A Aplicação da Inteligência Artificial no Esporte
A inteligência artificial está ganhando cada vez mais espaço no nosso dia a dia, sendo um diferencial complementar para muitas áreas de conhecimento, se tornando um elemento fundamental para quem está em dia com o que há de mais moderno e atualizado no mercado de trabalho.
Sumário
Qual o conceito de inteligência artificial?
O conceito de inteligência artificial surgiu em meados do século passado. Na década de 50, um grupo de cientistas no Dartmouth College, em New Hampshire, debateu sobre a possibilidade das máquinas desenvolverem atividades humanas.
Hoje, a inteligência artificial está presente em assistentes pessoais, na análise de dados, em veículos autônomos e em diversos outros objetos que fazem parte do nosso cotidiano. Ela vai muito além do que o senso comum retrata, diferentemente da representação fictícia que muitas vezes é atribuída a essa tal ‘inteligência artificial’.
Exemplos do que é inteligência artificial
Com certeza que em algum momento, você já se perguntou o que é a inteligência artificial. Para o mundo dos negócios, a inteligência artificial pode cortar caminhos e otimizar processos de maneira revolucionária.
A IA pode absorver grandes quantidades de informação e deduzir resultados sem intervenção humana, sendo um ramo das ciências da computação que busca construir mecanismos, físicos ou digitais, que simulem a capacidade de pensar e de tomar decisões.
Esses sistemas se alimentam basicamente de dados, aprendem com eles e vão se ajustando a cada entrada de novos dados. Com a inteligência artificial, os computadores são treinados para cumprir tarefas específicas, antes feitas por humanos, ou podem até mesmo tentar achar novas soluções a partir do reconhecimento de um padrão nos dados.
Alguns exemplos de áreas que já fazem uso de inteligência artificial no dia a dia:
1) Assistentes virtuais
2) Atendimento ao cliente
3) Filtros e editores de E-mail
4) Redes sociais
5) Serviços de streaming
6) Games
7) Bancos
8) Google
9) Comércio eletrônico
10) Segurança digital
11) Recursos humanos
12) Aplicativos de GPS
13) Transporte
14) Indústria
15) Medicina
16) Agricultura
E ainda, aplicativos de delivery, sua máquina de lavar e secar, etc!
Quais são as 4 definições de inteligência artificial?
Visão computacional (CV)
A visão computacional é um ramo da inteligência artificial que estuda e desenvolve o processamento de imagens por máquinas, dando a elas a capacidade de interpretar informações visuais, ou seja, enxergar. E, a partir disso, iniciar comandos.
Esse tipo de IA é utilizado para reconhecimento de imagem e facial. Na indústria, atua na identificação de etiquetas, códigos etc, inspeção e prevenção de problemas em máquinas; nos carros autônomos, serve para verificação de sinalizações; e nos sistemas de busca, permite a busca por imagens.
Machine learning
Podemos resumidamente dizer que machine learning é uma abordagem da inteligência artificial que permite que os computadores aprendam a partir de dados, sem serem explicitamente programados.
Isso é possível por meio do uso de algoritmos que analisam grandes volumes de dados e identificam padrões e relações entre as variáveis. Com base nesses dados, é possível criar modelos preditivos que permitem que o computador faça previsões e tome decisões com base em novos dados.
Existem diferentes abordagens de machine learning, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, e essa área tem diversas aplicações práticas em análise de dados, processamento de linguagem natural, automação de processos e outras áreas.
Processamento de linguagem natural (PLN)
Já o processamento de linguagem natural (PLN) é um tipo de inteligência artificial extremamente especializada que utiliza algoritmos exclusivos para entender e simular a linguagem humana, ele permite que uma tecnologia entenda o que um ser humano fala ou escreve e formule respostas compreensíveis usando a linguagem humana também. Exemplos bastante conhecidos do uso de PLN no nosso dia a dia são as assistentes virtuais e os chatbots.
Existem várias técnicas e tecnologias que podem ser utilizadas para treinar um computador para interpretar textos usando o PLN. Algumas delas incluem:
- Modelos de linguagem: são usados para prever a probabilidade de uma determinada sequência de palavras ser encontrada em um texto. Esses modelos são treinados em grandes conjuntos de dados para aprender a entender a linguagem natural.
- Análise sintática: é usada para analisar a estrutura gramatical de uma frase ou texto. Isso envolve a identificação de frases, cláusulas, sujeitos, objetos e outras partes da gramática da língua.
- Análise semântica: é usada para compreender o significado das palavras e frases em um texto. Isso envolve a análise do contexto e a identificação de sinônimos, antônimos, hiperônimos e hipônimos.
- Reconhecimento de entidades nomeadas: é usado para identificar nomes de pessoas, lugares, organizações e outros tipos de entidades mencionadas em um texto.
- Classificação de texto: é usada para classificar textos em categorias específicas, como tópicos ou sentimentos.
