Fonte:
E-bookIA.pdf (Este arquivo é liberado depois de concluído o curso
de Inteligência Artificial Fundamentos) Aproveito a oportunidade
para agradecer ao excelente trabalho no desenvolvimento do conteúdo
deste E-book, recomendo fazerem o curso de Inteligência Artificial
Fundamentos para atualizarem-se.
O
que é IA?
A
definição mais útil é:
Autonomia:
A
capacidade de executar tarefas em ambientes complexo sem orientação
constante por um usuário.
Adaptabilidade:
A capacidade de melhorar o desempenho
aprendendo com a experiência.
Campos
relacionados com a IA
Aprendizado
de máquina (Machine Learning):
Sistemas que melhoram o seu desempenho
em uma determinada tarefa com mais e mais experiências ou dados.
O
Aprendizado Profundo (Deep Learning):
É
um subcampo do aprendizado de máquina, que em si é um subcampo da
IA, que em si é um subcampo da ciência da computação. A
“profundidade” da aprendizagem profunda refere-se à complexidade
de um modelo matemático. E o aumento do poder computacional dos
computadores modernos que permitiu aos pesquisadores aumentar essa
complexidade para atingir níveis que são não apenas
quantitativamente, mas também qualitativamente diferentes de como
eram antes. (Como você pode perceber, a ciência frequentemente
envolve um número de subcampos progressivamente mais especiais,
subcampos de subcampos e assim por diante. Isso permite que os
pesquisadores ampliem um tópico em particular para que seja possível
alcançar uma quantidade cada vez maior de conhecimentos acumulados
durante anos, e produzir novos conhecimentos sobre o tema ou, às
vezes, até mesmo, corrigir o conhecimento anterior para ser mais
preciso.)
A
Ciência de Dados – Data Science 
É
um termo genérico recente (termo que abrange várias
sub-disciplinas) que inclui aprendizado de máquina, matemática e
estatística, certos aspectos da ciência da computação, incluindo
algoritmos, armazenamento de dados e programação. A ciência de
dados é também uma disciplina prática que requer compreensão do
domínio no qual ela é aplicada, por exemplo, negócios ou ciência:
seu propósito (o que significa "valor agregado"),
suposições básicas e restrições. As soluções de ciência de
dados geralmente envolvem pelo menos uma pitada de inteligência
artificial (mas geralmente não tanto quanto se espera das
manchetes).
Robótica
Significa construir e programar robôs para que eles possam operar em
cenários complexos do mundo real. De certa forma, a robótica é o
último desafio da IA, uma vez que, requer uma combinação de
virtualidade em todas as áreas da IA. Por exemplo:
Visão
computacional e reconhecimento de fala para sentir o ambiente
Processamento
de linguagem natural, recuperação de informações e raciocínio
sob incerteza para o processamento de instruções e previsão de
consequências de possíveis ações
Modelagem
cognitiva e computação afetiva para interagir e trabalhar em
conjunto com humanos
Muitos
dos problemas de IA relacionados à robótica são melhor abordados
pelo aprendizado de máquina, o que torna o aprendizado de máquina
uma ramificação central da IA para a robótica.
A
Escassez de Talentos Dificulta a Evolução da IA
Empresas
em todo mundo continuam buscando formas de criar aplicações
baseadas em Inteligência Artificial e utilizá-las em suas operações
a fim de conseguir vantagem competitiva, mas os avanços na
tecnologia estão paralisados devido à falta de talentos, de acordo
com um estudo recente.
Mais
da metade dos executivos de empresas que trabalham com Inteligência
Artificial (IA) dizem que a falta de profissionais qualificados
impede que eles implementem operações de negócios, segundo um
estudo recente da Ernst & Young, que entrevistou algumas centenas
de profissionais seniores de IA na região de Bay Area em San
Francisco, coração do Vale do Silício, na Califórnia, EUA.
“Este
ano, quando as empresas criaram estratégias para integrar a
Inteligência Artificial em suas operações, elas foram prejudicadas
pela falta de especialistas com conhecimento necessário da
tecnologia”, disse Chris Mazzei, chefe de análise da Ernst &
Young, em um comunicado à imprensa. “Isso serve para demonstrar
que a integração bem-sucedida da IA não é apenas sobre a
tecnologia, é sobre pessoas também.”
O
estudo da Ernst & Young também descobriu que 41% vêem a
diversidade de gênero dos profissionais de IA influenciando a forma
como as aplicações são construídas.
A
Inteligência Artificial já está entre nós, desde serviços
bancários a veículos autônomos. De acordo com a pesquisa da CITE
Research, o interesse atual dos executivos de negócios pela IA está
focado no aprendizado de máquina, assistentes digitais inteligentes
comandados por voz e processamento de linguagem natural, todos
classificados como “muito úteis” na pesquisa.
O
investimento em 2016 em IA foi de US $ 39 bilhões – um aumento de
três vezes em relação a 2013, de acordo com o estudo da McKinsey &
Co. Gigantes da tecnologia, como o Baidu, da China, e o Google,
gastaram entre US $ 20 bilhões e US $ 30 bilhões em IA em 2016.
As
organizações percorreram um longo caminho na curva de aprendizado
da IA, e esperamos que o ritmo de adoção acelere em 2018 “,
declarou Nigel Duffy, que é chefe de inovação global em IA da
Ernst & Young.” O objetivo aspiracional da IA é pegar
inteligência e colocá-la em máquinas. Para ter sucesso, os líderes
devem identificar um desafio de negócios e, em seguida, determinar
onde a tecnologia pode resolver esse problema – mas isso só pode
ser realizado com o apoio de profissionais experientes em
Inteligência Artificial que possam identificar oportunidades de IA
em seus negócios ”.
Especialistas
em IA típicos, incluindo Ph.Ds recém-graduados e profissionais com
alguns anos de experiência, podem acumular um salário de US$
300.000 a US$ 500.000 por ano, de acordo com um recente relatório do
New York Times. Os salários estão crescendo tão rapidamente que
existem referências ao teto salarial no estilo da Liga Nacional de
Futebol Americano para profissionais de IA.
“Olhando
para 2018, as organizações devem priorizar a aquisição e o
cultivo de talentos – tanto recrutando indivíduos com fortes
conhecimentos técnicos quanto investindo em habilidades e programas
de treinamento para ajudar a manter e fomentar os principais
profissionais de IA”, afirmou Mazzei.
As
empresas tiveram que ser criativas. No início deste ano, o Business
Journal relatou a estratégia da Nvidia, com sede em Santa Clara
no Vale do Silício, para obter talentos em IA, o que inclui o
recrutamento pessoal no LinkedIn por seu CEO e extensos programas
internos.
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Veja também:
A teoria da relatividade e a informática
Como a inteligência artificial pode ajudar no combate ao covid-19
Como a inteligência artificial pode ajudar no combate ao covid-19, II
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Grato,
Jefferson
Daminelli Garcia
