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Inteligência Artificial





Inteligência Artificial

A Inteligência artificial é baseada na suposição de que o processo do pensamento humano pode ser mecanizado.

Pré-história da IA

O Filósofo Maiorquino Raimundo Lúlio (1232-1315) desenvolveu várias máquinas dedicadas à produção de conhecimento por meio lógicos (Se, então);
No século 17, Leibniz, Thomas Hobbes e René Descartes exploraram a possibilidade de que todo o pensamento racional poderia ser tão sistemático como álgebra ou geometria;
No século 20, o estudo da lógica matemática tornou-se essencial para o avanço da inteligência artificial. As fundações tinham sido criado por obras George Boole e Gottlob Frege. Este último propôs uma questão fundamental: pode todo o raciocínio matemático ser formalizado? Sua pergunta seria respondida por Gödel em sua prova de incompletude.
Ao mesmo tempo que Godel mostrava que nem todo o conhecimento matemático poderia ser formalizado, respondia como consequência que o conhecimento formal poderia ser mecanizado.
Uma vez criado os primeiros computadores, cientistas discutiram durante os anos 40 e 50 sobre a possibilidade de criar uma máquina pensante. Em 1950, já sabia-se que os computadores poderiam manipular símbolos de forma a interpretar a linguagem humana, e Alan Turing propôs o teste de Turing, onde um humano conversa em um chat e deve descobrir qual deles é um computador.

História da Evolução da IA


Em 1953, foi introduzido por Lawrence J. Fogel em os EUA o conceito de Computação Evolucionária, enquanto John Henry Holland chamou o seu método de um algoritmo genético.
Em 1956 Marvin Minsky e John McCarthy organizam uma conferência para debater a Inteligência Artificial. Na época muitos algoritmos inovadores foram criados, como a busca ressonante, a rede semântica com seus conceitos de eventos e propriedades e relações entre os objetos, realidade simulada (com a utilização de restrições, regras e objetivos), os conceitos das redes convulsionarias, e os fundamentos das redes neurais artificiais (RNA) , além das pesquisas em animais para testar as transmissões de dados no cérebro.

Em 1980, surgem os sistemas especialistas, utilizando estatística e Lógica de Horm para responder a questionamentos relativamente complexos.
Em 1981, John Hopfield e David Rumelhart ressuscitam a IA conexionista com a apresentação do algorítimo Metropolis.
Em 1980 são propostos os primeiros rôbos, pois para interagir com o mundo, a IA deveria estar no mundo.

Proposta de arquiteturas diferenciadas: agentes inteligentes, redes neurais distribuídas.
Estudos da IA: IA Simbólica e IA Conexionista
IA Simbólica refere-se as algoritmos que apresentam comportamento inteligente semelhante ao humano. Ex.: Chatbots, Sistemas especialistas.
IA Conexionista refere-se a sistemas desenvolvidos que sejam inspirados na fisiologia do cérebro humano. Ex: Reconhecimento de Imagens, Predição de risco.





Machine Learning


É uma subárea da inteligência artificial, que busca novas técnicas, métodos e formas de treinar e agregar conhecimento a um projeto de IA.

Deep Learning


É a junção de várias formas, métodos e algoritmos com e sem o uso de IA utilizadas para ampliar as aplicações possíveis dos algoritmos ao uso comum: ex: identificação facial, identificação de gostos, perfis.

Processamento: Problema e Solução


O avanço da IA não depende tanto de novos algoritmos quanto depende de poder computacional.
Para se ter uma ideia, um algoritmo do google que aprendeu a identificar gatos no youtube demorou 60 dias, usou 16 mil computadores e 1 bilhão de neurônios artificiais. Uma vez que a rede foi treinada, ela demora menos de 1 décimo de segundo para identificar se há um gato em uma foto.

