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De todas as tecnologias já desenvolvidas, a inteligência artificial é uma das mais fascinantes e assustadoras. Isso porque, diferente das que já estão entre nós há muito tempo, a IA tem, de fato, desafiado as capacidades cognitivas humanas ao simulá-las de modo cada vez mais realista.

Se o primeiro estágio da IA, a inteligência artificial estrita, tinha seus sistemas baseados em regras pré-programadas que limitavam sua capacidade de aprendizado e adaptação, o segundo é marcado pelo surgimento do aprendizado de máquina e das redes neurais artificiais. Essas técnicas permitiram que os sistemas aprendessem a partir dos dados, identificassem padrões e tomassem decisões com base nesses padrões.

Além disso, o aumento na capacidade de processamento e o acesso a grandes conjuntos de dados possibilitaram o treinamento de modelos de IA mais complexos e sofisticados. Atualmente, a IA está se expandindo para áreas como visão computacional, processamento de linguagem natural, robótica e até mesmo a criação de sistemas autônomos capazes de tomar decisões independentes.

A evolução contínua desta tecnologia revolucionária tem impulsionado a inovação em várias indústrias e setores da sociedade e promete transformar ainda mais o mundo em que vivemos. É o que veremos neste artigo, que abordará o segundo estágio da IA, também conhecido como inteligência artificial geral.

O que é inteligência artificial geral

Imagem: Canva.

A inteligência artificial geral (IAG), também conhecida como inteligência artificial forte, refere-se à capacidade de uma máquina ou sistema de computador realizar tarefas que normalmente requerem as habilidades cognitivas humanas. Nesse sentido, a IAG é um diferente da inteligência artificial estrita, cujos sistemas são projetados para executar tarefas específicas e limitadas.

A IAG busca emular a capacidade humana de compreender, aprender, raciocinar e tomar decisões em uma ampla variedade de contextos e domínios. Sendo assim, ela pode lidar com diferentes tipos de tarefas, se adaptar a novos cenários, aprender com experiências anteriores e generalizar o conhecimento adquirido para aplicá-lo em situações desconhecidas. A IA geral seria capaz de entender a linguagem humana, interpretar contextos complexos, ter consciência de si mesma e exibir criatividade e senso de senso de humor.

Apesar dos avanços significativos na área da IA, a inteligência artificial geral ainda é um objetivo de longo prazo e está longe de ser alcançada. Atualmente, as pesquisas e desenvolvimentos estão focados em IA especializada, em que os sistemas são treinados e otimizados para tarefas específicas, mas ainda não possuem a capacidade de compreender e executar uma ampla gama de tarefas complexas como um ser humano.

Aplicações na sociedade

Embora a inteligência artificial geral ainda não tenha sido totalmente alcançada, caso seja desenvolvida no futuro, pode ter uma ampla gama de aplicações em diversos setores da sociedade. Aqui estão alguns exemplos hipotéticos de como a IAG poderia ser aplicada:

Educação personalizada

Imagem: Canva.

Com uma IAG geral, seria possível criar sistemas de aprendizado adaptativo que se ajustam ao ritmo e às necessidades individuais de cada aluno. A IAG poderia identificar lacunas no conhecimento, fornecer explicações detalhadas, adaptar o conteúdo do currículo e oferecer suporte personalizado para ajudar os alunos a alcançarem seu máximo potencial.

Pesquisa científica acelerada

A IAG poderia ajudar os cientistas em suas descobertas, analisando grandes volumes de dados, identificando padrões complexos e sugerindo hipóteses de pesquisa. Ela também poderia acelerar o processo de simulações computacionais e modelagem em diversas áreas, como Química, Física e Biologia.

Assistência médica

Imagem: Canva.

Uma IAG geral poderia auxiliar médicos e profissionais de saúde no diagnóstico de doenças complexas, interpretando dados de pacientes, históricos médicos e pesquisas científicas. Ela poderia oferecer recomendações personalizadas de tratamento e contribuir para a descoberta de novas terapias.

Desenvolvimento de novos materiais e medicamentos

Com uma IAG geral, seria possível realizar simulações detalhadas de interações moleculares, permitindo a descoberta e o desenvolvimento mais rápido de novos materiais avançados, medicamentos e terapias personalizadas.

Assistente doméstico avançado

Imagine um assistente virtual com IAG que seja capaz de realizar tarefas complexas em casa. Ele poderia ajudar na organização da rotina doméstica, realizar tarefas como planejar refeições, gerenciar compras, controlar dispositivos inteligentes e até mesmo fornecer companhia e entretenimento interativo.

