Como a programação de IA difere da programação tradicional?

Como a programação de IA difere da programação tradicional? é perfilado pela BTW Media porque evidências publicadas o vinculam à infraestrutura da internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• Programas de computador tradicionais são programados com instruções codificadas para tarefas específicas, seguindo regras fixas.
• Modelos de IA tomam decisões e fornecem soluções com base em padrões aprendidos, e também geram novos conteúdos sem repetir exatamente o que usaram para aprender.

A tecnologia de inteligência artificial vem se desenvolvendo e sendo aplicada em muitos campos da vida. Como ela se difere da programação tradicional? Neste artigo, vou discutir o que é cada tipo de programação, seus diferentes focos e as áreas específicas para as quais cada uma é adequada. Primeiro, assista a este vídeo de Martin Keen, da IBM, que discute o sistema de IA e o código tradicional.

Programação de IA: Um resumo

Deixe-me resumir brevemente o conteúdo do vídeo. Martin discutiu que a IA aprende dados em três etapas: treinamento (obter os dados), validação (aprendizado) e teste (desempenho). Enquanto na programação tradicional, eles seguem regras e são programados manualmente em linhas de código.

Ele apontou três diferenças entre esses dois métodos de programação: a primeira é a escalabilidade, pois a IA permite grandes quantidades de código e dados, enquanto a programação tradicional requer mais entrada de código; a segunda é que a programação tradicional tem controle total sobre o sistema, já que a saída é o que foi construído, enquanto a IA pode ser imprevisível porque pode aprender com base em padrões e gerar algo novo além do esperado; o terceiro ponto são os aspectos de aprendizado e manipulação de dados.

Leia também:IBM relata crescimento em reservas de IA, superando estimativas de lucros

Podemos ver claramente a diferença entre IA e programação tradicional na tabela com as etapas de desenvolvimento. A primeira linguagem de programação de alto nível, que data de 1942 e se tornou comercial, é chamada de FORTRAN (FORmat TRANslation), liderada por uma equipe da IBM. Os primeiros computadores tinham capacidade e memória limitadas, o que forçava os programadores a escrever programas em linguagem de máquina, ajustados manualmente.

Ao longo das décadas, mais linguagens de programação foram inventadas com focos de processamento mais avançados. A programação tradicional se aplica a muitos campos que exigem um ambiente seguro e preciso, como sistemas contábeis, desenvolvimento web e, dentro dessas áreas, processamento de pagamentos e autenticação de usuários, todos regulados por regras de governança. A IA, por outro lado, é exatamente o oposto. Fundada como disciplina acadêmica em 1956, enfrentou obstáculos nas décadas seguintes devido à falta de confiança no financiamento, até finalmente dar as boas-vindas à primavera da IA em 2012.

O desenvolvimento por meio de deep learning superou outras técnicas de IA e levou ao boom da IA na década de 2020.

Leia também:Consultor de investimentos humano vs IA: Qual é o melhor?

Programação de IA e aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina desempenhou um papel crucial no desenvolvimento inicial da IA. Aprendizado de máquina é o estudo de programas que podem melhorar seu desempenho em tarefas específicas. Muito parecido com a ideia da IA generativa atual: aprender o padrão dos dados e gerar algo diferente. Os desenvolvedores chamaram a terceira etapa de treinamento devido aos aspectos de aprendizado por reforço no “teste” (etapa na programação tradicional), em que os experimentadores recompensam (enviam sinal positivo) pela resposta correta e punem (enviam sinal negativo) pela resposta errada, treinando assim a máquina a dar respostas “corretas”.

À medida que a explicação avança desde a definição até a origem/história, entendemos como eles diferem entre si; é bem parecido com os termos da psicologia, como o condicionamento clássico e o condicionamento operante, em que o primeiro diz que os comportamentos são provocados, enquanto o segundo diz que os comportamentos são emitidos.

A partir da diferença, não é difícil entender por que a IA é questionada por muitos sobre suas questões éticas e riscos futuros para a raça humana. Pois elas poderiam literalmente aprender coisas como nós fizemos. A programação tradicional fornece uma base sólida para o desenvolvimento da IA. Será que a IA em algum momento superará os humanos também fisicamente? Isso ainda é uma questão.