Os Tipos de Inteligência Artificial Mais Relevantes

Desde Chatbots até super-robôs, aqui estão os tipos de inteligência artificial (IA) que você precisa conhecer e para onde a tecnologia está indo em seguida.

Se você já usou o Alexa da Amazon, o Face ID da Apple ou interagiu com um chatbot, então você já se deparou com algum dos tipos de inteligência artificial. E, claro, se você já fez alguma pergunta ao ChatGpt ou alguma pesquisa no Bing, você já fez uso da tecnologia de IA mais avançada disponível ao público em geral.

Existem muitas descobertas e desenvolvimentos contínuos em IA, a maioria dos quais é dividida em diferentes fases. Essas classificações revelam mais uma história do que uma taxonomia. Uma vez que pode nos dizer o quanto a IA progrediu, para onde ela está indo e o que o futuro nos reserva.

Estes são os sete tipos de inteligência artificial que você precisa conhecer. E também o que podemos esperar dessa tecnologia fascinante:

7 TIPOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Inteligência Artificial Estreita

IA projetada para realizar ações muito específicas; incapaz de aprender de forma independente.

Inteligência Artificial Geral

IA projetada para aprender, pensar e executar tarefas em níveis semelhantes aos humanos.

Inteligência Artificial Superinteligente

IA capaz de superar o conhecimento e as capacidades dos seres humanos.

Máquinas Reativas

IA capaz de responder a estímulos externos em tempo real; incapaz de construir memória ou armazenar informações para o futuro.

Memória Limitada

IA capaz de armazenar conhecimento e usá-lo para aprender e treinar outras entidades para tarefas futuras.

Teoria da Mente

IA capaz de perceber e responder às emoções humanas, além de realizar as tarefas das máquinas com memória limitada.

Autoconsciente

IA capaz de reconhecer as emoções dos outros, além de possuir senso de identidade própria e inteligência semelhante à humana; estágio final da inteligência artificial como a concebemos.

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Tipos de Inteligência Artificial com Base em Capacidades

Com base em como a IA aprende e em até que ponto pode aplicar seu conhecimento, toda a IA pode ser dividida em três tipos de capacidade: Inteligência Artificial Estreita, Inteligência Artificial Geral e Inteligência Artificial Superinteligente. Aqui está o que você precisa saber sobre cada uma delas.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ESTREITA

A Inteligência Artificial Estreita (IAE), também conhecida como IA restrita ou IA fraca, descreve ferramentas de IA projetadas para realizar ações ou comandos muito específicos. As tecnologias de IAE são construídas para atender e se destacar em uma única capacidade cognitiva e não podem aprender habilidades independentemente além de seu design. Frequentemente, elas utilizam algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais para realizar essas tarefas especificadas.

Por exemplo, a IA de processamento de linguagem natural é um tipo de inteligência estreita, pois pode reconhecer e responder a comandos de voz, mas não pode executar outras tarefas além disso.

Alguns exemplos de inteligência artificial estreita incluem software de reconhecimento de imagem, carros autônomos e assistentes virtuais de IA como Siri.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GERAL

A Inteligência Artificial Geral (IAG), também chamada de IA geral ou IA forte, descreve a IA que pode aprender, pensar e realizar uma ampla variedade de ações de forma semelhante aos seres humanos. O objetivo de projetar uma inteligência artificial geral é criar máquinas capazes de executar tarefas multifuncionais e atuar como assistentes igualmente inteligentes e realistas para os seres humanos no dia a dia.

Embora ainda esteja em progresso, as bases da inteligência artificial geral podem ser construídas a partir de tecnologias como supercomputadores, hardware quântico e modelos de IA generativa como o ChatGPT.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL SUPERINTELIGENTE

A Inteligência Artificial Superinteligente (IAS), ou super IA, é o tema da ficção científica. Teoriza-se que, uma vez que a IA tenha alcançado o nível de inteligência geral, ela aprenderá em uma velocidade tão rápida que seu conhecimento e capacidades se tornarão mais fortes do que a própria humanidade.

