Já tratamos nesse mesmo blog sobre o que é uma IA, assim como conceitos de aprendizado de máquina e suas aplicações. Dando continuidade nestes conceitos, vamos abordar neste texto algumas subdivisões, categorias, ou tipos de IA.
Do ponto de vista teórico, podemos separar IAs em quatro tipos distintos. Estes tipos estão mais para uma série histórica de desenvolvimento do que uma taxonomia propriamente dita. Porém nos ajudam a entender onde estamos em relação ao estado da arte no desenvolvimento de IAs, e ainda mais importante, onde ainda podemos chegar. Assim, os principais tipos de IA mais amplamente utilizadas são:
- Máquinas Reativas
- IA de Memória Limitada
- IA – Teoria da Mente
- IA Autoconsciente
Além desses quatro tipos, ou categorias, ainda existem outros três termos guarda-chuva para categorizar diferentes tipos de IA. Mas eles também podem ser enquadrados nos outros 4 subtipos que apresentaremos aqui, são eles AGI (de Artificial General Inteligence), ANI (Artificial Narrow Intelligence) e ASI (Artificial Superintelligence).
Máquinas Reativas
A definição de inteligência é um termo de amplo debate na filosofia e na psicologia. Apelando para o senso comum, podemos definir como inteligente qualquer comportamento que se assemelhe a forma como nós, humanos, estamos acostumados a pensar, seja para nos comunicar, resolver problemas, nos divertir, expressar artisticamente, etc. Assim, o que chamamos de “máquinas reativas” dentro de um contexto dos tipos de IA, pode ser entendido como as primeiras tentativas de simular algum comportamento humano. Porém, são sistemas que estão sempre limitados por sua funcionalidade única, ou seja, são construídas de modo a desempenhar uma função quase sempre única e exclusiva.
Desde os primeiros autômatos, antes mesmo da nossa era digital, máquinas desse tipo podem ser concebidas. Elas também inspiraram inventores e artistas em feitos surpreendentes até mesmo para os padrões atuais. Porém, se tratando de computadores, da maneira visionada por Alan Turing, o exemplo mais famoso de um tipo de IA reativa seja o computador Deep Blue, que derrotou o grão-mestre enxadrista Garry Kasparov em uma partida de 1997. Em outras palavras, podemos entender esta categoria como capazes de feitos bastante úteis. Por exemplo, filtrar sua caixa de e-mail ou te recomendar algum vídeo numa plataforma. Porém apenas quando são construídas especificamente para aquele fim. Máquinas reativas são capazes de receber estímulos e responderem em tempo real. Mas não evoluem ou não conseguem se adaptar a novas situações sem serem totalmente reprogramadas.
IA de memória limitada
No decorrer das últimas décadas, muito se evoluiu quanto o que aplicações baseadas em IA são capazes de executar. Grande parte deste avanço se deu devido ao advento dos algoritmos de aprendizado de máquina, atrelados a estes algoritmos, a capacidade dos tipos de IA aprenderem a partir de suas próprias bases de dados. Ou seja, em aplicações atuais, IAs de memória limitadas são capazes de serem treinadas com uma base de dados específicas (conjunto de conversas, livros, imagens, músicas, etc) para desempenhar funções que estejam de acordo com sua base de dados limitada.
A diferença é que, na maior parte das aplicações atuais, os sistemas são capazes de aprender novos padrões e responderem de acordo a partir destes novos inputs. De chatbots de empresas, veículos auto dirigíveis, e até mesmo IAs que produzem obras de arte a partir de frases, estamos só agora começando a vislumbrar as inúmeras aplicações que alguns anos atrás eram apenas fruto de muita teorização.
