As aplicações da inteligência artificial são várias e em diversas áreas, como na indústria e no meio acadêmico. A inteligência artificial (IA) é a capacidade dos sistemas computacionais de realizar tarefas tipicamente associadas à inteligência humana, tais como aprendizagem, raciocínio, resolução de problemas, percepção e tomada de decisões. O subcampo do aprendizado de máquina tem sido utilizado para diversos fins científicos e comerciais, como tradução de idiomas, reconhecimento de imagens, tomada de decisões, pontuação de crédito e comércio eletrônico. Nos últimos anos, houve avanços significativos no campo da inteligência artificial generativa, que utiliza modelos generativos para produzir textos, imagens, vídeos ou outras formas de dados.
Resoluções de problemas
Uma das áreas mais estudadas por cientistas sobre Inteligência Artificial, é o processo de Resolução de Problemas, desde os mais simples até os mais complexos. Com base no estudos de comportamentos de indivíduos que resolvem problemas simples em laboratório, Allen Newell e Herbert Simon desenvolveram alguns programas para simular aspectos do comportamento inteligente e racional. Um de seus principais programas desenvolvidos, chamado 'General Problem Solver' (Solucionador de Problemas Gerais) pode ser resumido em poucas etapas: a primeira etapa consiste em gravar as declarações realizadas por alguns indivíduos que verbalizam seu pensamento enquanto resolvem os problemas. A seguir, o teórico ensaia algumas hipóteses acerca dos processos mentais que possivelmente estariam envolvidos no processo de elaboração de uma solução para o problema dado. A partir dessas hipóteses ele estrutura um programa que, em sua opinião, simulará o relato gravado. Finalmente, após processar esse programa no computador digital, ele compara o relato do indivíduo com o roteiro da máquina. Se os fluxos de palavras registrados no roteiro e no relatório forem razoavelmente semelhantes, então considera-se que uma explicação para o comportamento sob estudo foi obtida. Os pesquisadores do Projeto de Simulação Cognitiva admitem, neste caso, que as estratégias utilizadas pelo computador são análogas àquelas realizadas pelo indivíduo humano. Caso contrário, o programa deverá ser modificado com base nas discrepâncias encontradas durante o confronto de palavras. O mesmo procedimento é repetido até que um ajuste satisfatório seja obtido e o programa consiga passar pelo teste de Turing. Ou seja, até que os fluxos de palavras produzidas pelo computador e pelo sujeito humano sejam praticamente indistinguíveis para um examinador humano.TEIXEIRA, J. de F. & QUILICI GONZALES, M.E. - Inteligência Artificial e teoria de resolução de problemas.http://www.scielo.br/pdf/trans/v6/v6a06.pdf
Aplicações práticas Enquanto o progresso direcionado ao objetivo final de uma inteligência similar à humana tem sido lento, muitas derivações surgiram no processo. Exemplos notáveis incluem as linguagens Lisp e Prolog, as quais foram desenvolvidas para pesquisa em IA, embora também sejam usadas para outros propósitos.
A cultura hacker surgiu primeiramente em laboratórios de IA, em particular no MIT AI Lab, lar várias vezes de celebridades tais como McCarthy, Minsky, Seymour Papert (que desenvolveu a linguagem Logo), Terry Winograd (que abandonou IA depois de desenvolver SHRDLU).
