A evolução e o futuro da Inteligência Artificial: Como chegamos à tecnologia de hoje?

A Evolução da Inteligência Artificial: Desde a Máquina Universal de Turing até as Redes de Aprendizagem Profundo.

Na década de 1950, surgiram avanços importantes na IA. O psicólogo Frank Rosenblatt desenvolveu o Perceptrón, uma rede neuronal artificial capaz de reconhecer padrões em imagens e textos. Além disso, o cientista da computação John McCarthy criou a linguagem de programação LISP, uma das primeiras linguagens especificamente concebidas para a inteligência artificial. Nesta década, o jogo do 3 em linha tornou-se um dos primeiros jogos em que a IA foi aplicada, embora os sistemas de jogo fossem ainda simples e limitados.

Em 1966, Joseph Weizenbaum criou ELIZA, um programa que simulava um terapeuta e podia manter conversas simples com os usuários. ELIZA é considerado um dos primeiros chatbots da história e demonstrou o potencial da IA para interagir com os humanos.

Na década de 1970, os sistemas de processamento de linguagem natural (NLP) tornaram-se um campo de pesquisa importante na IA, com o objetivo de permitir que os computadores compressem a linguagem humana. Apesar destes avanços, a IA passou por um período de desinteresse e falta de investimento conhecido como o "inverno da IA".

Nos anos 80, foram desenvolvidos algoritmos de aprendizagem profunda que permitem treinar redes neurais com várias camadas para reconhecer padrões complexos em imagens, sons e texto. Estes algoritmos deram lugar às redes neurais profundas, que são fundamentais em muitas aplicações de IA modernas.

Com o desenvolvimento da computação moderna e a criação de redes neurais, a IA começou a ganhar em jogos mais complexos, como o xadrez e o Go. Em 1997, o programa de xadrez Deep Blue da IBM venceu o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov. Posteriormente, em 2016, o programa de inteligência artificial AlphaGo do Google venceu o campeão mundial de Go Lee Sedol.

Em 2011, a IBM apresentou Watson, um sistema de IA capaz de responder perguntas em linguagem natural e vencer humanos no concurso de televisão Jeopardy!. Watson demonstrou que a IA poderia gerir grandes quantidades de dados não estruturados e responder perguntas de forma precisa.

DeepMind, uma empresa de inteligência artificial de propriedade do Google, foi um dos líderes na aplicação da IA aos jogos. Em 2013, DeepMind desenvolveu um sistema que aprendeu a jogar jogos da consola Atari 2600 sem conhecimento prévio do jogo. Este sistema utilizava uma técnica chamada "aprendizagem por reforço" para aprender com sua experiência e melhorar seu desempenho.

Posteriormente, em 2015, DeepMind desenvolveu AlphaGo, um programa que utiliza redes neuronais profundas e técnicas de aprendizagem por reforço para jogar o jogo do Go. AlphaGo venceu o campeão europeu de Go em uma série de jogos, e posteriormente derrotou o campeão mundial Lee Sedol em uma histórica partida de cinco jogos.

Na década de 2010 diz-se que começou "A quarta revolução industrial", a da inteligência artificial (IA) que se refere ao avanço no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial baseados na aprendizagem profunda ou deep learning. O deep learning é uma técnica de aprendizagem automática que utiliza redes neuronais artificiais para imitar a forma como o cérebro humano processa informação. Estas redes podem analisar grandes quantidades de dados para detectar padrões e fazer previsões, o que levou a grandes avanços em áreas como o reconhecimento de voz e de imagens, a tradução automática, o processamento da linguagem natural, entre outras. O início da quarta revolução da IA deve-se a vários fatores, incluindo o aumento da capacidade de processamento de dados, o desenvolvimento de algoritmos mais sofisticados e o crescente interesse e financiamento no campo da IA. Esses avanços permitiram a criação de sistemas de IA mais potentes e capazes de abordar problemas cada vez mais complexos.

Para compreender mais sobre a forma como "aprenden profundamente" veremos as diferentes técnicas e sua evolução, as quais se chamam "Paradigmas de aprendizagem".

