Com a popularização do aprendizado de máquina, entender o que é inteligência artificial e até desenvolver a sua própria pode ser um diferencial para a carreira
Não é de hoje que o assunto Inteligência Artificial (IA) está em alta. Mas, com a popularidade de ferramentas como o ChatGPT e outras semelhantes, o tema segue entre os mais pesquisados.
E uma dúvida para além da clássica “o que é inteligência artificial”, é sobre como criar uma do zero. Pensando nisso, separamos algumas informações relevantes sobre esse recurso tecnológico, como aplicá-lo no setor de Tecnologia da Informação (TI) e, claro, como desenvolver sua IA de forma personalizada.
A seguir, confira alguns exemplos de uso do recurso que auxilia as pessoas no cotidiano.
Exemplos de aplicação da inteligência artificial
Com a popularização do uso de inteligências artificiais generativas para além dos profissionais de tecnologia, houve um boom na quantidade de usuários dessa inovação. E os usos são diversos, veja alguns exemplos nos tópicos abaixo!
Produção de conteúdo e pesquisa
Tomando o ChatGPT como ponto de partida, a OpenAI, empresa que desenvolveu a aplicação, informou que o Brasil está entre os países que mais utilizam o recurso para criar conteúdo ou obter respostas.
A organização divulgou que, apenas em janeiro de 2023, foram registrados mais de 100 milhões de usuários ativos em todo o mundo. A título de comparação, a rede social TikTok, que está entre as mais famosas, levou nove meses para atingir a mesma marca, desde seu lançamento.
Outra inovação semelhante lançada recentemente é o Bard, do Google. Ele apresenta uma proposta parecida com o ChatGPT, com o plus de ter como base de dados o próprio buscador, considerado o principal existente.
Assistentes virtuais
Os dados anteriores comprovam uma das diversas utilidades da inteligência artificial, que não está limitada apenas à produção de conteúdo ou pesquisa. Outras formas de aplicação também podem ser adotadas.
Entre as mais conhecidas, estão as assistentes virtuais, como Alexa e Siri. Esse tipo de ferramenta auxilia o usuário a encontrar respostas, comprar itens, ligar e desligar aparelhos, entre outros comandos programados.
A empresa de pesquisa de mercado Insider Intelligence estima que, apenas em 2020, um total de 128 milhões de usuários nos Estados Unidos requisitou algum tipo de ajuda a uma assistente virtual.
Carros autônomos
Outro exemplo de uso se dá através do deep learning, ou inteligência artificial profunda, aplicada em veículos autônomos. Eles conseguem transitar por aí sem a presença de um condutor.
A tecnologia é aplicada para que o carro preveja obstáculos com o auxílio de câmeras externas, o que já vem sendo empregado pela Tesla.
Mas, antes de dar continuidade ao texto, entenda o que é o deep learning e como ele se aplica no exemplo que citamos.
Desvendando o que é deep learning
O deep learning é uma subcategoria dentro da IA como um todo. Nesse caso, os algoritmos são estimulados a aprender a partir de dados complexos, processando-os em várias camadas, como em um processo de aprofundamento. Daí o termo “aprendizado profundo”, na tradução livre.
Diferentemente de outras modalidades de IA, como as árvores de decisão explicadas adiante, no deep learning há uma não linearidade na aprendizagem. Por isso, a facilidade com a qual os neurônios artificiais podem complexificar um determinado assunto e ir destrinchando-os, até seu completo esgotamento e solução.
No exemplo dos carros autônomos, o deep learning é serve para que os carros possam “perceber” o ambiente, detectando pessoas, obstáculos, outros carros, e assim por diante. Assim, os veículos passam a “tomar decisões” de forma autônoma, decidindo mudar de direção, parar ou continuar, por exemplo.
Além disso, o aprendizado profundo é serve como recurso adicional de Sistema Global de Posicionamento (GPS), para que o veículo possa se locomover ao destino estipulado. Outra funcionalidade da técnica é a de fazer autodiagnósticos no veículo, identificando potenciais falhas e indicando o que precisa ser corrigido, como um micromecânico a bordo.
