Análise das vantagens e desvantagens da inteligência artificial

Inteligência artificial (IA) refere-se aos campos convergentes da ciência da computação e da ciência de dados focados na construção de máquinas com inteligência humana para executar tarefas que anteriormente exigiriam um ser humano. Por exemplo, aprendizagem, raciocínio, resolução de problemas, percepção, compreensão da linguagem e muito mais. Em vez de confiar em instruções explícitas de um programador, os sistemas de IA podem aprender com dados, permitindo que eles lidem com problemas complexos (bem como tarefas simples, mas repetitivas) e melhorem ao longo do tempo.

A tecnologia de IA atual tem uma variedade de casos de uso em vários setores; as empresas usam a IA para minimizar erros humanos, reduzir os altos custos das operações, fornecer insights de dados em tempo real e melhorar a experiência do cliente, entre muitas outras aplicações. Dessa forma, representa uma mudança significativa na forma como abordamos a computação, criando sistemas que podem melhorar os fluxos de trabalho e aprimorar elementos da vida cotidiana.

Contudo, mesmo com os inúmeros benefícios da IA, ela tem desvantagens notáveis quando comparada aos métodos de programação tradicionais. O desenvolvimento e a implementação da IA podem trazer preocupações com a privacidade de dados, perda de empregos e riscos à cibersegurança, sem mencionar o enorme empreendimento técnico de garantir que os sistemas de IA se comportem conforme o pretendido.

Neste artigo, discutiremos como a tecnologia de IA funciona e apresentaremos as vantagens e desvantagens da inteligência artificial em comparação com os métodos de computação tradicionais.

A IA opera com base em três componentes fundamentais: dados, algoritmos e poder de computação.

• Dados: os sistemas de IA aprendem e tomam decisões com base em dados, e exigem grandes quantidades de dados para serem treinados de forma eficaz, especialmente no caso de modelos de aprendizado de máquina (ML). Os dados geralmente são divididos em três categorias: dados de treinamento (ajudam o modelo a aprender), dados de validação (ajustam o modelo) e dados de testes (avaliam o desempenho do modelo). Para um desempenho ideal, os modelos de IA devem receber dados de diversos conjuntos de dados (por exemplo, texto, imagens, áudio e muito mais), o que permite que o sistema generalize seu aprendizado para dados novos e invisíveis.
• Algoritmos: algoritmos são conjuntos de regras que os sistemas de IA usam para processar dados e tomar decisões. A categoria de algoritmos de IA inclui algoritmos de ML, que aprendem e fazem previsões e decisões sem programação explícita. A IA também pode funcionar com algoritmos de deep learning, um subconjunto de ML que usa redes neurais artificiais (ANNs) de várias camadas (daí o descritor "profundo") para modelar abstrações de alto nível em infraestruturas de big data. E os algoritmos de aprendizado por reforço permitem que um agente aprenda o comportamento executando funções e recebendo punições e recompensas com base em sua exatidão, ajustando iterativamente o modelo até que ele esteja totalmente treinado.
• Poder de computação: os algoritmos de IA muitas vezes exigem recursos de computação significativos para processar grandes quantidades de dados e executar algoritmos complexos, especialmente no caso de deep learning. Muitas organizações dependem de hardware especializado, como unidades de processamento gráfico (GPUs), para simplificar esses processos. 

AI systems also tend to fall in two broad categories:

• A inteligência artificial estreita, também chamada de IA estreita ou IA fraca, executa tarefas específicas, como reconhecimento de imagem ou voz. Assistentes virtuais, como a Siri da Apple, a Alexa da Amazon, o IBM watsonx e até mesmo o ChatGPT da OpenAI são exemplos de sistemas de IA estreita.
• A inteligência artificial geral (AGI), ou IA forte, pode realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa realizar; ela pode compreender, aprender, adaptar-se e trabalhar com base no conhecimento em vários domínios. A AGI, no entanto, ainda é apenas um conceito teórico.

Diferentemente da programação com IA, a programação tradicional exige que o programador escreva instruções explícitas para o computador seguir em todos os cenários possíveis; o computador, então, executa as instruções para resolver um problema ou realizar uma tarefa. É uma abordagem determinística, semelhante a uma receita, em que o computador executa instruções passo a passo para alcançar o resultado desejado.

A abordagem tradicional é adequada para problemas claramente definidos, com um número limitado de resultados possíveis, mas geralmente é impossível escrever regras para cada cenário quando as tarefas são complexas ou exigem uma percepção semelhante à humana (como no reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural etc.). É aí que a programação de IA oferece uma clara vantagem sobre os métodos de programação baseados em regras.

O potencial real da IA é imenso.As aplicações da IA incluem o diagnóstico de doenças, a personalização de feeds de redes sociais, a execução de análises de dados sofisticadas para modelagem do clima e a alimentação dos chatbots que lidam com nossas solicitações de atendimento ao cliente. Os robôs impulsionados por IA podem até mesmo montar carros e minimizar a radiação de incêndios florestais.

