usar modelos base de código aberto, como o Llama-2 da Meta, e assim economizar tempo e recursos.
Ajustes e personalização
Após o treinamento do modelo base, ele precisa ser ajustado para tarefas mais específicas. Isso pode ser feito por meio de diferentes abordagens, como:
- Ajuste fino (fine-tuning): consiste em treinar o modelo com um conjunto de dados rotulados e específicos da aplicação. Por exemplo, fornecer perguntas ou comandos comuns que o sistema deve entender, juntamente com as respostas desejadas.
- Aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF): nesse método, os usuários avaliam se as respostas do modelo estão corretas ou relevantes, ajudando o modelo a melhorar suas futuras respostas. Pode ser tão simples quanto o usuário corrigir uma resposta fornecida por um chatbot ou assistente virtual.
Geração, Avaliação e Otimização Contínua
Tanto desenvolvedores quanto usuários monitoram continuamente os resultados gerados pela IA e realizam ajustes frequentes no modelo para melhorar a qualidade, precisão e relevância das respostas. Esses ajustes podem ocorrer semanalmente. No entanto, os modelos base em si são atualizados com menos frequência — geralmente uma vez por ano ou a cada 18 meses.
Outra forma de melhorar os resultados é usar uma técnica chamada Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Essa abordagem permite que o modelo utilize fontes de informação externas aos seus dados originais de treinamento para melhorar sua precisão e fornecer respostas mais contextualizadas e relevantes.
Vantagens da Inteligência Artificial (IA)
A inteligência artificial traz uma série de benefícios em diferentes áreas e aplicações. Entre os mais destacados estão:
- Automatização de tarefas rotineiras
- Geração rápida e profunda de insights com base nos dados
- Melhora na qualidade das decisões
- Redução de falhas humanas
- Funcionamento ininterrupto, 24 horas por dia
- Diminuição dos riscos físicos em atividades perigosas
Automatização de tarefas rotineiras
A IA é capaz de executar tarefas repetitivas e monótonas — tanto no ambiente digital, como a coleta, entrada e tratamento inicial de dados, quanto em processos físicos, como organização de estoques e atividades industriais. Com isso, libera tempo para que pessoas possam se dedicar a tarefas mais estratégicas e criativas.
Decisões mais eficazes
Seja para apoiar a tomada de decisões ou automatizá-la por completo, a IA contribui com previsões mais precisas e ágeis, sempre baseadas em análise de dados. Quando combinada à automação, a IA permite que empresas identifiquem oportunidades e respondam rapidamente a situações adversas, em tempo real e sem a necessidade de intervenção humana.
Menos falhas humanas
A IA ajuda a diminuir a incidência de erros cometidos por humanos, seja ao orientar os usuários nas etapas de um processo, antecipar falhas antes que aconteçam ou até ao assumir o controle completo de certas atividades. Isso é essencial em áreas sensíveis como a saúde — por exemplo, na cirurgia robótica assistida por IA, que garante precisão e segurança constantes.
Além disso, os algoritmos de aprendizado de máquina se tornam mais precisos com o tempo, pois aprendem com os dados e com suas próprias experiências.
Funcionamento contínuo e estável
Soluções baseadas em IA operam sem pausas, dia e noite, mantendo desempenho uniforme. Exemplos incluem chatbots e assistentes virtuais, que atendem usuários a qualquer hora e desafogam as equipes de atendimento. Em ambientes industriais, a IA assegura padrões de qualidade e produtividade mesmo em tarefas repetitivas e cansativas.
Segurança em atividades de risco
A IA pode ser aplicada em tarefas perigosas, como desarmamento de explosivos, exploração subaquática, operações em grandes altitudes ou até missões espaciais. Assim, evita que seres humanos sejam expostos a riscos graves. Mesmo tecnologias ainda em desenvolvimento, como os veículos autônomos, apresentam um grande potencial para aumentar a segurança dos usuários e diminuir acidentes.
Aplicações da Inteligência Artificial
A inteligência artificial já está presente em diversas áreas, e seus usos são cada vez mais amplos. Abaixo estão alguns exemplos reais que demonstram como a IA pode ser aplicada em diferentes setores:
Atendimento ao cliente e suporte
Empresas estão adotando assistentes virtuais e chatbots baseados em IA para lidar com dúvidas de clientes, atendimento e resolução de problemas. Essas ferramentas utilizam processamento de linguagem natural (PLN) e IA generativa para compreender e responder a questões como status de pedidos, informações sobre produtos e políticas de devolução.
Com isso, é possível oferecer atendimento contínuo, respostas ágeis às perguntas mais comuns, aliviar a carga de trabalho dos atendentes humanos e garantir um serviço uniforme e eficiente.
Prevenção de fraudes
Técnicas de machine learning e deep learning são usadas para analisar padrões em transações financeiras e detectar comportamentos suspeitos, como acessos em locais incomuns ou movimentações atípicas, o que pode indicar tentativas de fraude. Assim, instituições conseguem agir rapidamente e minimizar prejuízos, oferecendo mais segurança aos usuários.
