O que é inteligência artificial (IA)?
Visão geral
A inteligência artificial (IA) é a capacidade de uma máquina ou computador de imitar os recursos da mente humana. A IA utiliza várias tecnologias para equipar as máquinas para planejar, agir, compreender, aprender e detectar com inteligência semelhante à humana. Os sistemas de IA podem perceber ambientes, reconhecer objetos, tomar decisões, resolver problemas, aprender com a experiência e imitar exemplos. Essas habilidades são combinadas para realizar ações que, de outra forma, exigiriam a intervenção de humanos, como dirigir um carro ou cumprimentar um hóspede.
Inteligência artificial
Por que a IA está crescendo em popularidade?
A tecnologia artificial Intelligence pode ter entrado nas conversas cotidianas na última década, mas ela existe há décadas. O aumento relativamente recente de sua proeminência não é por acaso.
A tecnologia de IA, especialmente o aprendizado de máquina, depende da disponibilidade de grandes volumes de informações. A proliferação da Internet, a expansão da computação em nuvem, o aumento dos smartphones e o crescimento do site Internet of Things criaram uma enorme quantidade de dados que cresce a cada dia. Esse tesouro de informações, combinado com os enormes ganhos obtidos na capacidade de computação, possibilitou o processamento rápido e preciso de dados enormes.
Hoje, a IA está completando nossas conversas de bate-papo, sugerindo respostas de e-mail, fornecendo instruções de direção, recomendando o próximo filme que devemos assistir, aspirando nosso chão e realizando análises complexas de imagens médicas.
Qual é a história da IA?
A história da inteligência artificial remonta à Grécia antiga. Entretanto, foi o surgimento da computação eletrônica que tornou a IA uma possibilidade real. Observe que o que é considerado IA mudou com a evolução da tecnologia. Por exemplo, há algumas décadas, as máquinas que podiam realizar reconhecimento óptico de caracteres (OCR) ou aritmética simples eram classificadas como IA. Atualmente, o OCR e os cálculos básicos não são considerados IA, mas sim uma função elementar de um sistema de computador.
- Década de 1950 - Alan Turing, famoso por quebrar o código ENIGMA da Segunda Guerra Mundial usado pelos nazistas, publica o artigo Computing Machinery and Intelligence in the Mind. Ele tenta responder à questão de saber se as máquinas podem pensar. Ele descreve o Teste de Turing que determina se um computador apresenta a mesma inteligência de um ser humano. O teste sustenta que um sistema de IA deve ter a capacidade de manter uma conversa com um ser humano sem que este saiba que está falando com um sistema de IA. A primeira conferência de IA é realizada no Dartmouth College. Foi lá que o termo inteligência artificial foi usado pela primeira vez.
- Década de 1960 - O Departamento dos EUA Defense , por meio da DARPA, tem grande interesse em IA e começa a desenvolver programas de computador que imitam o raciocínio humano. Frank Rosenblatt constrói o computador Mark 1 Perceptron com base em uma rede neural que aprende com a experiência.
- Década de 1970 - A DARPA conclui vários projetos de mapeamento de ruas.
- Década de 1980 - Surge uma onda mais complexa de IA. As redes neurais com algoritmos de retropropagação encontram ampla aplicação em sistemas de IA.
- Década de 1990 - São produzidos volumes de dados cada vez maiores. Computadores potentes processam grandes quantidades de dados rapidamente. O supercomputador Deep Blue derrota o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov duas vezes. O projeto de Sequenciamento do Genoma e outros empreendimentos igualmente complexos geram uma grande quantidade de informações. Os avanços da computação possibilitam que esses dados sejam armazenados, acessados e analisados.
- Anos 2000 - A revolução da Internet leva a IA a patamares sem precedentes. O big data entra para o léxico corporativo. A DARPA lançou assistentes pessoais inteligentes muito antes de Alexa, Siri, Cortana e Google Assistant se tornarem nomes conhecidos. Isso prepara o caminho para o raciocínio e a automação que fazem parte dos computadores pessoais e smartphones atuais. Isso inclui sistemas de pesquisa inteligentes e sistemas de suporte a decisões que aumentam e complementam as habilidades humanas.
- Década de 2010 - O Baidu, gigante de buscas da China, revela o supercomputador Minwa, que se baseia em uma rede neural convolucional para identificar, analisar e categorizar imagens com maior precisão do que a média dos seres humanos. O programa de rede neural profunda AlphaGo, da DeepMind, vence o campeão mundial de Go, Lee Sodol, em uma partida de cinco jogos. O Go é um antigo jogo chinês consideravelmente mais complexo que o xadrez.
