Compreendendo os algoritmos de busca de IA

Um algoritmo de busca de IA é o método para compreender consultas de linguagem natural e encontrar resultados relevantes por meio da avaliação de dados e documentos indexados. Ele faz isso explorando um conjunto de possíveis soluções para encontrar a melhor resposta ou solução para a consulta fornecida.

Imagine que você esteja criando uma aplicação de xadrez, usando inteligência artificial, que prevê a melhor jogada para o próximo movimento. Para determinar o movimento ideal, seu algoritmo de busca de IA deve avaliar as diferentes opções para decidir qual é a melhor. Nesse caso, é preciso avaliar sistematicamente a posição de cada peça, analisar todas as combinações possíveis de movimentos e calcular a tática que oferece a melhor chance de vitória.

Os algoritmos de busca de IA desempenham um papel vital em uma enorme quantidade de áreas. Desde a solução de problemas de ciência da computação até a tomada de decisões sofisticadas em logística. Sua versatilidade os torna indispensáveis para enfrentar diversos desafios e resolver problemas importantes.

Por exemplo, a NASA pode analisar os dados do veículo espacial da missão Marte usando os algoritmos de busca de IA no Elastic®. Dessa forma, eles podem obter insights cruciais e enfrentar desafios complexos com muito mais rapidez do que se tivessem que analisar esses dados manualmente. No setor de saúde, os algoritmos de busca de IA estão sendo usados para auxiliar no diagnóstico médico, no planejamento de tratamentos e na descoberta de medicamentos. Assim, obtém-se melhor precisão no diagnóstico, planos de tratamento mais eficientes e o desenvolvimento de novas terapias.

Esses exemplos destacam a importância e o potencial dos algoritmos, mas as aplicações deles vão muito além desses casos de uso. Vários campos, como finanças, manufatura, serviços jurídicos e outros, já estão se beneficiando dessa nova capacidade de processar grandes quantidades de dados e tomar decisões informadas. À medida que continuarem a evoluir, os algoritmos de IA desempenharão um papel ainda mais proeminente em todos os setores e terão um enorme impacto no nosso mundo.

Cada algoritmo de busca de IA pode ser dividido em quatro elementos: estados, ações, objetivos e custos da trajetória. Esse framework de elementos é a forma como o algoritmo pode navegar em espaços de problemas complexos para encontrar soluções adequadas.

Os estados são um snapshot do problema em um determinado momento. Eles encapsulam todas as informações relevantes sobre o problema naquele momento, para que o algoritmo possa avaliar a situação atual. Pense nisso como um labirinto: cada curva representa um “estado” diferente no labirinto. Portanto, ao observar o estado, você sabe onde a IA está no algoritmo.

As ações são as possíveis transições entre os estados. Continuando com a metáfora do labirinto, essas ações são as direções disponíveis que você pode escolher. Ao combinar essas ações, você pode determinar os diferentes caminhos possíveis para percorrer o labirinto.

O objetivo é a finalidade máxima do processo de busca. Na busca, esse objetivo será a melhor e mais relevante resposta para a consulta inicial. Ele fornece uma direção clara para o algoritmo, de modo que seus esforços se concentrem em encontrar os melhores resultados. No exemplo do labirinto, a consulta “encontrar a melhor rota para escapar do labirinto” seria o objetivo.

Os custos da trajetória são a compensação entre precisão e recuperação para cada etapa ou ação na trajetória para responder à consulta. Esse custo representa o esforço ou os recursos necessários para fazer cada movimento específico. O custo pode então ser usado pelo algoritmo para priorizar rotas eficientes e econômicas em termos de recursos.

Os algoritmos de PLN são uma parte essencial da busca porque preenchem a lacuna entre a comunicação humana e a compreensão da máquina. Isso permite que a IA de busca entenda o que está sendo solicitado e forneça resultados relevantes e contextuais para a consulta.

Com o uso do PLN, os resultados de busca estarão mais alinhados com a intenção do usuário, e o algoritmo poderá lidar com consultas complexas ao compreender solicitações mais sutis. Isso ocorre porque ele pode identificar sentimentos e entender o contexto, além de personalizar a experiência de busca com base em conversas anteriores com o usuário.

Embeddings de palavras
Uma das maneiras pelas quais um algoritmo pode trabalhar com palavras para encontrar similaridade é com embeddings de palavras, em que as palavras e os ativos são representados como vetores. É aqui que ele analisa dados não estruturados, como texto e imagens, e os transforma em um valor numérico.

Um exemplo bem conhecido disso é o Word2vec, um algoritmo que aprende a incorporar palavras a partir de uma enorme coleção de textos escritos. Em seguida, ele analisa o texto adjacente para determinar o significado e entender o contexto. Outro exemplo é o GloVe (Global Vectors for Word Representation), que também é treinado para criar conexões entre palavras diferentes, mapeando-as de acordo com sua semelhança semântica.

Modelos de linguagem
Há também modelos de linguagem que analisam grandes quantidades de dados para prever com precisão a probabilidade de as palavras aparecerem em determinada ordem. Ou, em termos mais simples, são algoritmos que permitem que a IA de busca não apenas entenda o que estamos dizendo, mas também seja capaz de responder de uma forma que corresponda à maneira como os humanos se comunicam.

Por exemplo, o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo de linguagem muito usado que é capaz de compreender linguagens complexas e com nuances, que podem ser usadas para pesquisas semânticas avançadas e respostas a perguntas.

kNN é um algoritmo de busca de IA simples, mas versátil, usado para identificar os pontos de dados mais próximos (“k”) de um novo ponto de dados. Em seguida, ele usa esses “vizinhos” para prever a classe ou o valor do novo ponto de dados. Ou, em outras palavras, ele analisa os novos dados e encontra os dados existentes que mais se aproximam deles.

