Como funciona AI? Do ML para todas as aplicações

Inteligência artificial (AI) é um subconjunto da ciência de dados que remonta à década de 1950. Evoluiu através da combinação de extensas fontes de dados com poderosos processadores de computador e algoritmos avançados.

O traço característico de AI soluções é que elas podem aprender a prever com precisão a resposta ou o resultado de uma consulta. Hoje, AI engloba todo um ecossistema de tecnologias conectadas que possibilitam que as máquinas se envolvam na resolução de problemas e executem tarefas semelhantes às humanas.

Aqui estão alguns dos componentes subjacentes que AI dão seus superpoderes:

• Processamento de linguagem natural (PNL) permite que os seres humanos consultem modelos usando termos conversacionais da linguagem humana em vez de ter que traduzir a solicitação para a terminologia da ciência da computação. Quando você pede a aplicativos e chatbots com tecnologia AI, como o ChatGPT, para responder a uma pergunta ou escrever algum texto, você está solicitando usando PNL.
   
  O mesmo processamento de linguagem natural também é parte integrante de outros tipos de bots, como assistentes de voz. Modelos de linguagem grande e reconhecimento de fala permitem que os assistentes de voz compreendam e respondam a consultas e comandos falados.
• Visão computacional permite que o software aprenda e reconheça todos os tipos de imagens, de animais a sinais de trânsito. As aplicações para visão computacional incluem robótica, veículos autônomos e carros autônomos.
   
  Dentro da ag-tech, o reconhecimento de imagem alimenta máquinas inteligentes que conseguem distinguir uma erva daninha de uma cultura em linha e pulverizar pesticidas apenas nas ervas daninhas para reduzir a quantidade de produtos químicos usados na agricultura convencional.
• A Internet das Coisas (IoT) consiste em todos os nossos rastreadores vestíveis, sensores, assistentes de voz e dispositivos domésticos inteligentes. Os dispositivos IoT fornecem um fluxo constante de dados que usam modelos de aprendizado de máquina para aprender e se ajustar a novas informações à medida que elas chegam.
• Interfaces de programação de aplicativos (APIs) Transforme AI funcionalidade em pacotes de código limpos que você pode integrar em produtos existentes para fornecer experiências de próximo nível ao cliente. Essas APIs geralmente servem como base para muitas ferramentas AI, permitindo que os desenvolvedores incorporem rapidamente recursos avançados sem criar modelos do zero.
• Aprendizagem automática (ML) é um subcampo importante da AI. Os modelos de aprendizado de máquina ensinam AI sistemas a aprender. Eles usam princípios de estatística e psicologia para treinar algoritmos na arte e ciência de classificar dados e prever resultados. Desta forma, os modelos de ML podem revelar novos insights que permitem que empresas e indivíduos tomem melhores decisões.
   
  Ao treinar modelos AI baseados em princípios de aprendizado de máquina, um conjunto de dados de treinamento é necessário para dar suporte ao processo de aprendizado de máquina com leitura ou identificação de um tipo específico de dados. Os formatos de dados incluem texto, número, imagem e formatos de vídeo. Quanto mais dados disponíveis, melhor funciona o sistema.
   
  A análise de Big Data pode dar sentido a grandes quantidades de dados ao reconhecer tendências e padrões e o aprendizado de máquina pode acelerar esse processo empregando algoritmos de tomada de decisão. Este tipo de análise de dados é particularmente valioso para as empresas, resolvendo problemas complexos e ajudando a moldar as decisões operacionais.

Os primeiros modelos de ML exigiam dados estruturados e orientação de um ser humano para aprender o certo com o errado.

Os cientistas de dados chamam esse tipo de aprendizagem supervisionada de ML porque envolve o uso de conjuntos de dados pré-rotulados para treinar o algoritmo. Hoje, também temos modelos de aprendizagem não supervisionados que podem aprender por conta própria. Essencialmente, eles usam outros algoritmos para estudar e classificar dados que não são rotulados por um ser humano.

Uma subcategoria de algoritmos de aprendizado de máquina, chamada de redes neurais, tem camadas e nós interconectados, assim como os neurônios do cérebro humano, o que permite que esses modelos encontrem padrões em informações extremamente complexas. Este design imita aspetos da inteligência humana, permitindo que as máquinas processem informações e se adaptem de maneiras que se assemelham à aprendizagem cognitiva. E dentro do campo das redes neurais, os algoritmos de aprendizagem profunda podem pegar grandes corpos de informações brutas e não estruturadas e identificar padrões e categorias dentro do conjunto de dados.