- Década de 2020 - Esse período registrou um rápido avanço nos recursos de IA, principalmente nos modelos de linguagem e na IA generativa. Também foi uma época de crescente conscientização pública e discussão sobre os possíveis impactos da IA na sociedade, no trabalho e na vida cotidiana. Entre os destaques está o lançamento do GPT-3 pela OpenAI, que apresenta habilidades impressionantes de linguagem natural, seguido pelo GPT-4 com melhorias significativas. O ChatGPT também foi lançado, trazendo a IA de conversação para o mainstream, bem como o DallE para criação de imagens. O AlphaFold da DeepMind faz um grande avanço na previsão da estrutura de proteínas. A União Europeia propõe a Lei de IA, com o objetivo de regulamentar o desenvolvimento e o uso da IA. Há avanços contínuos nos sistemas de IA multimodal (combinando texto, imagem e áudio) e um foco crescente na pesquisa de alinhamento e segurança da IA.
Como a IA funciona?
Artificial Intelligence afirma que existem princípios que regem as ações dos sistemas inteligentes. Ele se baseia na engenharia reversa das capacidades e características humanas em uma máquina. O sistema usa o poder de computação para exceder a capacidade de um ser humano médio. A máquina deve aprender a responder a determinadas ações. Ela se baseia em dados históricos e algoritmos para criar um modelo de propensão. As máquinas aprendem com a experiência a realizar tarefas cognitivas que normalmente são feitas pelo cérebro humano. O sistema aprende automaticamente com os recursos ou padrões dos dados.
A IA está fundamentada em dois pilares: engenharia e ciência cognitiva. A engenharia envolve a criação de ferramentas que dependem de inteligência comparável à humana. Grandes volumes de dados são combinados com uma série de instruções (algoritmos) e um rápido processamento iterativo. A ciência cognitiva envolve a emulação de como o cérebro humano funciona e traz para a IA vários campos, incluindo aprendizado de máquina, aprendizado profundo, redes neurais, computação cognitiva, visão computacional, processamento de linguagem natural e raciocínio de conhecimento.
Os sistemas de IA são monolíticos?
Artificial Intelligence não é um tipo único de sistema. Há os sistemas de IA simples e de baixo nível voltados para a execução de uma tarefa específica, como previsão do tempo, análise de dados comerciais, chamada de táxi e assistentes digitais. Esse é o tipo de IA, chamado de "IA restrita", com o qual a pessoa comum tem maior probabilidade de interagir. Seu principal objetivo é aumentar a eficiência.
No outro extremo do espectro estão os sistemas avançados que emulam a inteligência humana em um nível mais geral e podem lidar com tarefas complexas. Isso inclui pensar de forma criativa, abstrata e estratégica. A rigor, esse tipo de máquina verdadeiramente senciente, chamada de "inteligência geral artificial" ou AGI, só existe nas telas de cinema por enquanto, embora a corrida para sua realização esteja se acelerando.
Onde a inteligência artificial é usada?
Os seres humanos têm buscado a inteligência artificial em reconhecimento ao valor inestimável que ela pode ter para a inovação empresarial e a transformação digital. A IA pode cortar custos e introduzir níveis de velocidade, escalabilidade e consistência que, de outra forma, estariam fora de alcance. Você provavelmente interage com alguma forma de IA várias vezes por dia. Os aplicativos de IA são numerosos demais para serem abordados de forma exaustiva aqui. Aqui está uma visão de alto nível de algumas das mais significativas.
1. Segurança cibernética
À medida que os ataques cibernéticos crescem em escala, sofisticação e frequência, as defesas cibernéticas dependentes de humanos não são mais adequadas. Tradicionalmente, os aplicativos antimalware eram criados com ameaças específicas em mente. As assinaturas de vírus eram atualizadas à medida que novos malwares eram identificados.
Mas acompanhar o grande número e a diversidade de ameaças acaba se tornando uma tarefa quase impossível. Essa abordagem era reativa e dependia da identificação de um malware específico para que ele fosse adicionado à próxima atualização.
Os sistemas antispam, de firewall, de detecção/prevenção de intrusão e outros sistemas de segurança cibernética baseados em IA vão além da estratégia arcaica baseada em regras. A identificação, análise, mitigação e prevenção de ameaças em tempo real é o nome do jogo. Eles implantam sistemas de IA que detectam traços de malware e tomam medidas corretivas mesmo sem a identificação formal da ameaça.
Os sistemas de segurança cibernética de IA dependem da alimentação contínua de dados para reconhecer padrões e rastrear ataques. Ao alimentar os algoritmos com grandes volumes de informações, esses sistemas aprendem a detectar anomalias, monitorar o comportamento, responder a ameaças, adaptar-se a ataques e emitir alertas.
2. Reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural
Também conhecido como STT (speech-to-text), o reconhecimento de fala é uma tecnologia que reconhece a fala e a converte em texto digital. É a base dos aplicativos de ditado para computador, bem como do GPS habilitado para voz e dos menus acionados por voz.
O processamento de linguagem natural (NLP) depende de um aplicativo de software para decifrar, interpretar e gerar texto legível por humanos. A NLP é a tecnologia por trás da Alexa, da Siri, dos chatbots e de outras formas de assistentes baseados em texto. Alguns sistemas de NLP usam a análise de sentimentos para identificar a atitude, o humor e as qualidades subjetivas em um idioma.
3. Reconhecimento de imagens
Também conhecido como visão mecânica ou visão computacional, o reconhecimento de imagens é uma inteligência artificial que permite classificar e identificar pessoas, objetos, textos, ações e escritas que ocorrem em imagens estáticas ou em movimento. Geralmente alimentado por redes neurais profundas, o reconhecimento de imagens encontrou aplicação em carros autônomos, análise médica de imagem/vídeo, sistemas de identificação de impressões digitais, aplicativos de depósito de cheques e muito mais.
4. Recomendações em tempo real
Os sites e aplicativos de comércio eletrônico e entretenimento aproveitam as redes neurais para recomendar produtos e mídias que atraiam o cliente com base em sua atividade anterior, na atividade de clientes semelhantes, na estação do ano, no clima, na hora do dia e muito mais. Essas recomendações em tempo real são personalizadas para cada usuário. Para sites de comércio eletrônico, as recomendações não apenas aumentam as vendas, mas também ajudam a otimizar o estoque, a logística e o layout da loja.
5. Negociação automatizada de ações
O mercado de ações pode ser extremamente volátil em tempos de crise. No entanto, é quase impossível para um ser humano reagir com rapidez suficiente aos eventos que influenciam o mercado. Os sistemas de negociação de alta frequência (HFT) são plataformas orientadas por IA que fazem milhares ou milhões de negociações automatizadas por dia para otimizar portfólios de ações para grandes instituições.
6. Serviços de compartilhamento de caronas e carros autônomos
Lyft, Uber e outros aplicativos de carona compartilhada usam IA para conectar os passageiros solicitantes aos motoristas disponíveis. A tecnologia de IA minimiza os desvios e os tempos de espera, fornece ETAs realistas e calcula os preços de pico durante os picos de demanda.
Os carros autônomos ainda não são padrão na maior parte do mundo, mas já houve um esforço conjunto para incorporar funções de segurança baseadas em IA para detectar cenários perigosos e evitar acidentes.
7. Tecnologia de piloto automático
Diferentemente dos veículos terrestres, a margem de erro nas aeronaves é extremamente estreita. Os fabricantes de aeronaves tiveram que impulsionar os sistemas de segurança e se tornar um dos primeiros a adotar a inteligência artificial.
Para minimizar a probabilidade e o impacto do erro humano, os sistemas de piloto automático têm pilotado aeronaves militares e comerciais há décadas. Eles usam uma combinação de tecnologia GPS, sensores, robótica, reconhecimento de imagens e prevenção de colisões para navegar com segurança pelos céus, mantendo os pilotos e a equipe de terra atualizados conforme necessário.
8. Automação de testes de software
A inteligência artificial acelera e simplifica a criação, a execução e a manutenção de testes por meio da automação inteligente de testes com base em IA. O aprendizado de máquina baseado em IA e o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) avançado proporcionam reconhecimento avançado de objetos e, quando combinados com a identificação de mockups baseados em IA, gravação baseada em IA, correspondência de texto baseada em IA e automação baseada em imagem, as equipes podem reduzir o tempo de criação de testes e os esforços de manutenção de testes, além de aumentar a cobertura de testes e a resiliência dos ativos de teste.
9. Teste funcional
A Artificial Intelligence permite que você teste mais cedo e mais rápido com os produtos de automação de testes funcionais daOpenText™ . Ele combina um amplo suporte tecnológico com recursos orientados por IA para oferecer a velocidade e a resiliência que suportam mudanças rápidas de aplicativos em um pipeline de entrega contínua.
10. Gerenciamento de serviços corporativos
Tanto a TI quanto a empresa enfrentam os desafios de muitos fluxos de trabalho manuais e propensos a erros, um volume cada vez maior de solicitações, funcionários insatisfeitos com o nível e a qualidade do serviço e muito mais. A inteligência artificial e a tecnologia de aprendizado de máquina podem levar o gerenciamento de serviços a um novo patamar:
- Os recursos de pesquisa inteligente permitem que os funcionários encontrem respostas com facilidade e rapidez
- Os agentes virtuais ou bots podem executar tarefas usando o processamento de linguagem natural (NLP)
- A análise inteligente permite a otimização e a automação do fluxo de trabalho
- As métricas de dados não estruturados, por exemplo, pesquisas com usuários, podem ser coletadas e analisadas com mais eficiência.
