Perguntas frequentes sobre Inteligência Artificial

23 janeiro, 2024

Não se perca neste novo mundo da Inteligência Artificial. Até os frigoríficos vêm com IA e nós ainda não percebemos bem o que é. Aqui tentamos explicar os conceitos de IA de uma forma simples.

Imagen conceptual sobre la Inteligencia Artificial y las dudas y preguntas que surgen sobre ella.
    1. O que é a Inteligência Artificial (IA)? A Inteligência Artificial é um domínio da ciência e da engenharia centrado na criação de máquinas ou sistemas de software capazes de realizar tarefas que normalmente requerem a inteligência humana. Isto inclui actividades como o “raciocínio”, a aprendizagem, a adaptação, o reconhecimento de padrões, o processamento de linguagem e a resolução de problemas.
    2. Como é que as máquinas aprendem na IA? As máquinas aprendem através de um processo designado por aprendizagem automática, que consiste em fornecer-lhes grandes quantidades de dados e permitir-lhes ajustar os seus algoritmos para melhorar o seu desempenho numa tarefa específica. Por exemplo, uma IA que reconhece rostos é alimentada com milhares de imagens para aprender a identificar as características faciais.
    3. O que é o processamento de linguagem natural (PNL)? O processamento da linguagem natural é um ramo da IA que se centra na interação entre os computadores e a linguagem humana. Permite que as máquinas leiam, compreendam e respondam a textos ou discursos humanos. Exemplos comuns são os assistentes virtuais, como a Siri ou o Google Assistant.
    4. Qual é a diferença entre a IA forte e a IA fraca? A IA forte (ou geral) refere-se a sistemas de IA que possuem a capacidade de compreender, aprender e aplicar a inteligência de forma semelhante a um ser humano. A IA fraca (ou restrita) é concebida e treinada para executar uma tarefa específica, como o reconhecimento de voz ou recomendações de produtos em linha.
    5. O que é um algoritmo de IA? Um algoritmo de IA é um conjunto de regras ou instruções concebidas para realizar uma tarefa específica. No contexto da IA, estes algoritmos podem aprender e adaptar-se a partir dos dados que processam, melhorando a sua capacidade de realizar tarefas ao longo do tempo.
    6. O que são dados e qual a sua importância na IA? Os dados são informações recolhidas que são utilizadas para treinar, testar e melhorar os modelos de IA. A qualidade e a quantidade de dados são cruciais, uma vez que um modelo de IA só pode aprender e ter um bom desempenho se os dados com que é treinado forem relevantes e abrangentes.
    7. O que é um modelo de IA? Um modelo em IA é uma representação matemática da forma como um algoritmo de IA processa os dados para chegar a uma decisão. É construído a partir do treino de um algoritmo num conjunto de dados e é utilizado para fazer previsões ou tomar decisões com base em novos dados.
    8. O que é a ética da IA e porque é importante? A ética na IA refere-se aos princípios e valores que orientam a forma como as tecnologias de IA são desenvolvidas, implementadas e utilizadas. É importante porque afecta a forma como estas tecnologias podem ser utilizadas, garantindo que são feitas de forma justa, responsável e sem prejudicar os seres humanos.
    9. O que é a automatização e qual a sua relação com a IA? A automatização envolve a utilização de tecnologia para realizar tarefas sem intervenção humana. A IA leva a automatização a um nível superior, permitindo que as máquinas não só executem tarefas repetitivas, mas também aprendam e se adaptem a novas situações.
    10. O que é a aprendizagem profunda em IA? A aprendizagem profunda é um subcampo da aprendizagem automática que utiliza redes neuronais com muitas camadas (daí o termo “profunda”) para analisar grandes quantidades de dados. É fundamental para tarefas como o reconhecimento de voz e de imagem e ajuda as máquinas a identificar padrões complexos e a tomar decisões.
    11. O que é uma rede neuronal em IA e como funciona? Uma rede neuronal é um modelo inspirado na estrutura do cérebro humano, concebido para imitar a forma como os seres humanos aprendem. Estas redes são constituídas por camadas de nós (neurónios artificiais) que processam a informação estabelecendo ligações e ajustando os pesos com base nos dados de entrada. São fundamentais para a aprendizagem profunda e são utilizadas para reconhecer padrões e tomar decisões.
    12. O que é a visão computacional na IA? A visão por computador é um ramo da IA que se centra em dar às máquinas a capacidade de ver e interpretar o mundo visual. Utiliza algoritmos para processar, analisar e interpretar imagens e vídeos, permitindo tarefas como o reconhecimento facial ou a deteção de objectos.
