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- Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial 3️⃣ (de sigla: IA; do inglês: Artificial Intelligence, de sigla: AI) é um campo de estudo multidisciplinar que abrange varias áreas 3️⃣ do conhecimento.

[1] Embora seu desenvolvimento tenha avançado mais na ciência da computação, sua abordagem interdisciplinar envolve contribuições de diversas disciplinas.

Algumas 3️⃣ das principais áreas relacionadas à IA incluem:

Ciência da Computação: A ciência da computação desempenha um papel central na IA, fornecendo 3️⃣ as bases teóricas e práticas para o desenvolvimento de algoritmos, modelos e técnicas computacionais para simular a inteligência humana.

Matemática e 3️⃣ Estatística: A matemática e a estatística fornecem os fundamentos teóricos para a modelagem e análise de algoritmos de IA, incluindo 3️⃣ aprendizagem de máquina, redes neurais e processamento de dados.

Aprendizagem de Máquina (Machine Learning): A aprendizagem de máquina é uma subárea 3️⃣ da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos que permitem aos computadores aprender e melhorar com base em dados.

Isso 3️⃣ envolve a aplicação de técnicas estatísticas e algoritmos de otimização.

Ciência Cognitiva: A ciência cognitiva estuda os processos mentais e a 3️⃣ inteligência humana, e suas contribuições para a IA estão relacionadas à compreensão e modelagem dos processos cognitivos para o desenvolvimento 3️⃣ de sistemas inteligentes.

Neurociência Computacional: A neurociência computacional busca entender o funcionamento do cérebro humano e aplicar esses insights no desenvolvimento 3️⃣ de modelos e algoritmos de IA inspirados no cérebro.

Filosofia da Mente: A filosofia da mente explora questões relacionadas à natureza 3️⃣ da mente, da consciência e da inteligência, oferecendo perspectivas teóricas importantes para o campo da IA.

Linguística Computacional: A linguística computacional 3️⃣ envolve o processamento de linguagem natural (PLN), que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e técnicas para que os computadores 3️⃣ compreendam e processem a linguagem humana.

É um conceito amplo e que recebe tantas definições quanto significados diferentes à palavra inteligência.

[2] 3️⃣ É possível considerar algumas características básicas desses sistemas, como a capacidade de raciocínio (aplicar regras lógicas a um conjunto de 3️⃣ dados disponíveis para chegar a uma conclusão), aprendizagem (aprender com os erros e acertos para que no futuro possa agir 3️⃣ de maneira mais eficaz), reconhecer padrões (tanto padrões visuais e sensoriais, como também padrões de comportamento) e inferência (capacidade de 3️⃣ conseguir aplicar o raciocínio nas situações do nosso cotidiano).[2]

O desenvolvimento da área de estudo começou logo após a Segunda Guerra 3️⃣ Mundial, com o artigo "Computing Machinery and Intelligence" do matemático inglês Alan Turing,[3] e o próprio nome foi cunhado em 3️⃣ 1956.

[4][5] Seus principais idealizadores foram os cientistas Herbert Simon, Allen Newell, John McCarthy, Warren McCulloch, Walter Pitts e Marvin Minsky.

A 3️⃣ construção de máquinas inteligentes interessa à humanidade há muito tempo, havendo na história tanto um registro significante de autômatos mecânicos 3️⃣ (reais) quanto de personagens fictícios construídos pelo homem com inteligência própria, tais como o Golem e o Frankenstein.

Tais relatos, lendas 3️⃣ e ficções demonstram expectativas contrastantes do homem, de fascínio e de medo, em relação à Inteligência Artificial.[6][7]

Apenas recentemente, com o 3️⃣ surgimento do computador moderno, é que a inteligência artificial ganhou meios e massa crítica para se estabelecer como ciência integral, 3️⃣ com problemáticas e metodologias próprias.

Desde então, seu desenvolvimento tem extrapolado os clássicos programas de xadrez ou de conversão e envolvido 3️⃣ áreas como visão computacional, análise e síntese da voz, lógica difusa, redes neurais artificiais e muitas outras.

Inicialmente, os modelos de 3️⃣ IA visavam reproduzir o pensamento humano.

