>No último artigo, tentamos compreender o que é exactamente a inteligência artificial. Como a IA é uma tecnologia cujo objetivo é imitar o comportamento humano, podemos dizer com segurança que os ramos da IA serão constituídos por aquelas entidades que nos tornam diferentes das máquinas. Então vamos resumir sobre os ramos da inteligência artificial e tentar correlacioná-los com as atividades humanas!
1.Machine Learning: Esta é a técnica que permite a um computador aprender por si mesmo, fornecendo-lhe dados suficientes. Tal como os humanos, a aprendizagem de máquinas treina um sistema para prever um resultado usando experiências passadas. Um algoritmo de aprendizagem de máquina reconhece padrões nos dados fornecidos, treina um modelo e prevê o resultado sem ter que programá-lo explicitamente para o mesmo.
Um dos meus professores deu um exemplo notável para corroborar como a aprendizagem de máquina é exatamente como treinar um bebê para enfrentar o mundo. Um bebê se aproxima de uma vela, queima o dedo e agora está ferido! Ele não podia simplesmente raciocinar o que acabou de acontecer. Vamos associar isto ao treino de um algoritmo. Quando a vela queima seu dedo pela segunda vez, o bebê é agora advertido e sabe o que pode ter causado a queimadura. Isto pode continuar por algum tempo até que o bebê finalmente descubra que a chama da vela é a razão pela qual o dedo dele arde. Agora que o nosso “modelo” está construído, vamos testá-lo. Da próxima vez que um bebé se aproximar de uma vela, ele sabe que a chama pode prejudicá-lo e evitá-la totalmente. É seguro dizer que o nosso “modelo” é treinado com sucesso! É exatamente assim que ocorre a aprendizagem da máquina.
2.Neural Networks: Dado o facto de que tem sido uma palavra importante há algum tempo, uma rede neural pode parecer um termo complexo para alguns de nós. Confie em mim, se você deixar de lado a matemática de uma rede neural, é bastante simples de entender. Tudo o que você precisa fazer é alimentar seu modelo com inputs na primeira camada, especificar as camadas ocultas e a saída seria sua última camada. O trabalho das camadas ocultas é extrair informações importantes do input fornecido, para prever o resultado. Podemos escolher o número de camadas ocultas a serem quantas quisermos, mas temos que ter cuidado, pois isso pode levar a uma sobreposição e adulteração da precisão do nosso modelo.
Se você está familiarizado com a biologia de um neurônio, as redes neurais podem ser mais fáceis de entender. A camada de entrada, como o dendrito, é o receptor que toma a entrada, o neurônio processa a informação como as camadas ocultas, e o axônio transfere os sinais processados e age como a camada de saída.
3.Robótica: O que torna a robótica interessante é que é a amálgama da engenharia mecânica, engenharia elétrica, ciência da computação e vários outros campos científicos. Ela trata do projeto, produção e operação de robôs, para realizar as tarefas para as quais foi construída.
Robots são o “corpo” de um sistema inteligente, ele coordena com o programa e seus resultados para realizar uma função específica, muito semelhante ao sistema esquelético e muscular do corpo humano, certo? É incrível ver como os robôs podem ser construídos para serem tão semelhantes à vida, tal como a Sofia, o dia não está longe quando nós humanos podemos finalmente ter um robô para um amigo!
4.Expert System: Agora sabemos como podemos programar uma máquina para aprender como um humano, mas já se perguntou como fazer uma máquina pensar como um humano? Bem, é aqui que os sistemas de peritos entram em cena. O sistema expert é uma aplicação que permite ao computador imitar a capacidade de decisão dos humanos. Os três componentes de um sistema expert são a interface do usuário, o motor de inferência e a base de conhecimento.
Como os nossos olhos, a interface do usuário leva a consulta do usuário e passa-a para o motor de inferência. O motor de inferência é como o nosso cérebro, tem uma sequência específica de regras para resolver um problema e refere-se à base de conhecimento para fornecer o raciocínio. A base de conhecimento é como a nossa memória, é um enorme repositório de informações obtidas de especialistas no domínio. Portanto, o sucesso de um sistema especializado depende muito da precisão do seu conhecimento.
5.Fuzzy Logic: Nós, humanos, estamos altamente sujeitos a ter um dilema, por isso só seria justo se os sistemas que projetamos fossem treinados para enfrentar tais situações também. A Lógica Fuzzy é uma técnica que lida com a resolução de problemas com incerteza. Imagine olhar para o céu e ver algumas nuvens cinzentas escuras em um belo dia de sol. Confusa direita?
Pode determinar se vai chover ou não? Poderia dizer um “sim definitivo” ou um “não definitivo”? Aqui é onde a lógica fuzzy o ajudará! Ao contrário da álgebra booleana, a lógica fuzzy não requer os valores absolutos ‘Verdadeiro’ ou ‘Falso’. Na verdade, você pode ter valores intermediários como ‘parcialmente verdadeiro’ ou ‘parcialmente falso’ ao lidar com a lógica fuzzy. Uma arquitetura fuzzy compreende quatro componentes – base de regras, fuzzificação, motor de inferência e defuzzificação. A base de regras consiste em um conjunto de regras e condições fornecidas pelos especialistas para governar a tomada de decisões. A fuzzificação é usada para converter entradas nítidas (os valores passados para o sistema para processamento) em conjuntos de fuzzy. O sistema de inferência determina então o grau de correspondência para cada regra e decide quais regras devem ser disparadas em conformidade. As entradas disparadas são então combinadas para formar ações de controle. A defuzzificação converte os conjuntos de fuzzy obtidos a partir do motor de inferência em valores nítidos e depois os passa como saída.
6.Natural Language Processing: Você já tentou se comunicar com alguém que não falava sua língua e que não conseguia entender você? Um desafio silencioso, certo? Agora imagine tentar se comunicar com um computador, não é ainda mais desafiador? O que significam palavras e frases para um computador que só consegue entender a linguagem de zeros e uns? Pode não parecer uma tarefa fácil ensinar máquinas a compreender a nossa comunicação. Bem, sim e não.
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O processo de fazer uma máquina ler, decifrar, compreender e fazer sentido a partir da interacção humana é chamado processamento da linguagem natural. Em poucas palavras, o sistema de linguagem natural funciona da seguinte forma: uma pessoa diz algo à máquina, a máquina grava o som e transforma o áudio em texto. O sistema de PNL então analisa o texto em componentes, compreende o contexto da conversa e a intenção da pessoa. Com base nos resultados, a máquina determina qual comando deve ser executado. É assim que os humanos comunicam, ouvimos o que a outra pessoa diz, tentamos compreender o significado do seu discurso e depois damos uma resposta adequada no mesmo contexto. Certo?
Eu acredito que é seguro dizer que a inteligência artificial é ainda mais divertida quando tentamos correlacioná-la com as atividades humanas. Você não concorda? Bem, é tudo por este artigo. No próximo, vou ser breve sobre algumas aplicações da IA, fique atento!