Algoritmos de IA

Tipos de algoritmos de inteligência artificial

P+D+I Ciência

Os algoritmos estão presentes em grande parte do nosso dia a dia. Eles são responsáveis por otimizar nossas experiências em tarefas diárias, como a busca de conteúdo nas redes sociais ou a consulta a um chatbot programado para responder de imediato às nossas solicitações. Mas para entender de forma completa como eles funcionam, é necessário saber mais sobre inteligência artificial e conhecer seus diferentes tipos de algoritmos.

Como muitos já sabem, as aplicações da IA têm como objetivo treinar máquinas para que elas possam operar de forma autônoma com as mesmas capacidades de um ser humano. Mas poucas pessoas sabem como esse sistema funciona: tudo funciona graças a uma combinação de algoritmos que, juntos, são capazes de realizar várias atividades com rapidez e eficiência. Com base em linguagens de programação de machine learning, esses algoritmos refletem uma série de etapas que devem ser seguidas em uma determinada ordem para que uma tarefa seja realizada.

Diagnósticos médicos mais rápidos para a detecção precoce de uma doença, sugestões de compras personalizadas em plataformas digitais, assistentes virtuais como Alexa ou Siri e até mesmo a geração de traduções simultâneas. Os algoritmos de inteligência artificial desempenham um papel fundamental na transformação digital com uma ampla gama de aplicações que facilitam nosso dia a dia, tendo, por trás de tudo isso, uma incrível capacidade de analisar grandes volumes de dados e detectar semelhanças que podem passar despercebidas aos olhos de uma pessoa.

Estes avanços no campo da inteligência artificial, um conceito com uma história de quase 100 anos, estão transformando nossa relação com a tecnologia e redefinindo a maneira como trabalhamos, interagimos ou aproveitamos nosso tempo livre. No entanto, para que essas poderosas ferramentas sejam eficazes, precisamos conhecer seus verdadeiros recursos. A seguir, explicaremos os diferentes tipos de algoritmos de aprendizagem em inteligência artificial.

Algoritmos de aprendizagem por reforço

Os algoritmos de Aprendizagem por reforço (Reinforcement learning, em seu nome em inglês) representam uma técnica que se concentra na tomada de decisões a partir da própria experiência. Em vez de depender de dados etiquetados, como outros tipos de algoritmos, essa categoria se baseia em um processo de treinamento de tentativa e erro, em que a máquina recebe recompensas ou punições que servem para aprimorar sua estratégia de ação. Em vista disso, estes são alguns exemplos:

Robótica autônoma

Os robôs autônomos usam algoritmos de aprendizagem por reforço para aprender a navegar em ambientes desconhecidos, manipular objetos e realizar tarefas complexas.

Gerenciamento e planejamento de recursos

Estes algoritmos também são amplamente utilizados em áreas como orientação de tráfego, otimização de portfólio financeiro e gestão de energia, com o objetivo de maximizar a eficiência e os recursos.

Assistentes virtuais

São aplicados em assistentes virtuais e chatbots para entender as preferências do usuário e fornecer respostas mais personalizadas, assim como na automação de tarefas de atendimento ao cliente ou suporte técnico.

Visão computacional

São essenciais para o reconhecimento facial, o rastreamento de movimentos e a análise de imagens, que são usados em aplicativos incorporados em sistemas de segurança ou veículos autônomos.

Diagnóstico médico

Auxiliam os profissionais da saúde na identificação de doenças por meio da análise de imagens médicas, como radiografias e exames de ressonância magnética. 

 VER INFOGRÁFICO: Os benefícios que oferecem os algoritmos de inteligência artificial [PDF]

Algoritmos de aprendizagem supervisionada

Este tipo de algoritmo usa um conjunto de dados de treinamento que foram previamente etiquetados, ou seja, dados aos quais foram atribuídas uma ou mais categorias para classificá-los de acordo com seu contexto ou significado. No campo da aprendizagem automática ou machine learning, esses dados servem como base para fazer previsões ou tomar decisões mais precisas sobre novos dados que não fazem parte do conjunto treinado.

