Olá! Meu nome é Lucas Mata, sou instrutor na Alura, e estou aqui para te dar as boas-vindas a este curso. Estaremos juntos nesta jornada!
Audiodescrição: Lucas se descreve como uma pessoa branca, de barba curta preta, cabelo curto liso preto, e olhos castanho-escuros. Ele usa óculos de armação retangular preta, veste uma camisa preta com o logotipo branco da Alura, e está sentado no estúdio da Alura, com uma parede clara ao fundo iluminada em gradiente lilás e azul, e uma estante preta à esquerda do instrutor, contendo livros, decorações e pontos de iluminação amarela.
Este curso foi criado especialmente para quem lida com várias ferramentas e soluções baseadas em inteligência artificial e deseja conhecer mais sobre esse vasto campo da computação.
Vamos entender o que é a inteligência artificial e sua evolução histórica. Embora tenha se tornado famosa recentemente, a inteligência artificial não é novidade no mundo da computação; ela surgiu quase junto com os computadores, bem antes dos computadores que conhecemos hoje.
Em seguida, vamos analisar as diferentes abordagens que podemos utilizar para a construção de sistemas inteligentes. Entenderemos como estruturar agentes inteligentes para a aplicação da IA no nosso cotidiano. Serão analisadas abordagens como:
- Estratégias de busca e resolução de problemas;
- Raciocínio probabilístico para lidar com ambientes incertos;
- E a construção de sistemas baseados em conhecimento que utilizam regras e lógica formal.
Para aprender isso, iremos explorar problemas práticos do cotidiano, de modo a entender como as diferentes abordagens e soluções da inteligência artificial podem ser aplicadas em várias situações.
Além dos vídeos, preparamos um conjunto de atividades para enriquecer ainda mais sua jornada de aprendizado ao longo deste curso. Você também terá o apoio do Discord e do fórum para qualquer dúvida, sugestão ou feedback.
Nos encontramos nos próximos vídeos para darmos início a esta nova jornada de aprendizado pelo mundo da inteligência artificial!
Imagine que precisamos ir para uma reunião ou para uma entrevista em determinado momento. Normalmente, abrimos um aplicativo de navegação que possui um mapa da cidade em que estamos para encontrar a melhor rota entre o local de origem e o destino para onde vamos.
No geral, o que esse aplicativo faz?
O aplicativo indica diferentes rotas. No Google Maps, podemos pesquisar, por exemplo, uma origem e destino em São Paulo. Como resultado, são apresentadas quatro possibilidades de caminho.
Essas possibilidades refletem o trânsito, o tráfego e as condições dos modais naquele momento. Ou seja, temos informações atualizadas na palma da mão, em um aparelho smartphone.
Outra aplicação do cotidiano que utilizamos muito é o entretenimento sob demanda. Após um dia exaustivo, por exemplo, chegamos em casa e consultamos um aplicativo de streaming, como Netflix ou Amazon Prime, para encontrar uma série ou filme para relaxar.
Em geral, não precisamos navegar por todo o catálogo para encontrar algo que nos interesse. O aplicativo apresenta itens recomendados de acordo com nossas preferências.
Outra situação comum é quando precisamos resolver um problema, ou consultar algum documento ou arquivo. Hoje, contamos com o apoio de assistentes virtuais, muitas vezes inteligentes, que facilitam nossa interação com informações e conteúdos diversos.
O que está por trás de todos esses serviços que fazem parte do nosso dia a dia e que, até pouco tempo atrás, nos anos 2000 e 2010, não eram tão presentes assim? A inteligência artificial, termo muito comentado no nosso cotidiano e que agora faz parte da nossa vida, mesmo em aplicações que nem imaginamos, como as que acabamos de conhecer.
Quando pensamos em inteligência artificial, parece algo distante da nossa realidade, para pessoas pesquisadoras e desenvolvedoras de alta performance. No entanto, perceberemos que a IA não é tão complexa quanto imaginamos.
Podemos simplificar a IA como um conjunto de sistemas e tecnologias que resolvem problemas e realizam tarefas que, normalmente, exigiriam inteligência humana.
A IA é uma área da ciência da computação e da engenharia da computação dedicada à construção de soluções que utilizam a inteligência para a realização de tarefas.
