O que é inteligência artificial?
A inteligência artificial (IA) é um campo amplo. A área possui como objetivo principal o desenvolvimento de máquinas capazes de apresentar comportamentos inteligentes. Ou seja, agentes que podem raciocinar, aprender e agir de forma autônoma. Embora esses sejam seus objetivos, atualmente, nenhum sistema de IA apresenta esse conjunto de características. Porém, isso não deve ofuscar o desenvolvimento tremendo que a inteligência artificial tem experienciado.
Máquinas que imitam a inteligência humana
O objetivo da IA é criar sistemas capazes de pensar, aprender e resolver problemas de maneira autônoma. Hoje, isso se traduz em sistemas que realizam tarefas como reconhecer rostos, recomendar produtos, gerar imagens. Contudo, a IA não é um cérebro gigante capaz de executar todas essas tarefas. Na verdade, ela é uma coleção de técnicas usadas para tornar as máquinas inteligentes. Algumas IAs se destacam em tarefas específicas. Outras são sistemas multitarefas ou ainda sistemas de propósito mais geral. Exemplos de sistemas multitarefas incluem alguns LLMs de empresas como OpenIA (GPT-4) e Google (Gemini Ultra).
Como isso é feito?
Em sua essência, a IA é movida a algoritmos. Ela depende de algoritmos tanto para processar dados quanto para executar tarefas e aprender.
A maioria dos algoritmos de IA com os quais interagimos hoje tem aprendizagem. Aprendizagem em termos de algoritmo significa mudanças de desempenho a partir de exposições a dados. Algoritmos capazes de aprender pertencem majoritariamente a uma das subáreas da IA: machine learning.
Algoritmos de machine learning aprendem com dados. Eles são desenhados para, mediante várias estratégias, identificar e extrair padrões. Com isso, eles se tornam capazes de fazer previsões ou tomar decisões sem serem explicitamente programados. Em várias tarefas, a capacidade de identificação de padrões dos sistemas de machine learning é muito superior à capacidade humana. Contudo, algoritmos de machine learning, especialmente as redes neurais, precisam de quantidades enormes de dados para aprender. Conforme eles são expostos a mais e mais dados, melhor eles se tornam em suas tarefas.
IA para desenvolvedores Python
A Inteligência Artificial (IA) tem inúmeras aplicações em vários domínios e Python é uma linguagem popular para o desenvolvimento de seus sistemas. Especialmente, programadores com uma sólida compreensão de algoritmos terão uma vantagem em compreender conceitos de IA.
A maioria das possibilidades profissionais em IA para desenvolvedores Python se concentra na criação e aplicação de modelos e algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) e na manipulação e análise de dados em áreas associadas como ciência de dados.
Machine learning, redes neurais e ciência de dados
Como mencionado acima, machine learning é um subcampo da IA. Especificamente, a área desenvolve algoritmos capazes de aprender a fazer previsões e tomar decisões. Vários algoritmos de machine learning são de implementação simples com bibliotecas como scikit-learn. O domínio dessas técnicas abre portas para a criação de web apps e outras aplicações profissionais. Já para quem gosta de algoritmos mais complexos, as redes neurais são uma opção atraente.
Redes neurais, incluindo redes de aprendizado profundo (deep learning), são um subcampo do aprendizado de máquina. A estrutura desses algoritmos é explicitamente inspirada na estrutura e função do cérebro. O aprendizado profundo usa redes neurais artificiais com várias camadas ocultas para aprender padrões complexos a partir de dados. Frameworks escritos em Python como TensorFlow, Keras, JAX e PyTorch fornecem ferramentas poderosas para construir e treinar modelos de aprendizado profundo e outros tipos de redes neurais.
Além de machine learning, desenvolvedores Python com interesse em IA podem se aprofundar em ciência de dados. Modelos de IA são orientados por dados. Python se destaca na manipulação de dados com bibliotecas como Pandas para análise de dados e NumPy para cálculos numéricos. Portanto, se você tem interesse na área e conhece Python, não faltam opções.
