Na tecnologia de hoje, a inteligência artificial (IA) se destaca como uma das áreas mais promissoras e desafiantes. A cada ano, novos avanços e aplicações são descobertos, trazendo benefícios e oportunidades para diversos setores e domínios. Entretanto, quais são as nossas expectativas para o futuro da IA? Quais são as tendências que vão moldar o cenário da IA nos próximos anos? Neste artigo, vamos explorar algumas das principais tendências de IA que você deve ficar de olho.
A origem e a evolução da Inteligência Artificial
A ideia de criar máquinas inteligentes que possam imitar ou superar as capacidades humanas é antiga e remonta aos mitos e lendas de várias culturas. No entanto, o termo “inteligência artificial” foi cunhado em 1956 por John McCarthy, um dos pioneiros da área, em uma conferência na Universidade de Dartmouth, nos Estados Unidos. Desde então, a IA passou por diferentes fases, alternando períodos de otimismo e pessimismo, avanços e obstáculos, conhecidos como “invernos” e “primaveras” da IA.
A partir da década de 1980, a IA começou a se diversificar em diferentes subáreas, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional, robótica, sistemas especialistas, entre outras. Cada uma dessas áreas tem seus próprios desafios e objetivos, mas também se complementam e se integram em aplicações mais complexas. Alguns exemplos de aplicações de IA que se tornaram populares nas últimas décadas são os assistentes virtuais (como Siri, Alexa e Cortana), os sistemas de recomendação (como Netflix, Spotify e Amazon), os jogos de computador (como Chess, Go e StarCraft), os carros autônomos (como Tesla e Waymo), os sistemas de tradução automática (como Google Translate e Microsoft Translator), entre outros.
As tendências atuais e futuras da Inteligência Artificial
Apesar dos avanços impressionantes que a IA já alcançou, ainda há muito espaço para melhorias e inovações. A seguir, vamos apresentar algumas das tendências que estão em alta ou que devem ganhar destaque nos próximos anos.
1. Inteligência Artificial ética e responsável
Uma das questões mais importantes e urgentes que envolvem a IA é a sua ética e responsabilidade. Assim, como garantir que os sistemas de IA sejam justos, transparentes, seguros, confiáveis e alinhados com os valores humanos? De que forma evitar ou mitigar os possíveis riscos e impactos negativos da IA na sociedade, na economia, na política, na cultura e no meio ambiente? Como regular e fiscalizar o uso e o desenvolvimento da IA? Essas são algumas das perguntas que precisam ser respondidas por pesquisadores, desenvolvedores, legisladores, usuários e demais stakeholders da IA.
A área de IA ética e responsável busca estudar, analisar e propor princípios, diretrizes, normas, padrões, ferramentas e metodologias para assegurar que a IA seja usada de forma benéfica para a humanidade. Assim, alguns exemplos de iniciativas nessa área são o [Partnership on AI], uma organização multissetorial que reúne empresas, organizações não governamentais, acadêmicos e especialistas para discutir as melhores práticas de IA; o [AI Ethics Lab], um laboratório interdisciplinar que desenvolve projetos de pesquisa e educação sobre ética da IA; o [AI4People], um fórum europeu que elaborou um documento com 20 recomendações para uma boa governança da IA; entre outros.
2. IA híbrida e multimodal
Outra tendência que vem ganhando força na área de Inteligência Artificial é a integração entre diferentes tipos de dados, modelos e técnicas para criar sistemas mais robustos, flexíveis e adaptáveis. A chamada IA híbrida combina abordagens simbólicas (baseadas em regras lógicas) com abordagens subsimbólicas (baseadas em redes neurais) para aproveitar as vantagens de cada uma. Por exemplo, a abordagem simbólica pode fornecer explicabilidade e consistência, enquanto a abordagem subsimbólica pode fornecer aprendizado e generalização.
A IA multimodal, por sua vez, busca combinar diferentes modalidades de dados, como texto, imagem, áudio, vídeo, gestos, entre outras, para criar sistemas mais ricos e naturais. Por exemplo, um sistema de reconhecimento facial pode usar tanto a imagem quanto o áudio de uma pessoa para identificá-la e interagir com ela. Um sistema de tradução automática pode usar tanto o texto quanto a fala para traduzir e sintetizar uma mensagem. Um sistema de geração de conteúdo pode usar tanto o texto quanto a imagem para criar um artigo ou uma ilustração.