Marketing personalizado
Empresas de diversos segmentos, como varejo e serviços financeiros, utilizam IA para criar campanhas personalizadas, aumentar as vendas e reduzir a perda de clientes. Através da análise do histórico de compras e do comportamento dos consumidores, a IA pode sugerir produtos relevantes e criar ofertas e mensagens sob medida, em tempo real.
Recursos Humanos e seleção de pessoal
Soluções de IA estão sendo utilizadas para tornar o processo de contratação mais eficiente — desde a análise de currículos, o cruzamento de perfis com vagas disponíveis até entrevistas iniciais por vídeo com análise automatizada. Essas ferramentas reduzem o trabalho manual, aceleram o tempo de resposta e melhoram a experiência do candidato.
Desenvolvimento e modernização de software
Ferramentas de IA generativa e automação estão simplificando etapas repetitivas no desenvolvimento de sistemas, além de facilitar a atualização de aplicações antigas. Isso ajuda os desenvolvedores a economizar tempo, garantir consistência no código e evitar erros.
Manutenção preditiva
Com o uso de dados de sensores, dispositivos IoT e sistemas operacionais, modelos de IA conseguem prever quando uma máquina vai precisar de manutenção, evitando falhas inesperadas. Essa abordagem antecipa problemas e ajuda a manter a produtividade, reduzindo o tempo de parada e possíveis prejuízos.
Desafios e Riscos da IA
Apesar dos benefícios, a adoção de IA também apresenta desafios importantes que precisam ser enfrentados com responsabilidade:
Riscos relacionados aos dados
Como os sistemas de IA dependem de dados para funcionar, estão sujeitos a problemas como contaminação, distorção ou ataques que comprometam a qualidade e a segurança das informações. Para evitar isso, é fundamental garantir a proteção dos dados em todas as fases: desenvolvimento, treinamento, implantação e uso contínuo.
Vulnerabilidades nos modelos
Modelos de IA podem ser alvos de ataques que buscam copiar, modificar ou corromper sua estrutura interna. Invasores podem alterar parâmetros fundamentais e comprometer o funcionamento, a precisão e os resultados obtidos com o uso desses sistemas.
Riscos operacionais
Assim como qualquer tecnologia, a IA está sujeita a falhas de operação, como desvios nos modelos, preconceitos incorporados nos dados e falhas na estrutura de governança. Quando não tratados, esses problemas podem causar falhas graves e abrir brechas para ciberataques.
Questões éticas e legais
O uso irresponsável da IA pode violar a privacidade e gerar discriminação. Por exemplo, se os dados usados em processos seletivos contêm preconceitos, o sistema pode favorecer certos grupos e prejudicar outros, reforçando desigualdades sociais.
Ética e Governança da IA
A ética da IA busca garantir que as tecnologias sejam usadas de maneira responsável, gerando benefícios e evitando danos. Para isso, é necessário aplicar princípios éticos através de uma governança eficaz — um conjunto de medidas que assegura o uso seguro e justo da inteligência artificial.
Essa governança envolve a participação de desenvolvedores, usuários, legisladores e especialistas em ética, garantindo que o desenvolvimento e o uso da IA estejam alinhados aos valores sociais e às normas vigentes.
Valores fundamentais da ética e da IA responsável:
Explicabilidade e interpretabilidade
Com o avanço da inteligência artificial, está se tornando cada vez mais difícil para os seres humanos compreenderem como os algoritmos chegam a determinadas conclusões. A chamada "IA explicável" reúne técnicas e abordagens que permitem que os usuários entendam, interpretem e confiem nos resultados gerados pelos sistemas de IA.
Equidade e inclusão
Embora o aprendizado de máquina envolva distinções baseadas em padrões estatísticos, essas distinções se tornam problemáticas quando favorecem constantemente certos grupos enquanto prejudicam outros. Para promover a equidade, é essencial reduzir os vieses presentes tanto na coleta de dados quanto no desenvolvimento dos modelos. Além disso, é importante formar equipes diversas e inclusivas que considerem diferentes perspectivas.
Robustez e segurança
Uma IA robusta é capaz de funcionar corretamente mesmo diante de situações inesperadas, como dados fora do padrão ou tentativas de ataque. Esses sistemas são projetados para evitar falhas e resistir tanto a erros não intencionais quanto a interferências maliciosas, protegendo sua integridade.
Responsabilidade e transparência
As empresas devem adotar estruturas bem definidas para garantir responsabilidade em todas as etapas do ciclo de vida da IA — desde sua criação até os impactos que ela gera. Também é fundamental permitir que os usuários compreendam como um sistema de IA opera, seus limites e como suas decisões são tomadas. Quanto maior a transparência, maior a confiança dos usuários.
Privacidade e conformidade
Leis como o GDPR exigem que as organizações sigam princípios específicos para proteger dados pessoais. É essencial garantir que os modelos de IA não exponham informações sensíveis, limitar quais dados são utilizados e desenvolver sistemas flexíveis capazes de se adaptar a mudanças regulatórias e éticas.