    13. O que é um chatbot e como utiliza a IA? Um chatbot é um programa de software concebido para simular conversas com utilizadores humanos. Utiliza a IA, especialmente o PLN, para compreender e responder às perguntas dos utilizadores de uma forma que parece natural e humana.
    14. Como é que a IA está a transformar o sector da saúde? A IA está a revolucionar os cuidados de saúde, melhorando o diagnóstico de doenças, personalizando os tratamentos, optimizando a gestão hospitalar e desenvolvendo novos medicamentos. Por exemplo, os algoritmos de IA podem analisar imagens médicas com elevada precisão para detetar mais rapidamente doenças como o cancro.
    15. O que são veículos autónomos e como se utiliza a IA? Os veículos autónomos são carros ou camiões que utilizam a IA para navegar e conduzir sem intervenção humana. Utilizam sensores, câmaras e algoritmos de IA para interpretar o seu ambiente, tomar decisões em tempo real e aprender com experiências anteriores para melhorar o seu desempenho
    16. Que riscos e desafios apresenta a IA? Os riscos incluem enviesamentos nos dados e algoritmos, perda de postos de trabalho devido à automatização e questões de privacidade e segurança. Existem também desafios éticos e morais, como a utilização responsável da IA e a tomada de decisões autónomas por parte das máquinas.
    17. O que é o enviesamento da IA e porque é que é problemático? O viés na IA refere-se a quando os algoritmos de IA produzem resultados tendenciosos ou preconceituosos. Isto ocorre frequentemente devido a dados enviesados ou incompletos. O enviesamento é problemático porque pode levar a decisões injustas ou discriminatórias, especialmente em áreas sensíveis como o emprego ou a justiça.
    18. Como é que a IA está a mudar o mundo empresarial? A IA está a transformar as empresas, automatizando processos, personalizando a experiência do cliente, optimizando a logística e fornecendo informações a partir de grandes quantidades de dados. Está a melhorar a eficiência, a impulsionar a inovação e a criar novas oportunidades de mercado.
    19. O que é a robótica e qual a sua relação com a IA? A robótica é o domínio que trata da criação e do funcionamento dos robôs. A IA é aplicada na robótica para dotar os robôs de capacidades como a perceção, a aprendizagem e a tomada de decisões autónomas, permitindo-lhes realizar tarefas mais complexas e adaptáveis.
    20. O que é a transparência na IA e porque é que é importante? A transparência na IA refere-se à clareza e à compreensibilidade dos processos e decisões de um sistema de IA. É importante porque ajuda a criar confiança e a garantir que os utilizadores e os reguladores possam compreender e avaliar o comportamento dos sistemas de IA, especialmente em aplicações críticas como os cuidados de saúde ou a justiça.
    21. Como é que um modelo de IA é treinado? Um modelo de IA é treinado através de um processo designado por aprendizagem supervisionada ou não supervisionada. Na aprendizagem supervisionada, o modelo é treinado com base em dados rotulados, ou seja, exemplos aos quais já foram atribuídas respostas correctas. Na aprendizagem não supervisionada, o modelo trabalha com dados não rotulados e aprende a identificar padrões por si próprio. O treino envolve o ajuste dos parâmetros do modelo para melhorar a sua precisão de previsão ou classificação.
    22. O que é a inteligência artificial emocional? A inteligência artificial emocional é um domínio da IA que se centra no reconhecimento e na interpretação das emoções humanas. Utiliza técnicas de processamento de linguagem natural e de visão por computador para analisar expressões faciais, tons de voz e linguagem para determinar o estado emocional de uma pessoa.
    23. O que são sistemas especializados de IA? Os sistemas periciais são programas de IA concebidos para simular os conhecimentos e a tomada de decisões de um perito humano num domínio específico. Utilizam uma base de conhecimentos e um conjunto de regras para analisar informações e fornecer soluções ou recomendações.
    24. Como é que a IA é utilizada no marketing e na publicidade? No marketing e na publicidade, a IA é utilizada para personalizar a experiência do utilizador, segmentar públicos, otimizar campanhas publicitárias e prever tendências de consumo. Por exemplo, pode recomendar produtos aos clientes com base no seu historial de compras e comportamento em linha.
    25. O que é a aprendizagem por reforço na IA? A aprendizagem por reforço é um tipo de aprendizagem automática em que um agente aprende a tomar decisões através da interação com um ambiente. O agente recebe recompensas ou penalizações com base nas suas acções, o que o ajuda a aprender quais as acções que maximizam a recompensa ao longo do tempo.