Logo, a IA é uma realidade e seu uso está sendo incorporado em uma série de atividades, tanto para lazer quanto para fins profissionais. A seguir, confira como fazer uma do zero e o que é preciso para chegar lá.
O que é Inteligência Artificial?
Porém, antes de ensinarmos o caminho das pedras para criar a sua, caso ainda tenha dúvidas sobre o que é inteligência artificial, nós explicamos. Basicamente, trata-se de um ramo da ciência da computação que se vale da aplicação e desenvolvimento de sistemas e algoritmos para que tarefas usuais, que antes precisávamos de inteligência humana para realizar, agora máquinas consigam realizar.
A inteligência artificial, hoje, está presente em diversas tarefas do dia a dia, seja em assistentes virtuais ou ainda em programas que fazem a resolução de problemas complexos de raciocínio e aprendizado.
A ideia aqui é programar algoritmos para simular a inteligência humana de forma artificial, usando-a para resolver problemas reais de forma ágil e simplificada. Agora sim, sem mais delongas, descubra como desenvolver uma aplicação que conta com este recurso.
Criando uma IA do zero: 7 passos para chegar lá
Apesar de ser um componente imprescindível para desenvolver sua inteligência artificial, a tecnologia não é o único fator que importa. Existem outros pontos que devem ser considerados no processo. Por isso, o seguinte passo a passo leva em conta etapas como planejamento e estratégia.
Tome nota para ter sucesso ao desenvolver sua inteligência artificial:
1. Encontre uma utilidade
Antes de tirar qualquer ideia do papel, é essencial pensar sobre qual problema ela visa resolver.
Caso já existam softwares com propostas semelhantes, mas que sejam passíveis de aperfeiçoamento, faça um benchmarking, ou seja, pesquise sobre seus concorrentes e entenda como sua invenção vai ser, de fato, útil. Assim, é possível prever se terá sucesso em sua empreitada.
2. Elabore uma estratégia de ação
Após entender de que forma sua aplicação terá utilidade, é preciso montar a estratégia de negócio. Caso você seja uma pessoa que esteja abrindo a própria empresa a partir desse produto inicial, verifique se ele será o único ou se existem outros similares.
Defina um nicho de mercado para ter coerência no que for desenvolver e lançar. Dessa forma, você economiza tempo e dinheiro em qualquer atividade que for fazer. Porém, caso trabalhe em uma organização, você e seu time podem verificar se tal aplicação tem relação com os demais produtos criados ou mesmo com o objetivo de negócio da empresa.
3. Desenvolva habilidades
Para criar uma IA do zero são necessárias algumas expertises. E nem sempre as pessoas contam com essas habilidades ou aprendem nas faculdades. O ideal, caso não tenha as expertises requisitadas, é ir em busca de uma qualificação.
Entre os conhecimentos essenciais para desenvolver um software com inteligência artificial, estão:
- Familiaridade com diferentes linguagens de programação, como Python, Java, JavaScript e C++.
- Afinidade com disciplinas como Neurociência, Matemática e Filosofia.
- Facilidade com lógica para ampliar o raciocínio.
Atende a todos esses requisitos? Então, vamos para a próxima etapa!
4. Realize a coleta de dados
Caso a intenção seja criar um chatbot especialista em determinado assunto, é preciso levantar as informações que a inteligência artificial usará para solucionar os problemas apresentados.
Certifique-se da autenticidade e veracidade das informações, bem como das bases a serem usadas. Outro ponto a observar é se corre o risco de não terem acesso por alguma eventualidade, como erros do sistema, entre outros.
5. Processe os dados
Depois de pesquisar e coletar os dados usados, parte-se para o estágio do processamento deles. Codifique essas informações, removendo valores ausentes, além de normalizar os restantes.
Esse ponto é crucial para que a inteligência artificial possa aprender de forma adequada.
6. Treine e avalie sua IA
Como a inteligência artificial é um recurso que se apoia no aprendizado, tal qual um bebê, é preciso ensiná-la para que pratique um determinado comando.
