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A Inteligência Artificial é um campo em constante evolução que está redefinindo a forma como interagimos com a tecnologia e o mundo que nos rodeia. Os ramos da inteligência artificial vão desde a aprendizagem profunda que impulsiona o reconhecimento de imagem e voz, passando pelo processamento de linguagem natural que dá vida a chatbots e tradutores automáticos, e à automação industrial em robótica. Neste artigo, exploramos as diversas e interessantes aplicações da inteligência artificial, revelando como cada uma delas está moldando o futuro e abrindo novas possibilidades. Esta será a próxima era de inovação.

 Os vários ramos da inteligência artificial estão a moldar o futuro e a abrir novas possibilidades na era da inovação.

15 ramos da inteligência artificial

O impacto da inteligência artificial na sociedade é profundo e abrange diversas áreas, inclusive empresarial. O uso de ferramentas de inteligência artificial provou ser uma ferramenta poderosa para impulsionar a eficiência nas organizações. Os campos de aplicação da inteligência artificial nas empresas são muitos e alguns visam satisfazer necessidades muito diversas.
1. Aprendizado de máquina

Machine Learning é o ramo da ciência que busca desenvolver técnicas de inteligência artificial que permitam que os computadores aprendam por si próprios. Para isso, são criados programas que podem generalizar determinadas respostas com base em informações não estruturadas, que são fornecidas como exemplos. Com isso, o conhecimento é induzido pelo computador.
2. Lógica difusa ou lógica difusa

Conhecida como lógica heurística. Esta técnica afeta a natureza relativa de um cenário observado como uma posição diferencial. É um tipo de lógica que assume dois valores aleatoriamente, contextualizados e relacionados entre si. Por exemplo, considerar uma pessoa de 2 metros de altura como alta tendo anteriormente considerado o valor de uma pessoa de 1 metro de altura como baixa.
3. Vida artificial

Consiste no estudo da vida e de ambientes artificiais que apresentam qualidades típicas dos seres vivos em ambientes de simulação. Uma das técnicas de inteligência artificial com maior projeção futura no campo da pesquisa.
4. Sistemas especialistas

Refere-se a um sistema de informação que se baseia no conhecimento de uma área de aplicação altamente complexa e muito específica. Atua como consultor e assistente especializado para os usuários de sua interface.

 A IA é utilizada quando se considera útil incorporar num sistema informático conhecimento ou comportamento em resposta a eventos que seriam mais típicos de um ser humano.

São ambientes que fornecem respostas para problemas muito específicos, podendo fazer inferências muito semelhantes às de um ser humano sobre os conhecimentos específicos consultados.
5. Mineração de dados ou mineração de dados

Esta técnica consiste na extração discriminada de informações que estão implícitas nos dados tratados. Essas informações, até então desconhecidas, destinam-se a ser utilizadas em algum outro processo. A mineração de dados investiga, prepara e explora dados para extrair qualquer informação escondida neles.
6. Redes Bayesianas

Também conhecidas como redes de crenças, essas redes são um modelo probabilístico multivariado, que relaciona um conjunto de variáveis ​​aleatórias usando um gráfico direcionado para indicar explicitamente uma influência casual.

Com um mecanismo de atualização de probabilidade chamado Teorema de Bayes, essas redes se tornam uma ferramenta muito útil no cálculo de probabilidades em casos de novas evidências. É um dos tipos de redes que se denomina tipo casual.

Ramos da IA
7. Engenharia do conhecimento

Consiste em gerar novos conhecimentos que não existiam anteriormente. É feito a partir das informações contidas nas bases de dados de documentos e pelo cruzamento do conteúdo dos arquivos.

É uma técnica que se baseia na teoria “ator-rede”, revelando redes e criando novas. Envolve também o exercício da teoria da “tradução-tradução”, aproximando e relacionando os atores, com o objetivo de produzir uma tradução em que os enunciados ou modalidades sejam levados a novos estágios evolutivos.
8. Redes neurais artificiais

As redes neurais são um paradigma de aprendizagem e processamento automático, todas inspiradas na forma como funciona o sistema nervoso dos animais. Consiste em um sistema de neurônios interconectados em uma rede que colaboram entre si para criar uma resposta de saída.
9. Sistemas reativos

Esses são sistemas aplicativos críticos e uma falha ou erro pode ter consequências graves. A ponto de colocar em risco vidas humanas ou resultados de importantes investimentos econômicos.

Seu comportamento nesses ambientes de tempo real é determinado tanto pela sucessão de ações que são executadas quanto pelo momento em que cada uma delas ocorre e é processada.
10. Sistemas baseados em regras

Eles consistem em modelos de representação do conhecimento amplamente utilizados. São apropriados para cenários em que o conhecimento que precisa ser representado surge naturalmente em uma estrutura de regras.
11. Raciocínio baseado em casos

É um processo para resolver problemas com base em soluções para problemas anteriores. O raciocínio baseado em casos usa analogias para novos raciocínios.

É considerada não apenas uma poderosa ferramenta de cálculo para computadores. Mas os seres humanos usam o mesmo princípio para resolver problemas cotidianos.
12. Técnicas de Representação do Conhecimento

É um sistema que serve para analisar a forma de pensar de forma formal. Um ambiente de símbolos é usado para representar um domínio de discurso, juntamente com as funções que podem ser inferidas sobre os objetos processados.
13. Redes semânticas

São formas de representar o conhecimento linguístico cujos conceitos e as inter-relações entre eles são representados por gráficos. São utilizados para a representação de mapas conceituais e mentais, entre outras funções.
14. Lingüística computacional

É um campo multidisciplinar da linguística aplicada à computação. Utiliza sistemas computacionais para o estudo e tratamento da linguagem. Para fazer isso, é feita uma tentativa de modelar logicamente a linguagem natural de um ponto de vista programável.
15. Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural (PNL) é uma disciplina do ramo da engenharia para linguística computacional. É utilizado para a formulação e pesquisa de mecanismos de eficiência computacional para serviços de comunicação entre pessoas ou entre elas e máquinas utilizando linguagens naturais.

Os campos de desenvolvimento e pesquisa da inteligência artificial servem para desenvolver mecanismos e aplicações que permitem projetar novos métodos de trabalho e comunicação com máquinas e ambientes computacionais. O futuro da inteligência artificial nas empresas promete maior integração e colaboração entre humanos e máquinas. Já existem muitas empresas líderes que utilizam big data e inteligência artificial, transformando em realidade o que até muito recentemente era parte da ficção.

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