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Tipos de inteligência artificial: quais são e como usá-los

Resumo do post

Mesmo que a inteligência artificial esteja na boca de todos e seja tendência em quase todos os setores do mercado, ainda existe desconhecimento sobre os distintos tipos de inteligência artificial que existem, como funcionam internamente ou como podem ajudar a melhorar a produtividade no trabalho.

Nesse artigo, apresentamos os diferentes tipos de IA e alguns exemplos para que você possa entender melhor como funcionam e em que se diferenciam.

O que é a inteligência artificial?

Podemos definir como a capacidade que tem uma máquina ou sistema informático para imitar processos próprios do cérebro humano. A partir dos algoritmos, grandes volumes de dados e modelos de aprendizagem de máquina e profundo, essas máquinas podem realizar tarefas que normalmente necessitam inteligência humana.

A principal capacidade que se relaciona com a IA é a do pensamento, a qual, no momento, apenas pode imitar. Atualmente, a IA pode resolver problemas complexos a partir de algoritmos de machine learning, pode reconhecer padrões em grandes conjuntos de dados e pode inclusive aprender com sua própria experiência para melhorar seu rendimento. Também tem a capacidade de gerar novos conteúdos e ideias, ainda que se baseando em conceitos pré-existentes.

A evolução dos sistemas de inteligência artificial disponíveis está sendo exponencial, oferecendo resultados cada vez mais realistas e próximos ao trabalho humano. Devido a isso, cada vez são mais empresas e setores que estão investindo em IA e apostando em sua implementação para otimizar e automatizar processos, cortar custos e aumentar sua produtividade.

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Tipos de inteligência artificial

Como dito no início do artigo, atualmente é possível discernir diferentes tipos de inteligência artificial. Algumas delas já estão disponíveis, enquanto outras ainda estão em desenvolvimento ou em fase de incubação. A seguir, apresentamos as mais relevantes divididas em dois tipos de categorização.

Baseadas em suas capacidades

A primeira forma de categorizar uma inteligência artificial é através de seu “nível de inteligência”.

Artificial Narrow Intelligence (ANI)

A Artificial Narrow Intelligence ou inteligência artificial limitada é um tipo de inteligência artificial que está programada para realizar uma tarefa específica, se concentrando unicamente nela. Não têm a capacidade de realizar nenhuma outra atividade que não seja a programada inicialmente. Se caracteriza por ter memória limitada, estar orientada a objetos específicos e atuar de forma reativa.

Um exemplo disso pode ser um sistema de recomendação de produtos em uma tenda online. Essa aprende com os comportamentos e preferências dos usuários para sugerir produtos relevantes, mas não pode realizar tarefas fora dessa função, como responder perguntas de serviço ao cliente ou gerenciar estoques.

Artificial General Intelligence (AGI)

A IA forte ou geral é um tipo de inteligência artificial com a capacidade de entender, aprender e executar uma ampla gama de tarefas, da mesma forma que um humano faria. Embora ainda seja um objetivo de longo prazo, a AGI teria a capacidade de raciocinar, resolver problemas, tomar decisões e se comunicar em linguagem natural. A IA forte ou geral é um tipo de inteligência artificial com a capacidade de entender, aprender e executar uma ampla gama de tarefas, da mesma maneira que um humano faria.

Um exemplo disso seria uma IA com a capacidade de assistir aos humanos em qualquer tarefa, desde escrever um e-mail ou realizar cálculos matemáticos, até desenhar um edifício ou reservar um voo. Nesse momento, se está mais perto que nunca de alcançar esse tipo de IA, porém ainda ficam muitos desafios técnicos e éticos para serem superados antes de alcançar esse nível.

Mesmo que o ChatGPT seja um bom exemplo de chatbot com capacidades avançadas, ainda não é possível considerar uma AGI, já que tão somente cobre alguns campos de inteligência generativa, e não de forma perfeita. No entanto, é a coisa mais próxima que temos no momento de uma Artificial General Intelligence.

É provável que a OpenAI pretenda desenvolver uma versão mais avançada do ChatGPT que possa ser considerada uma AGI no futuro. A AGI é o “santo graal” da IA e seu desenvolvimento mudaria drasticamente a maneira como interagimos com a tecnologia.

