Desde o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022 pela OpenAI, juntamente com outros chatbots concorrentes nesse setor, como o BARD do Google e o Bing Chat da Microsoft, uma nova disputa surgiu no desenvolvimento de ferramentas de inteligência artificial (IA).
Seja a IA utilizada para chatbot, reconhecimento de imagem, criação de design ou outros tipos de aplicativos, ela visa na realização de tarefas que podem ser simples e complexas para o ser humano. Essas tarefas são realizadas por algoritmos que executam um conjunto de instruções operacionais e cálculos matemáticos. À medida que a tecnologia avança, a IA evolui, impulsionando a inovação e transformando vários setores.
A Inteligência Artificial
A inteligência artificial é uma subdisciplina da ciência da computação que tem como objetivo permitir que os computadores emitam a inteligência humana para resolver problemas específicos. Para conseguir isso, os engenheiros criam e desenvolvem novos algoritmos que permitem simular cada vez com mais precisão as habilidades cognitivas dos humanos. Atualmente, a IA se especializou em vários subcampos, como:
Computação Evolutiva
Este campo engloba uma família de algoritmos inspirados na evolução biológica. Eles são usados na otimização de problemas complexos com múltiplas variáveis e em sistemas de otimização contínua; Por exemplo, Algoritmos Genéticos (GA, por sua sigla em inglês).
Rede Neural Artificial
É inspirado em redes neurais biológicas, com o objetivo de aprender por meio de exemplos nos quais as entradas e saídas são conhecidas. A execução desses algoritmos requer a definição prévia dos fatores de ponderação para uma situação ou problema específico. Essas características fazem com que esses algoritmos sejam considerados como um subconjunto do Machine Learning (ML); Por exemplo, as DNN (Deep Neural Network, redes neurais de múltiplas camadas).
Visão
É uma subárea que estuda o uso de técnicas de visão que permitem a identificação de objetos por meio do processamento de imagens ou frames de vídeos. Os cientistas criam algoritmos com o objetivo de dar ao computador um nível de compreensão do conteúdo de uma imagem.
Robótica
Esta subárea requer a compreensão em três áreas do conhecimento: Elétrica, Mecânica e Ciência da Computação. Os engenheiros têm o objetivo de criar robôs autônomos capazes de realizar tarefas simples, como manipular objetos ou executar tarefas especializadas; Por exemplo, o controle inteligente e a exploração autônoma.
Emulação de Raciocínio
Está focado no desenho e construção de algoritmos que facilitam a tomada de decisão dos gerentes de projeto quando se deparam com problemas que requerem amplo conhecimento e experiência específica; Por exemplo, os DSS (Decision Support Systems, sistemas de suporte à decisão).
Processamento de Voz
Os engenheiros se concentram no desenvolvimento de algoritmos com a capacidade de converter a linguagem falada em texto, bem como entender as mensagens humanas e convertê-las em ações; Por exemplo, reconhecimento de voz e geração de som.
Processamento de Linguagem Natural
Este é um subcampo interdisciplinar que combina linguística e ciência da computação. Algoritmos neste campo visam tornar inteligíveis as linguagens humanas para que um sistema programado possa interpretar e compreender textos, bem como manter um diálogo claro com humanos; Por exemplo, tradução automática (machine translation), geração de linguagem natural, e correção de erros gramaticais.
Machine Learning
É um subcampo bem conhecido da AI que visa estudar e construir métodos que permitam treinar máquinas para aprender a partir de um conjunto de dados e posteriormente fazer previsões; Por exemplo, modelos baseados em árvore de decisão e em espaço de versão.
Algoritmos Usados na Construção da IA
Uma vez que você tenha conhecimento da área de desenvolvimento de algoritmos no contexto da AI, é possível aprofundar um pouco mais e descobrir sua classificação. Os algoritmos de AI podem ser classificados em vários grupos, sendo os três principais:
Aprendizagem Supervisionada
Esses tipos de algoritmos são caracterizados principalmente por exigir intervenção humana para rotular os dados de entrada. Entre seus principais usos estão a classificação e a regressão numérica, duas técnicas fundamentais na análise de dados e na tomada de decisões. Alguns exemplos incluem árvores de decisão, random forest, máquina de vetores de suporte, regressão linear, regressão polinomial e regressão logística.
Algoritmos de machine learning para classificação. Fonte.
Aprendizagem não Supervisionada
Ao contrário do anterior, esse tipo de algoritmo não depende de rotulagem de dados para construir modelos e encontrar relacionamentos, o que permite gerar mais informações sobre os dados. Isso implica que os modelos devem ter a capacidade de identificar padrões e fazer previsões sem instruções prévias. Alguns exemplos incluem os agrupamentos por K-means e hierárquicos (K-means e Hierarchical Clustering), bem como o modelo de mistura gaussiana.