Por exemplo: para fazer uma busca em um smartphone, em vez de digitar, temos a função de falar por áudio. Assim, podemos fazer uma pergunta direta, como "o que é inteligência artificial?".
Para que ele consiga interpretar o que pedimos na busca, ele precisa utilizar inteligência artificial para realizar o processamento da linguagem natural, linguagem utilizada no nosso cotidiano.
A computação tradicional não conseguiria lidar com esse tipo de informação verbal, então usamos uma função inteligente, que possui certa racionalidade para realizar uma tarefa.
Embora a inteligência artificial esteja famosa agora, não é uma tecnologia nova como se pensa. Esse campo surgiu nos anos 50, com cientistas como Alan Turing, que pesquisavam como construir máquinas pensantes e inteligentes.
Uma das características da inteligência artificial é o desempenho racional de tarefas, que seriam realizadas de maneira procedural, usando um conjunto de regras fixas no mundo tradicional.
Além disso, sempre buscamos inspiração na natureza para construir sistemas inteligentes, como as redes neurais, que se inspiram no sistema nervoso humano para construir sistemas com capacidade de aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões.
Classificamos os sistemas inteligentes em dois grandes grupos:
- O primeiro grupo é a IA limitada;
- E o segundo grupo é a IA geral.
A IA limitada refere-se a sistemas que realizam tarefas específicas, como chatbots, sistemas de visão computacional que identificam padrões em imagens, e IA generativa.
A IA generativa, como o ChatGPT, apesar de fornecer uma série de informações e parecer bastante criativa, é uma IA de propósito limitado: gerar texto e imagem.
Já a IA geral é uma área de pesquisa ainda em desenvolvimento, que visa criar robôs e aplicações com capacidade de realizar qualquer tarefa intelectual.
Seria uma IA de propósito mais geral. Um exemplo clássico disso é o filme "Ex Machina", de 2015, de Alex Garland, que apresenta um androide. Existem várias séries no mundo da ficção científica que utilizam esse conceito de IA geral para a construção de máquinas pensantes.
Dito isso, percebemos que a IA não é apenas uma área complexa que cria robôs pensantes e ferramentas como o ChatGPT de IA generativa. Ela é mais que isso.
Tratas-se de um vasto campo da computação que visa criar aplicações e sistemas com traços de racionalidade e utilizem algum tipo de inteligência para tomar decisões.
Agora que entendemos que a IA não surgiu recentemente, mas sim desde 1950, é hora de analisarmos um pouco a evolução da inteligência artificial como campo da ciência da computação. Antes disso, deixamos um questionamento: já parou para pensar com quantas aplicações que utilizam inteligência artificial você interagiu somente hoje? Faça esse exercício de reflexão!
Se voltássemos no tempo, até a década de 50 do século passado, não teríamos dispositivos computacionais como hoje, como smartphones, notebooks e smart TVs.
Naquela época, a base para os computadores que utilizamos hoje, ainda não era conhecida. Em vez disso, trabalhávamos com válvulas eletroeletrônicas que consumiam muita energia e dissipavam muito calor. Era necessário um prédio inteiro para abrigar um computador minimamente funcional.
Os computadores da época, como o ENIAC, que surgiu em 1947, eram usados para cálculos militares em setores específicos, geralmente ligados ao Estado e ao setor militar durante a Guerra Fria. Esses setores usavam a computação e estimulavam seu desenvolvimento como tecnologia.
Para chegarmos ao estágio atual da computação, passamos por uma série de pesquisas e desenvolvimentos, alguns inicialmente não tão bem-sucedidos, mas que, eventualmente, resultaram em avanços tecnológicos significativos.
A inteligência artificial surgiu nessa época como uma área da ciência da computação cujo objetivo era criar sistemas inteligentes e máquinas pensantes.
Um dos expoentes da área foi Alan Turing, que propôs o teste de Turing. Segundo ele, uma máquina seria considerada inteligente se pudesse imitar o comportamento humano de tal forma que, ao interagirmos com ela, tivéssemos a sensação de interagir com um ser humano.
