A Metáfora da Inteligência Artificial: Entre a Simulação e a Realidade
A expressão "inteligência artificial" (IA) é amplamente utilizada para descrever sistemas ou programas de computador que são capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como reconhecimento de padrões, tomada de decisões, aprendizado e resolução de problemas. No entanto, a questão de saber se a expressão é "correta" ao se referir a um código de programação depende do ponto de vista filosófico e semântico. O ser humano frequentemente projeta atributos de inteligência, complexidade e, em certos casos, até traços de personalidade nesses sistemas, potencializando a ideia de que eles compartilham elementos da cognição humana, ainda que na realidade isso seja apenas uma ilusão antropomórfica.
O Ponto de Vista Técnico
Do ponto de vista técnico, a IA refere-se a algoritmos e modelos de aprendizado de máquina que imitam certos aspectos da cognição humana, como a capacidade de aprender com dados (aprendizado de máquina), tomar decisões (raciocínio automatizado) ou entender linguagem natural (processamento de linguagem natural). Embora esses sistemas possam realizar tarefas complexas, elas não possuem consciência, emoções ou "inteligência" no sentido humano. Ou seja, a "inteligência" em IA é uma metáfora, baseada em algoritmos matemáticos e modelos computacionais, e não em processos cognitivos ou conscienciais humanos.
O Ponto de Vista Semântico
Do ponto de vista semântico, a inteligência é frequentemente associada a atributos humanos, como percepção, raciocínio, aprendizagem e julgamento. Quando aplicamos "inteligência artificial" a um código ou sistema, estamos, de fato, usando uma analogia para descrever a capacidade dessas máquinas de realizar tarefas complexas de forma que se assemelhem a comportamentos inteligentes observados em seres humanos. Mas, em última instância, a "inteligência artificial" não envolve a verdadeira cognição ou consciência que caracteriza a inteligência humana.
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Entre a Simulação e a Realidade
Portanto, enquanto a expressão "inteligência artificial" pode ser vista como uma metáfora e não uma descrição literal de inteligência no sentido humano, ela é amplamente aceita e utilizada no campo da ciência da computação para se referir a sistemas capazes de realizar tarefas cognitivas de maneira automatizada e eficiente. A terminologia, embora não perfeitamente precisa, tem sido eficaz para descrever o avanço das máquinas, e automação em geral, em áreas que tradicionalmente exigiam inteligência humana.
O que chamamos de "inteligência artificial" é, de forma mais precisa, um conjunto de tecnologias e técnicas que simula aspectos da cognição humana para realizar tarefas complexas de forma eficiente e automatizada. As descrições mais apropriadas incluem sistemas baseados em algoritmos. Sob esse aspecto, a IA pode ser melhor descrita como um conjunto de algoritmos e modelos matemáticos complexos que permitem a uma máquina realizar tarefas de reconhecimento de padrões, previsão, otimização e adaptação com base em grandes volumes de dados. Isso reflete as bases técnicas de aprendizado de máquina (Machine Learning), aprendizado profundo (deep learning) e redes neurais artificiais.
A IA também pode ser entendida como a simulação computacional de processos sobre comportamentos humanos que se assemelham ao raciocínio lógico, planejamento e processamento de linguagem natural. Essa descrição enfatiza a ideia de simulação em vez de inteligência verdadeira. Temos aí a automação cognitiva que reflete o uso de IA para automatizar tarefas que requerem algum nível de raciocínio, análise e tomada de decisão, sem implicar que a máquina possua cognição consciente.
Em muitas situações, principalmente no mercado corporativo, a IA é vista como sistemas projetados para tomada de decisão automatizada e otimização de processos com base em dados complexos. Aqui, destaca-se a sua função utilitária em solucionar problemas e criar soluções computacionais eficazes. Muitos modelos de IA, especialmente os de aprendizado de máquina, são descritos de forma mais precisa como "sistemas de aprendizado orientado a dados", pois dependem de treinamento a partir de grandes volumes de dados para desenvolver respostas e prever comportamentos.
Conclusão
Embora a expressão "inteligência artificial" seja aceita, ela é uma metáfora e, em um sentido estrito, pode não ser a mais precisa para descrever os sistemas que apenas emulam certos aspectos da cognição humana. "Sistemas de emulação cognitiva" ou "sistemas de processamento automatizado de dados" poderiam ser alternativas mais precisas, porém carecem da popularidade e o uso amplamente difundido do termo "IA" faz com que ele permaneça como o padrão de referência, ainda que com suas limitações conceituais.
Terapeuta Corporal, Psicóloga e Artista Visual. Busco promover o autocuidado, o bem-estar e a autoconsciência por meio da neurociência afetiva, da massagem neuro-holística e das práticas de arte-terapia.
1 mSensacional o seu artigo professor! O cérebro e as funções biológicas são analógicas ! Existe uma gama de nuances que não podem ser compactada num realidade binária e simplista de um sistema digital. IA não pode substituir o ser humano! O problema no entanto é desmistificar a ilusão e o fascínio contemporâneo que imagina que máquinas são mais fascinantes que seres humanos !!✔️