Isso o torna excelente para classificar resultados por relevância, sugerir imagens ou vídeos semelhantes ou recomendar produtos com base em compras anteriores.

Embora seja relativamente simples e fácil de entender, a execução desse algoritmo pode ser cara. Esse é especialmente o caso de grandes conjuntos de dados, pois é necessário calcular a distância entre os novos pontos de dados e todos os dados existentes.

Uma alternativa para encontrar a correspondência mais próxima com o kNN é encontrar uma correspondência que seja boa o suficiente para suas necessidades específicas. É nesse ponto que os algoritmos de vizinhos mais próximos aproximados se destacam. Isso se deve ao fato de os algoritmos ANN procurarem dados que correspondam muito bem à consulta, mas não necessariamente os mais próximos. Assim, em vez de analisar meticulosamente cada dado, o que pode consumir muito tempo e recursos, o ANN se contentará com algo que não seja tão próximo, mas ainda assim “próximo o suficiente” em termos relativos.

A vantagem disso é que você pode criar uma busca por similaridade muito mais rápida e eficiente. O ANN alcança esses resultados “suficientemente próximos” ao inferir relações semânticas entre conteúdo e dados.

No entanto, para que essa abordagem valha a pena, você precisa assumir o custo da precisão, pois ela não garante o resultado mais próximo. O ANN será uma ótima solução na maioria das vezes, mas se você precisar garantir precisão absoluta, essa pode não ser a melhor opção para você.

Os algoritmos de busca não informada (também conhecidos como algoritmos de busca cega) não têm conhecimento das informações sobre o espaço de busca. Eles resolvem a consulta sistematicamente, sem orientação ou conhecimento específico do domínio. Eles dependem inteiramente da estrutura existente do espaço de busca para encontrar a solução.

Há vários tipos diferentes de algoritmos de busca não informada, mas os três mais comuns são: busca em largura (BFS), busca em profundidade (DFS) e busca de custo uniforme (UCS).

Os algoritmos de busca informada (também conhecidos como algoritmos de busca heurística) são um tipo de busca que usa informações adicionais e conhecimento específico do domínio para orientar suas buscas. Diferentemente das buscas não informadas, eles usam heurística, que são regras de ouro e estimativas que os ajudam a priorizar caminhos e evitar explorações desnecessárias.

Há alguns tipos diferentes de algoritmos de busca informada, mas os mais comuns são a busca rápida best-first (melhor primeiro), a busca A* e a busca beam.

Como já mencionamos, os algoritmos de busca de IA estão sendo utilizados em uma ampla gama de setores para concluir uma variedade de tarefas. Aqui estão apenas alguns exemplos do mundo real em que eles causaram um grande impacto.

• Recuperação de informações: os algoritmos de busca de PLN podem aprimorar os resultados da busca por meio da compreensão do contexto e do tom de uma consulta com o objetivo de recuperar informações mais úteis.

• Recomendações: os algoritmos kNN são frequentemente usados para recomendar produtos, filmes ou músicas com base em suas preferências e comportamento anterior.

• Reconhecimento de imagem e fala: os algoritmos ANN são comumente usados para reconhecer padrões na fala. Isso é útil em aplicações como fala para texto e identificação de idiomas.

• Diagnóstico médico: os algoritmos de busca de IA podem ajudar a acelerar o diagnóstico médico. Por exemplo, eles podem ser treinados em conjuntos de dados maciços de imagens médicas e usar o reconhecimento de imagens para detectar anomalias em fotos, raios X, tomografias computadorizadas etc.

• Orientação de trajeto: os algoritmos de busca não informados podem ajudar a encontrar o caminho mais curto entre dois pontos em um mapa ou uma rede. Por exemplo, determinar a rota de entrega mais curta para um motorista.

Os algoritmos de busca de IA podem ter revolucionado vários setores com a resolução eficiente de problemas e a tomada de decisões, mas também criam desafios e limitações. Para começar, a complexidade de computação envolvida pode tornar sua execução extremamente cara. Isso ocorre porque eles exigem grandes quantidades de recursos de processamento, computacionais e de memória para realizar a busca. Esse fato limita sua eficácia quando há restrições em vigor.

Outro problema é que a eficácia de um algoritmo de busca informada depende da heurística que ele usa. Se a função heurística não for precisa, ela poderá levar o algoritmo para o caminho errado, o que pode gerar soluções abaixo do ideal ou até mesmo incorretas.

Além disso, os algoritmos de busca de IA geralmente foram projetados para resolver tipos específicos de problemas, como orientação de trajetos e resolução de restrições. Isso tem sido útil para determinadas tarefas, mas ainda há limitações no escopo de solução de problemas, especialmente ao resolver problemas mais diversos.

Os algoritmos de busca de IA são ferramentas importantes na solução de problemas modernos complexos em uma ampla gama de campos. Sua diversidade e versatilidade as tornam indispensáveis para tarefas como orientação de trajetos, planejamento e machine learning.

Mas, embora estejam revolucionando setores como robótica, saúde e finanças, ainda há muito potencial. As limitações e os desafios atuais também são oportunidades para avanços futuros. Como a pesquisa continua a melhorar o desempenho, os algoritmos de busca de IA continuarão a desempenhar um papel cada vez mais destacado na solução de problemas do mundo real e na mudança da essência da tecnologia.

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