Teoria da Mente
A destinação final de toda tecnologia que trabalhe com IA seja, talvez, reproduzir com mais ou menos fidelidade o comportamento humano. Dito isso, as aplicações de IA de memória limitada atingiram um patamar que ainda não conseguimos transpor. Nossas assistentes digitais ainda não estão nem perto de captar sutilezas do comportamento humano através da fala como ironia, sarcasmo, felicidade ou tristeza. Sendo assim, é natural imaginar um próximo passo no desenvolvimento de IAs aquelas capazes de reproduzir padrões apenas observados na mente humana.
Uma IA de memória limitada é capaz de encontrar padrão num banco de imagens. Porém não é capaz de distinguir se um banco de dados está enviesado, por exemplo, para reproduzir estereótipos negativos com relação a alguma minoria étnica. Um chatbot, por mais avançado que seja, ainda pode ser treinado para reproduzir comportamentos ofensivos. Além de não ter o discernimento de um ser humano para perceber quando não usar este ou aquele viés.
Em outras palavras, os algoritmos atuais já avançaram muito. Mas, no que diz respeito aquilo que nos diferencia como humanos, ainda é muito difícil de se atingir com uma IA. Ainda existe muito trabalho pela frente para uma quebra de paradigma que permita termos contato com IAs parecidas com aquelas que vemos em filmes de ficção científica apenas.
Autoconsciência
Existem ainda muitos passos no desenvolvimento de uma IA que contenha uma teoria da mente bem estabelecida, capaz de entender e reagir a sentimentos humanos. E estamos ainda mais longe de desenvolver uma IA que seja autoconsciente, ou seja que possua a percepção de ser, de existir como uma entidade pensante.
Estamos acostumados a ver este tipo de IA em filmes de fantasia e ficção científica. Na maioria das vezes esta inteligência se rebela contra os humanos e ocasiona diversas catástrofes. Porém, na realidade, isso está longe de acontecer, se é que será possível de ser concebido um dia. De toda forma, uma IA autoconsciente é também referida como um ponto de singularidade. Já que é impossível prever o que aconteceria se uma única inteligência conseguisse processar todo o conhecimento disponível pela internet e colocá-lo em prática. Existe até mesmo um debate ético se tal tipo de IA deveria ser criada ou não.
O mais provável é que, se vier a ser desenvolvida, IAs autoconscientes sejam capazes de colaborar com humanos em tarefas que já desenvolvemos, tornando-os melhores e mais fáceis de se executar. Por enquanto (e ainda por um bom tempo, dizem os pesquisadores), não temos o que temer com relação a uma super inteligência autoconsciente, já que tais desenvolvimentos ainda são bem incipientes. Porém é impossível desvencilhar do senso comum de robôs marchando em guerra contra humanidade e situações semelhantes.
Conclusão – Tipos de IA
Existem diversas aplicações para as IA que já estão disponíveis para uso hoje em dia. Mesmo assim, se tratando das diferentes categorias de IA que já foram teorizadas, as que têm uso prático e real representam apenas os primeiros passos no desenvolvimento nesta área do conhecimento. É importante conhecer tais categorias para que possamos nos situar dentro destas novas tecnologias que ainda intrigam tanta gente. Seja o que for o que o futuro reservar, o que temos certeza é que a Aquarela é parte ativa para tornar o mundo mais inteligente.
Quem é a Aquarela Analytics?
A Aquarela Analytics é vencedora do Prêmio CNI de Inovação e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial Corporativa na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vorteris, da metodologia DCM e o Canvas Analítico (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania, Mercedes-Benz, Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (varejo alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Auren, SPIC Brasil (energia), Telefônica Vivo (telecomunicações), dentre outros.
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Autor
Cientista de Dados na Aquarela. Graduado em Física Licenciatura pela Universidade Federal de Uberlândia (2017). Atuou como professor de Matemática e Física na rede pública de educação básica. Possui Mestrado em Física Teórica pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2020) e é Doutorando pela mesma instituição. Tem experiência na área de Física de Partículas e Cosmologia com interesse na modelagem teórica e busca experimental da matéria escura.