Como o próprio nome deixa claro, a Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência de computação que tem como foco elaborar dispositivos que simulem a capacidade de raciocínio humano. O objetivo é elaborar máquinas que, mais do que simplesmente seguir rotinas pré-programadas, sejam capazes de aprender a desempenhar suas tarefas de forma mais eficiente e consigam se adaptar a novos ambientes.

Porém, a emulação do comportamento humano se mostrou um processo muito mais complicado do que o imaginado originalmente. A própria falta de compreensão que temos do funcionamento dos processos biológicos que ocorrem no cérebro humano contribuiu para isso acontecer – afinal, se não conseguimos entender direito como surge o processo criativo ou a associação de ideias, fica muito difícil reproduzir tais processo de maneira fiel.
Isso se deve ao fato de que humanos não utilizam somente critérios lógicos de avaliação para resolver problemas. Aspectos como experiências anteriores, intuição e o próprio inconsciente influenciam de maneira substancial a forma como lidamos com situações inesperadas e contornamos obstáculos.

Além disso, a maneira como processamos informações é muito diferente da utilizada por uma máquina. Exemplo disso pode ser uma simples conversa sobre pássaros: enquanto os seres humanos possuem um conceito intuitivo do que é o animal (embora nem todos tenham a mesma imagem mental dele), para uma máquina interpretar tal conceito exigiria uma grande quantidade de informações.

Não só o conceito de pássaro deveria estar no banco de dados, como também formas de diferenciá-los de outros animais e objetos. O resultado é um processo que, se não impossível, requer um poder computacional que até as máquinas mais modernas teriam dificuldades em oferecer. Isso sem contar com o longo tempo necessário para programar todos os aspectos necessários.

Visão Computacional

A Visão Computacional pode ser descrita como a união entre Computação Gráfica e inteligência Artificial, com o intuito de simular a capacidade humana de visualizar o ambiente e tomar decisões com base nas informações visuais obtidas.

Essa é uma área de estudo complexa, que exige recursos computacionais e equipamentos de obtenção de imagens de ótima qualidade para um resultado satisfatório.

O campo de estudo é antigo, porém somente nos últimos anos o maquinário necessário esteve disponível para uma maior aplicação prática. Os setores que mais aplicam atualmente tecnologias de Visão Computacional atualmente são indústrias e setor médico. Existem vertentes de necessidades e produtos surgindo para setores administrativos, segurança, transporte, comércio, etc.

As principais aplicações buscadas são seleção automatizada (seja em linha de produção ou em meio a uma quantidade de amostras), controle de ambiente, reconhecimento de pessoas, veículos, caracteres, identificação automática de dados de controle, como código de barras ou imagens de identificação.

As tecnologias de Visão Computacional devem ser desenvolvidas por pesquisadores e técnicos especializados, pois envolvem garantias de execução, segurança e velocidade. Afinal, para aplicações comerciais, não deve existir a possibilidade de erro.

Automação via IA

A Inteligência Artificial tem como grande benefício a automação de tarefas, tornando-se uma aliada na execução das tarefas e ações pessoais.

Processos podem ser melhorados e automatizados, evitando toda a repetição desnecessária de esforço por parte do executor. Os ganhos de produtividade, tempo e qualidade do ambiente de trabalho são grandes atrativos para a expansão dessa nova visão de operação técnica.

O grande benefício da atuação a partir de IA concentra-se no ponto de tanto tarefas manuais quanto mentais poderem ser automatizadas. Processos de decisão também podem ser transformados em tecnologia, aliando o benefício da facilidade dos computadores de lidar com grandes quantidades de informação em um curto período de tempo.

A automação de tarefas manuais costuma envolver a interação com maquinário que executam as ações ao invés de pessoas. Isso é particularmente útil quando:

• a velocidade de operação é um fator crucial para a competitividade da empresa;
• condições de trabalho perigosas, desgastantes ou desagradáveis;
• locais de difícil acesso ou que ofereçam perigo ao trabalhador, entre outros motivos.

Tecnologia baseada na natureza

O conceito de Vida Artificial (do inglês: Artificial Life, sigla ALife) compreende todas as tecnologias que buscam simular ou aplicar computacionalmente sistemas, processos e evoluções baseados na natureza.

Esse campo atua sobre software e hardware. Dessa forma, é aplicável em soluções de software, na robótica e bioquímica. Apesar de parecer um conceito distante, é muito aplicável a situações cotidianas e em automação de processos produtivos.

Processos de seleção automatizada baseada no funcionamento do cérebro humano é um exemplo de sistemas de decisão de alta eficácia. Soluções desse tipo auxiliam profissionais que realizam análises médicas, avaliações de ações em bolsas, especialistas a selecionarem tratamentos, equipamentos ou melhores serviços para seus clientes.

Simulando-se o modo como glóbulos brancos selecionam quais células no corpo são intrusas ou não, algoritmos podem selecionar em registros de dados, em servidores e redes corporativas, quais acessos são normais e quais são tentativas de invasão, vírus ou roubo de dados, podendo agir antecipadamente.

Técnicas baseadas em animais de colônia, como formigas e abelhas, auxiliam na análise da movimentação de pessoas em ruas, shoppings, em frente a lojas, etc., auxiliando a segurança pública, além de ajudar equipes de marketing a tomar decisões mais assertivas na hora de preparar-se para o público consumidor.

Baseando-se em como vários seres tomam decisões e exercem sua função na natureza, a ALife permite que automatizemos tarefas cotidianas simulando a atuação dos seres mais especializados da natureza. Isso com ganhos de velocidade, armazenamento de informações, segurança e escalabilidade.

IA em Jogos Eletrônicos

Historicamente a indústria de jogos eletrônicos sempre buscou inovar para atrair consumidores e aumentar seus lucros. Dentre as grandes áreas pesquisadas pela indústria de jogos para atrair jogadores podemos citar a Computação Gráfica e a Inteligência Artificial, ambas destinadas a gerar maior realismo e desafio para os jogadores.

A Inteligência Artificial aplicada à jogos surgiu em meados dos anos 70, com a necessidade de se produzir jogos single player (para um único jogador). Até então, a experiência de jogar se resumia ao desafio de um jogador contra o outro. A indústria da época percebeu que inovar em experiência de jogo contra a máquina resultaria em um novo conceito de "como jogar" e atrairia mais pessoas. Desde então, a IA tem sido aplicada massivamente em jogos.

Os objetivos da aplicação de IA em jogos compreendem basicamente a interação entre o jogador e o jogo, buscando tornar a experiência de jogar divertida e realista. A IA pode influenciar em aspectos importantes como diversão, dificuldade e a jogabilidade. FONTE: Illumëo Innovative Technologies.