Além dos casos mostrados anteriormente, diferentes tipos de inteligência artificial também podem ser usados para otimizar o atendimento ao cliente. Treine, valide, ajuste e implemente IA generativa, modelos de base e recursos de aprendizado de máquina Plataforma Hugging Face com o IBM watsonx.ai, um estúdio empresarial de próxima geração para construtores de IA. Os modelos meteorológicos nos quais as emissoras dependem para fazer previsões precisas consistem em algoritmos complexos executados em supercomputadores.
IA autoconsciente: Consciência das próprias ações e decisões
Tanto o aprendizado de máquina quanto os algoritmos de deep learning utilizam redes neurais para “aprender” com grandes quantidades de dados. Essas redes neurais são estruturas programáticas modeladas a partir dos processos de tomada de decisão do cérebro humano. Consistem em camadas de nós interconectados que extraem características dos dados e fazem previsões sobre o que os dados representam. Ao aprender com erros anteriores e armazenar informações relevantes, a IA limitada pela memória é capaz de melhorar seu desempenho ao longo do tempo. Esse tipo de IA é utilizado em sistemas de recomendação, assistentes virtuais e chatbots mais sofisticados. Também conhecida como Inteligência Artificial Fraca, a ANI é definida como um sistema projetado para executar tarefas específicas com alto desempenho, mas limitada a um domínio ou conjunto específico de tarefas.
Inteligência artificial estreita (ANI)
Já imaginou um robô correr vinte vezes mais rápido que o velocista Usain Bolt, criar esculturas dez vezes mais rápido e mais realistas que as de Michelangelo, e saber absolutamente tudo sobre qualquer coisa já criada no mundo? Em 2016, AlphaGo derrotou o campeão mundial Lee Sedol em uma partida altamente divulgada. Nele Turing propõe um teste para avaliar se as máquinas possuem a capacidade de emular o pensamento humano e de se fazerem passar por uma pessoa ao ponto de confundir quem as questiona, o que ficou conhecido como “jogo da imitação”. Inclusive, existe um filme sobre a história, que faz referência ao termo e também é chamado de O Jogo da Imitação, lançado em 2014.
Redes Neurais e Deep Learning
No entanto, essa ferramenta não precisa ser utilizada apenas para sanar dúvidas ou receber reclamações. Use IA para trabalhar em sua empresa com a experiência em IA líder do setor e com o portfólio de soluções da IBM. “Os VAEs abriram as comportas para a modelagem generativa profunda, tornando os modelos mais fáceis de escalar”, afirmou Akash Srivastava, especialista em IA generativa do MIT-IBM Watson AI Lab.
Com diferentes tipos de IA, cada um com suas habilidades e limitações, acreditamos que a IA continuará desempenhando um papel importante na transformação digital global. Ao compreender esses diferentes tipos, podemos explorar o potencial da IA em diversas áreas e impulsionar o progresso tecnológico em benefício da sociedade. À medida que a tecnologia avança, é fundamental também considerar questões éticas e regulatórias para garantir o uso responsável e seguro da IA no futuro. Na medicina, auxilia no diagnóstico de doenças, descoberta de medicamentos e personalização de tratamentos.
Inteligência artificial geral é a habilidade do agente de IA em aprender, perceber, compreender e funcionar completamente como um ser humano. Esses sistemas serão capazes de construir de forma independente várias competências e formar conexões e generalizações entre domínios, reduzindo enormemente o tempo necessário para o treinamento. Embora o desenvolvimento da autoconsciência possa potencialmente impulsionar nosso progresso como civilização aos trancos e barrancos, também pode levar à catástrofe — o filme “Matrix” e o domínio das máquinas. A ideia é simular o cérebro humano e, com isso, as redes neurais artificiais são uma ferramenta da IA. Tem ainda o reconhecimento da autenticidade de assinatura digital e validação por token, uma mecanismo que pode proteger seus negócios sem perder a agilidade de tomar decisões de qualquer lugar, a distância. Desenvolvido pelo Google, o BERT também é baseado em redes neurais e é capaz de processar textos em linguagem natural, fornecendo respostas precisas e contextuais.
Ela procura nos pontos aleatórios qualquer sugestão de um padrão que aprendeu durante o treinamento - padrões para construir objetos diferentes. As IAs mais recentes iniciam o processo de geração dessa nova imagem com uma coleção de pixels coloridos aleatoriamente. Você pode pedir à IA para criar uma imagem fotográfica de algo que nunca aconteceu - por exemplo, a foto de uma pessoa andando na superfície de Marte.