Posteriormente, no entanto, tais modelos abraçaram a ideia de reproduzir capacidades humanas como criatividade, auto 3️⃣ aperfeiçoamento e uso da linguagem.

Porém, o conceito de inteligência artificial ainda é bastante difícil de se definir.

Por essa razão, Inteligência 3️⃣ Artificial foi (e continua sendo) uma noção que dispõe de múltiplas interpretações, não raro conflitantes ou circulares.[8]

Existem duas abordagens principais 3️⃣ para a criação de Sistemas de Inteligência Artificial: O Simbolismo e o Conexionismo.[9]

A primeira, chamada de IA Simbólica,[10] propõe a 3️⃣ representação de conhecimento por meio da manipulação de símbolos, isto é, na forma de estruturas construídas por seres humanos, normalmente 3️⃣ baseadas em noçoes de Lógica.

Ela teve grande impulso durante uma fase onde foram criados muitos Sistemas Especialistas, muitos deles basados 3️⃣ em Lógica de Primeira Ordem, implementados em Prolog, ou em linguagens de programação derivadas desta ou especializadas, como CLIPS.

Normalmente programas 3️⃣ desse tipo têm o conhecimento programado diretamente por seres humanos, o que levou a trabalhos de elicitação de conhecimento.

Apesar do 3️⃣ sucesso inicial dos Sistemas Especialistas, a grande dificuldade de levantar e registrar conhecimento a partir de humanos e o sucesso 3️⃣ dos processos de aprendizado de máquina a partir de dados levou a dimimuição da importância dessa vertente.[10]

A segunda, chamada de 3️⃣ IA Conexionista,[11] se baseia em um modelo matemático inspirado no funcionamento dos neurônios,[12] e depende do aprendizado de máquina baseado 3️⃣ em grandes massas de dados para calibrar esse modelo, que normalmente começa com parâmetros aleatórios.

[13] Essa abordagem, apesar de proposta 3️⃣ muito cedo, não encontrou computadores capazes de modelar problemas complexos, apesar de ter sucesso com problemas restritos de reconhecimento de 3️⃣ padrão, o que só acontece a partir da década de 2010, com resultados extramemente fortes no final dessa década e 3️⃣ no início da década de 2020, a partir de modelos contendo bilhões de parametros, como o GPT-3[14] e conceitos como 3️⃣ Redes Neurais Profundas,[15] Transformers,[16] e Atenção.[17]

Em torno de 2022, a maior parte da pesquisa em IA gira em torno dos 3️⃣ conceitos de Aprendizado de Máquina e Conexionismo, havendo também propostas para sistemas híbridos.

Definição do termo [ editar | editar código-fonte 3️⃣ ]

A questão sobre o que é "inteligência artificial", mesmo como definida anteriormente, pode ser separada em duas partes: "qual a 3️⃣ natureza do artificial" e "o que é inteligência".

A primeira questão é de resolução relativamente fácil, apontando no entanto para a 3️⃣ questão de o que poderá o homem construir.

A segunda questão seria consideravelmente mais difícil, levantando a questão da consciência, identidade 3️⃣ e mente (incluindo a mente inconsciente) juntamente com a questão de que componentes estão envolvidos no único tipo de inteligência 3️⃣ que universalmente se aceita como estando ao alcance do nosso estudo: a inteligência do ser humano.

O estudo de animais e 3️⃣ de sistemas artificiais que não são modelos triviais começa a ser considerado como pauta de estudo na área da inteligência.

Ao 3️⃣ conceituar inteligência artificial, presume-se a interação com o ambiente, diante de necessidades reais como relações entre indivíduos semelhantes, a disputa 3️⃣ entre indivíduos diferentes, perseguição e fuga; além da comunicação simbólica específica de causa e efeito em diversos níveis de compreensão 3️⃣ intuitiva, consciente ou não.

Suponhamos uma competição de cara ou coroa, cujos resultados sejam observados ou não.

Se na segunda tentativa der 3️⃣ o mesmo resultado que a primeira, então não existiam as mesmas chances para ambas opções iniciais.

Claro que a coleta de 3️⃣ informação em apenas duas amostragens é confiável apenas porque a quantidade de tentativas é divisível pelo número de opções de 3️⃣ resultados prováveis.