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Artificial Superintelligence (ASI)

A superinteligência artificial é um tipo de IA que superaria a inteligência humana em praticamente todos os aspectos. Esse tipo de IA ainda existe apenas na teoria e seu desenvolvimento apresenta uma série de desafios e questões técnicas e éticas muito importantes.

Alguns especialistas argumentam que um ISA poderia resolver problemas que os humanos não podem, enquanto outros alertam para os riscos potenciais que isso pode trazer. De qualquer forma, parece estar longe o dia em que uma ASI será uma realidade, pois ainda estamos nos estágios iniciais do desenvolvimento da AGI.

De acordo com suas funcionalidades

Por outro lado, os diferentes tipos de inteligência artificial também podem ser classificados de acordo com suas funcionalidades. Separamos entre:

IA reativa

A IA reativa é a forma mais básica de inteligência artificial. Esses sistemas não têm memória e não usam experiências passadas para informar decisões futuras. Simplesmente analisam o problema e respondem de acordo. Um exemplo disso é a IA dos personagens ou inimigos em alguns videogames, que simplesmente respondem às ações do jogador sem aprender com elas.

IA com memória limitada

Esses sistemas têm a capacidade de aprender com experiências passadas, acumulando dados para estudar cada tarefa de forma mais profunda e modificando seu comportamento segundo os resultados que vão obtendo. Podem ser totalmente autônomas ou funcionar em conjunto com um operador humano. Um exemplo são os veículos autônomos, que acumulam dados de seu entorno e seu comportamento para melhorar seu rendimento e segurança na estrada.

A “IA Teoria da Mente”

A teoria da mente é um conceito avançado no campo da inteligência artificial. É baseada na ideia de que as máquinas poderiam se desenvolver até o ponto de poder compreender, prever e simular as intenções, crenças, emoções e desejos dos seres humanos, da mesma forma que nós humanos somos capazes de compreender a outras pessoas.

As máquinas poderiam simular a capacidade cognitiva dos seres humanos, que é uma habilidade que se desenvolve naturalmente em tenra idade e é essencial para a interação social. As implicações disso seriam enormes, pois permitiria que as máquinas interagissem com os humanos de uma maneira muito mais natural e eficiente. No momento, e embora existam investigações em andamento, é apenas ficção científica.

IA autoconsciente

A IA autoconsciente é um conceito explorado em vários filmes de ficção científica, incluindo o famoso HAL9000, computador de bordo de “2001: Uma Odisseia no Espaço”. Esse tipo de IA não apenas teria a capacidade de entender e prever emoções e pensamentos humanos, mas também desenvolver autoconsciência e poderia entender e processar suas próprias emoções.

Essa IA representaria o último passo no desenvolvimento da inteligência artificial, pois, de certa forma, estaríamos criando um modo de vida totalmente novo e autônomo. No entanto, como a IA superinteligente, esse tipo de inteligência artificial é puramente uma ideia e sua possível existência apresenta inúmeros desafios técnicos, éticos e filosóficos.

Que tipos de IA são as mais utilizadas atualmente?

Os tipos de IA empregados hoje se dividem principalmente entre a inteligência artificial limitada (ANI), que domina o mercado atual com aplicações que vão desde assistentes virtuais a sistemas de recomendação, e a inteligência artificial com memória limitada, que começa a ganhar força em áreas como a condução autônoma e a personalização de conteúdos.

No horizonte, a inteligência artificial geral (AGI) promete revolucionar ainda mais a relação com a tecnologia à medida que a IA começa a se aproximar da capacidade humana de entender e executar uma ampla gama de tarefas. Chatbots como ChatGPT, Gemini ou Claude são exemplos de como a IA está começando a se aproximar do nível de AGI, embora ainda longe de alcançá-lo.

Por outro lado, os diferentes tipos de IA também são categorizados pela forma como estão sendo aplicados em diferentes indústrias. Vejamos quais são os principais.

