O futuro da IA 2023: o que a inteligência artificial trará no futuro?
Publicados: 2023-04-23Como um geek tecnológico, sou fascinado pela evolução da IA (Inteligência Artificial) e como ela transformou o mundo em que vivemos hoje.
A IA percorreu um longo caminho desde sua criação na década de 1950 e agora é uma tecnologia onipresente que está mudando a maneira como trabalhamos, nos comunicamos e vivemos nossas vidas.
Se o futuro da IA parece que vai mudar rapidamente, é porque as inovações da IA estão acontecendo tão rapidamente agora que é difícil acompanhar.
O poeta português Luís Vaz de Camões escreveu: “ Mudam-se os tempos, mudam-se as nossas vontades, O que somos – está sempre em mudança; Todo o mundo é feito de mudanças, E sempre alcançando novas qualidades .”
Na verdade, a inteligência artificial está mudando o futuro das pessoas em quase todos os campos. Já é a principal força por trás de novas tecnologias como big data, robótica e Internet das Coisas (IoT) .
Com ferramentas como ChatGPT e geradores de arte de IA, também é uma força motriz por trás da IA generativa, que continuará a ser uma inovadora tecnológica no futuro próximo.
Cerca de 44% das empresas querem investir muito dinheiro e esforço na IA e usá-la em seus negócios. Em 2021, os inventores da IBM obtiveram 9.130 patentes, e 2.300 delas eram sobre IA.
A IA provavelmente mudará (e continuará mudando) o mundo. Mas de que maneira?
Índice
A evolução da IA
A evolução da IA pode ser dividida em três estágios principais: sistemas baseados em regras, aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
1. Sistemas baseados em regras
O primeiro estágio da IA foi caracterizado por sistemas baseados em regras, que usavam um conjunto de regras pré-definidas para tomar decisões e realizar tarefas.
Esses sistemas eram limitados em sua capacidade de aprender com os dados, pois só podiam tomar decisões com base nas regras programadas neles.
Apesar de suas limitações, os sistemas baseados em regras ainda eram usados em uma variedade de aplicações, incluindo sistemas especialistas para diagnóstico médico e sistemas de suporte à decisão para empresas.
2. Aprendizado de máquina
A segunda fase da IA começou na década de 1990 com a introdução de algoritmos de aprendizado de máquina. Esses algoritmos permitiram que as máquinas aprendessem com os dados e melhorassem seu desempenho ao longo do tempo por meio de um processo de tentativa e erro.
O aprendizado de máquina tem sido usado em uma ampla gama de aplicações, desde reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural até detecção de fraude e sistemas de recomendação.
Alguns dos algoritmos de aprendizado de máquina mais populares incluem árvores de decisão, redes neurais e máquinas de vetores de suporte.
3. Aprendizado profundo
O terceiro e mais recente estágio da IA é o aprendizado profundo, que permite que as máquinas aprendam com dados não estruturados, como imagens, vídeos e áudio.
Os algoritmos de aprendizado profundo são baseados em redes neurais artificiais que simulam a maneira como o cérebro humano processa as informações.
O aprendizado profundo tem sido usado em uma ampla gama de aplicações, incluindo reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural e direção autônoma.
Algumas das estruturas de aprendizado profundo mais populares incluem TensorFlow, Keras e PyTorch .
O impacto da IA na sociedade
A Inteligência Artificial (IA) tornou-se uma tecnologia cada vez mais influente, afetando vários aspectos de nossas vidas diárias. Embora ofereça benefícios significativos, também apresenta riscos potenciais e considerações éticas.
Aqui estão algumas das maneiras pelas quais a IA está impactando a sociedade, juntamente com estatísticas e exemplos recentes.
1. Emprego
Espera-se que a IA revolucione o mercado de trabalho, levando a mudanças na natureza e na quantidade de empregos disponíveis.
