Para você entender tudo sobre Inteligência Artificial e como ela funciona

Às vezes a Inteligência Artificial pode parecer mágica: vários cientistas e engenheiros unem eletrônica, computação e robótica para criar algo que possa executar tarefas e analisar o mundo quase como um ser humano. Há pouco mais de 50 anos atrás, isso era pura ficção científica. Hoje em dia, estamos cada vez mais próximos de construir uma inteligência quase humana.

Porém, isso não é mágica: isso é ciência. É o resultado de anos de estudo em áreas como Ciência da Computação, Eletrônica, Mecatrônica, e até Psicologia, visando sempre melhorar os protótipos criados e se aproximar cada vez mais de uma versão eletrônica do cérebro humano.

Embora os detalhes das implementações mais recentes e robustas envolvam conceitos bem avançados, o funcionamento básico de uma Inteligência Artificial é bem fácil de compreender, e consiste basicamente de três partes:

1 – Obtendo os dados

Um algoritmo só pode ser considerado uma Inteligência Artificial se ele possui a habilidade de analisar o seu ambiente e se adaptar a ele. E para analisar o ambiente, ele precisa de sensores. Sensores são dispositivos eletrônicos capazes de obter dados sobre um ambiente, sendo cada sensor adaptado para obter um tipo de dado. Por exemplo, há sensores de movimento, de distância, de posição (como o GPS), de cor, de imagem (isto é, câmeras), entre outros tipos.

Os sensores são responsáveis por obter esses dados e transferi-los para a central de processamento da máquina de forma digital e/ou analógica, a qual irá interpretá-los conforme programado.

2 – Processo de tomada de decisão na Inteligência Artificial

A tomada de decisão é a parte mais importante. É a qualidade dela que define o quão “inteligente” é a inteligência artificial. Desenvolvê-la é a parte mais demorada e mais crítica do desenvolvimento da IA.

O processo de tomada de decisão nada mais é do que um algoritmo bem complexo que visa, a todo momento, atingir o objetivo pré-determinado da IA ao mesmo tempo em que analisa o ambiente (a partir dos dados dos sensores) para saber o que fazer e o que não fazer para conseguir atingir seu objetivo.

Por causa disso, o algoritmo precisa ser robusto o suficiente para sempre saber o que fazer, de acordo com as características do ambiente e os obstáculos que encontrar. Isso é algo mais simples ou mais complexo dependendo dos tipos de sensores sendo utilizados.

Se são utilizados somente sensores de distância, é muito mais fácil: é uma questão de usar a distância do objeto a um robô para determinar como ele será ultrapassado. Por isso eles são muito usados, por exemplo, em robôs feitos para competir na Olimpíada Brasileira de Robótica, pois eles têm obstáculos a ultrapassar, mas são apenas objetos retangulares e padronizados.

Se são utilizadas câmeras, por outro lado, é preciso utilizar algoritmos de visão computacional para identificar possíveis obstáculos e estimar a distância até eles. Esses algoritmos são muito mais complicados e exigem maior poder de processamento por parte do processador da IA.

Atualmente está ficando mais comum também, ao invés de programar a IA, utilizar um algoritmo de aprendizado de máquina para “ensinar” a inteligência artificial a seguir o objetivo e lidar com os obstáculos. Algo que facilita muito a criação delas, embora necessite de grande espaço de armazenamento de poder de processamento para funcionar.

3 – Agindo sobre as conclusões

Mas, claro todo esse esforço de obtenção de dados, análise e tomada de decisão seriam em vão se eles não fossem utilizados para algo. Para isso existem os atuadores: dispositivos eletrônicos criados para agir sobre o ambiente. Dentre eles, há alguns mais simples, como motores, válvulas, pistões e solenoides, mas há também outros mais complexos, normalmente criados pela união de vários componentes mais simples, tais como braços e pernas robóticos.

Após a inteligência artificial passar por todo o processo de tomada de decisão, ela chega a uma conclusão, que pode tomar a forma de uma ação. Se for o caso, ela então executa o algoritmo apropriado. Esse algoritmo utilizará os atuadores disponíveis em uma sequência pré-determinada de forma a alcançar o resultado desejado. Se esse resultado estará de acordo com o estado atual do ambiente e com o objetivo a ser alcançado dependerá do processo de tomada de decisão, da calibração dos sensores, do algoritmo de atuação, entre vários outros fatores.

Achou interessante? Pois saiba que é possível começar a implementar IAs a partir de placas mais simples e didáticas como o Arduino.