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IA ADAPTÁVEL

O que esperar dessa inovação para o futuro

A Inteligência Artificial Adaptável é um campo de pesquisa em constante evolução, sendo um dos ramos mais avançados da Inteligência artificial (IA). Visa desenvolver sistemas de inteligência artificial capazes de se adaptar a novas situações e aprender com elas (Machine Learning – ML). Em vez de serem programados com um conjunto fixo de regras, esses sistemas usam algoritmos de aprendizado de máquina capazes de aprender e ajustar seu comportamento com base em sua experiência, evoluindo à medida que são expostos a novas informações e situações e tornando-se cada vez mais eficientes à medida em que são utilizados.

A IA Adaptável é uma área relativamente nova, mas já está sendo aplicada em uma variedade de campos como: detecção de fraudes financeiras, veículos autônomos, robótica, reconhecimento de fala, análise de dados de pacientes em hospitais, diagnóstico médico, entre outros.

Alguns exemplos que utilizam a IA Adaptável:

  • O sistema de recomendação da Netflix utiliza algoritmos de aprendizagem de máquina para sugerir filmes e séries aos seus usuários com base em seu histórico de visualizações e outros dados;
  • Um veículo autônomo equipado com um sistema de IA adaptável pode aprender a detectar obstáculos em diferentes condições climáticas e em diferentes tipos de terrenos. Isso permite que o veículo se adapte às condições do ambiente e se torne mais preciso em sua condução ao longo do tempo;
  • Na área de saúde, o sistema de IA adaptável pode aprender a detectar diferentes tipos de doenças com base em sintomas e resultados de testes médicos. Com o tempo, o sistema torna-se mais preciso em seu diagnóstico e pode ajudar os médicos a identificar doenças mais rapidamente;
  • Otimização de processos industriais, onde a IA adaptável pode aprender a ajustar os parâmetros de produção para maximizar a eficiência e reduzir os custos.

Uma das principais vantagens da IA Adaptável é a capacidade de lidar com situações imprevisíveis e incertas, o que a torna uma abordagem valiosa para a tomada de decisões em ambientes complexos e dinâmicos. Por exemplo, a IA Adaptável pode ser usada para detectar padrões em dados que seriam difíceis de identificar manualmente, como dados de sensores em um sistema de produção de energia, risco de desastres naturais com base em dados históricos e atuais do clima.

Outra vantagem da IA Adaptável é sua utilização para melhorar a eficiência e a eficácia dos sistemas existentes, como para otimizar rotas de transporte (logística) ou para prever a demanda futura em uma loja (controle de estoque), permitindo que as empresas tomem decisões mais assertivas.

Além disso, a IA Adaptável apresenta desafios relevantes. Uma das principais preocupações é a possibilidade dos sistemas de IA Adaptável se tornarem complexos e difíceis de entender, como “caixas pretas”, levando a resultados indesejados.

Nesse sentido, a IA Adaptável também pode apresentar riscos de segurança significativos. Como esses sistemas são capazes de aprender e evoluir com base em novas informações, eles podem estar vulneráveis a ataques e explorações. Por exemplo, um ataque direcionado a um sistema de IA Adaptável pode ser usado para introduzir dados falsos ou manipulados, o que pode levar a resultados imprecisos ou até mesmo perigosos.

À medida que esses sistemas continuam a evoluir, é importante considerar cuidadosamente os riscos e benefícios de sua implementação e desenvolvimento contínuo.

Apresentamos alguns tópicos importantes sobre Inteligência Artificial Adaptável:

  • Aprendizado de Máquina: é uma técnica para treinar algoritmos com base em dados para que possam fazer previsões e tomar decisões sem serem explicitamente programados. Os algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de se adaptar aos dados de entrada e aprender com eles, tornando-se cada vez mais precisos à medida que recebem mais dados.
  • Redes Neurais Artificiais: é um modelo computacional que se baseia no funcionamento do cérebro humano para realizar tarefas como reconhecimento de padrões, classificação e previsão. As redes neurais são capazes de se adaptar aos dados de entrada e ajustar os pesos das conexões entre os neurônios para melhorar o desempenho do modelo.
  • Aprendizado por Reforço: é uma abordagem para treinar algoritmos baseados em recompensas e punições. Nesse tipo de aprendizado, o algoritmo recebe uma recompensa ou punição com base em suas ações, incentivando-o a tomar decisões melhores. Os algoritmos de aprendizado por reforço são capazes de se adaptar às mudanças no ambiente e melhorar continuamente seu desempenho.
  • Redes Neurais Evolutivas: utiliza algoritmos genéticos para evoluir as redes neurais de forma a maximizar o desempenho em uma determinada tarefa. As RNEs são capazes de se adaptar aos dados de entrada e evoluir continuamente para se adaptar a novas situações.
  • Aplicações da Inteligência Artificial Adaptável: existem diversas aplicações para a Inteligência Artificial Adaptável, desde sistemas de reconhecimento de voz e imagem até sistemas de recomendação personalizados. A capacidade de se adaptar às mudanças no ambiente ou nos dados de entrada torna esses sistemas mais eficazes em tarefas complexas e dinâmicas.
  • Desafios da Inteligência Artificial Adaptável: apesar dos avanços na área de Inteligência Artificial Adaptável, ainda existem desafios a serem superados, como a necessidade de algoritmos mais robustos e eficientes, além de questões éticas relacionadas ao uso da tecnologia em áreas como a privacidade e segurança de dados.

Como mencionado anteriormente, a Inteligência Artificial Adaptável é uma área da Inteligência Artificial que visa desenvolver algoritmos e sistemas que possam aprender e se adaptar a novas situações e mudanças no ambiente, sem a necessidade de intervenção humana.

Esta abordagem se baseia em técnicas de Machine Learning (aprendizado de máquina) e, mais especificamente, em algoritmos de Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), que permitem que um agente de IA interaja com um ambiente desconhecido e aprenda a tomar decisões para maximizar uma recompensa ou minimizar um custo.

Para desenvolver algoritmos de IA adaptável, é necessário coletar dados do ambiente e criar modelos que possam aprender a partir desses dados. Isso pode ser feito através de técnicas como Redes Neurais Artificiais (ANNs), que são modelos matemáticos inspirados na estrutura e função do cérebro humano.

A Inteligência Artificial Adaptável ainda apresenta desafios significativos, como o problema da exploração versus exploração. Isto é, a exploração (dos dados e resultados) vs exploit (exploração, por usuário maliciosos, de possíveis vulnerabilidades no sistema). Em outras palavras, a IA precisa decidir entre, de um lado, explorar novas opções ou escolher uma opção já conhecida que apresentou bons resultados no passado e, de outro, mitigar as vulnerabilidades a ataques de adversários, que podem tentar enganar o sistema para obter vantagens.

Apesar desses desafios, a Inteligência Artificial Adaptável é uma área de grande interesse e potencial, uma ferramenta valiosa em muitas aplicações, setores e em diversas áreas, como saúde, finanças, jogos, entre outras. À medida que a tecnologia evolui, espera-se que a IA adaptável se torne cada vez mais sofisticada e capaz de enfrentar desafios mais complexos e variados.

Abério Jr – 14/03/2023