Muitos outros sistemas úteis têm sido construídos usando tecnologias que ao menos uma vez eram áreas ativas em pesquisa de IA. Alguns exemplos incluem:
Aplicações de Algoritmos genéticos: AG são aplicáveis em diversos problemas como escalonamento de horários, sistemas de potência e filogenética. O CS-1 foi o primeiro sistema de classificação aplicando AG. Aplicações de Raciocínio baseado em casos: RBC tem sido utilizado em diversas aplicações como análise financeira, assessoramento de riscos, controle de processos, etc. Exemplos de aplicações de RBC incluem KRITIK, o CLAVIER na Lockheed, o CASELine na British Airways, PROTOS, CASEY, CASCADE, COMPOSER, etc. Aplicação na área da saúde: a introdução na medicina com a criação da Inteligência artificial na Medicina (IAM) propôs a ajuda mútua entre profissionais da saúde e da computação com a ideia de realizarem uma revolução na área médica. A partir dos anos 70 e 80, grandes universidades americanas iniciaram projetos para auxiliar no processo de diagnósticos, como MIT, Tufts University, Universidade de Pittsburgh, entre outras. Esses programas rapidamente atraíram vários dos melhores cientistas da época, com os primeiros anos da realização dos projetos sendo até hoje referências na história da IAM, por terem sido extremamente ricos e produtivos. Aplicações utilizando Vida Artificial são utilizados na indústria de entretenimento e no desenvolvimento da Computação Gráfica. Avanço no processamento: o Deep Blue da IBM se tornou o primeiro programa de computador a derrotar o campeão mundial em uma partida de xadrez, ao vencer Garry Kasparov por um placar de 3,5 a 2,5 em um match de exibição em 11 de maio de 1997. Kasparov disse que sentiu “uma nova espécie de inteligência” do outro lado do tabuleiro. O valor das ações da IBM teve um aumento de 18 bilhões de dólares. Chatterbots (robôs de software para conversação), personagens virtuais que conversam em linguagem natural como se fossem humanos de verdade, são cada vez mais comuns na Internet. Eles podem ser criados com uma interface Web que permite programar a detecção de intenção da frase através de Algoritmos baseados em Aprendizagem de Máquina, tal como IBM Watson Assistant. Controle autônomo: o sistema de visão de computador ALVINN foi treinado para dirigir um automóvel, mantendo-o na pista. Ele foi colocado na minivan controlada por computador NAVLAB da CMU e foi utilizado para percorrer os Estados Unidos – ao longo de quase 4.600 km o ALVINN manteve o controle da direção do veículo durante 98% do tempo. Um ser humano assumiu o comando nos outros 2%, principalmente na saída de declives. A NAVLAB tem câmeras e vídeo que transmitem imagens da estrada para ALVINN, que então calcula a melhor forma de guiar, baseado na experiência obtida em sessões de treinamento anteriores. Compliance & Mitigação de riscos, empresas como Experian, Dun and Bradstreet, Equifax, LexisNexis, UpLexis, Montax Big Data e eStracta utilizam IA na análise do risco de contratações a partir de consultas automáticas de megadados sobre pessoas e organizações disponíveis em bancos de dados públicos e privados. Diagnóstico: programas de diagnóstico médico baseados na analise probabilística foram capazes de executar tarefas no nível de um médico especialista em diversas áreas da medicina. Heckerman (1991) descreve um caso em que um importante especialista em patologia de gânglios linfáticos ridiculariza o diagnóstico de um programa em um caso especialmente difícil. Os criadores do programa sugeriram que ele pedisse ao computador uma explicação do diagnóstico. A máquina destacou os principais fatores que influenciaram sua decisão e explicou a interação sutil de vários sintomas nesse caso. Mais tarde, o especialista concordou com o programa. Lógica incerta, uma técnica para raciocinar dentro de incertezas, tem sido amplamente usada em sistemas de controles industriais. Planejamento automatizado e escalonamento: a uma centena de milhões de quilômetros da Terra, o programa Remote Agent da NASA se tornou o primeiro programa de planejamento automatizado (autônomo) de bordo a controlar o escalonamento de operações de uma nave espacial. O Remote Agent desenvolveu planos de metas