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A influência da anatomia humana na história da Inteligência Artificial

Written by Alana Team
on Outubro 21, 2020

A inteligência artificial ainda é um paradigma para algumas pessoas e negócios, mas ao conhecer mais sobre sua história, evolução, e entender como estudos baseados na anatomia humana e na biologia ajudam no desenvolvimento da tecnologia, compreendemos que ela pode ser aliada dos humanos em vários aspectos.

Conforme falamos na segunda temporada do Inside Alana Podcast, o uso de inteligência artificial em conjunto com humanos, está mudando a experiência de consumidores e empresas. E entender a constante evolução tecnológica e seu impacto em diversos setores (saúde, economia, educação, etc.) é necessário.

Nesta série de blog posts, traremos um resumo das informações presentes no e-book Cérebros Humanos & Artificiais.

A seguir, aprenda:

  1. O cenário atual da AI
  2. O histórico evolutivo da inteligência artificial
  3. A influência da anatomia humana na tecnologia
  4. Como pensam os humanos e as máquinas

O cenário atual da AI

O principal receio em relação à inteligência artificial é que ela seja capaz de substituir humanos, e que robôs humanoides tomem conta do universo. Porém, esse imaginário está longe de ser real, e existe apenas em filmes e séries sobre AI.

Apesar de a AI estar evoluindo a cada década, e de as máquinas já serem capazes de entender certo nível de comunicação humana e de realizar tarefas avançadas, uma máquina independente (por conceito uma AI Forte) pode nunca chegar a ser desenvolvida.

Crescimento de empresas no setor

A última década foi de aumento no número de empresas que disputam espaço no mercado de inteligência artificial, evidenciando a alta demanda por soluções e gerando uma necessidade de capacitação de profissionais e formação de equipes qualificadas.

Além disso, grandes empresas como Google, Amazon e Apple investiram milhões de dólares no desenvolvimento da tecnologia proprietária para ser usada em seus ecossistemas digitais.

De acordo com o instituto Gartner, o número de empresas implementando inteligência artificial cresceu em 270% mundialmente no período de 2015 à 2019.


Países que investem em AI

A liderança no desenvolvimento de inteligência artificial continua sendo de Estados Unidos e China, países que têm um alto número de pesquisas por tecnologias escaláveis e algoritmos sofisticados. 

Outros países, como França, Reino Unido e Canadá, uniram-se em uma iniciativa chamada The Global Partnership on AI, que visa criar parâmetros de inteligência artificial que respeitem os seguintes pilares:

  • Direitos humanos
  • Inclusão
  • Diversidade
  • Inovação
  • Crescimento Econômico

Para o especialista Dr. Alexandre Chiavegatto, convidado do episódio O papel da Inteligência Artificial na luta contra a Covid-19, do Inside Alana Podcast, a corrida por inteligência artificial é muito maior do que a corrida aeroespacial.

Breve história da inteligência artificial

A inteligência artificial não é um fruto da evolução da internet, mas foi sim potencializada por esse fenômeno e também pelo Big Data. A AI já era imaginada na antiguidade, através dos questionamentos de Sócrates sobre a possibilidade de um “artefato externo” ser capaz de classificar comportamentos humanos. 

A premissa de Sócrates era que os próprios humanos agem com base em padrões predefinidos, assim como máquinas, então o “artefato” poderia identificar os padrões e classificá-los.

II Guerra Mundial

Na década de 1940, Alan Turing, importante matemático, participou de uma equipe que foi responsável por criar um decodificador para lidar com as mensagens criptografadas pela máquina Enigma, dos Alemães.

Apesar de não ter usado inteligência artificial, a criação do decodificador foi o trabalho que aproximou Turing dos estudos de computadores, o que culminou na criação do Teste de Turing, na década de 1950.

Década de 1950 e 1960

Logo no início dos anos 50, Alan criou um teste que tornou-se famoso como Teste de Turing, cujo objetivo é verificar a capacidade das máquinas de simularem o pensamento humano. Nessa época ainda não existia um nome para o campo de estudos e, em 1956, outro renomado cientista, John McCarthy, sugeriu o nome Inteligência Artificial.

Na década de 60, o chatbot Eliza foi a grande evolução da inteligência artificial, pois era um chatbot com tecnologia de processamento de linguagem natural (NLP).

AI contemporânea

A inteligência artificial como conhecemos hoje é fruto do crescimento das áreas de mineração de dados, aplicações web e processamento de linguagem natural durante os anos 90 e início dos anos 2000.

Durante a última década houve um aumento significativo de produtos conversacionais impulsionados por inteligência artificial, como as assistentes pessoais Siri, Google Assistente e Alexa.

Como a inteligência artificial se inspirou na anatomia humana

Estudos na área de Biologia, especificamente sobre neuroanatomia, têm influência na maneira que pesquisadores de inteligência artificial desenvolvem as redes neurais artificiais, usadas no processo de machine learning.

As redes neurais artificiais são representações das redes neurais biológicas, e buscam replicar a maneira dos neurônios agirem, ou seja, como eles processam e transmitem informações. Sendo assim, entender a anatomia do cérebro humano é essencial para criar algo que se assemelhe ao processo natural.

Este conceito é a base de deep learning, que conta com diversas camadas de redes neurais artificiais para treinar uma determinada máquina.

A teoria de Charles Darwin

Outra inspiração para o campo de AI é a Teoria da Evolução, que considera a seleção natural como princípio evolutivo. A partir de tal premissa, cientistas da computação desenvolveram algoritmos chamados de genéticos, e que são capazes de evoluir.

O processo evolutivo dos algoritmos genéticos é simples, e eles seguem a lógica da seleção natural: apenas o algoritmo mais forte dentro de determinado grupo sobrevive. 

Este tipo de algoritmo é também conhecido como evolutivo, já que apresenta a capacidade de progredir.

 

Pensamento humano e pensamento de máquinas

Apesar de existirem algoritmos aptos para replicar alguns processos do cérebro humano, as máquinas não têm a mesma capacidade de pensamento que nós. A forma de aprendizado é diferente, assim como o processo de memorização.

Além disso, somente o ser humano tem consciência e capacidade de entender o contexto em que está inserido. A máquina pode até pensar de acordo com os dados disponíveis, mas ela não é capaz de envolver sentimentos em um pensamento.

Memória Humana

Os humanos conseguem informações e armazenam das seguintes formas:

  • Memória de procedimento: Armazena dados a partir de repetições de um padrão, por exemplo, o aprendizado de habilidades motoras
  • Memória declarativa: Está ligada à memória episódica, sobre fatos vividos, vistos ou lidos

Outra classificação da memória humana é conforme o tempo de armazenamento, como as memórias de curto e longo prazo.

Memória de máquina

A memória delas está diretamente ligada à algoritmos, como o LSTM, que é específico para memória de curto e longo prazo. 

O LSTM é uma arquitetura de rede neural artificial recorrente, ou seja, ela consegue lembrar de valores em intervalos aleatórios. Esse tipo de algoritmo é adequado para classificar, processar e prever séries temporais com intervalos de tempo de duração desconhecida. 

Essa arquitetura também é muito utilizada em:

  • aplicações de modelagem de linguagem
  • tradução de idiomas
  • geração de textos e chatbots

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Continue lendo sobre o tema no e-book Cérebros Humanos & Artificiais. Faça o download e confira outros pontos marcantes sobre Inteligência Artificial. 

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