3. Inteligência Artificial generativa e criativa
Uma das áreas mais fascinantes e desafiadoras da IA é a geração de conteúdo. Como fazer com que os sistemas de IA sejam capazes de criar textos, imagens, músicas, vídeos, jogos, arte e outros tipos de conteúdo que sejam originais, relevantes, coerentes e estéticos? De que maneira avaliar e melhorar a qualidade e a diversidade dos conteúdos gerados? Como incorporar a personalidade, o estilo e as preferências dos usuários na geração de conteúdo? Essas são algumas das questões que motivam os pesquisadores e desenvolvedores da área de IA generativa e criativa.
A área de IA generativa e criativa usa técnicas como redes geradoras adversariais (GANs), redes neurais recorrentes (RNNs), transformers, entre outras, para modelar e gerar diferentes tipos de conteúdo. Alguns exemplos de aplicações nessa área são o [GPT-3], um modelo de linguagem que pode gerar textos sobre diversos tópicos e estilos; o [StyleGAN], um modelo de imagem que pode gerar rostos humanos realistas; o [Jukebox], um modelo de áudio que pode gerar músicas originais; o [Artbreeder], um sistema que permite criar imagens artísticas a partir de combinações de outras imagens; entre outros.
4. Inteligência Artificial conversacional e social
Uma das aplicações mais populares e úteis da Inteligência Artificial é a comunicação e interação com os usuários. Como fazer com que os sistemas de IA sejam capazes de entender e responder às perguntas, solicitações, comentários e emoções dos usuários? Como fazer com que os sistemas de IA sejam capazes de manter uma conversa fluente, coerente, interessante e envolvente com os usuários? De que forma fazer com que os sistemas de IA sejam capazes de se adaptar ao contexto, ao perfil e ao feedback dos usuários? Essas são algumas das questões que orientam os pesquisadores e desenvolvedores da área de IA conversacional e social.
A área de IA conversacional e social usa técnicas como processamento de linguagem natural (PLN), processamento de fala, visão computacional, aprendizado por reforço, entre outras, para criar sistemas que possam se comunicar e interagir com os usuários por meio de texto, voz ou imagem. Alguns exemplos de aplicações nessa área são os chatbots (como o [Replika], um chatbot que simula um amigo virtual), os assistentes virtuais (como o [Google Assistant], um assistente que pode realizar diversas tarefas), os agentes virtuais (como o [Simsimi], um agente que pode conversar sobre vários assuntos), os avatares virtuais (como o [Lil Miquela], um avatar que tem uma personalidade e uma vida social nas redes sociais), entre outros.
5. Inteligência Artificial colaborativa e coletiva
Uma das tendências mais recentes e promissoras da IA é a colaboração e a coletividade. Como fazer com que os sistemas de IA possam trabalhar em conjunto com outros sistemas ou com humanos para resolver problemas complexos? De que jeito fazer com que os sistemas de IA possam compartilhar conhecimento, experiência e recursos entre si? Como fazer com que os sistemas de IA possam aprender uns com os outros ou com os humanos? Essas são algumas das questões que estimulam os pesquisadores e desenvolvedores da área de IA colaborativa e coletiva.
A área de IA colaborativa e coletiva usa técnicas como aprendizado colaborativo, aprendizado federado, aprendizado multiagente, computação distribuída, entre outras, para criar sistemas que possam cooperar e coordenar com outros sistemas ou com humanos. Alguns exemplos de aplicações nessa área são os sistemas multi-robôs (como o [RoboCup], uma competição de futebol robótico), os sistemas de crowdsourcing (como o [Wikipedia], uma enciclopédia colaborativa), os sistemas de inteligência coletiva (como o [Swarm AI], um sistema que combina as opiniões de um grupo de pessoas para tomar decisões), os sistemas de inteligência artificial aumentada (como o [AlphaFold], um sistema que usa a IA para auxiliar os cientistas na predição da estrutura das proteínas), entre outros.
Conclusão
Em suma, a inteligência artificial é uma área em constante evolução e inovação, que oferece diversas possibilidades e desafios para o futuro. Neste artigo, apresentamos algumas das principais tendências de IA que você deve ficar de olho, como a IA ética e responsável, a IA híbrida e multimodal, a IA generativa e criativa, a IA conversacional e social e a IA colaborativa e coletiva. Essas tendências mostram que a IA pode ser usada para diversos fins e contextos, mas também que é preciso ter cuidado e responsabilidade ao desenvolver e aplicar a IA. Nossa esperança é que este artigo tenha sido informativo e envolvente para você. Se este conteúdo lhe agradou, não hesite em compartilhá-lo com seus amigos e a compartilhar sua opinião sincera e sugestões nos comentários.
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