De acordo com um relatório do Fórum Econômico Mundial, estima-se que, até 2025, a adoção de IA e automação levará ao deslocamento de cerca de 85 milhões de empregos .
No entanto, espera-se também a criação de 97 milhões de novos empregos em todo o mundo , principalmente nas áreas de ciência da computação, engenharia e matemática.
Exemplos:
- A Amazon está usando robôs para automatizar as operações de depósito, reduzindo a necessidade de trabalho manual.
- O setor de saúde está utilizando algoritmos de IA para diagnóstico médico e planos de tratamento personalizados, criando novas oportunidades de trabalho para profissionais de saúde.
2. Saúde
A IA já está sendo usada na área da saúde para melhorar os resultados dos pacientes e reduzir custos. Os algoritmos de IA podem analisar imagens médicas e dados de pacientes, identificando padrões que podem ser difíceis de detectar pelos médicos.
Também é usado para desenvolver planos de tratamento personalizados com base na composição genética e no histórico médico do paciente.
Exemplos:
- O DeepMind Health do Google está usando IA para analisar imagens médicas para detectar sinais precoces de doenças oculares, como a retinopatia diabética.
- O Watson Health da IBM está usando IA para desenvolver planos personalizados de tratamento de câncer, com base no DNA de um paciente.
3. Educação
A IA tem o potencial de transformar a educação, fornecendo experiências de aprendizado personalizadas aos alunos. Ele pode analisar o estilo de aprendizado de um aluno e fornecer lições e feedback personalizados.
Ele também pode reduzir a carga de trabalho dos professores ao automatizar tarefas como classificação e planejamento de aulas.
Exemplos:
- A plataforma AI da Carnegie Learning oferece aulas particulares de matemática para os alunos, analisando seus pontos fortes e fracos para criar um plano de aprendizado personalizado.
- A plataforma de aprendizado adaptativo da Knewton usa IA para personalizar as experiências de aprendizado, ajustando o conteúdo e o nível de dificuldade das aulas com base no desempenho do aluno.
4. Mídia Social
A IA é amplamente usada pelas plataformas de mídia social para analisar os dados e o comportamento do usuário, levando a uma experiência de usuário mais personalizada e envolvente.
No entanto, existem preocupações sobre as implicações éticas da IA nas mídias sociais, incluindo questões relacionadas à privacidade, preconceito e disseminação de desinformação.
Exemplos:
- O algoritmo do Facebook usa IA para sugerir conteúdo que provavelmente seja do interesse de um usuário, com base em seu histórico de navegação e interações na plataforma.
- O sistema de IA do Twitter é usado para detectar e remover spam e conteúdo malicioso da plataforma, criando uma experiência de usuário mais segura e positiva.
O futuro próximo da IA
O futuro próximo da IA promete ser empolgante, com muitos novos aplicativos e avanços no horizonte. Aqui estão alguns exemplos do futuro próximo da IA, juntamente com estatísticas recentes.
1. Veículos Autônomos
Espera-se que os veículos autônomos se tornem mais comuns em um futuro próximo, com empresas como Tesla, Waymo e Uber investindo pesadamente nessa tecnologia.
De acordo com um relatório da Allied Market Research, o mercado global de veículos autônomos deve atingir US$ 556,67 bilhões até 2026, crescendo a uma CAGR de 39,47% de 2019 a 2026 .
Exemplos:
- A Waymo, uma subsidiária da Alphabet, está testando seus veículos autônomos no Arizona e planeja lançar um serviço comercial em um futuro próximo.
- A Tesla está trabalhando no desenvolvimento de veículos totalmente autônomos e já introduziu vários recursos avançados de assistência ao motorista.
2. Processamento de Linguagem Natural
O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é um subcampo da IA que se concentra na interação entre computadores e humanos por meio da linguagem natural.
Possui inúmeras aplicações, incluindo assistentes virtuais, chatbots e tradução de idiomas.