Sistemas expertos

Os sistemas especialistas são um tipo de ANI projetado para executar tarefas muito específicas, sendo esta sua principal vantagem e desvantagem. A partir de um conjunto de regras e cenários, são capazes de tomar decisões precisas em situações conhecidas, mas não têm capacidade para fazer frente a novas situações de maneira efetiva. Alguns exemplos são:

  • Controle de estoque: a IA no controle de estoque permite melhorar a precisão das previsões de estoque, otimizar a reposição de produtos e reduzir os custos operacionais. Os sistemas de IA podem analisar padrões de vendas, tendências de mercado e fatores sazonais para fazer predições precisas e eficientes.
  • Sistemas de diagnóstico médico: os sistemas especialistas de diagnóstico médico usam a IA para analisar os sintomas dos pacientes e proporcionar um diagnóstico preliminar. Isso pode ajudar os médicos a tomar decisões mais informadas e precisas, e os pacientes a receber um diagnóstico mais rápido.
  • Finanças: no setor financeiro, os sistemas especialistas são usados para detectar fraudes, gerenciar estoques e assessorar em operações de trading. Ao analisar padrões e tendências financeiras, esses sistemas podem prever os movimentos do mercado e ajudar os investidores a tomar decisões mais lucrativas.

Redes neuronais artificiais

As redes neuronais artificiais são um tipo de algoritmo computacional que se baseia no funcionamento do cérebro humano. A partir de uma série de nós interconectados (neurônios artificiais), se processam dados de entrada para gerar resultados. Sua principal aplicação está no reconhecimento de voz, visão computacional ou processamento de linguagem natural.

A partir de grandes volumes de dados, as redes neuronais podem aprender, reconhecer e classificar padrões em dados completos e não estruturados. Dessa forma, é possível automatizar a análise de dados, gerar novos conhecimentos e prever comportamentos.

  • Reconhecimento facial: as redes neurais são usadas em sistemas de reconhecimento facial, permitindo identificar pessoas em fotografias e vídeos com alta precisão.
  • Tradução automática: as redes neurais também são a base dos sistemas de tradução automática, como o Google Translate, que são capazes de traduzir texto entre diferentes idiomas com uma precisão cada vez maior.
  • Criação de conteúdo: capazes de gerar conteúdo novo e original, como música, imagens e inclusive textos. Um exemplo claro disso é Dall-E, uma IA generativa desenvolvida pela OpenAI, que pode criar imagens originais com base em prompts (instruções em texto natural).

Generador imágenes IA DALL.E3Fonte: gerador de imagens Dall-E

Deep learning

O deep learning ou aprendizado profundo é outro tipo de algoritmo que permite levar a cabo tarefas mais complexas. São necessários grandes volumes de dados e uma enorme capacidade de computação, mas em troca, os sistemas de deep learning podem aprender a realizar tarefas com um nível de precisão e complexidade que supera outros tipos de IA.

  • Marketing: o deep learning é utilizado pelo marketing para analisar grandes volumes de dados dos clientes e gerar insights que auxiliem na personalização da experiência deles, prevendo comportamentos e otimizando as estratégias de marketing. Também é usado para criar conteúdo personalizado, como anúncios ou recomendações de produtos.
  • Cibersegurança: é usada na segurança para detectar e prevenir ameaças e ataques cibernéticos. Graças a sua capacidade de analisar grandes volumes de dados e detectar padrões, pode identificar comportamentos suspeitos e responder em tempo real.
  • Veículos autónomos: os veículos autônomos usam o aprendizado profundo para interpretar e reagir ao seu entorno. Isso inclui reconhecer sinais de tráfico, pessoas, outros veículos e qualquer outro objeto na rua. Através do deep learning, os veículos autônomos podem tomar decisões seguras e eficientes em tempo real.

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Robótica

Em apenas algumas décadas, os robôs experimentaram um grande desenvolvimento graças à inteligência artificial. Desde robôs industriais até robôs de assistência pessoal, sua presença na vida cotidiana é cada vez maior. Os robôs, providos de algoritmos de IA, podem aprender com seu entorno, se adaptar a novas situações e realizar tarefas cada vez mais precisas e complexas.

  • Logística: os robôs de IA em logística podem otimizar as operações em armazéns, manejar estoques, empacotar e desempacotar produtos ou organizar sua entrega.
  • Produção: os robôs de IA em produção podem realizar tarefas repetitivas e precisas com rapidez e consistência, melhorando a eficiência e reduzindo os erros. Além disso, os robôs de IA são capazes de se adaptar a novos procedimentos de produção sem necessidade de reprogramação.
  • Atendimento ao cliente:  já existem robôs capazes de atuar com os clientes, proporcionar informação e resolver consultas básicas. Esses robôs podem estar presentes em lojas físicas em forma de quiosque, ou mesmo na forma de humanoides, como robôs assistentes em aeroportos ou restaurantes.

