Uma área que reúne métodos e capacidades
Inteligência artificial (IA) é um campo da ciência da computação e, também, o conjunto de métodos que permite a sistemas computacionais executar tarefas associadas à inteligência. Entre elas estão aprender com dados ou experiências, interpretar informações, reconhecer padrões e selecionar ações para alcançar objetivos definidos. A expressão não designa uma única tecnologia: sistemas de IA podem ir de algoritmos simples a redes neurais artificiais complexas.
Em vez de reproduzir integralmente o pensamento humano, esses sistemas realizam tarefas específicas por meio de instruções e modelos computacionais. A forma como são construídos, aprendem e são aplicados depende do problema que se pretende resolver. Por isso, uma ferramenta de reconhecimento de voz e um sistema que recomenda uma ação podem ser classificados como IA, embora tenham funções e métodos diferentes.
Como a IA aprende e o que pode fazer
Em muitos sistemas, o aprendizado consiste em identificar padrões em exemplos e usar o que foi aprendido para interpretar novas entradas ou produzir resultados. O aprendizado profundo e as redes neurais são abordagens usadas nesse campo; o processamento de linguagem natural permite trabalhar com a linguagem humana. Nem toda IA, porém, aprende da mesma maneira: algumas soluções executam algoritmos definidos para uma tarefa, enquanto outras usam modelos capazes de ajustar suas respostas a partir de dados.
As aplicações citadas para a IA incluem reconhecimento de voz, tradução de idiomas, visão computacional, análise de dados em grande escala e formulação de previsões ou recomendações. O campo também abrange tarefas como jogar xadrez, demonstrar teoremas, resolver problemas matemáticos, compor música, criar imagens e apoiar diagnósticos de doenças. Essa variedade decorre da possibilidade de automatizar atividades intelectuais, não de uma capacidade universal de compreender qualquer situação.
Um campo em evolução
A pesquisa em IA busca desenvolver sistemas que percebam aspectos do ambiente e usem informações para tomar ações orientadas a objetivos. O que esses sistemas conseguem fazer depende do método, dos dados e da tarefa para a qual foram projetados; a execução de uma atividade complexa não significa, por si só, que a máquina raciocine como uma pessoa em todos os sentidos.
A IA é uma área de pesquisa desde a década de 1950 e se tornou uma disciplina acadêmica em 1956. Sua trajetória teve períodos de otimismo e também fases de estagnação e menor financiamento, chamadas de “invernos da IA”. O interesse cresceu a partir de 2012 com os avanços do aprendizado profundo e acelerou depois de 2017. Essas mudanças ajudam a explicar a expansão recente do campo, que continua evoluindo conforme surgem métodos e aplicações.