Inteligência artificial, um termo amplo, genericamente utilizado para definir a inteligência demonstrada pelas máquinas.
Ela também pode ser intitulada como inteligência natural em máquinas programadas para aprender e imitar as ações humanas.
A previsão sobre o mercado global de IA é como uma bola de neve em alta velocidade, que deve atingir um valor de mercado de US$ 190,61 bilhões em 2025, segundo os dados da Semrush.
Já dizia Stewart Brand: “Quando uma nova tecnologia passa por você, se você não faz parte do rolo compressor, você faz parte da estrada.”
Como não queremos que você faça parte da estrada, preparamos esse artigo completo sobre inteligência artificial, e nele você vai descobrir:
1. O que é Inteligência artificial?
2. Inteligência Artificial: como ela é aplicada em nosso dia a dia?
3. Cibersegurança e inteligência artificial: quais os riscos?
O que é Inteligência artificial?
A inteligência artificial, ou IA, é a capacidade apresentada por sistemas de softwares (programas) para a tomada de decisões, que normalmente exigem um nível de conhecimento humano.
O termo inteligência artificial também refere-se a um campo de estudos acadêmicos, que estuda e desenvolve projetos de agentes inteligentes.
Por fim, para tirar qualquer pulga detrás da sua orelha, podemos consultar a definição de Andreas Kaplan e Michael Haenlein, disponível na Wikipédia:
“É a capacidade do sistema para interpretar corretamente dados externos, aprender a partir desses dados, e utilizar essas aprendizagens para atingir objetivos e tarefas específicas através de adaptação flexível”.
Basicamente, a inteligência artificial é um dos termos no guarda-chuva do nicho de aprendizado de máquina (ou famoso machine learning).
Nesse ponto as coisas começam a fazer sentido, já que inteligência e aprendizado são assuntos intimamente ligados.
Inteligência Artificial: Categorias e características
Aprendizado de máquina – Inteligência
Neste campo, os algoritmos são utilizados para tomada de decisões e resoluções de problemas, através do aprendizado e análise de dados.
O Machine Learning, traduzido como aprendizado de máquina, é um subconjunto específico de IA, que treina uma máquina para aprender com dados.
Imagine uma criança que ainda não sabe o que é um cachorro. Seus pais decidem mostrar o que é um cachorro em um passeio no parque.
Os pais apresentam a imagem do cachorro e explicam o que ele é. O cérebro da criança agora recebe um novo dado, uma figura denominada cachorro.
Contudo, essa criança ainda não saberá diferenciar um cão de uma galinha, a menos que seja apresentada a ela o que é uma galinha.
Recebendo novos dados e explicações, ela conseguirá conhecer e distinguir, mas ainda poderá errar, pois está desenvolvendo seu aprendizado.
Em resumo: o aprendizado de máquina fornece os dados (fotos, características e etc) treinando a capacidade de distinguir, classificar e fornecer informações sobre a realidade.
Redes neurais – Intencionalidade
Redes neurais é outro termo muito presente quando falamos sobre inteligência artificial.
Elas refletem o comportamento do nosso cérebro, permitindo que softwares de computador reconheçam padrões e resolvam problemas comuns nas áreas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo (que falaremos logo mais adiante).
Assim como nossos cérebros possuem neurônios, as redes neurais artificiais possuem nós, e esses nós artificiais são ativados com estímulos ou entradas. Essa ativação se espalha por toda a rede, criando uma resposta aos estímulos (saída).
O objetivo desse processo é combinar informações de várias fontes diferentes, analisar o material instantaneamente e agir sobre os insights derivados desses dados.
Para esse processo ocorrer, as redes neurais dependem de dados de treinamento, para que atuem com mais precisão, respondendo mais rapidamente às tarefas de análises e tomada de decisões.
Um exemplo muito conhecido de redes neurais é o algoritmo do Google.
Aprendizado profundo – adaptabilidade
O aprendizado profundo, em inglês Deep Learning, é um segmento do aprendizado de máquina, que trabalha para melhorar o desempenho do processo a partir do acesso a mais dados, gerando uma versão de máquina com mais experiência.
Esse processo é feito por meio da imersão em camadas de dados, para classificar, entender e prever resultados. O objetivo final é levar ao aprendizado e adaptação, à medida que compilam informações e tomam decisões.
A adaptabilidade aplicada aqui refere-se ao ganho de experiência da máquina, gerando a capacidade de realizar tarefas, como dirigir um carro, detectar ervas daninhas em um campo de cultivo e detectar doenças.
Todas essas características operam para treinar e supervisionar os dados, com a finalidade de produzir algum grau de autonomia na capacidade de categorização e classificação da informação.
Vejamos agora um pouco da IA em nosso dia a dia.
Inteligência Artificial: como ela é aplicada em nosso dia a dia?
Com todo o hype, nos últimos anos, a inteligência artificial é um conceito que parece ser bem atual, mas não é bem por aí. Pelo menos, não o conceito geral por trás dela.