Assim como qualquer tecnologia, há vantagens e desvantagens da IA, quando comparada às tecnologias de programação tradicionais. Além das diferenças fundamentais em como elas funcionam, a IA e a programação tradicional também diferem significativamente em termos de controle do programador, manipulação de dados, escalabilidade e disponibilidade.

• Controle e transparência: a programação tradicional oferece aos desenvolvedores controle total sobre a lógica e o comportamento do software, permitindo uma personalização precisa e resultados previsíveis e consistentes. E se um programa não se comportar como esperado, os desenvolvedores poderão rastrear a base de código para identificar e corrigir o problema. Os sistemas de IA, especialmente os modelos complexos, como as redes neurais profundas, podem ser difíceis de controlar e interpretar. Eles geralmente funcionam como "caixas pretas", em que a entrada e a saída são conhecidas, mas o processo que o modelo usa para ir de uma para a outra não é claro. Essa falta de transparência pode ser problemática em setores que priorizam a explicabilidade do processo e da tomada de decisões (como saúde e finanças).
• Aprendizado e manipulação de dados: a programação tradicional é rígida; ela depende de dados estruturados para executar programas e, normalmente, tem dificuldades para processar dados não estruturados. Para "ensinar" novas informações a um programa, o programador deve adicionar manualmente novos dados ou ajustar processos. Os programas codificados tradicionalmente também enfrentam dificuldades com a iteração independente. Em outras palavras, eles podem não ser capazes de acomodar cenários imprevistos sem programação explícita para esses casos. Como os sistemas de IA aprendem com grandes quantidades de dados, eles são mais adequados para processar dados não estruturados, como imagens, vídeos e texto em linguagem natural. Os sistemas de IA também podem aprender continuamente com novos dados e experiências (como no aprendizado de máquina), permitindo que eles melhorem seu desempenho ao longo do tempo e tornando-os especialmente úteis em ambientes dinâmicos, onde a melhor solução possível pode evoluir ao longo do tempo.
• Estabilidade e escalabilidade: a programação tradicional é estável. Depois que um programa é escrito e depurado, ele executa as operações exatamente da mesma maneira, todas as vezes. No entanto, a estabilidade dos programas baseados em regras prejudica a escalabilidade. Como os programas tradicionais só podem aprender por meio de intervenções de programação explícitas, eles exigem que os programadores escrevam código em escala para aumentar as operações. Esse processo pode ser ingovernável, se não impossível, para muitas organizações. Os programas de IA oferecem mais escalabilidade do que os programas tradicionais, mas com menos estabilidade. Os recursos de automação e aprendizado contínuo dos programas baseados em IA permitem que os desenvolvedores dimensionem processos rapidamente e com relativa facilidade, representando uma das principais vantagens da IA. No entanto, a natureza improvisada dos sistemas de IA significa que os programas nem sempre fornecem respostas consistentes e apropriadas.
• Eficiência e disponibilidade: os programas de computador baseados em regras podem fornecer disponibilidade 24 horas por dia, sete dias por semana, mas às vezes somente se tiverem trabalhadores humanos para operá-los 24 horas por dia.

AI technologies can run 24/7 without human intervention so that business operations can run continuously. Another of the benefits of artificial intelligence is that AI systems can automate boring or repetitive jobs (like data entry), freeing up employees’ bandwidth for higher-value work tasks and lowering the company’s payroll costs. It’s worth mentioning, however, that automation can have significant job loss implications for the workforce. For instance, some companies have transitioned to using digital assistants to triage employee reports, instead of delegating such tasks to a human resources department. Organizations will need to find ways to incorporate their existing workforce into new workflows enabled by productivity gains from the incorporation of AI into operations.

A Omdia projeta que o mercado global de IA valerá US$ 200 bilhões até 2028.¹ Isso significa que as empresas devem esperar que a dependência de tecnologias de IA aumente, à medida que a complexidade dos sistemas de TI corporativos aumenta. Mas com o portfólio de produtos de IA do IBM watsonx , as organizações têm uma ferramenta poderosa em sua caixa de ferramentas para escalar a IA.

O IBM watsonx permite que as equipes gerenciem fontes de dados, acelerem fluxos de trabalho de IA responsável e implementem e incorporem facilmente a IA em toda a empresa — tudo em um só lugar. O watsonx oferece uma variedade de recursos avançados, incluindo gerenciamento abrangente de cargas de trabalho e monitoramento de dados em tempo real, projetados para ajudá-lo a dimensionar e acelerar as infraestruturas de TI impulsionadas por IA com dados confiáveis em toda a empresa.

Embora não esteja isento de complicações, o uso da IA representa uma oportunidade para as empresas acompanharem um mundo cada vez mais complexo e dinâmico, ao encontrar tecnologias sofisticadas que podem lidar com essa complexidade.