A IAS atuaria como a tecnologia fundamental de IA completamente autoconsciente e outros robôs individualistas. Seu conceito também alimenta o tropo popular da mídia de “domínio da IA”, como visto em filmes como Ex Machina ou Eu, Robô. Mas, neste momento, tudo isso é especulação.

“A inteligência artificial superinteligente se tornará, de longe, a forma mais capaz de inteligência na Terra”, disse David Rogenmoser, CEO da empresa de redação de IA Jasper. “Ela terá a inteligência dos seres humanos e será extremamente melhor em tudo que fazemos”.

Tipos de Inteligência Artificial com Base na Funcionalidade

A funcionalidade diz respeito a como uma IA aplica suas capacidades de aprendizado para processar dados, responder a estímulos e interagir com seu ambiente. Portanto, a IA pode ser classificada em quatro tipos de funcionalidade.

MÁQUINAS REATIVAS

A origem da IA começou com o desenvolvimento de máquinas reativas, o tipo mais fundamental de IA. Máquinas reativas são exatamente isso – reativas. Elas podem responder a pedidos e tarefas imediatas, mas não são capazes de armazenar memória ou aprender com experiências passadas.

“Elas não podem melhorar sua funcionalidade por meio da experiência e só podem responder a uma combinação limitada de entradas.”

Na prática, as máquinas reativas podem ler e responder a estímulos externos em tempo real. Isso as torna úteis para realizar funções autônomas básicas, como filtrar spam na sua caixa de entrada de e-mail ou recomendar filmes com base em suas pesquisas mais recentes na Netflix.

Mais famosamente, a máquina de IA reativa Deep Blue da IBM foi capaz de ler pistas em tempo real para vencer o grande mestre de xadrez russo Garry Kasparov em uma partida de xadrez em 1997. Mas além disso, a IA reativa não pode se basear em conhecimentos anteriores ou realizar tarefas mais complexas. Para aplicar a IA em cenários mais avançados, foram necessários avanços no armazenamento de dados e no gerenciamento de memória.

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MEMÓRIA LIMITADA

O próximo passo na evolução da IA é desenvolver a capacidade de armazenar conhecimento. No entanto, segundo Rafael Tena, pesquisador sênior de IA na empresa de seguros Acrisure Technology Group, demorou quase três décadas para alcançar esse avanço.

“Todos os sistemas de IA atuais são treinados com grandes volumes de dados de treinamento que são armazenados em sua memória para formar um modelo de referência para resolver problemas futuros.”

“Houve um enorme progresso nos anos 80”, disse Tena. Mas isso eventualmente diminuiu. “Houve pequenas mudanças incrementais … até que surgiu a aprendizagem profunda.”

Em 2012, o campo da IA fez um grande progresso. Novas inovações do Google e do ImageNet tornaram possível para a inteligência artificial armazenar dados passados e fazer previsões com base neles. Esse tipo de IA é chamado de IA de memória limitada, porque ela pode construir sua própria base de conhecimento limitada e usar esse conhecimento para melhorar ao longo do tempo. Hoje, o modelo de memória limitada representa a maioria das aplicações de IA.

“Quase todas as aplicações existentes que conhecemos se enquadram nesta categoria de IA”, disse Rogenmoser. “Todos os sistemas de IA atuais são treinados com grandes volumes de dados de treinamento que são armazenados em sua memória para formar um modelo de referência para resolver problemas futuros.”

Por fim, cabe ressaltar que a IA de memória limitada pode ser aplicada em uma ampla gama de cenários, desde aplicativos em menor escala, como chatbots, até carros autônomos e outros casos de uso avançados.

TEORIA DA MENTE

Em termos de progresso da IA, a tecnologia de memória limitada é o ponto mais avançado que alcançamos, mas não é o destino final. Máquinas de memória limitada podem aprender com experiências passadas e armazenar conhecimento, mas não conseguem perceber sutis mudanças ambientais, sinais emocionais ou alcançar o mesmo nível de inteligência humana.