A história relata que Aristóteles, professor de Alexandre, o Grande, almejava substituir a mão-de-obra escrava por objetos autônomos, sendo essa a primeira idealização de inteligência artificial relatada, que desaguaria em estudos e desenvolvimentos muitos anos depois.
Você pode conferir uma linha do tempo completa sobre o surgimento e desenvolvimento da IA, clicando aqui.
Quando falamos sobre inteligência artificial, quase sempre, pensamos em robôs ou cidades inteligentes e futuristas, com carros voadores.
Mas, ela está bem mais perto e presente do que você pode imaginar. Confira alguns exemplos simples:
Carros autônomos – Utilizam as técnicas de aprendizado no desenvolvimento dos mesmos;
Assistentes inteligentes – Alexa, a Siri, a Cortana, o Google Assistant e a mais recente criação da Emotech, o Olly;
Mapeamento de doenças e outros recursos na medicina – A IA têm melhorado praticamente todos os aspectos deste setor, desde cirurgias assistidas por robôs até a proteção de registros privados contra criminosos cibernéticos;
Investimento financeiro automatizado – O mundo das finanças está implementando rapidamente automação, chatbots, inteligência adaptativa, negociação algorítmica e aprendizado de máquina em processos financeiros;
Monitoramento de mídias sociais – Com a capacidade que possui de organizar grandes quantidades de dados, reconhecer imagens, introduzir chatbots e prever mudanças na cultura, a IA é um caminho indispensável para as mídias sociais e marketing como um todo.
Ainda não se convenceu de que a inteligência artificial já faz parte do seu dia a dia
Basta abrir seu Spotify, Google Maps ou YouTube e pronto! Você já está acessando aplicativos que utilizam IA para seu funcionamento.
Não tem para onde correr, a inteligência artificial já faz parte do nosso presente.
E na cibersegurança, ela é uma inimiga ou uma aliada? Bem, é o que você vai descobrir no próximo ponto.
Cibersegurança e inteligência artificial: quais os riscos?
Chegamos até aqui com uma certeza: a inteligência artificial é incrível e possui desdobramentos que estão causando mudanças gigantescas na sociedade.
Mas, como qualquer descoberta e projeto tecnológico, ela também possui riscos e pode ser utilizada para fins muito prejudiciais.
À medida que os avanços da inteligência artificial acontecem, os especialistas de cibersegurança alertam para as vulnerabilidades que começam a surgir.
Destacamos as principais:
Qualidade dos dados de treinamento
Apesar da alta capacidade em executar tarefas complexas, os sistemas de IA podem cometer erros críticos com base em entradas mal compreendidas.
Dados de alta qualidade são caros, assim como o treinamento necessário para grandes redes neurais.
Dados existentes e modelos pré-treinados são geralmente obtidos de fontes externas, mas isso pode gerar novos riscos aos sistemas.
Envenenamento dos dados
Outro risco de segurança na IA são os dados de treinamento “maliciosos”, introduzidos por meio de um ataque de backdoor, podendo fazer com que os sistemas de IA gerem saídas incorretas.
A grande preocupação é que com a ocorrência de pequenas variações de dados, podem acabar resultando em decisões erradas no processo de aprendizado dos sistemas.
E como mitigar esses riscos?
Como toda boa estratégia de defesa, o melhor caminho é a prevenção.
É necessário impedir que invasores acessem o sistema em primeiro lugar.
Contudo, as redes neurais são transferíveis, e isso significa dizer que os invasores podem treinar sistemas de IA em modelos substitutos, que ensinam exemplos maliciosos, mesmo que os dados sejam rotulados corretamente.
Não existe caminho simples ou pílula mágica, até porque, trata-se de tecnologias complexas.
Sendo assim, a combinação de métodos, certificação de dados e processos de treinamentos, avaliação contínua, lógica de decisão e padronização são algumas medidas para mitigação de ameaças.
Vale ainda destacar as recomendações da AI for Good, uma iniciativa global em prol do uso responsável da inteligência artificial. Clique aqui e conheça mais sobre essa causa.
Por fim, para além das ameaças e riscos, vale ressaltar que a inteligência artificial tem sido utilizada como uma aliada para potencializar as ações e estratégias da cibersegurança.
Alguns exemplos do uso da inteligência artificial na cibersegurança:
Fortalecendo o combate de ameaças nas redes;
Detectando ameaças desconhecidas;
Otimizando a verificação no tráfego de dados;
Melhorando o gerenciamento de vulnerabilidades.
Outras questões como privacidade e ética na inteligência artificial também precisam ser consideradas. O MIT (Instituto de Tecnologia de Massachusetts) possui uma série de artigos sobre essa temática em seu blog:
MIT – Inteligência Artificial
Tudo isso posto, é hora de caminharmos para o fim.
Conclusão
A inteligência artificial aproxima-se hoje, mais do que nunca, do seu propósito: otimizar nossas vidas, possibilitando que máquinas resolvam problemas, tomem decisões e consigam ter percepções e compreensões da comunicação e interações humanas.
No fim, fica a reflexão: o que podemos esperar da inteligência artificial nos próximos anos? Bem, isso só o tempo irá dizer.
Fonte: Blog Starti