De acordo com um relatório da MarketsandMarkets, o mercado global de NLP deve atingir US$ 35,1 bilhões até 2026 , crescendo a uma CAGR de 21,5% de 2021 a 2026 .
Exemplos:
- O Assistente do Google usa o NLP para entender e responder às consultas do usuário, permitindo uma interação mais natural e conversacional.
- O Alexa da Amazon pode executar uma ampla gama de tarefas, desde definir lembretes até controlar dispositivos domésticos inteligentes, usando NLP para entender os comandos do usuário.
3. Saúde
A IA já está sendo usada na área da saúde para melhorar os resultados dos pacientes e reduzir custos, e espera-se que essa tendência continue no futuro próximo.
Um relatório da Tractica prevê que o mercado global de saúde com IA atingirá US$ 36,1 bilhões até 2025 , crescendo a uma taxa de 41,5%.
Exemplos:
- O FDA aprovou vários algoritmos de IA para diagnóstico médico e planejamento de tratamento, incluindo um algoritmo que pode detectar a retinopatia diabética.
- Os pesquisadores estão usando IA para desenvolver novos tratamentos com drogas, com um estudo recente usando IA para identificar um potencial candidato a medicamento para a doença de Alzheimer.
4. Cibersegurança
A IA está sendo cada vez mais usada para melhorar a segurança cibernética, com sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados e detectar padrões que podem indicar um ataque cibernético.
De acordo com um relatório da MarketsandMarkets, o mercado global de IA no mercado de segurança cibernética deve atingir US$ 38,2 bilhões até 2026, crescendo a um CAGR de 23,3% de 2021 a 2026.
Exemplos:
- O Watson for Cybersecurity da IBM usa IA para analisar grandes quantidades de dados de segurança, ajudando a identificar possíveis ameaças e vulnerabilidades.
- O Enterprise Immune System da Darktrace usa IA para detectar e responder a ataques cibernéticos em tempo real, melhorando a postura de segurança das organizações.
IA e riscos de privacidade
À medida que a IA continua a se tornar mais avançada e difundida, há preocupações crescentes sobre os riscos de privacidade associados a essa tecnologia. Aqui estão alguns exemplos de riscos de IA e privacidade, juntamente com estatísticas recentes.
1. Tecnologia de reconhecimento facial
A tecnologia de reconhecimento facial está sendo usada em vários contextos, incluindo aplicação da lei, publicidade e mídia social.
No entanto, levanta preocupações significativas com a privacidade, pois pode ser usado para rastrear os movimentos e atividades das pessoas sem o seu consentimento.
De acordo com um relatório do Pew Research Center, 56% dos americanos não se sentem confortáveis com o uso da tecnologia de reconhecimento facial por empresas ou pelo governo.
Exemplos:
- Em 2019, o Conselho de Supervisores de São Francisco proibiu o uso de tecnologia de reconhecimento facial pela polícia e outras agências governamentais, alegando preocupações com privacidade e liberdades civis.
- Um estudo recente do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia descobriu que muitos algoritmos comerciais de reconhecimento facial têm taxas de erro mais altas para pessoas com tons de pele mais escuros, levantando preocupações sobre possíveis vieses e discriminação.
2. Dispositivos domésticos inteligentes
Dispositivos domésticos inteligentes, como o Alexa da Amazon e o Google Home, estão se tornando cada vez mais populares, mas também levantam questões de privacidade, pois coletam dados sobre as atividades e conversas dos usuários.
De acordo com uma pesquisa do Pew Research Center, 81% dos americanos acham que os riscos potenciais das empresas que coletam dados sobre eles superam os benefícios.
Exemplos:
- Em 2019, foi revelado que o Alexa da Amazon estava gravando conversas e enviando-as a terceiros para análise, sem o conhecimento ou consentimento dos usuários.
- Um estudo recente da Consumer Reports descobriu que muitos dispositivos domésticos inteligentes carecem de proteção básica de privacidade e segurança, tornando-os vulneráveis a hackers e violações de dados.
