O tema Inteligência Artificial tem estado presente no cultura popular por um longo tempo. Inúmeros filmes e livros falam sobre o tema de muitas maneiras diferentes. 

But outside the fiction, what really is artificial intelligence? How does it work and what can it do? In short, artificial intelligence makes computers and machines simulate the problem-solving and decision-making of the human mind. 

As origens da Inteligência Artificial 

As primeiras conversas sobre inteligência artificial aconteceram nos anos 50, depois Alan Turing faz a pergunta: "as máquinas podem pensar?" em seu artigo "Máquinas de Computação e Inteligência". 

O conhecido Teste de Turing, que um humano deve distinguir respostas de um computador, ou um humano foi importante para definir o conceito de máquinas que podem agir como mentes inteligentes. 

From there, a study from Stuart Russell and Peter Norvig define four goals for an artificial intelligence system: 

  • Sistema que pensa como os humanos 
  • Systems that act like humans 
  • Sistema que pensa racionalmente 
  • Sistemas que agem racionalmente 

But only in 1956, at a conference in Darthmouth College, John McCarthy coins the term “Artificial Intelligence”. From that conference, Allen Newell, J.C Shaw and Herbert Simon create the first AI software called “Logic Theorist”. 

In conclusion, putting it simply, artificial intelligence is a field that uses computer science and datasets to solve problems that usually require human intelligence.  

Como funciona? 

Conforme estabelecido, todo o esforço da IA é de simular a mente humana. Fazer máquinas replicarem a maneira de pensar dos humanos e aplicar isso na solução de problemas. 

Although that explanation gives us a good idea of what it aims to do, it doesn’t define exactly what it is. Artificial Intelligence, accordingly, to Stuart Russell and Peter Norvig, the study of agents that receive percepts from the environment and perform actions. 

Assim, a máquina interpreta os dados do mundo material e realiza as ações apropriadas.  

O professor Patrick Winston, do MIT, diz que a IA é: "algoritmos habilitados por restrições, expostos por representações que suportam modelos direcionados a loops que amarram pensamento, percepção e ação". 

Os principais tipos de Inteligência Artificial 

Essas definições parecem abstratas para a pessoa comum, que não está envolvida no processo. Mas ao tentar resolver a questão colocada por Alan Turing, surgiram alguns tipos de inteligência artificial. 

Máquinas reativas: Esse é o conceito mais simples de IA. Ele representa uma máquina que pode usar algoritmos para reagir ao mundo material ou ao conjunto de dados que lhe é dado. É um tipo limitado de IA porque não pode usar informações passadas para tomar decisões. 

Devido a essas limitações, ela não pode desempenhar muitas funções diferentes. Embora limitado, ele tem algum nível de complexidade e pode ser confiável para executar tarefas cíclicas. 

Memória limitada: Ao contrário das máquinas reativas, a memória limitada tem a capacidade de armazenar dados e previsões. Basicamente, analisa informações passadas para tomar decisões potenciais.  

É mais complexo e por sua capacidade de armazenar dados tem mais aplicações no mundo real. A memória limitada é criada através do treinamento de um modelo para analisar e utilizar os dados. 

It follows six basic steps: create the training data, then the learning model, make predictions with the model, receive feedback data, store and go back to the start. 

Teoria da Mente: Essa é uma abordagem teórica que ainda não foi desenvolvida. Ela é movida pela idéia de que o modelo AI deve ser capaz de compreender os seres humanos e tomar decisões por si só.  

Autoconscientização: Um passo além da teoria da mente. Aqui a Inteligência Artificial será capaz de ter um senso de si mesmo e ser um ser consciente.  

O processo básico para a Inteligência Artificial  

So, basically the process for artificial intelligence models follows the pattern: learning, reasoning, and self-correction. Each of these steps helps the model get to the desired result. 

  1. Learning: acquiring data and setting rules on how to transform it in information. 
  1. Raciocínio: escolher o algoritmo certo para alcançar o resultado esperado. 
  1. Auto-correção: refinar o algoritmo para garantir resultados precisos. 

Em suma 

As aplicações da Inteligência Artificial no mundo contemporâneo são enormes. Ela pode se adaptar a quase qualquer ambiente e transformar o processo de tomada de decisão. 

Como ela ainda está se desenvolvendo, os avanços no campo são imensuráveis. O desafio mais recente é como incorporar inteligência e intencionalidade ao processo, para que a IA possa incorporar a experiência do mundo real em sua tomada de decisão. 

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    Carol Gameleira

    Carol Gameleira

    Graduated in Public Relations and post graduated in Marketing by ESPM, Carol possess 7 years of experience in the area of Comunications and Digital Marketing, acting in the Artificial Inteligence and Supply Chain realm since 2020.

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