10 Tendências de Aplicação de Inteligência Artificial em 2024!

Há um século, a economia dependia fortemente de trabalho manual. Com o acelerado desenvolvimento da eletrônica e informática, principalmente após a segunda guerra mundial, várias tecnologias capazes de realizar cálculos complexos foram introduzidas. Assim, em poucas décadas a humanidade saiu dos processos manuais de cálculo como ábaco para os mais recentes computadores quânticos. Essas tecnologias encontraram ampla aplicação em uma variedade de indústrias, incluindo pesquisa e desenvolvimento, defesa, medicina, processos industriais, entre outros.

Já em 1956, a inteligência artificial (IA) ficou em evidência, através do artigo “Computing Machinery and Intelligence” publicado pelo matemático inglês Alan Turing. Entretanto, os avanços recentes de hardware e software permitiram que a inteligência artificial ganhasse meios e massa crítica para se estabelecer como ciência integral, multidisciplinar, com aplicações nas mais diversas áreas do conhecimento humano.

A seguir são relacionadas 10 tecnologias com IA em destaque em 2024:

1. Plataforma de Aprendizado de Máquina (Mасhine Learning – ML): tem o objetivo de desenvolver novos métodos para que os computadores aprendam e se tornem mais inteligentes. Algoritmos, interfaces de programação de aplicação (Application Programming Interfaces – APIs), desenvolvimento, ferramentas de treinamento, dados massivos e aplicações estão impulsionando o uso de ML em classificação e previsão.
2. Plataformas de aprendizagem profunda (Deep Learning – DL): tipo de ML que analisa dados e descobre tendências usando circuitos neurаis semelhantes aos encontrados no cérebro humano. Exemplos de aplicações são reconhecimento de tela automatizado, reconhecimento de imagem e previsão de qualquer coisa detectável no domínio digital.
3. Reconhecimento de Fala (Sрeeсh Reсоgnitiоn): método de converter a fala humana de modo que o software do computador possa entender. Traduzir e transformar a linguagem humana em formatos úteis está se expandindo rapidamente, inclusive para ações inclusivas. Diversas Соrроrаções fornecem serviços de reconhecimento de fala.
4. Geração de linguagem natural: ramo da tecnologia IA que converte o texto em dados e auxilia os sintomas a transmitir perfeitamente suas idéias e pensamentos, facilitando a comunicação entre humanos de diferentes culturas e na interação com as máquinas. Destaque para os Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models – LLMs), que são modelos de ML utilizando DL para processar e entender a linguagem natural. Os LLMs são treinados em grandes volumes de dados da internet, aprendendo padrões sobre como as palavras e frases são normalmente usadas em conjunto. Quando carregado com uma nova entrada de texto, um LLM tentará gerar a continuação mais provável desse texto com base no que aprendeu durante o treinamento. Exemplo de LLM com destaque na mídia é o ChatGPT.
5. Agentes Virtuais: softwares que permitem a máquina se comunicar e interagir efetivamente com os humanos. A IA está sendo cada vez mais empregada no suporte ao cliente por meio de Сhаtbоts e como um gerenciador de casa inteligente.
6. Gerenciamento de Decisão (Decision Management): Pode-se incorporar IA em robôs preparando-os para treinamento, gerenciamento e ajuste. As organizações já estão incorporando o gerenciamento de decisões em seus aplicativos para planejar e executar decisões automáticas que agregam valor ao negócio e aumentam sua viabilidade. Além disso, as técnicas de IA e ML, treinadas e validadas por um especialista humano, podem ser utilizadas em sistemas especialistas para tomada de decisão (decision making expert systems) com aplicações em diagnóstico médico, controle automatizado de sistemas, veículos autônomos, entre outras finalidades.
7. Automação Robótica de Processos: Automação é a execução de tarefas por técnicas computadorizadas ou mecânicas que outrora era executada por humanos. Ela destina-se a aumentar e complementar as habilidades humanas, bem como executar tarefas repetitivas ou que envolvam algum grau de risco.
8. Biоmétrica: a ciência de reconhecer, medir e analisar as características físicas do corpo humano. Ela permite cria interações orgânicas entre humanos e máquinas, utilizando coisas, imagens, palavras e linguagem corporal. É usado principalmente para pesquisas de mercado.
9. Hardware otimizado para IA: dispositivos estão sendo projetados e construídos com processamento e gráficos otimizados para executar tarefas relacionadas à IA. Organizações estão investindo pesadamente em IA para acelerar o desenvolvimento da próxima geração de serviços, como Gооgle, Intel, e Nvidiа.
10. Defesa Cibernética: mecanismo de defesa do computador que detecta, previne e mitiga ataques e ameaças contra o sistema e a infraestrutura de dados. Pode-se combinar redes neurais artificiais (Artificial Neural Networks – ANNs) com técnicas de aprendizagem de máquina para para descobrir a atividade suspeita do usuário e detectar riscos de segurança cibernética.

Referência

N. Duggal. Top 10 Artificial Intelligence Technologies in 2024, SimpliLearn. Published in Nov, 24, 2023. Disponível em: https://www.simplilearn.com/top-artificial-intelligence-technologies-article. Acessado em 28 de novembro de 2023.

Por: Dr. Arnaldo de Carvalho Junior.