3. Mídia Social
Plataformas de mídia social, como Facebook e Twitter, estão usando IA para analisar os dados do usuário e direcionar a publicidade. No entanto, isso levanta questões de privacidade, pois as informações pessoais dos usuários estão sendo usadas sem seu conhecimento ou consentimento.
De acordo com uma pesquisa do Pew Research Center , 79% dos americanos não estão confiantes de que as empresas usarão suas informações pessoais de maneira responsável.
Exemplos:
- Em 2018, foi revelado que a Cambridge Analytica havia coletado os dados de milhões de usuários do Facebook sem o consentimento deles e usado esses dados para influenciar as eleições presidenciais de 2016 nos Estados Unidos.
- Um estudo recente do Norwegian Consumer Council descobriu que aplicativos de namoro, como o Tinder e o Grindr, estavam compartilhando dados do usuário com anunciantes terceirizados sem o conhecimento ou consentimento dos usuários.
Preparando-se para o futuro da IA
Como a IA continua avançando rapidamente, é importante que indivíduos, organizações e governos se preparem para o futuro dessa tecnologia.
Aqui estão algumas maneiras importantes pelas quais podemos nos preparar para o futuro da IA, juntamente com estatísticas recentes.
1. Invista em Educação e Treinamento
À medida que a IA se torna mais prevalente na força de trabalho, haverá uma necessidade crescente de trabalhadores com habilidades nessa área.
De acordo com um relatório do Fórum Econômico Mundial, até 2022, 54% de todos os funcionários precisarão de requalificação e qualificação significativa.
Investir em programas de educação e treinamento pode ajudar indivíduos e organizações a se prepararem para o futuro da IA.
Exemplos:
- O governo do Reino Unido anunciou um investimento de £ 1 bilhão em educação e pesquisa em IA, com o objetivo de desenvolver uma nova geração de especialistas em IA e impulsionar o crescimento econômico.
- Nos EUA, a National Science Foundation concedeu mais de US$ 100 milhões em doações para pesquisa e educação em IA e aprendizado de máquina.
2. Promover colaboração e inovação
A colaboração e a inovação são essenciais para liberar todo o potencial da IA. Trabalhando juntos, indivíduos, organizações e governos podem compartilhar conhecimentos e recursos e desenvolver aplicativos novos e inovadores para IA.
Exemplos:
- A Partnership on AI, uma coalizão de empresas e organizações focadas no desenvolvimento de IA responsável, tem mais de 100 membros, incluindo Amazon, Google e Microsoft .
- A União Europeia lançou uma iniciativa emblemática de € 1 bilhão para apoiar a pesquisa e inovação em IA e robótica.
3. Abordar implicações éticas e sociais
À medida que a IA se torna mais prevalente na sociedade, é importante abordar as implicações éticas e sociais dessa tecnologia. Isso inclui questões como preconceito, privacidade e deslocamento de emprego.
Exemplos:
- A IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems, um grupo de mais de 300 especialistas da indústria, academia e governo, está trabalhando para desenvolver padrões éticos para IA.
- A Comissão Europeia divulgou diretrizes sobre ética da IA, que incluem princípios como transparência, responsabilidade e não discriminação.
Como usaremos a AGI?
Inteligência Geral Artificial (AGI) é uma forma hipotética de inteligência artificial que é capaz de realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano pode.
Embora a AGI ainda não tenha sido totalmente realizada, muitos especialistas acreditam que ela acabará se tornando uma realidade. Nesta postagem do blog, exploraremos algumas aplicações potenciais para AGI e discutiremos como ela pode ser usada para beneficiar a humanidade.
Aplicações de AGI
- Cuidados de saúde: AGI pode ser usado para desenvolver novos tratamentos para doenças, analisando grandes quantidades de dados médicos e identificando novos padrões e correlações. AGI também pode ser usado para projetar planos de tratamento personalizados para pacientes individuais, com base em suas histórias médicas únicas e composição genética.
