A maioria das IA modernas usa uma técnica chamada "aprendizado de máquina" (ou "machine learning" em inglês). Isso imita o cérebro humano.
Quando uma pessoa aprende a reconhecer cães, ela vê primeiro muitas imagens de cães, depois chega de maneira instintiva e automática a reconhecer finalmente um cão, sem pensar. Com o tempo, ela se torna capaz de dizer se uma nova imagem, nunca antes vista, representa um cão ou não. Isso é exatamente o que uma IA faz, só que ela faz isso muito mais rápido e com uma quantidade fenomenal de imagens em aprendizado.
Para que a IA aprenda, ela usa "redes neurais". Essas redes são inspiradas nos neurônios do cérebro humano. Uma rede neural artificial é composta por várias camadas de neurônios interconectados. Cada neurônio recebe informações, as transforma de maneira simples e depois as envia para os neurônios seguintes. Ajustando as conexões entre esses neurônios (um processo chamado "treinamento"), a IA se torna cada vez mais precisa.
Para aprender, a IA precisa de muitos dados. Esses dados podem ser imagens, textos, sons, etc. Por exemplo, para que uma IA reconheça rostos, ela deve primeiro ver milhares de fotos de rostos. Quanto mais dados variados a IA recebe, melhor ela pode aprender e se adaptar a novas situações.
Para que uma IA se torne eficiente, ela precisa ser treinada. O treinamento consiste em passar muitos dados através da rede neural, ajustar as conexões entre os neurônios, e repetir esse processo várias vezes. Quanto mais a IA é treinada, mais precisa ela se torna em suas previsões e decisões.
Uma vez que o treinamento é concluído, quando a rede neural recebe uma entrada, como uma imagem, os dados passam pelos diferentes neurônios. Cada neurônio transforma ligeiramente a informação, e essa transformação continua através de todas as camadas da rede. Finalmente, a rede indica, com um bom nível de confiança, se é um cão, um rosto, ou outra coisa. Graças a esse treinamento intensivo, a IA pode fazer previsões precisas com base nas características aprendidas durante o treinamento.
Hoje, a IA está se tornando cada vez mais importante em muitos campos. Ela ajuda os médicos a diagnosticar doenças, os carros a dirigirem sozinhos, e os assistentes virtuais ou chats a entender e responder perguntas. A IA promete revolucionar a maneira de viver e trabalhar, e seu potencial é imenso.