O tema de Inteligência Artificial, ou simplesmente IA, tem se tornado muito constante no nosso dia-a-dia nos últimos 7 anos, mas na verdade é uma tecnologia de mais de 60 anos. Mas por que se fala tanto em IA agora, já que é uma área da computação tão antiga ?
Estamos iniciando esta coluna sobre este tema na revista e esperamos trazer sempre informações bastante relevantes para vocês, abordando aspectos de IA no nosso trabalho, impactos na nossa vida, novidades e também oportunidades.
Começando pelo começo. Inteligência Artificial é um ramo da Ciência da Computação que se iniciou nos anos 50, utilizava uma abordagem tradicional de programação buscando replicar o comportamento do cérebro humano. Em paralelo, foram sendo desenvolvidas novas técnicas cujos resultados obtidos na época eram questionáveis, quando comparados a métodos tradicionais de computação e programação. Mais adiante, iremos falar sobre isso.
O que mudou tanto neste últimos anos, para que a adoção de IA se tornasse uma unanimidade ? Foi a confluência de 3 fatores: uma quantidade de dados não-estruturados disponíveis de forma massiva na Internet (Dados), novas técnicas e algoritmos de IA (Software), e a disponibilidade e o uso de processadores com capacidade muitíssimo alta de cálculos paralelos, como as GPUs (Hardware).
Do lado do Software, novas técnicas foram sendo desenvolvidas como parte da IA. Por exemplo, Machine Learning (iremos sempre utilizar alguns termos já consagrados em inglês), ou Aprendizado de Máquina é uma técnica desenvolvida há mais de 30 anos, fazendo parte da IA, que tem um grande objetivo – descobrir informação relevante dentro de uma massa grande de dados. Por dados, podemos considerar números, palavras, imagens, sons, ou qualquer tipo de informação que possa ser investigada. Mais recentemente, um campo da Machine Learning, realmente deu uma guinada na adoção da IA em diversas áreas da nossa vida: o Deep Learning.
Deep Learning é um campo da Machine Learning que utiliza técnicas de Redes Neurais com diferentes camadas de processamento, tentando modelar comportamentos de atividades no nosso sistema nervoso, e que permite que “treinemos” esta Rede Neural para alguma atividade a partir de dados, sem a necessidade de criarmos um programa ou algoritmo para realizar aquela atividade. Isto mesmo ! Sem programação. O que fazemos é apresentar uma massa muito grande de dados para a rede neural, “ensinando-a” o que deve ser analisado. Por exemplo, ensinar uma rede neural a identificar um macaco, mostrando milhares de fotos de macacos e outros animais, mas dizendo para o sistema o que é um macaco, e o que não é um macaco. Após uma atividade de treinamento muito extensa, a rede neural consegue identificar um macaco com um índice de acertos muito alto. Fique calmo porque iremos abordar o tema Redes Neurais num próximo artigo. 
 
O mais importante é saber que IA não é um modismo, mas uma tecnologia em amadurecimento que veio para ficar. Já utilizamos IA todos os dias, centenas de vezes, seja numa rede social, acessando um banco, armazenando uma foto, escolhendo um filme num serviço de streaming. Algumas técnicas tradicionais de computação e programação já estão sendo abandonadas, como visão computacional, por exemplo, em detrimento de IA.
O impacto em nossas vidas é imenso. Não somente nos recursos e funcionalidades que diferentes serviços nos oferecem, mas diretamente no nosso comportamento, em nosso trabalho. Durante os próximos 5 a 10 anos iremos assistir um revolução no mercado de trabalho, com novas habilidades sendo necessárias, e outras atividades que serão totalmente substituídas por IA. Cientistas de Dados são hoje uma das profissões mais requisitadas em diferente áreas, enquanto que analistas de crédito devem desaparecer muito em breve dos bancos.
Todo o mercado produtivo será e já está sendo impactado pela IA: Mercado Financeiro, Agricultura, Transportes, Indústria de Manufatura, Entretenimento. Algumas áreas do conhecimento também já sentem uma mudança positiva muito grande, como a área da Saúde: ferramentas de análise de imagens, indústria farmacêutica na pesquisa de novos medicamentos, pesquisa de doenças e genômica.
Também teremos muitas oportunidades na área comercial e de distribuição, seja na oferta de novos produtos e serviços já disponíveis com IA, ou mesmo na consultoria de implementação de IA e desenvolvimento de soluções. Todas indústria irá seguir este caminho.
Iremos abordar todos estes aspectos com mais detalhes em próximos artigos. Então, fiquem ligados e traremos muitas novidades nesta área.

Nilton Guedes

Nilton Guedes

Nilton Guedes é Engenheiro eletrônico, formado na Escola Politécnica da USP, com especialização na área de Computação Visual e Alto Desempenho. Trabalhou em empresas como Scopus Tecnologia, Sun Microsystems, Intel e NVIDIA, sempre ligado a áreas de alta-tecnologia e desenvolvimento de produtos e parcerias. Mais recentemente tem atuado em projetos de desenvolvimento nas áreas de Inteligência Artificial e Deep Learning, através da empresa ARTEONIC como diretor de tecnologia. Participou de importantes eventos da área não só no Brasil, mas também nos EUA, Alemanha, México, Colômbia e Espanha. Mande seu e-mail: colunistas@partnersales.com.br