Inteligência artificial simbólica e conexionista: veja as diferenças

Cada vez mais a IA está inserida em nosso cotidiano de uma maneira que, muitas vezes, nem notamos. Para os negócios, mais do que algo desejável, tornou-se uma ferramenta primordial para alcançar o sucesso. 

Dentro desse contexto, conhecer os diferentes tipos de inteligência artificial simbólica e conexionista é interessante, até mesmo, para entender como chegamos até aqui – neste momento em que essa tecnologia está tão inserida em nossa vida.

De maneira geral, podemos dizer que este ramo possui duas grandes tradições: a simbólica e a conexionista. A primeira, conhecida também como IA clássica, hoje, pode até parecer antiquada, mas dominou a área por mais de cinco décadas. 

Já a IA conexionista começou a ganhar destaque em sinergia com o surgimento de computadores com memória e capacidade de processamento que conseguem suportar um grande número de dados.

A grande questão é que, desde sua criação, a IA evoluiu, passando por diferentes abordagens e paradigmas. Não à toa, uma de suas principais características é a capacidade de aprender e se adaptar ao longo do tempo. 

Hoje a inteligência artificial pode, até mesmo, processar e compreender a linguagem natural, permitindo que os sistemas interajam com os usuários de maneira mais humanizada e eficiente.

Entretanto, foi um longo caminho até aqui. Se a ideia primária da IA era fazer com que máquinas simulassem a inteligência humana, hoje já entendemos que ela possui um enorme potencial para transformar o mundo – basta ver a enorme aplicabilidade que tem em nosso dia a dia.

Não é à toa que é uma das áreas que mais possui investimentos atualmente. Uma pesquisa realizada pela empresa de análise de mercado Forrester, prevê que o mercado global de IA atingirá US$ 37 bilhões em 2025.

Cada vez mais empresas, de diferentes ramos, estão ampliando o interesse nessa tecnologia, pois entendem como isso pode mudar o rumo dos negócios.

No que tange o atendimento ao cliente, por exemplo, a inteligência artificial também tem um papel crucial. Até porque, de acordo com o relatório CX Trends 2023 da Zendesk, 70% dos clientes gastam mais quando as empresas oferecem experiências mais personalizadas e integradas. E é exatamente o que ela se propõe a fazer – usando, inclusive, a IA conexionista.

Considerando todas essas questões, entender a diferença de abordagem AI simbólica e conexionista permite que você conheça os benefícios e as limitações de cada paradigma, mas, principalmente, veja sua aplicabilidade na sua empresa.

Quer saber mais sobre essas questões? Então, continue a leitura.

Inteligência artificial simbólica e conexionista

Antes de falar sobre os principais aspectos que diferem as duas abordagens, vamos conceitualizá-las.

O que é AI conexionista?

Os modelos conexionistas consistem em sistemas substancialmente inspirados na estrutura cerebral. Dessa maneira, são constituídos por redes de unidades que se apresentam conectadas umas às outras, e que se comunicam através de sinapses. 

Portanto, são modelos que dão ênfase aos processos cerebrais e procuram, por meio de simulações computacionais, modelar os procedimentos psicológicos e cognitivos conforme padrões de atividades distribuídos por uma rede de unidades simples — as redes neurais.

Os modelos conexionistas podem ser arquitetados e treinados para executar diversas atividades, diretamente relacionado ao aprendizado de máquina e ao aprendizado profundo. 

Dica de leitura: “Entenda a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning”

O que é AI simbólica?

Na IA simbólica, o conhecimento é representado por meio de símbolos, como palavras, frases ou conceitos, e é organizado em uma estrutura lógica que permite ao sistema de IA manipulá-lo para realizar tarefas como resolução de problemas, raciocínio e tomada de decisões.

Tem sido uma área de pesquisa ativa desde a década de 1950 e foi uma das primeiras perspectivas usadas para criar sistemas de inteligência artificial. 

Embora, como já mencionado, tenha sido superada em popularidade por abordagens mais recentes, ainda é usada em algumas aplicações e continua sendo um tópico interessante de pesquisa.

Diferença de abordagem de AI simbólica e conexionista

Como vimos, a abordagem simbólica e a conexionista são duas abordagens distintas em inteligência artificial, que diferem em seus princípios fundamentais e na maneira como lidam com o processamento de informações.

A perspectiva simbólica enfatiza a representação explícita do conhecimento em termos de símbolos e regras formais, enquanto a conexionista utiliza redes neurais para aprender representações de conhecimento a partir de dados.

De maneira geral, a abordagem simbólica é mais apropriada para domínios em que o conhecimento pode ser expresso de maneira lógica e simbólica. Enquanto a conexionista é mais adequada para problemas complexos em que os padrões podem ser extraídos a partir de grandes conjuntos de dados.

Ou seja: a principal diferença entre a IA simbólica e a conexionista é a forma como elas representam e manipulam o conhecimento. 