de alto nível definidos a partir do solo e supervisionou a execução das operações da nave espacial, realizando a identificação, diagnóstico e resolução de problemas à medida que surgiam. Planejamento logístico: durante a crise do Golfo Pérsico em 1991, as forças armadas dos Estados Unidos distribuíram uma ferramenta denominada Dynamic Analysis and Replanning Tool, ou DART, a fim de realizar o planejamento logístico automatizado e a programação de execução do transporte. Isso envolveu até 50 000 veículos, transporte de carga aérea e de pessoal ao mesmo tempo, e teve de levar em conta os pontos de partida, destinos, rotas e resolução de conflitos entre todos os parâmetros. As técnicas de planejamento da IA permitiram a geração em algumas horas de um plano que exigiria semanas com outros métodos. A Defense Advanced Research Project Agency (DARPA) declarou que essa única aplicação compensou com folga os 30 anos de investimentos em IA pela DARPA. Reconhecimento de escrita a mão é usada em muitos Assistentes Pessoais Digitais. Atualmente existe um sistema de comparação de escrita forense a mão chamado CEDAR-FOX. Reconhecimento de linguagem e resolução de problemas: o PROVERB é um programa computador que resolve quebra-cabeças de palavras cruzadas melhor que a maioria dos seres humanos, utilizando restrições sobre possíveis preenchimentos de palavras, um grande banco de dados de quebra-cabeças anteriores e uma variedade fonte de informações que incluem dicionários e bancos de dados on-line, como uma lista de filmes e dos atores que participam deles. Por exemplo, ele descobre que a pista “Nice Story” pode ser resolvido por “ETAGE”, porque seu banco de dados inclui o par pista/solução ”Story in France/ETAGE” e porque reconhece que os padrões “Nice X” e “X in France” com frequência tem mesma solução. O programa não sabe que Nice é uma cidade da França, mas consegue resolver o quebra-cabeça. Chinook foi declarado o campeão Homem-Máquina em Damas em 1994. Reconhecimento de voz está disponível comercialmente e é amplamente usado. Redes Neurais vêm sendo usadas em uma larga variedade de tarefas, de Sistema de detecção de intrusos a jogos de computadores. Robótica: muitos cirurgiões agora utilizam robôs assistentes em microcirurgias. O HipNav é um sistema que emprega técnicas de visão computacional para criar um modelo tridimensional da anatomia interna de um paciente, e depois utiliza controle robótico para orientar a inserção de uma prótese de substituição do quadril. Sistemas baseados na ideia de agentes artificiais, denominados Sistemas Multiagentes, têm se tornado comuns para a resolução de problemas complexos. Sistemas cognitivos multimodais permitem que agentes conversacionais de software, também conhecidos como Chatbots, possam interagir através do raciocínio feito com dados Multi-Modais, isto é, além do texto da fala, o tom de voz, a orientação da cabeça, do corpo, expressões faciais, entre outras modalidades. Recentemente, Maira Gatti de Bayser e Jeffrey O. Kephart da IBM Research organizaram em conjunto com Rahul Divekar e Hui Su, do Instituto Politécnico Rensselaer, NY, a competição inovadora HUMAINE, que estreou na ANAC, IJCAI 2020. Nesta primera edição da competição, 2 agentes inteligentes interagem com um humano em um diálogo de negociação em uma plataforma Multi-Modal adaptada para a competição. Sistemas com Visão computacional são usados em muitas aplicações industriais. Sistemas especialistas vêm sendo usados a uma certa escala industrial. Os sistemas especialistas foram um dos primeiros sucessos da IA, com o software Mycin. Os principais componentes de um Sistema especialista são uma base de conhecimento alimentada por um especialista, uma máquina de inferência e uma memória de trabalho. Sistemas especialistas em uso como o XCON/R1 da Digital Equipment Coporation sabem hoje muito mais do que um especialista humano em como configurar os seus sistemas de computação. Sistemas de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) podem traduzir letra escrita de forma arbitrária em texto. Sistemas de álgebra computacional, tais como Mathematica e Macsyma, são bons exemplos de aplicações de IA na solução de problemas algébricos.