Para implementar essas técnicas e tecnologias, é possível utilizar diversas bibliotecas e ferramentas de PLN, como o NLTK (Natural Language Toolkit), Spacy, Gensim e outras. Essas ferramentas podem ser usadas em conjunto com linguagens de programação como Python, C#, R, Java e outras para treinar e desenvolver modelos de PLN que permitam que o computador interprete e produza linguagem natural de forma eficiente.
O tão comentado ChatGPT, por exemplo, utiliza Processamento de Linguagem Natural (PLN) para entender as perguntas dos usuários e gerar respostas relevantes. O modelo de linguagem utilizado pelo ChatGPT foi treinado em um grande conjunto de dados que contém textos em diversos idiomas, incluindo o português, inglês e espanhol, e é capaz de entender a sintaxe e semântica das frases, bem como identificar entidades mencionadas e outros aspectos da linguagem natural.
Deep learning
As inteligências baseadas em deep learning, ou aprendizado profundo, utilizam grandes redes neurais com diversas camadas de processamento, ou camadas de aprendizado, por isso conseguem aprender padrões mais complexos e são capazes de processar uma quantidade muito maior de dados em menos tempo, geralmente, são utilizadas para capacidades mais especializadas, como processamento de áudio e imagem.
Entendemos então que, dentre essas quatro definições de inteligência artificial, algumas utilizam algoritmos extremamente específicos, como o processamento de linguagem natural (PLN) e visão computacional.
Deep Learning é uma subárea do aprendizado de máquina (machine learning) que utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas para aprender e realizar tarefas complexas. Essas redes neurais são compostas por muitos neurônios artificiais interconectados que processam as informações recebidas em camadas, permitindo que o sistema aprenda padrões em dados complexos e faça previsões precisas.
Alguns exemplos de tecnologias e aplicações que utilizam o Deep Learning são:
Reconhecimento de imagem: O reconhecimento de imagens é uma das aplicações mais populares do Deep Learning. Tecnologias de reconhecimento facial, como as usadas em sistemas de segurança, e aplicativos de reconhecimento de objetos em imagens, como o Google Lens, utilizam redes neurais profundas treinadas em grandes conjuntos de dados para identificar padrões em imagens.
Reconhecimento de fala: Outra aplicação popular é o reconhecimento de fala, como assistentes virtuais, que utilizam técnicas de processamento de fala para identificar palavras e frases em uma fala contínua.
Processamento de linguagem natural: O Deep Learning também é amplamente utilizado em tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução automática, classificação de texto, análise de sentimento, entre outras.
Veículos autônomos: Tecnologias de condução autônoma, como o Tesla Autopilot, utilizam redes neurais profundas para analisar imagens capturadas por sensores e tomar decisões em tempo real para guiar o veículo.
Medicina: Na área médica, o Deep Learning é utilizado em aplicações como diagnóstico por imagem, previsão de doenças e descoberta de novos medicamentos.
Jogos: O Deep Learning também é utilizado em jogos para treinar jogadores virtuais e melhorar a jogabilidade.
Inteligência artificial no esporte
Você consegue imaginar a inteligência artificial em um campo de futebol ou nas águas de uma piscina? Pois acredite, é possível!
A inteligência artificial é uma realidade no ambiente esportivo, e no mundo acadêmico-científico percebe-se um crescente número de publicações científicas que apresentam a inteligência artificial aplicada aos esportes. A inteligência artificial está auxiliando no desenvolvimento e aperfeiçoamento da performance e do desempenho dos atletas no mundo esportivo.
A aplicação imediata da Inteligência Artificial (IA) no esporte visa, mais que tudo, aumentar a qualidade das decisões tomadas pelos treinadores e por todos os envolvidos em uma estratégia esportiva.
Existem ferramentas que permitem prever o comportamento dos rivais e até mesmo a fadiga! Também foi desenvolvida a possibilidade de realizar treinamentos personalizados, que vão desde o planejamento de carga até o aprimoramento de habilidades técnicas específicas.
Nas transmissões de certos esportes, as câmeras autônomas agora podem distinguir os momentos cruciais do jogo para editar vídeos e fornecer estatísticas em tempo real que sejam de interesse relacionado ao rumo que o jogo estiver tomando. Esses números podem então ser traduzidos em resumos escritos perfeitamente legíveis do que aconteceu na partida.
A competição de elite sempre precisará de uma mente humana para interpretar, mas a revolução que isso implica nos níveis médios e populares do esporte é sem precedentes.
Até a química da equipe está passando por uma reforma tecnológica, com a inteligência artificial para avaliar as habilidades e personalidades dos jogadores. Os times podem gerar modelos para ver como diferentes combinações de jogadores funcionam. A produtividade da equipe será maior? A equipe criará um laço? Até o tipo mais eficaz de cultura de equipe e estilo de treinador são avaliados.
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