Por Eduardo Carvalho, Harvard/IPERID Fellow

Em 1956, a conferência de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon, é frequentemente citada como o nascimento formal da inteligência artificial como um campo de estudo. Esses pesquisadores criaram as primeiras linhas do que viria a se tornar a IA moderna. Nas décadas de 1960-1970, pesquisadores desenvolveram programas capazes de resolver problemas matemáticos, jogar xadrez e provar teoremas. No entanto, as limitações técnicas e a falta de poder computacional adequado resultaram em um período conhecido como o "inverno da IA". Na década de 1980, sistemas especialistas foram desenvolvidos, que eram programas projetados para resolver problemas em domínios específicos. Introduziu-se também técnicas como a lógica fuzzy e o algoritmo de retropropagação para o treinamento de redes neurais. Nos anos 1990, os avanços foram significativos com o aumento do poder de processamento dos computadores e a melhoria dos algoritmos. No século XXI, os avanços foram revolucionários, principalmente no campo do aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL). O acesso a grandes volumes de dados (big data), combinado com avanços em hardware (particularmente GPUs) e novos algoritmos, permitiu que modelos de IA fossem treinados para realizar tarefas com precisão e eficiência impressionante.

O poder transformador da IA está enraizado em sua capacidade de processar grandes volumes de dados, aprender com eles e ter aplicações abrangentes com perspectiva de mudar profundamente a maneira como vivemos, trabalhamos e interagimos. Envolve uma ampla gama de técnicas, incluindo:  Aprendizado de máquina-Machine Learning (os algoritmos são treinados usando grandes conjuntos de dados para reconhecer padrões e apoiar decisões com base nesses padrões); redes neurais artificiais (inspiradas no funcionamento do cérebro humano, são utilizadas para reconhecimento de padrões em imagens, processamento de linguagem natural, tradução automática, entre outras aplicações); processamento de linguagem natural (capacita computadores a entender, interpretar e responder à linguagem humana, possibilitando a criação de assistentes virtuais, sistemas de tradução automática, e muito mais); visão computacional (permite que máquinas processem e interpretem informações visuais do mundo real, a exemplos de reconhecimento facial, veículos autônomos, diagnósticos médicos por imagem e controle de qualidade industrial). 

Atualmente, já causa transformações em vários setores: saúde (simplifica tarefas administrativas, proporciona diagnósticos mais precisos, personaliza tratamentos e monitoramento de pacientes, apoia a descoberta de medicamentos, robôs cirúrgicos oferecem maior precisão e menos invasões em procedimentos médicos); agricultura (usa sensores avançados, drones e software de mapeamento para coletar dados locais relevantes, incluindo composição do solo, temperatura e níveis de umidade, saúde das plantas e condições climáticas. Algoritmos movidos por IA processam essas informações para sugerir quando semear sementes, quanto fertilizante ou pesticida aplicar e onde alocar recursos de forma mais eficiente); mídia (facilita a construção de narrativas, simplifica processos. Algoritmos podem produzir artigos de notícias sobre vários tópicos. Plataformas podem gerar histórias de notícias baseadas em dados em segundos, dando aos jornalistas mais tempo para investigações aprofundadas); financeiro (análise de crédito, detecção de fraudes, apoia negociações e gestão de investimentos); mobilidade e transporte (desenvolvimento de veículos autônomos, melhoria da segurança e da eficiência energética. Em logística otimiza rotas de entrega, gerencia inventários em tempo real, e drones são usados para entregas); marketing (chatbots e assistentes virtuais interagem com clientes, campanhas publicitárias são realizadas através de algoritmos, ferramentas podem identificar demografias-alvo e prever o comportamento do público, estratégias publicitárias podem ser personalizadas); negócios (automação de tarefas repetitivas, atendimento ao cliente- proporcionando suporte  24 horas, personalização de interações); direito (análise de documentos, redação de documentos legais, facilita abordagem mais estratégica para a resolução de litígios, permitindo que advogados se concentrem em desenho de estratégias para negociação e a argumentação). 

Em educação, a IA desempenha um papel substancial na superação de lacunas de aprendizado, possibilitando experiências de aprendizado mais personalizada e eficiente. Plataformas podem analisar os pontos fortes e fracos dos alunos, criando atividades específicas. Atividades administrativas podem ser automatizadas. Plataformas de e-learning criam cursos mais interativos, com feedback em tempo real e recomendações personalizadas de conteúdo. Enfim, são muitas as oportunidades de melhorar o sistema educacional que serão abordadas em artigo exclusivo. 

O poder de transformação da inteligência artificial é inegável. Desde a automação de tarefas rotineiras até a personalização de experiências e inovações, a IA está redefinindo os limites do possível. Entretanto, é essencial que suas aplicações sejam fundamentadas em ética para que seu impacto seja positivo, beneficiando toda a humanidade.