    26. O que são cidades inteligentes e como é que a IA contribui para elas? As cidades inteligentes utilizam tecnologias como a IA para melhorar a qualidade de vida, a eficiência dos serviços urbanos e a sustentabilidade. A IA contribui através da gestão inteligente do tráfego, da monitorização ambiental, da otimização dos serviços públicos e da melhoria da segurança pública.
    27. O que são assistentes virtuais e como funcionam? Os assistentes virtuais, como a Siri, a Alexa ou o Google Assistant, são sistemas de IA concebidos para ajudar as pessoas nas tarefas quotidianas através de comandos de voz. Utilizam o processamento de linguagem natural para compreender os comandos e realizar acções como definir lembretes, procurar informações em linha ou controlar dispositivos inteligentes.
    28. O que é a aprendizagem semi-supervisionada em IA? A aprendizagem semi-supervisionada é uma abordagem de aprendizagem automática que utiliza uma combinação de dados rotulados (com respostas conhecidas) e não rotulados. É útil quando está disponível uma grande quantidade de dados não rotulados e a sua rotulagem manual é dispendiosa ou inviável.

      “A IA não vai tirar-te o emprego; vai tirar-te o emprego se souberes utilizá-la”.

    29. Qual é o impacto da IA no emprego e no futuro do trabalho? A IA está a mudar o mercado de trabalho, automatizando tarefas de rotina e criando novas oportunidades em áreas como a análise de dados, a engenharia de IA e a cibersegurança. No entanto, também coloca desafios, como a reestruturação do emprego e a necessidade de reconversão profissional. Neste domínio, a frase da citação tornou-se generalizada.
    30. O que é a IA explicativa (XAI) e porque é que é importante? A IA explicativa refere-se a técnicas e métodos de IA que tornam os resultados dos modelos de IA mais compreensíveis para os seres humanos. É importante para garantir a transparência, a confiança e a responsabilização em aplicações críticas, permitindo que os utilizadores e as entidades reguladoras compreendam e confiem nas decisões tomadas pelos sistemas de IA.
    31. O que é o Big Data e qual a sua relação com a IA? Big Data refere-se a conjuntos de dados extremamente grandes e complexos que não podem ser processados pelos métodos tradicionais. A IA, especialmente a aprendizagem automática, desempenha um papel fundamental na análise e extração de significado destes grandes volumes de dados, ajudando na tomada de decisões e identificando padrões e tendências.
    32. O que é uma interface de programação de aplicações (API) de IA? Uma API de IA é um conjunto de protocolos e ferramentas que permite aos programadores de software aceder a funcionalidades específicas de IA (como o reconhecimento de voz, a visão por computador ou o processamento de linguagem natural) sem terem de desenvolver esses sistemas de raiz.
    33. Como é que a IA é utilizada na educação? Na educação, a IA é utilizada para personalizar a aprendizagem, fornecer sistemas de tutoria inteligentes, automatizar tarefas administrativas e classificar trabalhos e exames. Ajuda a adaptar os conteúdos às necessidades individuais dos alunos e a identificar as áreas em que estes precisam de mais apoio.
    34. O que é um algoritmo genético em IA? Um algoritmo genético em IA é um método inspirado na evolução biológica para resolver problemas. Imita o processo de seleção natural, em que as soluções mais aptas são seleccionadas para reprodução, a fim de produzir descendentes da geração seguinte que sejam mais eficientes ou adequados.
    35. O que é a aprendizagem automática federada? A aprendizagem automática federada é uma abordagem em que vários dispositivos ou servidores colaboram na construção de um modelo de aprendizagem automática, partilhando os resultados da aprendizagem, mas não os próprios dados. Isto ajuda a melhorar a privacidade e a segurança dos dados.
    36. O que é a extração de dados e qual a sua relação com a IA? A extração de dados é o processo de descoberta de padrões e conhecimentos valiosos a partir de grandes conjuntos de dados. Está relacionada com a IA porque utiliza a aprendizagem automática e técnicas estatísticas para analisar e prever tendências a partir dos dados.
    37. Como é que a IA está a influenciar o sector financeiro? No sector financeiro, a IA é utilizada para a deteção de fraudes, a gestão de riscos, a análise de investimentos, a automatização de processos e a personalização dos serviços aos clientes. Por exemplo, pode prever tendências de mercado ou identificar transacções suspeitas.