Na inteligência artificial, existem três paradigmas de aprendizagem principais:

1. Aprendizagem supervisionada: Nesta abordagem, o algoritmo recebe um conjunto de dados rotulados com a resposta correta e aprende a prever a resposta correta para novos dados. Por exemplo, o aprendizado supervisionado pode ser usado para ensinar um algoritmo a reconhecer imagens de cães e gatos. O algoritmo recebe um conjunto de imagens rotuladas como cães ou gatos e aprende a identificar a diferença entre ambos.
2. Aprendizagem não supervisionada: Nesta abordagem, o algoritmo recebe um conjunto de dados sem etiquetar e deve encontrar padrões ou estruturas nos dados. Esta abordagem é comumente utilizada na mineração de dados e na detecção de anomalias. Por exemplo, a aprendizagem não pode ser utilizada para identificar grupos de clientes semelhantes numa base de dados de vendas.
3. Aprendizagem por reforço: Nesta abordagem, o algoritmo aprende através da interação com um ambiente. O algoritmo recebe uma recompensa ou punição por cada ação que toma no ambiente e aprende a maximizar a recompensa ao longo do tempo. Esta abordagem é comumente utilizada na robótica e nos jogos. Por exemplo, a aprendizagem pode ser usada para ensinar um robô a andar numa superfície irregular.

• Como se pode conversar com bots inteligentes como chatGPT? Com NLP: Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing) é um ramo da inteligência artificial que se enfoca na compreensão e processamento da linguagem humana. É útil para diversas tarefas, como a tradução automática de idiomas, a geração de texto, a análise de sentimentos, a extração de informação e a resposta automática a perguntas.
• Como se obtêm fotos realistas? Com GAN: Rede Generativa Adversaria (em inglês, Generative Adversarial Network) é um tipo de modelo de aprendizagem profunda utilizado para gerar dados sintéticos que se assemelham aos dados de treinamento originais. A GAN é composta por duas redes neurais: um gerador e um discriminador. O gerador toma uma amostra aleatória e transforma-a numa imagem que parece às imagens reais do conjunto de dados de treinamento. O discriminador, por outro lado, recebe tanto imagens reais como imagens geradas pelo gerador, e sua função é distinguir entre as duas. À medida que o discriminador avalia as imagens geradas pelo gerador, também envia sinais ao gerador para melhorar sua capacidade de gerar imagens mais realistas. A GAN se entrena iterativamente, com o gerador e o discriminador competindo entre si em um jogo de soma zero, no qual o objetivo é maximizar a capacidade do gerador para enganar o discriminador. À medida que o gerador aprende a produzir imagens mais realistas, o discriminador torna-se mais sofisticado e é capaz de distinguir melhor entre as imagens reais e as geradas pelo gerador. A GAN é uma técnica muito promissora na geração de dados sintéticos para uso em diversas aplicações, como a síntese de imagens, a criação de música e o design de produtos.
• Como se obtém imagens de texto? Com GAUGAN (Generative Adversarial Networks for Image Synthesis and Editing) é um modelo de rede neural gerativa que é usado para gerar imagens sintéticas a partir de um esboço ou uma descrição textual. É útil para a criação de paisagens e cenários, e provou ser uma ferramenta útil para artistas, designers e desenvolvedores de videogames.
• Como se obtêm ambientes 3D desde imagens ou vídeos? Com NERF (NeRF: Neural Radiance Fields) é um modelo de rede neural profunda usado na geração de imagens 3D fotorealistas. Use uma técnica chamada "campos de radiação neural" (Neural Radiance Fields) para gerar imagens 3D a partir de dados de imagens 2D. É útil para a criação de ambientes 3D desde imagens ou vídeos.
• Como obter imagens de texto usando modelos como o de nossas faces? CNN significa "Redes Neuronales Convolucionais" (Convolutional Neural Networks, em inglês) e são um tipo de rede neuronal que é usado no processamento de imagens e vídeos. É composto por camadas de convolução, camadas de pooling e camadas completamente conectadas. As camadas de convolução extraem características da imagem de entrada, as camadas de pooling reduzem a dimensão da saída da camada de convolução e as camadas completamente conectadas são usadas para a classificação. As CNN são comumente usadas no processamento de imagens e vídeos, e são muito úteis para obter imagens a partir de texto.