A verdade é que o conceito de cara ou coroa está associado a artigos de valor, como moedas e 3️⃣ medalhas que podem evitar que as pessoas abandonem o jogo e induza os participantes a acompanhar os resultados até o 3️⃣ final.

Para manter a disposição do adversário em desafiar a máquina seria necessário aparentar fragilidade e garantir a continuidade da partida.

Isso 3️⃣ é muito utilizado em máquinas de cassino, sendo que vários apostadores podem ser induzidos a dispensar consideráveis quantias em apostas.

A 3️⃣ utilização de uma máquina de resultados pode compensar a ausência de um adversário, mas numa partida de xadrez, por exemplo, 3️⃣ para que a máquina não precise armazenar todas as informações que excedem a capacidade de próprio universo imaginável são necessárias 3️⃣ fórmulas que possam ser armazenadas para que então sejam calculadas por princípios físicos, lógicos, geométricos, e estatísticos para refletir o 3️⃣ sistema completo em cada uma das suas partes; como a integração do Google com Wikipédia, por exemplo.

Uma popular e inicial 3️⃣ definição de inteligência artificial, introduzida por John McCarthy na famosa conferência de Dartmouth em 1956 é "fazer a máquina comportar-se 3️⃣ de tal forma que seja chamada inteligente caso fosse este o comportamento de um ser humano.

" No entanto, esta definição 3️⃣ parece ignorar a possibilidade de existir a IA forte (ver abaixo).

Outra definição de Inteligência Artificial é a inteligência que surge 3️⃣ de um "dispositivo artificial".

A maior parte das definições podem ser categorizadas em sistemas que: "pensam como um humano; agem como 3️⃣ um humano; pensam racionalmente ou agem racionalmente".[11][18]

O conceito de inteligência artificial não é contemporâneo.

Aristóteles, professor de Alexandre, o Grande, almejava 3️⃣ substituir a mão de obra escrava por objetos autônomos, sendo essa a primeira idealização de Inteligência Artificial relatada, uma ideia 3️⃣ que seria explorada muito tempo depois pela ciência da computação.

O desenvolvimento dessa ideia se deu de forma plena no Século 3️⃣ XX, com enfoque nos anos 50, com pensadores como Herbert Simon e John McCarthy.

Os primeiros anos da IA foram repletos 3️⃣ de sucessos – mas de uma forma limitada.

Considerando-se os primeiros computadores, as ferramentas de programação da época e o fato 3️⃣ de que apenas alguns anos antes os computadores eram vistos como objetos capazes de efetuar operações aritméticas e nada mais, 3️⃣ causava surpresa o fato de um computador realizar qualquer atividade remotamente inteligente.

O sucesso inicial prosseguiu com o General Problem Solver 3️⃣ (Solucionador de problemas gerais) ou GPS, desenvolvido por Newell e Simon.

[19] Esse programa foi projetado para imitar protocolos humanos de 3️⃣ resolução de problemas.

Dentro da classe limitada de quebra-cabeças com a qual podia lidar, verificou-se que a ordem em que os 3️⃣ seres humanos abordavam os mesmos problemas.

Desse modo, o GPS talvez tenha sido o primeiro programa a incorporar a abordagem de 3️⃣ "pensar de forma humana".

Desde o início os fundamentos da inteligência artificial tiveram o suporte de várias disciplinas que contribuíram com 3️⃣ ideias, pontos de vista e técnicas para a IA.

Os filósofos (desde 400 a.C.

) tornaram a IA concebível, considerando as ideias 3️⃣ de que a mente é, em alguns aspectos, semelhante a uma máquina, de que ela opera sobre o conhecimento codificado 3️⃣ em alguma linguagem interna e que o pensamento pode ser usado para escolher as ações que deverão ser executadas.

Por sua 3️⃣ vez, os matemáticos forneceram as ferramentas para manipular declarações de certeza lógica, bem como declarações incertas e probabilísticas.

Eles também definiram 3️⃣ a base para a compreensão da computação e do raciocínio sobre algoritmos.

Os economistas formalizaram o problema de tomar decisões que 3️⃣ maximizam o resultado esperado para o tomador de decisões.