- Transporte: A AGI pode ser usada para melhorar o transporte e a logística, otimizando o fluxo de tráfego e reduzindo o congestionamento em estradas e rodovias. A AGI também pode ser usada para melhorar a segurança de veículos autônomos, permitindo que eles entendam melhor o ambiente e tomem decisões mais informadas.
- Educação: a AGI pode ser usada para personalizar a educação e torná-la mais acessível a indivíduos com diferentes estilos e habilidades de aprendizagem. A AGI também pode ser usada para desenvolver novos materiais e currículos educacionais, com base nas pesquisas mais recentes em psicologia cognitiva e neurociência.
- Ciência: A AGI pode ser usada para promover a pesquisa científica em vários campos, analisando grandes quantidades de dados e identificando novos padrões e tendências. A AGI também pode ser usada para projetar e executar simulações complexas, para testar teorias e modelos em um ambiente virtual.
- Manufatura: A AGI pode ser utilizada para otimizar os processos de fabricação, identificando ineficiências e gargalos na linha de produção. A AGI também pode ser usada para projetar novos produtos e materiais, com base nas necessidades e preferências específicas dos consumidores.
Benefícios da AGI
- Eficiência aprimorada: A AGI tem o potencial de melhorar significativamente a eficiência em vários setores, automatizando tarefas que atualmente são realizadas por humanos. Isso pode levar ao aumento da produtividade e à redução dos custos, o que pode beneficiar tanto as empresas quanto os consumidores.
- Precisão aprimorada: AGI tem o potencial de melhorar a precisão em uma variedade de tarefas, analisando grandes quantidades de dados e identificando padrões e correlações que podem passar despercebidos pelos humanos. Isso pode levar a diagnósticos mais precisos na área da saúde, transporte e logística mais eficientes e pesquisas científicas mais eficazes.
- Segurança aprimorada: AGI tem o potencial de melhorar a segurança em vários setores, permitindo que as máquinas tomem decisões mais informadas e evitem riscos potenciais. Isso pode levar a um transporte mais seguro, processos de fabricação mais confiáveis e condições de trabalho mais seguras para os funcionários.
- Acessibilidade aprimorada: A AGI tem o potencial de tornar uma variedade de serviços mais acessíveis a indivíduos com diferentes necessidades e habilidades, personalizando os serviços e adaptando-os às preferências individuais. Isso poderia levar a um acesso mais equitativo à saúde, educação e outros serviços.
Desafios da AGI
Embora certamente haja benefícios para a AGI, também há desafios que devem ser enfrentados. Um dos maiores desafios é garantir que a AGI seja desenvolvida de forma responsável e ética.
Isso inclui garantir que a AGI esteja alinhada com os valores humanos e programada para agir de acordo com princípios éticos.
Outro desafio é garantir que o AGI seja seguro e confiável. Isso inclui o desenvolvimento de mecanismos de supervisão para garantir que o AGI não seja usado para fins nocivos e que não represente uma ameaça à segurança humana.
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Conclusão: O futuro da IA 2023
Concluindo, a inteligência artificial (IA) está avançando rapidamente e transformando todos os aspectos de nossas vidas, da saúde ao transporte, à educação, ao entretenimento e muito mais.
Embora a IA tenha o potencial de trazer enormes benefícios para a humanidade, como maior eficiência, precisão, segurança e acessibilidade, ela também apresenta novos desafios e riscos que precisam ser enfrentados.
Enquanto nos preparamos para o futuro da IA, é importante desenvolver mecanismos de supervisão para garantir que a IA seja desenvolvida e usada de maneira responsável e ética.
Também devemos garantir que a IA seja segura e confiável e que esteja alinhada com os valores humanos e os princípios éticos. Ao fazer isso, podemos aproveitar o poder da IA para beneficiar a humanidade de maneira significativa, minimizando possíveis riscos e desafios.