O principal objetivo dos algoritmos de Aprendizagem Supervisionada (Supervised Learning, em seu nome em inglês) é aprender uma função ou modelo que possa mapear com precisão um objeto de entrada para uma saída desejada. Essa técnica pode  ser usada em vários setores, sendo estes os mais conhecidos:

 Classificação de texto e linguagem natural

Os algoritmos de aprendizagem supervisionado são usados em aplicativos de processamento de linguagem natural, como o filtro de mensagens indesejadas (spam) e a análise de sentimentos em redes sociais.

 Sistema de recomendação

É aplicado em plataformas de streaming ou comércio eletrônico para recomendar conteúdos e sugerir produtos, filmes ou músicas com base no histórico e nas preferências do usuário.

Algoritmos de aprendizagem não supervisionada

Os algoritmos de Aprendizagem não supervisionada (Unsupervised learning, em seu nome em inglês) são usados para descobrir padrões ocultos em dados não etiquetados. A diferença dos algoritmos de aprendizagem supervisionada, em que há conhecimento prévio das respostas desejadas, estes algoritmos não apresentam um conjunto de dados ordenados e cumprem a função de determinar quais são as características comuns mais importantes de um grupo de informações para, posteriormente, agrupá-las de acordo com suas semelhanças. 

Estes algoritmos podem identificar segmentos de público com interesses semelhantes e são usados em uma ampla gama de aplicações, por exemplo: 

 Agrupamento de dados (clustering)

Usado para agrupar dados semelhantes em clusters, o que é fundamental para a análise de segmentação de mercado e categorização de notícias.

 Detecção de anomalias

Os algoritmos de aprendizagem não supervisionado são úteis na detecção de comportamentos incomuns ou anomalias nos dados, que são aplicados em segurança cibernética e fraudes financeiras.

Algoritmos de aprendizagem profunda

A Aprendizagem profunda, também conhecida como deep learning, é um ramo especializado da inteligência artificial que se dedica à construção e ao treinamento de redes neurais profundas. Essas redes, inspiradas na estrutura e na função do cérebro humano, são estruturadas em forma de camadas de nós interconectados em que cada um executa operações matemáticas complexas. Diferentemente dos modelos mais tradicionais, as redes neurais profundas são capazes de aprender representações hierárquicas e abstrações de dados, o que as torna excepcionalmente eficazes para tarefas como reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural, visão computacional, etc. 

Os algoritmos de aprendizagem profunda podem ser aplicados em diversos campos, com uma função importante em áreas que utilizam visão computacional, assistentes virtuais e chatbots. Na robótica, eles facilitam a aprendizagem autônoma para aprimorar a capacidade de navegar, manusear objetivos e se adaptar a ambientes em constante mudança. No mundo dos negócios, com a ajuda da análise preditiva, modela padrões complexos para prever eventos futuros, como tendências de mercado e comportamento do consumidor. Sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados ajuda na tomada de decisões estratégicas em áreas como finanças e logística.

Algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN)

Os algoritmos de Processamento de linguagem natural (NLP, em sua sigla em inglês de Natural Language Processing) são uma categoria especializada de algoritmos de inteligência artificial projetados para entender e processar a linguagem humana de forma eficiente. Eles têm a capacidade de permitir que as máquinas interpretem, analisem e gerem textos de maneira semelhante a um ser humano, permitindo uma comunicação mais natural entre humanos e máquinas. Este campo da ciência da computação conta com uma infinidade de aplicações nos dias de hoje, entre elas:

 Análise de sentimentos

Avaliam o tom emocional de textos, comentários ou resenhas, o que é uma informação importante para empresas que desejam entender a percepção do público sobre produtos ou serviços.

 Classificação de documentos

Categorizam documentos de maneira automática de acordo com o assunto ou o estilo, simplificando a gestão de grandes quantidades de informações em ambientes comerciais e governamentais.

 Tradução automática

Facilitam a tradução automática entre diferentes idiomas e são essenciais para a globalização e a comunicação eficaz em um mundo cada vez mais interconectado.

Iberdrola e os tipos de algoritmos de IA

A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que já faz parte dos negócios da Iberdrola, e suas diferentes aplicações se tornaram um recurso fundamental para a empresa. A seguir, analisamos algumas de nossas iniciativas que utilizam algoritmos de inteligência artificial.