Os psicólogos adotaram a ideia de que os seres humanos e os 3️⃣ animais podem ser considerados máquinas de processamento de informações.

Os linguistas mostraram que o uso da linguagem se ajusta a esse 3️⃣ modelo.

Os engenheiros de computação fornecem os artefatos que tornam possíveis as aplicações de IA.

Os programas de IA tendem a ser 3️⃣ extensos e não poderiam funcionar sem os grandes avanços em velocidade e memória que a indústria de informática tem proporcionado.

Atualmente, 3️⃣ a IA abrange uma enorme variedade de subcampos.

Dentre esses subcampos está o estudo de modelos conexionistas ou redes neurais.

Uma rede 3️⃣ neural pode ser vista como um modelo matemático simplificado do funcionamento do cérebro humano.

[20] Este consiste de um número muito 3️⃣ grande de unidades elementares de processamento, ou neurônios, que recebem e enviam estímulos elétricos uns aos outros, formando uma rede 3️⃣ altamente interconectada.

No processamento, são compostos os estímulos recebidos conforme a intensidade de cada ligação, produzindo um único estímulo de saída.

É 3️⃣ o arranjo das interconexões entre os neurônios e as respectivas intensidades que define as principais propriedades e o funcionamento de 3️⃣ uma RN.

O estudo das redes neurais ou o conexionismo se relaciona com a capacidade dos computadores aprenderem e reconhecerem padrões.

Podemos 3️⃣ destacar também o estudo da biologia molecular na tentativa de construir vida artificial e a área da robótica, ligada à 3️⃣ biologia e procurando construir máquinas que alojem vida artificial.

Outro subcampo de estudo é a ligação da IA com a Psicologia, 3️⃣ na tentativa de representar na máquina os mecanismos de raciocínio e de procura.

Nos últimos anos, houve uma revolução no trabalho 3️⃣ em inteligência artificial, tanto no conteúdo quanto na metodologia.

Agora, é mais comum usar as teorias existentes como bases, em vez 3️⃣ de propor teorias inteiramente novas, fundamentar as informações em teoremas rigorosos ou na evidência experimental rígida, em vez de utilizar 3️⃣ como base a intuição e destacar a relevância de aplicações reais em vez de exemplos hipotéticos.

A utilização da IA permite 3️⃣ obter não somente ganhos significativos de performance, mas também possibilita o desenvolvimento de aplicações inovadoras, capazes de expandir de forma 3️⃣ extraordinária nossos sentidos e habilidades intelectuais.

Cada vez mais presente, a inteligência artificial simula o pensamento humano e se alastra por 3️⃣ nosso cotidiano.

Em maio de 2017 no Brasil, foi criada a ABRIA (Associação Brasileira de Inteligência Artificial) com o objetivo de 3️⃣ mapear iniciativas brasileiras no setor de inteligência artificial, englobando os esforços entre as empresas nacionais e formação de mão de 3️⃣ obra especializada.

Esse passo reforça que, atualmente, a inteligência artificial é impactante no setor econômico.

Humanoide

Investigação na IA experimental [ editar | 3️⃣ editar código-fonte ]

A inteligência artificial começou como um campo experimental nos anos 50 com pioneiros como Allen Newell e Herbert 3️⃣ Simon, que fundaram o primeiro laboratório de inteligência artificial na Universidade Carnegie Mellon, e McCarty que juntamente com Marvin Minsky, 3️⃣ que fundaram o MIT AI Lab em 1959.

Foram eles alguns dos participantes na famosa conferência de verão de 1956 em 3️⃣ Darthmouth College.[21]

Historicamente, existem dois grandes estilos de investigação em IA: IA "neats" e IA "scruffies".

A IA "neats", limpa, clássica ou 3️⃣ simbólica.

Envolve a manipulação de símbolos e de conceitos abstractos, e é a metodologia utilizada na maior parte dos sistemas periciais.

Paralelamente 3️⃣ a esta abordagem existe a abordagem IA "scruffies", ou "coneccionista", da qual as redes neuronais são o melhor exemplo.

Esta abordagem 3️⃣ cria sistemas que tentam gerar inteligência pela aprendizagem e adaptação em vez da criação de sistemas desenhados com o objectivo 3️⃣ especifico de resolver um problema.