Agentes inteligentes

Finalmente, os agentes inteligentes podem ser considerados uma mistura entre sistemas especialistas e redes neurais artificiais. Estes são capazes de operar de forma autônoma em um ambiente específico para atender aos seus objetivos de programação. Isso pode envolver aprender com o ambiente, se adaptar a novos cenários e tomar decisões com base em seus conhecimentos.

  • Assistente de voz: Siri, Alexa ou Google Assistant são exemplos de agentes inteligentes. Esses assistentes podem interpretar a linguagem natural, realizar tarefas, responder perguntas e proporcionar recomendações baseadas na informação que possuem do usuário.
  • Transporte: os drones e veículos podem atuar como agentes inteligentes para navegar de forma autônoma e realizar tarefas sem intervenção humana, seja para entrega de pacotes, vigilância ou pesquisa.
  • Chatbots: os chatbots, como o ChatGPT, são agentes inteligentes que podem interagir com os usuários com linguagem natural, responder a perguntas e fornecer informações relevantes. Eles podem ser usados em uma ampla variedade de contextos, desde atendimento ao cliente até consultoria em qualquer área.

Outras aplicações práticas da IA

Na vida cotidiana

  • Assistentes virtuais: ao redor de 120 milhões de pessoas utiliza assistentes virtuais diariamente no mundo — o Brasil fica em terceiro lugar quanto ao uso da assistente do Google, por exemplo. Os assistentes virtuais são uma maneira prática de gerenciar tarefas do dia a dia, definir lembretes, pesquisar informações na internet, tocar música ou controlar dispositivos inteligentes em casa por meio de voz. 
  • Sistemas de recomendação: os sistemas de recomendação são uma forma comum de IA no cotidiano. Esses sistemas usam algoritmos de aprendizagem de máquina para sugerir produtos, filmes, música, livros e outros conteúdos se baseando nos comportamentos e preferências dos usuários. É possível vê-los em plataformas como Amazon, Netflix, Spotify, entre outras.

No mundo empresarial

  • Automação de processos: as aplicações da IA no mundo empresarial se concentram na automação de tarefas repetitivas e monótonas, até a otimização de fluxos de trabalho e a tomada de decisões baseadas em dados, a IA está transformando a maneira com que as empresas operam e competem.
  • Análise de dados e tomada de decisões: outro ponto importante é o uso da IA no mundo empresarial é a análise de dados. As empresas geram e compilam altas quantidades de dados todos os dias. A IA pode ajudar a processar e analisar esses dados para obter insights valiosos e facilitar a tomada de decisões, anteceder tendências de vendas, melhorar a eficiência operativa ou personalizar a experiência do cliente.

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Em Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (P,D&I)

  • IA na saúde: do diagnóstico e tratamento de doenças até a gestão de pacientes e investigação médica. Os algoritmos de aprendizagem de máquina analisam grandes volumes de dados médicos para detectar padrões e tendências, o que pode auxiliar os médicos a diagnosticar doenças com maior precisão e rapidez, desenvolver tratamentos personalizados e antecipar o risco de doenças em pacientes.
  • IA na educação: desde sistemas personalizados de aprendizagem que adaptam o material de estudo ao nível do estudante até ferramentas de tutoria automatizadas e sistemas de avaliação. Além disso, a análise dos dados de aprendizado pode ajudar os professores a identificar as áreas de melhora e a personalizar o ensino para cada estudante.
  • IA no setor de entretenimento: de recomendações personalizadas no streaming ou videogames com IA avançada até a criação de música, vídeos ou arte mediante algoritmos. Aliás, as tecnologias de realidade virtual e aumentada impulsionadas por IA estão criando experiências cada vez mais imersivas e personalizadas.

Conselhos para implementar a IA no seu negócio

Se você chegou até aqui, provavelmente se perguntou como poderia implementar a IA no seu negócio. Aqui ficam alguns conselhos que podem ser úteis:

1. Defina suas necessidades e objetivos

Antes de implementar qualquer IA no seu negócio, é importante que você tenha em mente o que espera com ela. Quer automatizar processos, melhorar a tomada de decisões ou personalizar a experiência do cliente? Uma vez que você tenha seus objetivos, será mais fácil identificar que tipo de IA é a mais adequada para seu negócio.