    38. O que é o processamento de imagens com IA e quais são as suas aplicações? O processamento de imagens por IA envolve a utilização de algoritmos para analisar e manipular imagens digitais. É utilizado em aplicações como o reconhecimento facial, o diagnóstico médico baseado em imagens, a inspeção da qualidade no fabrico e os sistemas de vigilância.
    39. O que é a IA distribuída? A IA distribuída refere-se a sistemas de IA que funcionam em colaboração distribuída entre diferentes máquinas, dispositivos ou ambientes. Permite que vários agentes de IA trabalhem em conjunto para resolver problemas complexos ou para gerir grandes sistemas, como nas redes de transportes inteligentes.
    40. Qual é a diferença entre IA e aprendizagem automática? Embora sejam frequentemente utilizadas como sinónimos, a IA e a aprendizagem automática não são a mesma coisa. A IA é um domínio mais vasto que se refere à criação de máquinas inteligentes capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. A aprendizagem automática é um sub-ramo da IA que se centra no desenvolvimento de algoritmos que permitem às máquinas aprender e melhorar a partir da experiência e dos dados.
    41. O que é a IA híbrida? A IA híbrida combina diferentes técnicas e metodologias de IA, como a aprendizagem automática, o processamento de linguagem natural e os sistemas especializados, para potenciar os seus pontos fortes e compensar os seus pontos fracos. Esta integração permite criar sistemas mais robustos e versáteis.
    42. Como é que a IA é utilizada no entretenimento? No entretenimento, a IA é utilizada para personalizar as recomendações de conteúdos em plataformas de streaming, gerar efeitos visuais em filmes, criar música ou arte generativa e, nos jogos de vídeo, para melhorar a inteligência e o comportamento de personagens não jogáveis.
    43. O que é um sensor inteligente e como utiliza a IA? Um sensor inteligente é um dispositivo que utiliza a IA para processar e analisar os dados que recolhe. Estes sensores podem melhorar a sua precisão e funcionalidade ao longo do tempo e são utilizados em aplicações como a monitorização ambiental, dispositivos de saúde conectados e na indústria transformadora.
    44. Como é que a IA contribui para a sustentabilidade e o ambiente? A IA contribui para a sustentabilidade e o ambiente ao otimizar a utilização dos recursos, monitorizar e prever fenómenos ambientais, melhorar a eficiência energética e ajudar a conservar a biodiversidade. Por exemplo, pode prever padrões climáticos ou ajudar na conceção de cidades mais sustentáveis. No entanto, existem preocupações quanto à potência de computação intensiva em recursos que requer, como água e eletricidade.
    45. O que é a IA de conversação? A IA conversacional refere-se a sistemas de IA capazes de manter conversas naturais e significativas com os seres humanos. Utiliza técnicas avançadas de processamento da linguagem natural para compreender, processar e responder aos pedidos verbais ou escritos dos utilizadores. O famoso ChatGPT é um bom exemplo.
    46. O que é a nuvem e qual a sua relação com a IA? A nuvem é um conjunto de recursos e serviços de computação disponíveis através da Internet. Está relacionada com a IA ao fornecer uma plataforma poderosa e flexível para armazenar grandes quantidades de dados e executar modelos complexos de aprendizagem automática, tornando estas tecnologias acessíveis a uma vasta gama de utilizadores e empresas.
    47. O que são métricas de IA e porque são importantes? As métricas de IA são normas utilizadas para avaliar e medir o desempenho dos modelos de IA. São importantes porque fornecem uma forma objetiva de determinar a precisão, a eficácia e a fiabilidade de um modelo, o que é crucial para a sua validação e melhoria contínua.
    48. Como é que a IA está a mudar o sector agrícola? Na agricultura, a IA está a mudar a forma como as culturas são cultivadas e geridas através da agricultura de precisão, da análise preditiva para a gestão das culturas, da automatização de tarefas e da otimização da utilização de recursos como a água e os fertilizantes. Isto conduz a uma maior eficiência e a uma produção mais sustentável.
    49. Qual é o futuro da IA? O futuro da IA ​​inclui a sua integração mais profunda em todos os aspectos da vida quotidiana e do trabalho, o desenvolvimento de sistemas mais avançados e éticos e a superação de desafios como o enviesamento e a explicabilidade dos dados. Veremos também uma colaboração mais estreita entre humanos e máquinas, bem como inovações contínuas que abrirão novas possibilidades em domínios como a medicina, a educação e os transportes.

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