Não dá mais para achar que personalização é apenas colocar o nome do cliente no assunto do e-mail marketing. Eles são capazes de analisar as informações fornecidas pelo usuário (humano que está interagindo com o bot) para dar prosseguimento ao atendimento e resolver as questões apresentadas. Além disso, a empresa conta com IA na tecnologia de Face ID, assim como recomenda músicas no Apple Music com base nas escolhas anteriores e auxilia os usuários a encontrarem fotos no iCloud. Os tipos de IA são muitos e se dividem, de maneira geral, de acordo com como é usada a inteligência artificial. Ferramenta importantíssima para organização própria, o Timely funciona como um coordenador de rotinas. Integrado no computador, a plataforma estuda e analisa a rotina do usuário e passa dado concretos com as informações do tempo de usabilidade no computador.
Se a teoria da mente é um conceito de trabalho em andamento, a IA autoconsciente é uma formulação hipotética. Este tipo de IA não só será capaz de compreender e evocar emoções naqueles com quem interage, mas também terá emoções, necessidades, crenças e, potencialmente, desejos próprios. Tenha mais informações sobre essa tecnologia, acompanhando as respostas para as dúvidas mais comuns sobre os tipos de IA.
De forma simples, IA é uma técnica que permite que máquinas imitem o comportamento humano. Existem muitas formas diferentes de tentar imitar o comportamento humano através de comportamentos inteligentes. Machine Learning, por exemplo, é um subset das técnicas de inteligência artificial que tenta aprender baseado em dados e na sua própria experiência. Ao conectar marcas às pessoas de maneira mais inteligente, as empresas melhoram seus processos internos e oferecem experiências mais ricas e personalizadas.
Seja nos assistentes virtuais dos nossos celulares, nos chatbots de atendimento ao cliente ou nas plataformas de recomendação de conteúdo, elas estão por toda parte, facilitando e aprimorando diversas tarefas do nosso dia a dia. No entanto, é importante ressaltar que a existência de IA autoconsciente ainda é uma área altamente especulativa e teórica. Até o momento, não temos exemplos concretos de IAs autoconscientes em funcionamento, além das que vemos em filmes de ficção científica. Além disso, já existem extensos debates sobre a ética e a moral no contexto do desenvolvimento e evolução de IAs, bem como o seu uso na comunidade, incluindo a responsabilidade por ações e o bem-estar emocional. Essas máquinas são especialistas em tarefas específicas, pois são programadas para executar uma função determinada com eficiência, mas não possuem conhecimento ou compreensão abrangente sobre o mundo. Um exemplo clássico de máquina reativa é o Deep Blue, que se destacou por sua capacidade de jogar xadrez em um nível altamente competitivo, sendo capaz de derrotar o então campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov, em 1997.
Atualmente, a IA generativa pode aprender e sintetizar não somente a linguagem humana, mas também outros tipos de dados, como imagens, vídeos, códigos de software e até mesmo estruturas moleculares. Principal aliada a empresas que buscam a expansão internacional, essa ferramenta coordena traduções simultâneas tanto em forma de texto quanto voz. A plataforma ainda estuda para criar a melhor experiência para o cliente por meio de inteligência artificial. Ela não possui consciência ou entendimento, mas é extremamente eficaz em resolver problemas específicos. Exemplos de IA fraca incluem assistentes virtuais como Siri e Alexa, sistemas de recomendação como os usados pela Netflix e Spotify, e algoritmos de navegação como o Google Maps. Ao entender os diferentes tipos de IA, especialmente a inteligência artificial conversacional, as empresas podem aprimorar a interação com seus clientes.
É assim que o reconhecimento facial funciona, encontrando uma relação sutil entre as características do seu rosto que o tornam distinto e único quando comparado a todos os outros rostos do planeta. É a tecnologia por trás de tudo, desde você dizer "sim" para confirmar uma transação bancária por telefone, até pedir ao seu celular para informar sobre o tempo nos próximos dias em uma cidade para a qual você está viajando. Imagine um coelho com suas orelhas grandes, adaptadas para captar pequenas variações de som. Usando esses bilhões de comparações entre palavras e frases, é possível ler uma pergunta e gerar uma resposta - como uma mensagem de texto preditiva em seu telefone, mas em grande escala. O programa então procurará padrões nos dados que recebeu para atingir esses objetivos.