IA fraca vs. IA forte
IA fraca (ou restrita):
Refere-se a sistemas desenvolvidos para realizar tarefas específicas. Exemplos incluem assistentes virtuais como Alexa e Siri, chatbots em redes sociais ou carros autônomos. Esses sistemas não possuem consciência nem entendimento geral — apenas executam funções delimitadas com base em programação e dados.
IA forte (ou inteligência geral artificial - AGI):
É um conceito teórico que representa uma inteligência com capacidade de aprender, compreender e realizar qualquer tipo de tarefa cognitiva no mesmo nível, ou até acima, do ser humano. Até o momento, essa forma de IA ainda não foi concretizada, e os especialistas acreditam que, para isso acontecer, seriam necessários avanços significativos na computação. Apesar do progresso recente, a IA autoconsciente que aparece na ficção científica ainda é apenas uma hipótese.
História da Inteligência Artificial
A noção de criar uma "máquina pensante" tem raízes que remontam à Grécia Antiga. No entanto, com o surgimento da computação eletrônica, diversos eventos e marcos importantes moldaram o desenvolvimento da inteligência artificial ao longo do tempo:
1950
Alan Turing publica o artigo Computing Machinery and Intelligence. Conhecido por ter decifrado o código ENIGMA na Segunda Guerra Mundial, Turing — muitas vezes chamado de “pai da computação” — propõe a pergunta: “As máquinas podem pensar?”.
Ele sugere então o que hoje conhecemos como Teste de Turing, no qual uma pessoa deve interagir com uma máquina e um humano por meio de texto, tentando identificar quem é quem. O teste, embora criticado, é um pilar filosófico e técnico da IA por envolver aspectos linguísticos e cognitivos.
1956
John McCarthy utiliza pela primeira vez o termo “inteligência artificial” durante a Conferência de Dartmouth, considerada o nascimento oficial da área. (McCarthy também é o criador da linguagem de programação Lisp.) Nesse mesmo ano, Allen Newell, J.C. Shaw e Herbert Simon desenvolvem o Logic Theorist, considerado o primeiro programa de IA funcional.
1967
Frank Rosenblatt constrói o Mark 1 Perceptron, um computador baseado em redes neurais capaz de aprender por tentativa e erro. No entanto, em 1968, Marvin Minsky e Seymour Papert lançam o livro Perceptrons, que se torna uma referência crítica e desacelera temporariamente a pesquisa nes0sa área.
1980
As redes neurais ressurgem com o uso do algoritmo de retropropagação (backpropagation), que permite que os sistemas “aprendam” ajustando seus próprios pesos com base em erros cometidos.
1995
Stuart Russell e Peter Norvig publicam Artificial Intelligence: A Modern Approach, um dos livros mais influentes no ensino de IA. Nele, os autores apresentam quatro abordagens para a definição de IA, classificando sistemas com base em pensamento e comportamento, bem como em racionalidade.
1997
O supercomputador Deep Blue, da IBM, derrota o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov em uma partida histórica. Esse feito demonstra o avanço da IA na resolução de problemas complexos.
2004
John McCarthy escreve o artigo What Is Artificial Intelligence?, propondo uma definição amplamente referenciada do conceito. Nessa época, já vivíamos a era do big data e da computação em nuvem, facilitando o armazenamento e o processamento de grandes volumes de dados — essenciais para treinar futuros modelos de IA.
2011
O sistema Watson, da IBM, vence os maiores campeões do programa de perguntas Jeopardy! — Ken Jennings e Brad Rutter. Esse marco também coincide com o crescimento da ciência de dados como uma área de estudo e aplicação.
2015
A Baidu utiliza seu supercomputador Minwa, que emprega uma rede neural convolucional (CNN), para identificar e classificar imagens com uma precisão superior à de um ser humano comum.
2016
O AlphaGo, criado pela DeepMind, vence o campeão mundial Lee Sedol em uma série de partidas de Go. O feito impressiona por causa da complexidade do jogo, que possui trilhões de possíveis jogadas. Pouco depois, o Google adquire a DeepMind por US$ 400 milhões.
2022
O surgimento de modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como o ChatGPT da OpenAI, representa um enorme salto na capacidade da IA. Esses modelos de IA generativa, treinados com imensas quantidades de dados, permitem a criação de textos, códigos, imagens e outros conteúdos com alto nível de sofisticação.
2024
As tendências mais recentes indicam uma nova fase para a IA, com destaque para os modelos multimodais — capazes de processar diferentes tipos de dados (texto, imagem, áudio etc.). Essa abordagem oferece experiências mais completas e integradas, combinando visão computacional e processamento de linguagem natural (NLP). Além disso, modelos menores estão ganhando destaque por oferecerem boas performances com menor custo computacional, sugerindo um limite prático para o crescimento de modelos cada vez maiores.