A aprendizagem por reforço é um método de treino de aprendizagem automática que recompensa comportamentos corretos e pune os incorretos. Geralmente, um agente de aprendizagem por reforço (a entidade que está sendo treinada) é capaz de interpretar seu ambiente, tomar ações e aprender por um processo de tentativa e erro.

A natureza iterativa do aprendizado de máquina significa que os modelos são capazes de se adaptar de forma independente à medida que são expostos a novos dados e produzem decisões e resultados mais confiáveis.

Tendemos a associar AI à ideia de substituir os seres humanos, mas o seu verdadeiro potencial reside na oportunidade de aumentar as capacidades humanas. Como explica o diretor do Stanford Digital Economy Lab, Eric Brynjolfsson, em um Artigo de 2022, concentrar esforços na AI aumentativa versus automação que substitui o trabalho humano cria novas capacidades, produtos e serviços, gerando mais valor para a sociedade.

Os AI modernos podem ser usados em muitos cenários do mundo real, como avaliar candidaturas a emprego na contratação, analisar o sentimento para resolver solicitações de suporte ao cliente ou entender biomarcadores individuais para recomendar intervenções de saúde no estilo de vida. As possibilidades são verdadeiramente ilimitadas.

Neste ponto de sua evolução, o AI foi implantado em praticamente todos os principais setores – como assistentes virtuais alimentados por voz, como a Alexa da Amazon e a Siri da Apple, chatbots, mecanismos de recomendação, tradutores, agentes de marcação de fotos e analistas de dados.

Aqui estão algumas aplicações comuns de AI:

• Cuidados de saúde As empresas podem usar AI para analisar imagens médicas e ajudar os profissionais a fazer determinações precisas. Em um caso de uso emergente, um AI gerador de imagens chamado Difusão Estável está sendo estudado para criar imagens de treinamento para médicos aprenderem sobre doenças raras.
• Retalhistas abraçaram o potencial do AI para permitir o comércio conversacional, compras virtuais ao vivo e experiências personalizadas que complementam as experiências de comércio eletrônico, aumentando o engajamento e a fidelização.
• Fabricantes confie na AI para prever a demanda, bem como a carga versus a capacidade em seus equipamentos. Eles também podem obter informações da análise de dados de toda a empresa para melhorar a tomada de decisões e a deteção de problemas de qualidade.
• Cadeias de abastecimento globais que usam sistemas orientados por AI se beneficiam de um planejamento de capacidade mais preciso, previsão de demanda aprimorada, maior produtividade e menores custos da cadeia de suprimentos.
• Serviços financeiros Os fornecedores implementaram a deteção de fraudes AI e uma pontuação de crédito mais inteligente para os seus clientes bancários, a fim de melhorar a segurança e a eficiência.
• Soluções de cibersegurança Use AI para detetar e responder a ameaças cibernéticas em tempo real. AI podem reconhecer padrões e agir em nome do utilizador, reforçando as defesas contra ciberataques.
• Criadores de conteúdo e profissionais de marketing digital Use AI para acelerar a produtividade e otimizar os fluxos de trabalho. Usando redes neurais artificiais para identificar padrões e estruturas dentro de dados existentes, AI generativas Pode criar cópias e imagens novas e originais à velocidade da luz. Esse conteúdo gerado por AI pode ser usado para blogs, cópia de marketing ou mensagens de mídia social.

Na Sitecore, estamos liderando o caminho com Pesquisa baseada em AI, permitindo que os visitantes obtenham resultados hiperrelevantes de consultas complexas em todos os canais e ativos digitais. Pode parecer contraintuitivo, mas acreditamos que implantar AI para ajudar em tarefas rotineiras e repetitivas ajudará as marcas a se tornarem mais humanas nas suas interações com os clientes.

E à medida que as tecnologias AI ganham mais capacidades de tomada de decisão, juntamente com a adoção generalizada, Antecipamos uma nova onda de inovação que beneficiará os profissionais de marketing, desenvolvedores, clientes e a sociedade.