Redes Neurais e Inteligência Artificial: origem e caminhos da transformação digital

Autor Inbot

Escrito por InBot
Redator(a) InBot

Das primeiras máquinas, construídas à imagem do cérebro humano,  até hoje, a transformação digital é uma realidade cada vez mais presente.

A tecnologia que nos move hoje existe há menos de 80 anos, é filha da II Guerra Mundial e nasceu inspirada no cérebro humano, a estrutura mais complexa do planeta e que até hoje desafia os maiores pesquisadores do mundo. A ideia inicial era apenas formar redes neurais artificiais simples, usando circuitos elétricos para realizar as sinapses neurais com base em matemática e algoritmos. Basicamente, uma camada de entrada e uma camada de saída, com diversas camadas ocultas entre uma e outra, como as camadas do cérebro, onde as conexões de neurônios pudessem ser processadas. 

A pesquisa tentava simular, a partir da estrutura neural, a aprendizagem por experiência, para desenvolver, entre outras coisas, trabalhos de classificação, reconhecimento de padrões e processamento de imagens. Surgiu então, na década de 50, a Inteligência Artificial (IA), mas foi nos anos 1960, quando o Departamento de Defesa dos EUA se interessou por esta tecnologia, que a IA passou a ter um avanço mais significativo: os computadores começaram a se aproximar do raciocínio humano.

A Inteligência Artificial chegou como uma evolução da automação robótica, trazendo maiores frequência e volume, com confiabilidade e sem fadiga na aprendizagem repetitiva. Passou depois a acrescentar inteligência nas diversas plataformas e se adaptar a cada uma delas com algoritmos de aprendizagem progressiva. A aprendizagem profunda, juntando deep learning e redes neurais, levou ao aproveitamento maior das camadas ocultas nessa estrutura, o que permitiu acesso a Banco de Dados e, com isso, a garantia de mais precisão e qualidade geral no armazenamento, análise e processamento de dados.

Essa evolução tecnológica que temos vivenciado não tem por objetivo fazer com que os computadores pensem como os seres humanos, mas o machine learning chega para mostrar que, com um conjunto de informações de qualquer tamanho, a máquina tem processadores ultra rápidos e algoritmos sofisticados capazes de realizar novas tarefas só realizadas até então por seres humanos, como reconhecer imagens, vozes, produzir obras de arte ou simplesmente tomar decisões. E tudo isso com menos erros e numa velocidade infinitamente maior. 

 

Cinco bons exemplos de como a transformação digital avança:

Sistema Bancário: As instituições financeiras estão ampliando atendimentos de bots por texto e por voz, conseguem identificar transações que podem ser fraudulentas, adotam uma pontuação de crédito rápida e precisa, bem como automatizam tarefas internas de gerenciamento de dados;

Fábricas: A partir da Internet das Coisas, as fábricas usam a Inteligência Artificial para analisar os dados transmitidos pelos equipamentos conectados e programar com agilidade e eficiência carregamentos e demandas, um exemplo específico de rede de deep learning aplicada a dados sequenciais;

Varejo: Lojas e restaurantes ligados ao e-commerce ou às redes sociais para delivery têm diversas funcionalidades personalizadas por IA que disponibilizam a seus clientes, desde as mais simples informações e reservas até negociações de pagamento e rastreamento de produtos nos caminhos da entrega;

Esportes: A Inteligência Artificial permite a produção de análises e relatórios a partir das imagens gravadas de uma partida, para que os treinadores possam organizar melhor seus atletas e/ou times contra o próximo adversário e façam as definições de posicionamento, tática e estratégia a partir desses dados;

Tradução de textos: Uma tradução não é feita palavra por palavras, mas a partir da compreensão de um contexto, considerando expressões idiomáticas, termos locais e diversos outros padrões. O machine learning é responsável pelos tradutores automáticos estarem ficando cada vez mais exatos.

 

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