O que é verdade para o suporte de TI também é verdade para o ESM; a IA melhora as operações e os resultados.
Como posso começar a usar a inteligência artificial?
Há muitas maneiras de aproveitar a inteligência artificial para que sua empresa permaneça competitiva, impulsione o crescimento e agregue valor. No entanto, sua organização não dispõe de recursos infinitos, portanto, é preciso definir prioridades. Comece definindo quais são os valores e os objetivos estratégicos de sua organização. A partir desse ponto, avalie as possíveis aplicações da IA em relação a esses valores e objetivos. Escolha a tecnologia de IA que certamente causará o maior impacto nos negócios.
O mundo só vai se tornar mais dependente da IA. Não se trata mais de adotar ou não a IA, mas de quando. As organizações que explorarem a IA antes de seus pares poderão obter uma vantagem competitiva significativa. O desenvolvimento e a busca de uma estratégia de IA bem definida é onde tudo começa. Pode ser necessário experimentar um pouco antes de saber o que funcionará para você.
Como o site OpenText ajuda as empresas com a inteligência artificial?
Os clientes já confiam nas soluções de gerenciamento de informações da OpenText para ajudar a gerenciar conjuntos de dados privados, desde transações B2B até conteúdo operacional, código de aplicativo e propriedade intelectual. Agora, sem precisar mover seus dados, você pode usar os recursos de IA do OpenText Aviator para obter o máximo de suas informações.
Aqui estão alguns dos benefícios da IA desenvolvida para os negócios:
Mantenha os dados privados e seguros: Seus dados proprietários não devem estar em domínios públicos para executar LLMs. Faça experiências com LLMs aprovados em um ambiente sandbox para experimentar novos casos de uso e, ao mesmo tempo, manter seus conjuntos de dados privados seguros.
Empregue o modelo de IA certo para o trabalho certo: Um tamanho não serve para todos. Ajudamos a avaliar os LLMs em relação aos casos de uso e temos um esquadrão de modelos para você começar.O que importa são os resultados que você deseja obter com a IA e como podemos ajudá-lo a alcançá-los.
Faça o pivô da IA com um parceiro confiável: As transformações nos negócios e na tecnologia nunca terminam. OpenText™ O Professional Services ajuda você a explorar os casos de uso e modelos de IA que se aplicam aos seus negócios e a navegar com segurança pelas complexidades da IA.
Quais são as principais áreas de inteligência artificial abordadas pelo site OpenText?
Veja a seguir os recursos de IA empresarial oferecidos pelo software OpenText Aviator for Business:
OpenText™ Aviator de operações de TI: Redefina as funções de suporte comercial de nível 1 com recursos de autoatendimento da IA generativa para operações de TI.
OpenText™ Experience Aviator: Transforme as comunicações com IA geradora privada para o sucesso do cliente.
OpenText™ Business Network Aviator: Revolucione a conectividade na Internet das nuvens com IA para cadeias de suprimentos.
OpenText™ DevOps Aviator: Eleve milhões de desenvolvedores com IA para DevOps.
OpenText™ Content Aviator: Potencialize os espaços de trabalho inteligentes com o gerenciamento de conteúdo de IA para modernizar o trabalho.
OpenText™ Aviator de segurança cibernética: Aprimore sua postura de segurança com o poder da detecção de ameaças por IA.
OpenText também oferece o OpenText Aviator for Technologists, plataformas e ferramentas de engenharia de IA para ajudar sua organização a estabelecer fluxos de informações e orquestrar dados com perfeição:
OpenText™ Aviator Platform: Permita decisões mais inteligentes com plataformas corporativas de IA para processar, organizar e analisar grandes conjuntos de dados de todos os tipos.
OpenText™ Aviator IoT: Conecte pessoas, sistemas e coisas com a IA da IoT para gerenciar melhor os ativos de alto valor e acelerar seus negócios.
OpenText™ Laboratório Aviator: Experimente a IA com nossos especialistas em serviços profissionais e explore o que você pode fazer com a IA no OpenText Private Cloud.
OpenText™ Aviator Search: Dê aos usuários acesso às respostas de que eles precisam, de forma mais rápida e fácil, com a pesquisa baseada em IA de vários repositórios que permite personalizar tudo, desde cliques até conversas.
OpenText™ Aviator Thrust: Crie do seu jeito com as APIs de IA do OpenText Cloud que criam fluxos de informações em tempo real para habilitar aplicativos e fluxos de trabalho personalizados.