2. Comece com projetos pequenos

Não implemente a IA em todas as áreas do seu negócio de uma só vez. Comece com projetos menores e, à medida que veja os resultados, você pode ir expandindo.

3. Forme sua equipe

A IA é uma ferramenta poderosa, mas no momento é apenas isso, mais uma ferramenta. Para tirar o melhor proveito e conseguir bons resultados será necessário que sua equipe tenha formação adequada, assim como fazer um uso responsável.

4. Busque assessoramento

A implementação da IA pode ser um processo complexo e é possível que você precise da ajuda de especialistas. Não deixe de procurar a assessoria de profissionais com experiência no setor.

5. Segurança

Tenha cuidado ao usar dados confidenciais em ferramentas de IA. Você deve se certificar de que cumprem com suas políticas de privacidade e que o sistema escolhido seja totalmente transparente sobre como armazena e usa os dados, caso contrário, você pode ter problemas legais ou operacionais.

6. Mantenha a ética em mente

É indispensável que se faça um uso ético da inteligência artificial. O trabalho realizado pela IA deve ser sempre supervisionado por um humano, pois cometem todo tipo de falhas que podem afetar a imagem da marca. Além disso, você deve alinhar seu uso com seus valores e os do seu cliente.

7. Troca cultural

A implementação da IA supõe uma mudança significativa nos processos de trabalho e é importante gerenciar isso adequadamente. Envolva sua equipe, explique os benefícios da IA e proporcione formação para que seus colaboradores possam se adaptar à mudança.

Conclusões sobre os tipos de inteligência artificial

A IA é uma tecnologia que está revolucionando o mundo em que vivemos. Ainda que falte um longo caminho para se alcançar a inteligência artificial geral ou uma superinteligência artificial, a inteligência artificial estreita e com memória limitada já está presente no dia a dia e no mundo dos negócios, oferecendo inúmeras vantagens e oportunidades.

Desde a automação de processos até a personalização da experiência do cliente, a IA está transformando a forma como vivemos e trabalhamos. No entanto, também é importante levar em consideração os desafios e questões éticas colocadas pelo seu desenvolvimento e uso, lembrando que é uma ferramenta para ser mais produtivo e eficiente.

Por outro lado, é necessário adotar a IA de forma gradual e sem medo. A IA veio para ficar e rejeitar seu uso pode significar estar em perigo frente à concorrência. Estar atento aos avanços nesse campo e considerar como você pode aproveitar essa tecnologia para melhorar seus negócios e seu dia a dia é a melhor maneira de enfrentar esse novo cenário.

Nova call to action

Publicado em 9 de outubro de 2024.

Revisado e validado por Jalusa Lopes, Country Manager da InboundCycle Brasil.

FAQ sobre tipos de inteligência artificial

  • Quais são os tipos de inteligência artificial?

    Atualmente é possível discernir diferentes tipos de inteligência artificial. Algumas delas já estão disponíveis, enquanto outras ainda estão em desenvolvimento ou em fase de incubação. A seguir, apresentamos as mais relevantes divididas em dois tipos de categorização.
    • Baseadas em suas capacidades
    A primeira forma de categorizar uma inteligência artificial é através de seu “nível de inteligência”:
      • Artificial Narrow Intelligence (ANI) ou inteligência artificial limitada
      • Artificial General Intelligence (AGI) ou IA geral
      • Artificial Superintelligence (ASI) ou superinteligência artificial
    • De acordo com suas funcionalidades
    Por outro lado, os diferentes tipos de inteligência artificial também podem ser classificados de acordo com suas funcionalidades. Separamos entre:
      • IA Reativa
      • IA com memória limitada
      • A “IA Teoria da Mente”
      • IA autoconsciente
  • Quais são os tipos de IA mais usados?

    Os tipos de IA empregados hoje se dividem principalmente entre a inteligência artificial limitada (ANI), que domina o mercado atual com aplicações que vão desde assistentes virtuais a sistemas de recomendação, e a inteligência artificial com memória limitada, que começa a ganhar força em áreas como a condução autônoma e a personalização de conteúdos.

    Por outro lado, os diferentes tipos de IA também são categorizados pela forma como estão sendo aplicados em diferentes indústrias. Vejamos quais são os principais:
    • Sistemas especialistas
    • Redes neuronais artificiais
    • Deep learning
    • Robótica
    • Agentes inteligentes
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