Assim, para treinar sua aplicação, é possível usar recursos como:
- Diagrama de árvore de decisão — é uma representação visual com regras dadas a partir de um questionamento. Nele, são apresentadas todas as ações até sua conclusão.
- Regressão linear — técnica da estatística empregada para prever valores condicionais de variáveis, sejam elas dependentes ou independentes, entre outros fatores.
- Rede neural — composta de camadas ou nós. Assim como o cérebro humano ou de um animal, esse é um modelo que estimula o aprendizado a partir do reconhecimento de padrões.
Essas são algumas possibilidades para treinar a sua inteligência artificial, contudo, diversas outras podem ser pesquisadas e aplicadas. Tudo dependerá da finalidade da sua criação.
Depois que ela estiver treinada, vale avaliar se os comandos são acionados corretamente e o tempo que isso leva para acontecer, bem como corrigir eventuais erros ou mesmo o overfitting. Em estatística, esse termo está relacionado à possibilidade de sobre ajuste.
Quando ocorre o overfitting, nota-se que, embora a aplicação resolva o problema apresentado, ela não vai além disso. Dessa forma, seu uso se torna limitado, bem como as atualizações de novas versões.
7. Coloque em ação
Treinos, avaliações e ajustes estão ok? É hora de rodar o produto em um ambiente de produção seguro e que possua conexão com outros servidores a serem integrados ao processo. Sempre que necessário, faça ajustes até que a aplicação esteja em pleno funcionamento.
Como toda a segmentação da aplicação é complexa, algumas ferramentas podem ser acionadas para facilitar seu desenvolvimento. Entenda quais são na sequência.
Ferramentas para simplificar a criação da sua IA
Deu para perceber que lidar com uma inteligência artificial e desenvolvê-la pode ser bastante complexo. Mas, não precisa se preocupar, pois existem algumas ferramentas que facilitam esse processo, tanto para quem é iniciante quanto para quem já é experiente.
IBM Watson Studio
Uma das corporações de tecnologia em atividade há décadas também permite que desenvolvedores produzam suas criações utilizando a ferramenta IBM Watson Studio.
Totalmente na nuvem, a plataforma auxilia, a partir de modelos predeterminados usando linguagens como Python e R, a construir, treinar e implantar sua inteligência artificial.
Amazon SageMaker Autopilot
Uma das maiores varejistas globais da atualidade, a Amazon também se juntou ao time de empresas que auxiliam direta ou indiretamente na criação de inteligências artificiais.
Com o Amazon SageMaker Autopilot, o desenvolvedor pode entender mais sobre aprendizado de máquina. Basta inserir os dados em relação ao que se deseja criar que a ferramenta apresenta, automaticamente, o melhor modelo de machine learning para aquele contexto.
H2O Driverless AI
A empresa H20.ai, sediada no Vale do Silício, é especialista em softwares de machine learning. Ela criou uma plataforma de algoritmos com código aberto seguindo modelos de aprendizado de máquina.
Com ela, o usuário pode visualizar de forma interativa os resultados no uso dos algoritmos, que podem ser selecionados de forma automática.
Google Cloud AutoML
Outra big tech que criou um sistema semelhante foi a Google. Por um site dedicado, é possível acessar modelos de machine learning personalizáveis para reconhecimento de imagem, processamento de previsão, entre outros.
Profissionais com diferentes níveis de conhecimento podem utilizar o recurso.
Servidor VPS: flexibilidade e autonomia
Em resumo, entender o que é inteligência artificial e colocá-la em prática serve para destacar um negócio ou mesmo dar um upgrade em sua carreira, entrando em um nicho de mercado diferente.
Para quem desenvolve, é necessário investir em conhecimentos e habilidades sobre machine learning, além de seguir uma série de etapas para treinar, ajustar e avaliar o desempenho dos algoritmos.
No entanto, com o apoio das ferramentas certas, pode-se criar uma inteligência artificial do zero, independentemente do nível de conhecimento do profissional.
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