Por outro lado, existem algoritmos que podem ser usados tanto como paradigmas de aprendizado supervisionado quanto não supervisionado, como as Redes Neurais.
Rede neural de múltiplas camadas. Fonte
Aprendizagem por Reforço
Este tipo de algoritmos é caracterizado por aprender a partir do feedback das operações iterativas de ação e resultado. Em outras palavras, eles avaliam várias possibilidades de um problema por meio de tentativa e erro, recebendo uma recompensa positiva cada vez que se aproximam da melhor solução. Portanto, buscam maximizar a recompensa para uma situação específica. Alguns frameworks incluem Markov Decision Process (MVP), equações de Bellman, programação dinâmica, e Q-learning.
Rota de roteamento otimizada. Fonte.
Como você pode ver, cada uma dessas categorias engloba uma grande variedade de tipos de algoritmos, o que torna impraticável cobrir todos eles em um único post. Por esse motivo, decidimos iniciar uma série de blogs onde apresentaremos informações detalhadas sobre cada um deles. A seguir, explicamos um tipo de algoritmo que é amplamente utilizado na otimização de problemas e na construção de modelos de machine learning.
Computação Evolutiva: Algoritmos Genéticos
Os algoritmos genéticos formam parte do subconjunto da IA conhecida como computação evolutiva. O design desses algoritmos está inspirado nos processos de seleção natural e genética, e tem como propósito a minimização ou maximização de uma função objetivo. Em outras palavras, as variáveis a otimizar são representadas por meio de cadeias de números binários ou também chamados de cromossomas, que se modificam temporalmente com o fim de obter uma solução mais adequada ao problema. Por essas características, eles são chamados de algoritmos genéticos.
O design e a construção do algoritmo seguem os seguintes passos:
- Função objetivo (Objective Function): Definir o problema e identificar uma função objetivo que conduza à solução desejada;
- População (Population): Criar uma população inicial de possíveis soluções e represente-as em forma binária (cromossomas);
- Cruzamento (Crossover): Combinar pares de cromossomas para criar descendentes ou novos conjuntos de possíveis soluções;
- Mutação (Mutation): Modificar os genes de cada cromossoma com o fim de aumentar a diversidade e evitar soluções não óptimas;
- Avaliação (Evaluation): Converter as variáveis de todos os cromossomas do formato binário para o formato numérico real e usá-los para avaliar a função objetivo;
- Seleção (Selection): Selecionar por meio de modelos estatísticos, um conjunto de soluções para formar uma nova população;
- Repetição (Repeat): Repetir os passos 2 a 7 usando a nova população de soluções até atingir um critério de convergência.
Fluxograma do Algoritmo Genético. Imagem criada pelo autor.
Finalmente, para fornecer a você uma compreensão mais profunda do uso de algoritmos genéticos, são apresentados alguns exemplos de aplicações.
Optimização
Algoritmos genéticos podem ser implementados para otimizar problemas sob certas restrições e condições específicas. Eles são aplicáveis em vários setores, como engenharia, ciência de dados e planejamento de negócios.
Por exemplo, temos utilizado esses tipos de algoritmos no campo da pesquisa científica para otimizar modelos matemáticos complexos. Sem o uso de um algoritmo genético, esse processo levaria muito tempo e sua reprodutibilidade não poderia ser realizada por outros autores, pois não haveria um processo padronizado. Outro exemplo de aplicação é a redução de despesas aéreas por meio da otimização dos recursos utilizados em função do número de passageiros, da rota e do tipo de aeronave.
Em geral, o uso de algoritmos de otimização permite maximizar benefícios, melhorar a eficiência e minimizar custos.
Ajuste de hiperparâmetros
When building machine learning models, it is crucial to select optimal hyperparameters. For this, hyperparameter optimization plays a fundamental role in achieving high-performance and generalizable ML models. It allows users to fit the ML model to the characteristics of the problem and the data, avoid overfitting or underfitting, improve computational efficiency, and obtain consistent and reproducible results.
Antes de executar modelos de machine learning, você precisa encontrar os hiperparâmetros ideais. A otimização de hiperparâmetros é essencial para os modelos de ML generalizáveis e de alto desempenho. Isso permite ajustar o modelo às características do problema e dos dados, evitar o sobreajuste ou o mal ajuste, melhorar a eficiência computacional e obter resultados consistentes e reprodutíveis.
Referências
IA vs. Machine Learning vs. Deep Learning vs. Neural Networks: What’s the Difference?, IBM.
What Is Reinforcement Learning, geeksforgeeks.
The Beginner’s Guide to Deep Reinforcement Learning [2023], v7labs.
Optimal Path Routing Using Reinforcement Learning, DELL Technologies.