Enquanto a IA simbólica é mais apropriada para domínios de aplicação em que o conhecimento é bem estruturado e o raciocínio lógico é essencial para resolver problemas, tem dificuldades em lidar com grandes volumes de dados ou aprender com exemplos.

Por outro lado, na IA conexionista, o conhecimento é adquirido a partir de exemplos ou informações. Nesse caso, o sistema é alimentado com dados e usa algoritmos para reconhecer padrões e fazer previsões ou classificações. 

Portanto, essa abordagem é mais apropriada para domínios de aplicação em que o conhecimento não é bem estruturado ou é difícil de ser representado por meio de símbolos e regras.

Nesse contexto, pode ser usado para resolver problemas em uma variedade de domínios, como visão computacional, processamento de linguagem natural e reconhecimento de voz.

Benefícios e limites da inteligência artificial simbólica 

Apesar de uma ser mais recente que a outra, o que poderia dar a entender que uma evolução ou até superioridade, a verdade é que as duas abordagens são importantes, apresentando tanto benefícios quanto limitações. Veja mais.

Benefícios 

• Interpretabilidade: um dos principais benefícios da IA simbólica é a capacidade de expressar conhecimento de uma maneira compreensível para os humanos. As representações simbólicas, como regras lógicas, são facilmente interpretáveis.
• Raciocínio lógico: ela é projetada para realizar raciocínio lógico, o que significa que pode seguir regras lógicas para deduzir novas informações a partir de dados existentes, o que é útil em ambientes onde o conhecimento formalizado é crucial.
• Tomada de decisão transparente: como as decisões são baseadas em regras lógicas explícitas, o processo de tomada de decisão pode ser mais transparente e auditável.
• Manejo de incerteza: pode lidar com incerteza ao incorporar mecanismos de lógica difusa ou probabilística em suas representações simbólicas, permitindo uma modelagem mais realista de situações do mundo real.

Limites

• Complexidade e ambiguidade: pode ter dificuldades em lidar com situações complexas e ambíguas, nas quais as relações e o conhecimento não podem ser totalmente formalizados. Afinal, a representação simbólica pode não capturar nuances e contextos sutis.
• Aprendizado a partir de dados: muitas vezes enfrenta desafios ao lidar com aprendizado a partir de dados, especialmente em ambientes onde os padrões não podem ser totalmente descritos por regras lógicas. 
• Escalabilidade: à medida que os problemas se tornam mais complexos e o volume de dados aumenta, a IA simbólica pode enfrentar desafios de escalabilidade. Ou seja, o processamento de grandes conjuntos de dados e a manipulação eficiente de representações simbólicas em ambientes dinâmicos podem ser limitados.
• Adaptação a mudanças: pode ter dificuldade em lidar com mudanças rápidas e não previsíveis no ambiente. A atualização de regras lógicas para lidar com novas situações pode ser um processo desafiador.

Portanto, enquanto a IA simbólica oferece vantagens em termos de interpretabilidade e raciocínio lógico, também enfrenta desafios.

Especialmente, em lidar com complexidade e ambiguidade, especialmente quando comparada a abordagens mais recentes baseadas em aprendizado de máquina, como redes neurais profundas. Vamos falar delas, agora?

Benefícios e limites da inteligência artificial conexionista

Veja as principais vantagens e limitações da IA conexionista.

Benefícios 

• Aprendizado adaptativo: os modelos conexionistas têm a capacidade de aprender com dados e ajustar seu comportamento automaticamente, o que os torna adequados para lidar com problemas complexos e em constante mudança.
• Processamento paralelo: as redes neurais podem processar informações de forma paralela, o que significa que várias tarefas podem ser executadas simultaneamente. Isso acelera o processo de aprendizado e execução de tarefas.
• Capacidade de generalização: os modelos conexionistas são capazes de generalizar o conhecimento aprendido para situações não vistas anteriormente. Isso os torna robustos e eficazes em lidar com dados incompletos ou ruidosos.
• Adaptação a mudanças: a capacidade de adaptar-se a novas informações e mudanças nas condições do ambiente faz com que os modelos conexionistas sejam adequados para ambientes dinâmicos.
• Reconhecimento de padrões: as redes neurais são eficientes no reconhecimento de padrões em dados, o que é útil em várias aplicações, como reconhecimento de voz e visão computacional, por exemplo.

Limites 

• Interpretabilidade: modelos conexionistas muitas vezes são difíceis de interpretar. Suas decisões podem ser caixas-pretas, o que pode ser um desafio em contextos nos quais a explicação do raciocínio é crucial.
• Requerimento de dados extensos: para alcançar desempenho significativo, os modelos geralmente requerem grandes conjuntos de dados de treinamento, o que pode ser impraticável ou caro em algumas situações.
• Treinamento demorado: o treinamento de redes neurais pode ser computacionalmente intensivo e demorado, especialmente em arquiteturas profundas. Isso pode limitar a aplicabilidade em cenários em que a resposta rápida é essencial.
• Compreensão de contextos complexos: em situações em que o entendimento do contexto é crucial, os modelos conexionistas podem falhar em compreender relações complexas e contextos abstratos.

