55 Haide Maria Hupffer e Renata Fröhlich 2. CARACTERÍSTICAS E APLICAÇÕES DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL A Inteligência Artificial (IA) está remodelando o futuro da humanidade e se expandiu rapidamente para todas as áreas do conhecimento trazendo mudanças profundas para indivíduos, empresas, governos, organizações públicas e privadas e sociedade como um todo, se estabelecendo como uma ferramenta dotada de infraestrutura estratégica para a realização de diagnósticos médicos e procedimentos cirúrgicos complexos, carros autônomos, sistemas inteligentes de gestão de tráfego, operações de logística, reconhecimento de voz, reconhecimento facial, tradução, análise preditiva, cidades inteligentes, avaliação de risco, agricultura de precisão, segurança cibernética, personalização de conteúdo (serviço de streaming e redes sociais), algoritmos de recomendação, análise do comportamento digital, marketing e vendas, detecção de fraudes, previsão econômica, experiências de aprendizagem personalizadas, para citar alguma aplicações transformacionais que afetam praticamente todos os aspetos da vida. A IA é um campo multidisciplinar que agrega pesquisadores e profissionais de diferentes áreas para desenvolver agentes inteligentes capazes de executar atividades que normalmente exigiriam inteligência humana. Sistemas de IA são desenvolvidos para raciocinar, resolver problemas, aprender, perceber, compreender a linguagem e imagens, tomar decisões, interpretar dados, adaptar-se a novos cenários de forma a imitar as habilidades cognitivas humanas. Com base em sua abordagem e metodologia, sistemas de IA podem ser categorizados em diferentes tipos, a exemplo da IA baseada em regras que para resolver problemas usa o raciocínio lógico e depende de regras; o aprendizado de máquina que inclui o aprendizado supervisionado (algoritmos são treinados em dados rotulados), aprendizado por reforço (algoritmos aprendem interagindo em “ambientes e recebendo feedback na forma de recompensas ou penalidades”); o aprendizado profundo (“utiliza redes neurais artificiais commúltiplas camadas para aprende automaticamente representações hierárquicas de dados, levando a avanços na visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural” (Rawas, 2024).
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