Conforme ressalta Fernando Trabach Filho, a inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente no nosso dia a dia, seja nas recomendações de filmes, nos assistentes virtuais ou até na previsão do tempo. Contudo, você já se perguntou como ela aprende a realizar essas tarefas?
Embora pareça algo muito técnico, os processos por trás da IA podem ser explicados de forma simples e acessível. Ao longo deste artigo, vamos falar sobre como a IA aprende, dando destaque para o aprendizado de máquina, as redes neurais e os tipos de aprendizado mais comuns.
O que é aprendizado de máquina e por que ele é tão importante?
O aprendizado de máquina, também conhecido como “machine learning”, é uma área da inteligência artificial que permite que os computadores aprendam com dados, como pontua o administrador de empresas Fernando Trabach Filho. Assim, em vez de serem programados para realizar tarefas específicas, eles identificam padrões e fazem previsões com base em exemplos anteriores. Logo, com o tempo, a máquina vai ficando cada vez mais precisa nas suas respostas.
Esse processo é muito usado em situações do dia a dia, como nos filtros de spam do e-mail, nas recomendações de vídeos ou até nos diagnósticos por imagem na medicina. O segredo está nos dados: quanto mais variados e bem organizados forem, melhor será o aprendizado. Em outras palavras, o sistema consegue “entender” o que está analisando e melhorar suas decisões com base nas experiências passadas.
Como funcionam as redes neurais na inteligência artificial?
Segundo Fernando Trabach Filho, as redes neurais artificiais são estruturas inspiradas no cérebro humano. Elas são compostas por camadas de “nós” ou “neurônios”, que processam informações de maneira parecida com os neurônios biológicos. Dessa forma, cada neurônio artificial recebe informações, faz cálculos e passa o resultado para os próximos neurônios da rede. Com isso, a IA consegue realizar tarefas mais complexas, como reconhecer rostos ou traduzir idiomas.
Quais são os tipos de aprendizado usados pela inteligência artificial?
Por fim, existem três principais formas de aprendizado que a inteligência artificial utiliza para evoluir. Cada uma delas é aplicada de acordo com o objetivo do sistema e a qualidade dos dados disponíveis. A seguir, veja abaixo os tipos mais comuns:
- Aprendizado supervisionado: a máquina recebe dados já classificados. Por exemplo, fotos de animais com seus nomes. Com base nisso, ela aprende a identificar novos exemplos.
- Aprendizado não supervisionado: aqui, os dados não vêm com rótulos. A IA precisa encontrar padrões sozinha. É muito usado para agrupar perfis de consumidores ou detectar fraudes.
- Aprendizado por reforço: a máquina aprende com tentativa e erro, recebendo recompensas por acertos. Isso é comum em jogos e na robótica.
Esses métodos ajudam os sistemas de IA a aprenderem de formas diferentes, dependendo do desafio. Pois, algumas situações exigem que a máquina siga exemplos, outras pedem que ela descubra sozinha ou melhore suas ações com base em testes. Juntos, esses estilos tornam a inteligência artificial mais flexível e eficiente.
O aprendizado com dados é o segredo da inteligência artificial
Em suma, conforme destaca o administrador de empresas Fernando Trabach Filho, a inteligência artificial aprende a partir da análise de dados, da repetição e da capacidade de identificar padrões. Desse modo, por meio de técnicas como aprendizado de máquina, redes neurais e diferentes formas de treinamento, os sistemas ganham autonomia para resolver problemas cada vez mais complexos. No final, entender como isso funciona é um passo importante para aproveitar melhor as soluções tecnológicas ao nosso redor e até imaginar novas aplicações no futuro.
Autor: Ksenia Orlova