“Os modelos atuais têm uma relação de mão única”, disse Rogenmoser. “As IA [ferramentas], como Alexa e Siri, não reagem com apoio emocional quando você grita com elas.”

O conceito de IA capaz de perceber e compreender as emoções dos outros ainda não foi totalmente realizado. Esse conceito é chamado de “teoria da mente”, um termo emprestado da psicologia que descreve a capacidade dos seres humanos de ler as emoções dos outros e prever ações futuras com base nessa informação.

“As máquinas podem funcionar melhor do que nós 90% do tempo, mas aqueles últimos 10%, o que você descreveria como bom senso, é realmente difícil de alcançar.”

Tena deu um exemplo para ilustrar como uma aplicação bem-sucedida da teoria da mente revolucionaria a tecnologia: um carro autônomo pode ter um desempenho melhor do que um motorista humano na maioria das vezes, porque não comete os mesmos erros humanos. Mas se você, como motorista, sabe que o filho do seu vizinho costuma brincar perto da rua após a escola, você saberá instintivamente reduzir a velocidade ao passar pela entrada da casa desse vizinho – algo que um veículo de IA equipado apenas com uma memória limitada básica não seria capaz de fazer.

Riscos da teoria da mente

A teoria da mente poderia trazer muitas mudanças positivas para o mundo da tecnologia, mas também apresenta seus próprios riscos. Como os sinais emocionais são tão sutis, levaria muito tempo para que as máquinas de IA aperfeiçoassem sua leitura e poderia haver grandes erros durante a fase de aprendizado. Além disso, algumas pessoas temem que, uma vez que as tecnologias sejam capazes de responder a sinais emocionais, assim como a situações, o resultado possa ser a automação de alguns empregos. Mas não há motivo para se preocupar por enquanto – Rogenmoser afirmou que esse futuro hipotético ainda está muito distante.

“Atualmente, essa inteligência é ficção científica”, disse ele. “Estamos longe de desenvolver esse tipo de IA, então ninguém terá seu emprego roubado pela IA.”

AUTOCONSCIÊNCIA

A etapa além da teoria da mente, quando a inteligência artificial desenvolve autoconsciência, é chamada de ponto de singularidade da IA. Acredita-se que, uma vez que esse ponto seja alcançado, as máquinas de IA estarão além do nosso controle. Isso porque não apenas serão capazes de perceber os sentimentos dos outros, mas também terão uma noção de si mesmas.

“As pessoas se esforçam para criar esse tipo de IA. E temem as consequências de sua criação, preocupando-se que esse tipo de IA possa roubar nossos empregos ou dominar nosso mundo”, disse Rogenmoser. “Se esse tipo de IA for criado com sucesso, ninguém sabe qual será o impacto.”

Medidas estão sendo tomadas por pesquisadores e engenheiros para desenvolver versões rudimentares de IA autoconsciente. Talvez uma das mais famosas seja Sophia, um robô desenvolvido pela empresa de robótica Hanson Robotics.

Embora não seja tecnicamente autoconsciente, a aplicação avançada de tecnologias de IA atuais pela Sophia oferece um vislumbre do potencial futuro da IA autoconsciente. É um futuro de promessa, mas também de perigo, e há um debate sobre se é ético construir IA com sentimentos. Mas, por enquanto, Rogenmoser disse que não precisamos nos preocupar com a IA conquistando o mundo.

“A IA vai se tornar muito melhor em resolver casos de uso reais. Mas quero expressar que não acho que isso signifique o fim dos seres humanos e o fim do trabalho”, disse ele. “Continuaremos a ver a IA surgindo de maneiras úteis para amplificar o ótimo trabalho que as pessoas já estão fazendo.”

Por fim, leia também: O que é inteligência artificial (IA)?