Inteligência artificial: como novas ferramentas vão revolucionar o mercado em 2023?

Entenda de maneira didática o que significa Machine Learning, Deep Learning e Linguagem Natural e como a transformação das novas IAs na geração de produtos, serviços e outras oportunidades vão revolucionar o mercado

Enquanto as redes sociais entram em polvorosa nas discussões a respeito das possibilidades da inteligência artificial (IA), essa tecnologia segue revolucionando diversas áreas do mercado. Um bom exemplo dessas ferramentas é o ChatGPT, lançado pela OpenAI que, em apenas dois meses, conquistou o mundo com geração de textos realistas a partir de IA. As possibilidades vão muito além de ferramentas divertidas na internet — podem surgir mudanças em todas as áreas da vida humana e, certamente, ocasionar uma revolução no mercado.

Por mais que pareçam, essas afirmações não são exageradas, de acordo com Arnóbio Morelix, co-fundador e CEO (Chief Executive Officer) da Sirius Educação, Instituição de Ensino Superior especializada em formação na área de Ciência de Dados e inteligência artificial, com foco em metodologia prática, recursos de ponta e networking global.

“A inteligência artificial é, resumidamente, a capacidade de uma máquina de processar quantidades imensas de dados e identificar padrões neles”, o especialista explica. “A partir daí, existem diferentes ramificações para as quais a IA pode ir, cada uma com suas particularidades e objetivos. Portanto, sempre há inovações chegando no mercado, e recentemente temos visto algumas com muito potencial”.

As principais tendências da IA no momento, segundo Morelix, são:

Machine Learning

O Aprendizado de Máquina constrói modelos analíticos a partir de dados já coletados e processados. Com os padrões identificados, é possível estabelecer novas ações e decisões sem interferência humana.

“Muita gente confunde os dois conceitos, mas o Machine Learning é um subconjunto de IA focado no treinamento de dados”, elucida o CEO. “A IA, por si só, pode reproduzir capacidades humanas com os dados que já possui, mas o Machine Learning é necessário para que o computador de fato aprenda e evolua”.

Deep Learning

Aprofundando o Machine Learning está o “aprendizado profundo”, cujo treinamento de dados é voltado especificamente para realizar tarefas como os próprios seres humanos. Nesse sentido, surgem tecnologias de reconhecimento e reprodução de fala, previsões ou identificação de imagens.

“O reconhecimento de padrões do Deep Learning é feito em várias camadas de processamento. Como o nome indica, é um treinamento mais profundo da máquina, e é o que mais a aproxima das ações humanas”, pontua Morelix.

O Deep Learning pode ser aproveitado em inúmeras ocasiões, como no auxílio a diagnósticos e outros aspectos da medicina, ou em previsões de falhas em sistemas de segurança, entre muitos outros eventos.

Processamento de Linguagem Natural

O PNL é uma vertente de IA voltada para a linguagem. “A comunicação humana é o grande diferencial entre nós e outros animais, bem como entre nós e os computadores”, comenta o especialista. “Portanto, os aspectos da linguagem exigem trabalhos específicos para que a IA consiga processar os dados usando Machine Learning da maneira mais efetiva possível”.

É nesse ponto que a inteligência artificial consegue oferecer serviços de alta qualidade em modelos de voz, como são observados em sistemas de GPS ou em aplicativos como o TikTok. Outros produtos e serviços que utilizem voz podem nascer a partir desse princípio.

Morelix ressalta que todas essas facetas da IA são intercaláveis e que o mercado precisa se preparar para um futuro próximo em que ferramentas do tipo serão indispensáveis. Existem, inclusive, modelos open source, ou seja, abertos para desenvolvedores de qualquer local atuarem, com o objetivo de aprimorar mais e mais o Machine Learning. É o caso da Stable Diffusion, um gerador de imagens a partir de texto que usa dados de toda a internet. O esforço a favor do avanço da IA é coletivo.

“Conforme o mundo se transforma, algumas tecnologias vão se fundamentando. Foi o caso da internet, dos smartphones e tantas outras. Agora, vivemos a era dos dados. Já consumimos dados o tempo todo e já estamos contando com algoritmos para nos guiar sempre que mexemos no celular. A perspectiva é que, daqui para frente, isso passe a abranger mais áreas. Quem não estiver preparado para usar — ou criar — essas inovações, estará fadado a ficar para trás”, conclui.