Page 35 - Revista EAA - Edição 99

dicionário Oxford define inteligência como a Um algoritmo é um “processo ou conjunto de regras a
O serem seguidas em cálculos ou outras operações de reso-
“habilidade de adquirir e aplicar conhecimento
e habilidades”. Portanto, ser inteligente implica
lução de problemas, especialmente por um computador”.
a habilidade de resolver problemas, reconhecer cone- Portanto, falamos sobre uma instrução clara para um
xões e aprender com experiências. Em seres vivos, redes sistema de TI com um objetivo definido. Isso é bastante
neurais servem como transmissores de informações aos prático à primeira vista, mas o algoritmo não aprende au-
nossos cérebros para um rápido processamento do que tonomamente a menos que lhe seja dada a capacidade de
nossos sentidos experienciam. Pegamos a energia para se desenvolver. Portanto, podemos usar diferentes meios
processar informações de nossa comida. Nosso cérebro de aprendizado de máquina, como conhecimento super-
armazena informações sobre essas experiências e de- visionado que visa um resultado claramente definido do
duz consequências lógicas. Por exemplo, quando toca- processo de instrução.
mos um fogão quente e nos queimamos, nosso cérebro Do ponto de vista técnico, a inteligência artificial está
aprenderá e manterá nossos dedos longe do fogão na em ascensão. Para casos de uso complexos, no entanto,
próxima vez que corrermos o perigo de nos queimar também há aspectos de ética, psicologia, neurologia, mate-
para proteger nossa saúde. mática, ciência da comunicação, filosofia e linguística.
Máquinas não têm sentidos. Elas foram programadas
para um propósito específico e o cumprem. No entanto, Nos veículos

podemos torná-las mais inteligentes equipando-as com A inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel
“sentidos” artificiais ‒ sensores e chips. A energia para crucial no avanço de inúmeras tecnologias automotivas. Apre-
processamento rápido vem da eletricidade, assim como sentamos a seguir 24 tecnologias que já incorporam ou estão
a comida nos fornece energia. Processadores assumem o em vias de incorporar a IA em seu design e funcionamento:
papel de nosso cérebro. Você certamente conhece o termo
CPU, é a Unidade Central de Processamento e, por assim 1. CONDUÇÃO AUTÔNOMA
dizer, o coração do seu computador. Para processamen- Sensores e câmeras: IA processa dados de sensores e câme-
to de informações complexas, precisamos ainda mais do ras para detectar objetos, pedestres e sinais de trânsito.
que essas CPUs comuns, usamos a próxima etapa: GPUs. Sistemas de navegação: utilizam IA para traçar rotas e to-
Gamers entre vocês definitivamente sabem que uma uni- mar decisões de direção.
dade de processamento gráfico torna o jogo muito mais
divertido porque é simplesmente capaz de muitas ações
em paralelo. Redes neurais dentro de seres vivos foram o
modelo para redes neurais artificiais.
Redes neurais são construídas fisicamente com dife-
rentes ferramentas. Uma vez que os processadores proces-
sam rapidamente grandes volumes de dados em paralelo,
placas gráficas como as do fabricante NVIDIA com um
processador gráfico de alto desempenho são preferidas.
Theano, Caffe, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) e
TensorFlow podem se conectar aqui para construir redes
neurais. Keras ou Lasagne são usados como interfaces de
programação e bibliotecas para redes neurais.
Reconhecimento automático de imagem ou padrão
são exemplos dessa tecnologia, correspondendo ao nosso
exemplo do fogão acima. A questão desafiadora dos pri-
meiros experimentos feitos foi “Isso é um gato?”. Agora
a barra está muito mais alta: por exemplo, no campo da
condução autônoma; a câmera dentro do carro deve de-
tectar de forma confiável quando um pedestre de repente
corre na frente de um carro ‒ e iniciar o processo de fre-
nagem imediatamente.

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