A empresa usou uma plataforma de IA da DataRobot para construir modelos que identificaram os critérios de compra dos clientes e ajudaram as equipes de marketing e vendas a executar campanhas mais eficazes. Como resultado, a empresa teve um aumento de 10% nas vendas e um retorno sobre o investimento de 5 a 30 vezes. A IA pode aprender com dados e identificar padrões e tendências ocultas, possibilitando a previsão de eventos futuros e a tomada de decisões baseadas em dados. Atualmente, muitas empresas estão fazendo grandes investimentos em IA para aumentar a eficiência e produtividade, além de inovar e obter vantagens competitivas. Já que, cada vez mais, vemos ferramentas que antes só apareciam em filmes de ficção científica.
- Esses dados derivam não só da rotina de navegação de consumidores, como também do histórico digital traçado muitas vezes de maneira inconsciente.
- Além disso, pesquisadores da área esperam desenvolver outros tipos de IA capazes de adaptar-se de forma autônoma a diferentes situações.
- Em alguns casos, esses sistemas não humanos podem realizar melhor determinadas tarefas que nós mesmos.
- A direção autônoma também é um exemplo muito público de como as novas tecnologias devem superar mais do que apenas obstáculos técnicos.
- Em sua forma mais simples, a inteligência artificial é um campo que combina ciência da computação e conjuntos de dados robustos para possibilitar a solução de problemas.
Um outro exemplo é o aprendizado por reforço onde os algoritmos aprendem a tomar decisões através da interação com um ambiente, recebendo feedback na forma de recompensas ou punições. A área de Inteligência Artificial e Machine Learning foi criada visando desenvolver sistemas que possam executar tarefas complexas de forma eficiente e autônoma. Sendo a área de Machine Learning uma subárea da Inteligência Artificial, que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem às máquinas aprender a partir de dados e melhorar seu desempenho ao longo do tempo.
Exemplos de inteligência artificial no dia a dia
Os carros autônomos fazem parte do debate sobre IA há décadas, e a ficção científica os fixou na imaginação popular. Como a nova imagem é construída a partir de camadas de pixels aleatórios, o resultado é algo que nunca existiu antes, mas ainda é baseado nos bilhões de padrões aprendidos com as imagens de treinamento https://www.monolitonimbus.com.br/teste-de-software-os-herois-desconhecidos-do-desenvolvimento-de-aplicacoes/ originais. Essas IAs geradoras de imagens podem transformar os padrões visuais complexos que coletam de milhões de fotografias e desenhos em imagens completamente novas. Recentemente, o reconhecimento de imagem foi adaptado a modelos de IA que aprenderam o poder camaleônico de manipular padrões e cores.
A IA forte é tema bastante controverso, pois envolve temas como consciência e fortes problemas éticos ligados ao que fazer com uma entidade que seja cognitivamente indistinguível de seres humanos. A investigação em Inteligência Artificial Forte aborda a criação da forma de inteligência baseada em computador que consiga raciocinar e resolver problemas; uma forma de IA forte é classificada como auto-consciente. A IA de hoje é promissora, pois permite automatizar tarefas rotineiras, tornando os seres humanos mais eficientes. Além disso, este é um ótimo vídeo para compartilhar com amigos e familiares para explicar a inteligência artificial de uma forma que qualquer pessoa pode entender. Um dos temas mais polêmicos relacionados a essa tecnologia é o impacto da Inteligência Artificial no mercado de trabalho.
A importância da Inteligência Artificial
Muitos destes campos utilizam softwares específicos e linguagens de programação criadas para suas finalidades. Um exemplo é o chatbot Eliza, desenvolvido por Joseph Weizenbaum no laboratório de curso de teste de software do MIT entre os anos de 1964 e 1966. Outro exemplo bastante conhecido é o programa A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity, ou Entidade Computadorizada de Linguagem Artificial para Internet), um software que simula uma conversa humana.
Muito estudado nas últimas décadas, o conceito de Inteligência Artificial (IA) está promovendo inovações verdadeiramente disruptivas nas empresas, que impactam diretamente não só suas cadeias produtivas, como também o nosso cotidiano. Dispositivos de Inteligência Artificial já são capazes de realizar tarefas jamais imaginadas, como prever enchentes, diagnosticar doenças ou possibilitar nossa mobilidade por meio de carros autônomos que dispensam motoristas. Como o deep learning e o aprendizado de máquina tendem a ser usados de forma intercambiável, vale a pena observar as nuances entre os dois. Conforme mencionado acima, tanto o deep learning quanto o aprendizado de máquina são subcampos da inteligência artificial, e o deep learning é, na verdade, um subcampo do aprendizado de máquina. Além disso, pesquisadores da área esperam desenvolver outros tipos de IA capazes de adaptar-se de forma autônoma a diferentes situações. A criação e uso dessas ferramentas envolve o uso de muitos dados e uma discussão que vai estar sempre presente é quem detém os direitos sobre os dados.
