Inteligência Artificial

Inteligência Artificial (IA) é um sistema ou programa de computador que pode realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como aprender, raciocinar e resolver problemas. Ela pode perceber o ambiente, entender informações, aprender com experiências, raciocinar e agir para atingir objetivos, emulando a inteligência humana.

A Inteligência Artificial (IA) pode também ser definida como um campo multidisciplinar da ciência da computação que se dedica à criação de sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Isso inclui a mencionada capacidade de aprender, raciocinar, resolver problemas, compreender linguagens naturais, reconhecer padrões e tomar decisões (Queiroz & Disconzi, 2024; Lobo, 2018; Costa et al., 2021). A IA é frequentemente associada a técnicas como aprendizado de máquina, nasquais algoritmos são utilizados para permitir que as máquinas aprendam a partir de dados e experiências, melhorando seu desempenho ao longo do tempo (Lima et al., 2024; Santos, 2023). Essa capacidade de adaptação e aprendizado é um dos aspectos que distingue a IA de outras formas de automação e programação tradicional.

O conceito de IA foi formalmente introduzido na década de 1950, com a conferência de Dartmouth. Nale, pesquisadores como John McCarthy e Marvin Minsky começaram a explorar a possibilidade de máquinas que poderiam simular a inteligência humana (Bertoni et al., 2022). Desde então, a IA evoluiu significativamente, impulsionada por avanços em poder computacional e técnicas de algoritmos, permitindo aplicações em diversas áreas, como saúde, educação, finanças e transporte (Rosa, 2024; Elias, 2023). A IA não é apenas uma ferramenta, mas uma tecnologia que tem o potencial de transformar a maneira como interagimos com o mundo e tomamos decisões.

A IA pode ser dividida em várias subáreas, incluindo a robótica, que envolve a criação de máquinas que podem realizar tarefas físicas, e o processamento de linguagem natural, que permite que as máquinas compreendam e interajam em linguagem humana (Tateisi et al., 2021; Fujiyoshi, 2024). Além disso, a IA é utilizada em sistemas de recomendação, diagnósticos médicos, reconhecimento de imagem e muito mais, demonstrando sua versatilidade e aplicabilidade em diferentes contextos (Lisboa et al., 2022; Santos, 2023; Elias, 2023). O uso de IA em setores como a saúde, por exemplo, tem mostrado resultados promissores na predição de doenças e na personalização de tratamentos, o que pode levar a melhores resultados para os pacientes (Lima et al., 2024; Santos, 2023; Elias, 2023).

Um dos desafios associados à IA é a questão da ética e da responsabilidade. À medida que os sistemas de IA se tornam mais autônomos e integrados em processos críticos, como decisões judiciais e diagnósticos médicos, surgem preocupações sobre a transparência, a responsabilidade e os vieses algorítmicos (Queiroz & Disconzi, 2024; Neto, 2024; Cambi, 2023). A implementação de IA deve ser acompanhada de diretrizes éticas e regulatórias que garantam que essas tecnologias sejam utilizadas de maneira justa e responsável, minimizando riscos e maximizando benefícios (Rosa, 2024; Leitão, 2022). A discussão sobre a ética da IA é vital, pois envolve não apenas questões técnicas, mas também sociais e filosóficas sobre o impacto da tecnologia na vida humana.

A IA também está mudando a forma como educamos e aprendemos. Tecnologias baseadas em IA estão sendo utilizadas para criar experiências de aprendizado personalizadas, adaptando o conteúdo às necessidades individuais dos alunos e proporcionando feedback em tempo real (Bezerra et al., 2024; Souza, 2024). Isso não apenas melhora a eficácia do aprendizado, mas também prepara os alunos para um futuro em que a interação com sistemas inteligentes será comum. A integração da IA na educação representa uma oportunidade para inovar e melhorar os métodos de ensino, mas também requer uma reflexão cuidadosa sobre como essas tecnologias são implementadas e quais são suas implicações para o papel dos educadores e a experiência dos alunos (Teles & Nagumo, 2023; Fujiyoshi, 2024).

Além disso, a IA está se tornando uma parte essencial da Indústria 4.0, na qual a automação e a digitalização estão transformando os processos de produção e negócios. A capacidade de coletar e analisar grandes volumes de dados em tempo real permite que as empresas tomem decisões mais informadas e eficientes, melhorando a produtividade e a competitividade (Costa et al., 2021; Júnior & Reis, 2021). No entanto, essa transformação também traz desafios, como a necessidade de requalificação da força de trabalho e a gestão de questões éticas relacionadas ao uso de dados e à privacidade (Rosa, 2024; Elias, 2023).

A pesquisa em IA continua a avançar, com novas técnicas e abordagens sendo desenvolvidas para melhorar a eficiência e a eficácia dos sistemas inteligentes. O aprendizado profundo, por exemplo, é uma técnica que tem mostrado resultados impressionantes em tarefas complexas, como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural (Tateisi et al., 2021; Fujiyoshi, 2024). À medida que a tecnologia avança, é crucial que a sociedade acompanhe essas mudanças, garantindo que os benefícios da IA sejam amplamente distribuídos e que os riscos sejam geridos de forma adequada.