Condução autônoma aprimorada

A IAG poderia ser aplicada em veículos autônomos para melhorar a capacidade de tomar decisões em tempo real, analisar o ambiente ao redor, antecipar situações de tráfego complexas e garantir viagens mais seguras e eficientes.

Esses são apenas alguns exemplos especulativos do potencial da IAG. No entanto, é importante ressaltar que essas aplicações estão no campo da especulação e da imaginação, uma vez que a IAG ainda é uma área de pesquisa em desenvolvimento e não está amplamente disponível na sociedade atual.

Controvérsias

Em março de 2023, grandes figuras do setor tecnológico — como o proprietário da Tesla e do Twitter, Elon Musk — assinaram uma carta aberta na qual pediam uma interrupção de seis meses nos experimentos envolvendo IA. Os signatários enfatizaram que os laboratórios estão em uma “corrida sem limites” e que “poderosos sistemas de IA devem ser desenvolvidos apenas quando estivermos confiantes de que seus efeitos serão positivos e seus riscos serão administráveis”.

Já o CEO da OpenAI, Sam Altman, chegou a defender uma regulamentação internacional sobre as tecnologias de inteligência artificial geral, como o seu famoso ChatGPT. Vale lembrar que o chatbot é o foco de uma força-tarefa do Comitê Europeu para Proteção de Dados da União Europeia após autoridades alegarem vazamentos de dados, informações falsas e violação do GDPR (similar à LGPD do Brasil).

Para se aprofundar no assunto

Imagem: DotLib / Bentham Science.

1) Artificial Intelligence and Natural Algorithms: o livro traz ao leitor as possibilidades de aplicações de Inteligência Artificial (IA) e algoritmos inspirados na natureza em diferentes cenários. O leitor encontrará explicações sobre os conceitos básicos relevantes para esses tópicos, incluindo computação evolutiva, redes neurais artificiais, inteligência de enxame e sistemas difusos.

Além disso, o livro também aborda algoritmos de otimização para análise de dados. O conteúdo inclui algoritmos que podem ser usados ​​em sistemas projetados para pesquisa em ciências vegetais, balanceamento de carga, análise ambiental e assistência médica.

2) Machine Learning Methods for Engineering Application Development: este livro é uma revisão rápida dos métodos de aprendizado de máquina para aplicações de engenharia. Ele fornece uma introdução aos princípios de aprendizado de máquina e algoritmos comuns na primeira seção. A publicação resume e analisa o trabalho acadêmico existente e oferece algumas diretrizes sobre a aplicação de métodos de aprendizado de máquina a tarefas de engenharia de software.

Além disso, a obra traz perspectivas sobre alguns dos desenvolvimentos futuros e possíveis novas áreas de pesquisa de aprendizado de máquina e inteligência artificial em geral. As técnicas destacadas no livro incluem: modelos bayesianos, máquinas de vetores de suporte, indução de árvore de decisão, análise de regressão e rede neural recorrente e convolucional.

Este livro pretende ser uma introdução à inteligência artificial, ganho de máquina e suas aplicações na Indústria 4.0. Ele explica os princípios matemáticos básicos, mas pretende ser compreensível para leitores que não possuem experiência em matemática avançada.

3) Multimodal Affective Computing: Affective Information Representation, Modelling, and Analysis: a computação afetiva refere-se ao estudo e desenvolvimento de sistemas que reconhecem, interpretam, processam e simulam emoções humanas. O livro oferece aos leitores uma visão geral concisa do estado da arte e temas emergentes em computação afetiva, incluindo uma revisão abrangente das abordagens existentes em sistemas de computação afetiva aplicada e processamento de sinal social.

Tanto o campo de estudo quanto esta obra abrangem conhecimentos em expressão e reconhecimento facial e corporal afetivos, processamento de fala, texto afetivo e diálogo afetivos, por meio de medidas fisiológicas, modelos computacionais de emoção e fundamentos teóricos, som afetivo e processamento musical.  Este livro identifica direções futuras para o campo e resume um conjunto de diretrizes para o desenvolvimento de sistemas de computação afetiva de próxima geração que sejam eficazes, seguros e centrados no ser humano.

Sobre a Bentham Science

Imagem: DotLib / Bentham Science.

Com conteúdo de ponta em Ciências, Medicina e Tecnologia, a Bentham Science promove informações atualizadas nos mais diversos campos dessas áreas aos profissionais da indústria e aos pesquisadores acadêmicos. Ainda, é responsável pela publicação de mais de 130 periódicos arbitrados e centenas de livros que oferecem cobertura em disciplinas relacionadas à pesquisa e desenvolvimento farmacêutico, especialidades médicas, engenharia, tecnologia e ciências humanas.

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