O Watson da IBM, não utiliza muitos processadores, pois sua rede é treinada previamente para extrair informações de texto. Mesmo assim possui dentro da sua estrutura 120 mil neurônios. O número de neurônios artificiais utilizado para o mapeamento da rede semântica não é divulgado, mas estima-se algo como 100 mil computadores, sem contar o classificação e filtragem de dados antes do treinamento.
A maioria projetos atuais de IA não tem as informações de design, técnica, algoritmos divulgada. As empresas que atuam e trabalham de maneira colaborativa estão sendo compradas. Nos últimos anos, 320 bilhões em aquisições foram feitas. A maioria das empresas tem sua tecnologia assimilada, e projetos fechados.

Para baratear o custo e aumentar o poder de processamento das redes, estão sendo utilizado hardwares especializados baseados em GPU, que são capazes de realizar cálculos matemáticos a um baixo custo de investimento com uma alta velocidade de resposta. Além disso, para os próximos anos, a computação quântica tornar-se-á cada vez mais acessível às grandes empresas.
O ponto de ruptura da IA deve acontecer realmente com a utilização dos computadores quânticos. Isto porque, será possível treinar as redes de forma instantânea. Isso significa, que basta um milésimo de segundo para o que a 6ª geração de computadores, aprenda um novo rosto e seja capaz de identificá-lo entre milhares de imagens. Ou que seja capaz de aprender sua voz.
Robótica
A robótica é vista como o mercado que definirá a potência econômica da metade deste século, assim como os automóveis foram no século passado.
O potencial do mercado é enorme, inexplorado e os fornecedores limitados.
Impactos Sociais
No fórum econômico mundial de 2015, o impacto da automação nos empregos foi discutido. Não por menos, estima-se que o custo de investimento em mão de obra automatizada equiparará a humana em 2018. Com o menor custo de processadores, com o avanço e centralização da tecnologia de treinamento, a mão de obra robotizada irá superar a humana. E mais, uma máquina pode trabalhar horas e horas, não faz greve e produz a quantia programada, em geral muito mais que um ser humano.
Em países mundo afora, discute-se a utilização de mecanismos de imposto de renda negativo ou 'universal basic income' para evitar um caos social como consequência.

É unânime: o impacto será profundo e as consequências ainda não foram totalmente previstas. Estima-se que algo entre 25% e 75% dos empregos no mundo serão substituídos por mão de obra robótica até 2050. Entre os maiores afetados estarão: vendedores, trabalhadores de fast-food, seguros, caminhoneiros, entrega de correios, táxis, agricultura e construção civil. Para estes as estimativas variam entre 60% e 98% de substituição de mão de obra.
As afirmações acima parecem absurdas, mas observe os seguintes dados:
Países com a indústria altamente robotizada, como Japão ou Coréia do Sul, possuem 3.14 e 4.78 robôs por 100 trabalhadores instalados.
Países como o Brasil e China possuem .36 e .70 robôs por 100 trabalhadores, e o impeditivo para a substituição hoje, é o custo. Com a queda do custo de implantação, a substituição será quase inevitável.
Ocorre que as atividades desempenhadas por robôs, estão a crescer, justamente pelas novas capacidades computacionais. Para se ter uma ideia um robô de solda industrial, caiu 4 vezes de preço desde 2010 e 140 vezes de preço desde 1980! E a tendência é de continuidade de queda no preço para os próximos anos.
Com a introdução de driveless (carros autônomos) basta apenas a regulamentação e o início da substituição da mão de obra nos países.

Quem controlar a tecnologia que automatizará o mundo, tornar-se-á tão grande quanto a industrias petrolíferas e automobilísticas no passado. E alguns nomes já despontam: microsoft, ibm, google, yahoo, twitter e facebook. Juntas, adquiriram 140 bilhões em empresas concorrentes no mundo.
Tudo e qualquer coisa que puder ser automatizada para substituir humanos, os empregos restantes, quase certo, pagarão menos e serão menos seguros.
A disparidade de renda entre trabalhadores que não podem ser automatizados e todo o resto vai crescer. É uma receita para a Instabilidade.

Atores, enfermeiros e vendedores 'vivos e humanos' serão em breve símbolos de Luxo.
A questão central dentro de alguns anos será quase filosófica: para que servem as pessoas em um mundo que não precisa do seu trabalho?