Em resumo, a Inteligência Artificial é uma área em rápida evolução que tem o potencial de transformar diversos aspectos da vida humana. Desde a saúde até a educação e a indústria, a IA oferece oportunidades significativas para melhorar a eficiência e a eficácia. No entanto, também apresenta desafios éticos e sociais que devem ser abordados para garantir que seu desenvolvimento e implementação sejam feitos de maneira responsável e benéfica para todos. A compreensão e a discussão contínua sobre a IA são essenciais para navegar neste novo paradigma tecnológico e maximizar seus benefícios enquanto se minimizam os riscos associados.

Referências:

Bertoni, A., Rodrigues, V., Zeiser, F., Mello, B., Costa, C., Donida, B., … & Righi, R. (2022). Internet das coisas de saúde: aplicando iot, interoperabilidade e aprendizado de máquina com foco no paciente., 1-47. https://doi.org/10.5753/sbc.10508.0.1

Bezerra, E., Damacena, R., Lima, I., Lisboa, A., Ferreira, M., Freitas, A., … & Vieira, A. (2024). O impacto das tecnologias emergentes na educação: transformações e desafios na era digital. Revista Ibero-Americana De Humanidades Ciências E Educação, 10(7), 2992-3003. https://doi.org/10.51891/rease.v10i7.14950

Cambi, E. (2023). Inteligência artificial no poder judiciário, discriminação algorítmica e direitos humanos-fundamentais. Suprema – Revista De Estudos Constitucionais, 3(2), 189-218. https://doi.org/10.53798/suprema.2023.v3.n2.a250

Costa, C., Trigueiros, P., & Gonçalves, C. (2021). A inteligência artificial e o negócio eletrónico – uma visão geral. CIMNE. https://doi.org/10.56002/ceos.0043_cimne_1_1

Elias, M. (2023). Inteligência artificial em saúde e implicações bioéticas: uma revisão sistemática. Revista Bioética, 31. https://doi.org/10.1590/1983-803420233542en

Fujiyoshi, M. (2024). Inteligência artificial e suas implicações no contexto educacional. Revista Ilustração, 5(2), 41-52. https://doi.org/10.46550/ilustracao.v5i2.299

Júnior, I. and Reis, J. (2021). Indústria 4.0 e sociedade 5.0: visões comparadas. Research Society and Development, 10(11), e23101119192. https://doi.org/10.33448/rsd-v10i11.19192

Leitão, R. (2022). Diretrizes regulatórias para sistemas de inteligência artificial: análise documental das iniciativas dos estados unidos e união europeia. Revista Eletrônica Direito E Sociedade – Redes, 10(3), 187-204. https://doi.org/10.18316/redes.v10i3.9097

Lima, M., Ferreira, A., Lima, M., Retto, Y., Nogueira, A., Bernardino, S., … & Bezerra, I. (2024). Papel da inteligência artificial na predição de eventos cardíacos. Brazilian Journal of Implantology and Health Sciences, 6(2), 2213-2229. https://doi.org/10.36557/2674-8169.2024v6n2p2213-2229

Lisboa, D., Barros, N., & Lochter, J. (2022). Aprendizado de máquinas automatizado para predição de umidade, temperatura e iluminação em ambientes internos. Journal of Innovation and Science Research and Application, 2(1). https://doi.org/10.56509/joins.2022.v2.152

Lobo, L. (2018). Inteligência artificial, o futuro da medicina e a educação médica. Revista Brasileira De Educação Médica, 42(3), 3-8. https://doi.org/10.1590/1981-52712015v42n3rb20180115editorial1

Neto, L. (2024). Algoritmos e jurisprudência: um estudo sobre a regulação tecnológica no contexto jurídico brasileiro. Revista Ibero-Americana De Humanidades Ciências E Educação, 10(10), 4230-4246. https://doi.org/10.51891/rease.v10i10.16272

Queiroz, G. and Disconzi, V. (2024). El impacto de la inteligencia artificial en el derecho: cuestiones éticas y legales. Revista Ibero-Americana De Humanidades Ciências E Educação, 10(4), 1388-1406. https://doi.org/10.51891/rease.v10i4.13550

Rosa, M. (2024). A inteligência artificial como mecanismo de celeridade e justiça nas ações coletivas no brasil: uma nova perspectiva jurídico-tecnológica. ARACÊ, 6(3). https://doi.org/10.56238/arev6n3-354

Santos, J. (2023). Uso da inteligência artificial na cardiologia: uma revisão integrativa. Revista Interdisciplinar De Saúde E Educação, 4(3), 31-35. https://doi.org/10.56344/2675-4827.v4n3a2023.8

Souza, E. (2024). Futuro do ensino superior frente aos desafios da inteligência artificial: uma revisão bibliográfica. Revista De Gestão E Secretariado, 15(6), e3922. https://doi.org/10.7769/gesec.v15i6.3922

Tateisi, N., Moraes, G., Aguiar, L., Mendonça, M., Palácios, R., Godoy, W., … & Breganon, R. (2021). Inteligência artificial aplicada na robótica / artificial intelligence applied in robotics. Brazilian Journal of Development, 7(3), 26730-26741. https://doi.org/10.34117/bjdv7n3-396

Teles, L. and Nagumo, E. (2023). Uma inteligência artificial na educação para além do modelo behaviorista. Revista Ponto De Vista, 12(3), 01-15. https://doi.org/10.47328/rpv.v12i3.15452