É importante destacar que, apesar dos limites, a inteligência artificial conexionista continua a ser uma área ativa de pesquisa e tem mostrado avanços significativos, especialmente em aplicações como reconhecimento de padrões e processamento de linguagem natural. 

A ideia é que, com o desenvolvimento contínuo da pesquisa, seja possível superar alguns desses desafios e expandir ainda mais o alcance e a eficácia desses modelos.

Inteligência artificial simbólica e conexionista: aplicabilidades e exemplos

Exemplos de IA simbólica

Aqui estão alguns exemplos de aplicações de IA simbólica:

1. Sistemas especialistas

São programas de computador que buscam imitar o raciocínio humano em uma área específica de conhecimento. Eles utilizam uma base de conhecimento simbólica, composta por fatos e regras, para tomar decisões ou fornecer conselhos.

Exemplo: o sistema MYCIN, desenvolvido na década de 1970 para diagnosticar doenças infecciosas.

2. Sistemas de raciocínio baseados em regras

Utilizam regras lógicas para inferir novas informações a partir de dados existentes. As regras são geralmente expressas em uma linguagem simbólica e usadas para realizar o raciocínio dedutivo.

Exemplo: o sistema de diagnóstico médico baseado em regras que usa uma série de regras para analisar sintomas e chegar a um diagnóstico.

3. Lógica de programação

Envolve o uso de expressões lógicas para controle de fluxo em algoritmos. Em IA, isso pode incluir a lógica usada em algoritmos de busca, planejamento e tomada de decisão.

Exemplo: algoritmos de busca em grafos, como o algoritmo A* que utiliza heurísticas para encontrar o caminho mais eficiente entre dois pontos.

Exemplos de IA conexionista

Aqui estão alguns exemplos de aplicações de IA conexionista.

1. Redes neurais profundas (Deep Learning)

Redes neurais profundas são um exemplo proeminente de IA conexionista. Elas consistem em várias camadas de neurônios interconectados, e o aprendizado ocorre por meio da adaptação dos pesos das conexões entre esses neurônios.

Exemplo: aplicações como reconhecimento de imagem (por exemplo, redes neurais convolucionais para reconhecimento de objetos) e processamento de linguagem natural (redes neurais recorrentes para tradução automática).

2. Redes Neurais Recorrentes (RNNs)

RNNs são um tipo de rede neural que possui conexões retroativas, permitindo que ela mantenha uma forma de memória de curto prazo. Isso é especialmente útil para tarefas sequenciais.

Exemplo: tradução automática, análise de sentimento em texto, previsão de séries temporais.

3. Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

São projetadas para processar dados em grade, como imagens. Elas são eficazes em identificar padrões locais em dados espaciais.

Exemplo: reconhecimento de imagem em aplicações como diagnóstico médico por imagem, veículos autônomos, detecção de objetos em vídeo.

4. Redes Neurais Generativas (GANs)

GANs consistem em duas redes neurais, um gerador e um discriminador, que são treinadas simultaneamente por meio de competição. Elas são usadas para gerar dados realistas, como imagens ou texto.

Exemplo: criação de arte generativa e aprimoramento de imagens.

5. Sistemas de reconhecimento de voz

As redes neurais da IA conexionista são utilizadas em sistemas de reconhecimento de voz para converter a fala em texto.

Exemplo: assistentes de voz como Siri, Google Assistant e Alexa.

Todos esses exemplos destacam a versatilidade das redes neurais e como elas são aplicadas em uma variedade de domínios para realizar tarefas complexas de aprendizado de máquina.

Promova a transformação digital nos negócios com a Zendesk

Como vimos, a inteligência artificial simbólica e conexionista oferece diferentes vantagens, limitações a aplicabilidades. Cada abordagem é fundamental não apenas para pensar a história, mas também para falar do futuro da IA.

Neste sentido, cada vez mais empresas estão preocupadas em contar com essa tecnologia, especialmente para o atendimento ao cliente. Porque é isso o que o consumidor quer.

E como fazer isso? A Zendesk surge como um conjunto de soluções para o seu negócio. Com essa solução, é possível centralizar todo o atendimento realizado com seus clientes, proporcionando assim uma experiência de excelência.

O software da Zendesk é uma ferramenta completa que engloba toda a parte de atendimento ao cliente, incluindo chatbots. Entre os recursos oferecidos estão: 

• automação e bots com IA para obter o contexto necessário dos clientes;
• criação, gestão e disponibilização de uma base de conhecimento inteligente para melhorar o autoatendimento dos clientes e capacitar a equipe;
• integração de diversos canais de atendimento como mensagens, chat em tempo real, e-mail ou voz;
• espaço de trabalho do agente unificado para facilitar o monitoramento, a priorização e as respostas aos clientes e mais.

Ficou curioso? Aproveite para conhecer as soluções da Zendesk que maximizam a potência da inteligência artificial para melhorar a satisfação de seus clientes e incrementar a produtividade de seus agentes.