Hoje, percebemos isso ao interagir com ferramentas de IA generativa, que nos permitem estabelecer diálogos e obter respostas racionais. Um filme famoso que aborda a vida e obra de Alan Turing é "O Jogo da Imitação", que reflete sobre a construção de máquinas pensantes.
Um episódio marcante na evolução da IA foi o seminário de Dartmouth, realizado no Dartmouth College no verão de 1955. Esse seminário reuniu pesquisadores e desenvolvedores da área de ciência da computação que pensavam na construção de máquinas pensantes e sistemas inteligentes.
A partir desse seminário, estabelecemos um marco para o surgimento da inteligência artificial como uma área da computação voltada para a construção de sistemas inteligentes. Até então, havia uma difusão de conceitos relacionados à IA, como máquinas pensantes e sistemas cibernéticos.
A partir desse ponto, consideramos a IA como um corpo de conhecimentos, técnicas e tecnologias voltadas para a construção de sistemas inteligentes.
Diversas pessoas começaram a realizar pesquisas e desenvolver aplicações, como algoritmos para resolução de problemas matemáticos e jogos.
Naquela época, cálculos que hoje realizamos facilmente com computadores eram feitos com réguas de cálculo, instrumentos que simplificavam o processo de calcular em engenharia e ciências exatas.
No entanto, a computação em termos de hardware ainda estava em estágio inicial de desenvolvimento. Os primeiros computadores transistorizados, semelhantes aos que temos hoje, surgiram apenas no início dos anos 60.
Nesse momento, vivenciamos o "inverno da inteligência artificial", um período em que a inteligência artificial não recebia tanta atenção ou investimento. Assim, pesquisas foram interrompidas ou não realizadas devido à falta de recursos.
Nas décadas seguintes, houve uma rápida evolução da computação em termos de tecnologia, hardware e software, especialmente hardware.
Os chips começaram a ocupar menos espaço e ter maior capacidade de processamento e armazenamento. Com isso, implementamos tecnologias de comunicação, criando uma rede global de computadores que utilizamos diariamente: a internet.
A internet nos auxilia em diversas atividades, como consultar aplicativos de navegação, assistir a filmes e buscar informações. Para chegar a esse ponto, foi preciso um grande investimento em pesquisas e o trabalho de várias pessoas.
Nos anos 80, começamos a implementar sistemas especialistas, ou baseados em conhecimentos, que explicitavam regras do conhecimento humano, como sistemas de diagnóstico médico, por exemplo.
Esses sistemas forneciam suporte inteligente para a tomada de decisão dos profissionais de medicina, consultando regras e conhecimentos do campo.
Um ponto de transformação da IA foi a difusão dos computadores em diversos setores da economia e em nossas casas. No final dos anos 90 e início dos anos 2000, os computadores foram rapidamente aplicados em escritórios, universidades, escolas e lares, culminando nos smartphones de hoje.
Com o aumento do volume e a variedade de dados, esses dados se tornaram o combustível para a construção de algoritmos de aprendizado, fortalecendo a área de aprendizado de máquina.
Embora o machine learning não seja algo novo, nos primórdios da computação, não tínhamos capacidade de processamento para desenvolver algoritmos nessa área.
Hoje, com placas de vídeo que permitem redes neurais profundas, conseguimos criar IA generativa. Porém, na época, embora existisse o conceito de uma rede neural, não conseguíamos fazer experimentos, pois não havia os dados necessários. Além disso, com machine learning, conseguimos fazer uma análise de grandes volumes de dados, bem como a identificação de padrões.
Ao longo deste curso, analisaremos diversas aplicações inteligentes, com foco especial em aprendizado de máquina no segundo curso da formação.
Estamos em contínua evolução na computação e na inteligência artificial. Nem sempre a melhor solução para um projeto será uma rede neural avançada; às vezes, um sistema especialista ou um algoritmo de resolução de problemas pode ser ideal.
Na sequência, avaliaremos diferentes abordagens para o uso e construção de soluções inteligentes!
O curso Fundamentos de IA: explorando a estrutura e abordagens de sistemas inteligentes possui 126 minutos de vídeos, em um total de 45 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de IA para Programação em Inteligência Artificial, ou leia nossos artigos de Inteligência Artificial.
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