A Inteligência Artificial (IA) possibilita que máquinas aprendam com novas experiências, se ajustem a novas entradas de dados e realizem tarefas como seres humano.  Os sistemas de IA normalmente demonstram pelo menos alguns dos seguintes comportamentos associados à inteligência humana: planejamento, aprendizado, raciocínio, resolução de problemas, representação do conhecimento, percepção, movimento e manipulação, entre outros.

 A inteligência artificial (IA) pode ser descrita como qualquer tarefa realizada por um programa ou máquina que, se um humano realizasse a mesma tarefa ele precisaria empregar inteligência para concluir a tarefa.  

IA está presente por toda parte: 

• para recomendar compras online baseado no que você comprou no passado 
• para entender o que você diz para assistentes virtuais como a SIRI da Apple 
• no reconhecimento facial 
• detectando fraude de cartão de crédito 
• em carros autônomos 
• Em maquinas mestres em xadrex 

Existem dois tipos de inteligência artificial: 

Inteligência artificial estreita: É responsável por fazer conexão de regras e tomar decisões analisando múltiplas condições. São sistemas inteligentes que somente aprendem a executar tarefas especificas sem serem programados explicitamente o como fazer. Está presente no reconhecimento de visão de carros autônomos, sugestão de produtos que você pode gostar com base no que comprou no passado, fazer atendimento simples aos clientes, entre outros. 

Inteligência artificial geral: é o grau máximo de inteligência artificial, onde máquinas terão autoconsciência, sendo capazes de pensar e não apenas simular raciocínio. Aqui as máquinas serão capazes raciocinar sobre uma ampla variedade de tópicos e de executar diversas tarefas, desde cortar um cabelo a construir planilhas. 

Para que isso se torne possível é necessário utilizar deep learning e processamento de linguagem natural. Com essas tecnologias os computadores podem ser treinados para cumprir tarefas especificas ao processar grande quantidade de dados e reconhecer padrões nesses dados.

A IA é um campo de estudo amplo, engloba muitos conceitos, métodos e tecnologias. Veja alguns deles: 

Machine Learning

O aprendizado de máquina é onde o sistema de computador é alimentado com uma grande quantidade de dados, que ele usa para aprender e executar uma tarefa especifica, como aprender a falar. De forma mais técnica, ele usa métodos de redes neurais, estatística, pesquisa de operações e física para encontrar insights escondidos em dados, sem ser especificamente programado para olhar para um determinado lugar ou chegar a uma determinada conclusão. 

Redes Neurais 

A chave para o processo de aprendizado de máquina são as redes neurais. São unidades interconectadas (como os neurônios) que processam informações ao responder a entradas externas, retransmitindo entre as unidades. A cada unidade é atribuída uma importância baseada na entrada de dados e essa importância é reajustada até que a saída da rede neural esteja próxima do desejado, onde a rede terá aprendido a realizar uma tarefa especifica. 

Deep Learning

Aproveita-se dos avanços do poder computacional e da computação paralela para utilizar grandes redes neurais com muitas camadas de unidades de processamento para aprender padrões complexos em grande unidade de dados. Sua função é resolver problemas. Um exemplo do deep learning é quando uma rede social identifica quem está na foto antes mesmo de você marcar a pessoa. 

Conclusão

Resumindo, o objetivo da Inteligência Artificial é realizar tarefas humanas de maneira autônoma. Utilizam-se modelos matemáticos, bem como padrões de dados, para aprender e até realizar previsões em diversas áreas.