Ambas as abordagems apareceram num estágio inicial da história de IA.

Nos anos 60s e 70s os 3️⃣ coneccionistas foram retirados do primeiro plano da investigação em IA, mas o interesse por esta vertente da IA foi retomada 3️⃣ nos anos 80s, quando as limitações da IA "limpa" começaram a ser percebidas.

Pesquisas sobre inteligência artificial foram intensamente custeadas na 3️⃣ década de 1980 pela Agência de Projetos de Pesquisas Avançadas sobre Defesa ("Defense Advanced Research Projects Agency"), nos Estados Unidos, 3️⃣ e pelo Projeto da Quinta Geração ("Fifth Generation Project"), no Japão.

O trabalho subsidiado fracassou no sentido de produzir resultados imediatos, 3️⃣ a despeito das promessas grandiosas de alguns praticantes de IA, o que levou proporcionalmente a grandes cortes de verbas de 3️⃣ agências governamentais no final dos anos 80, e em consequência a um arrefecimento da atividade no setor, fase conhecida como 3️⃣ O inverno da IA.

No decorrer da década seguinte, muitos pesquisadores de IA mudaram para áreas relacionadas com metas mais modestas, 3️⃣ tais como aprendizado de máquinas, robótica e visão computacional, muito embora pesquisas sobre IA pura continuaram em níveis reduzidos.

Campo de 3️⃣ estudo [ editar | editar código-fonte ]

Os principais pesquisadores e livros didáticos definem o campo como "o estudo e projeto 3️⃣ de agentes inteligentes", onde um agente inteligente é um sistema que percebe seu ambiente e toma atitudes que maximizam suas 3️⃣ chances de sucesso.

Andreas Kaplan e Michael Haenlein definem a inteligência artificial como "uma capacidade do sistema para interpretar corretamente dados 3️⃣ externos, aprender a partir desses dados e utilizar essas aprendizagens para atingir objetivos e tarefas específicas através de adaptação flexível".

[22] 3️⃣ John McCarthy, quem cunhou o termo em 1956 ("numa conferência de especialistas celebrada em Darmouth Colege" Gubern, Román: O Eros 3️⃣ Eletrónico), a define como "a ciência e engenharia de produzir sistemas inteligentes".

É uma área de pesquisa da computação dedicada a 3️⃣ buscar métodos ou dispositivos computacionais que possuam ou multipliquem a capacidade racional do ser humano de resolver problemas, pensar ou, 3️⃣ de forma ampla, ser inteligente.

Também pode ser definida como o ramo da ciência da computação que se ocupa do comportamento 3️⃣ inteligente[23] ou ainda, o estudo de como fazer os computadores realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor.[8]

Não existe uma 3️⃣ teoria ou paradigma unificador que orienta a pesquisa de IA.

Pesquisadores discordam sobre várias questões.

[24] Algumas das perguntas constantes mais longas 3️⃣ que ficaram sem resposta são as seguintes: a inteligência artificial deve simular inteligência natural, estudando psicologia ou neurociência? Ou será 3️⃣ que a biologia humana é tão irrelevante para a pesquisa de IA como a biologia das aves é para a 3️⃣ engenharia aeronáutica? O comportamento inteligente pode ser descrito usando princípios simples e elegantes (como lógica ou otimização)? Ou ela necessariamente 3️⃣ requer que se resolva um grande número de problemas completamente não relacionados? A inteligência pode ser reproduzida usando símbolos de 3️⃣ alto nível, similares às palavras e ideias? Ou ela requer processamento "sub-simbólico"?[25] John Haugeland, que cunhou o termo GOFAI (Good 3️⃣ Old-Fashioned Artificial Intelligence - Boa Inteligência Artificial à Moda Antiga), também propôs que a IA deve ser mais apropriadamente chamada 3️⃣ de inteligência sintética, um termo que já foi adotado por alguns pesquisadores não-GOFAI.[26][27]

Cibernética e simulação cerebral [ editar | editar 3️⃣ código-fonte ]

Nos anos de 1940 e 1950, um número de pesquisadores exploraram a conexão entre neurologia, teoria da informação e 3️⃣ cibernética.

Alguns deles construíram máquinas que usaram redes eletrônicas para exibir inteligência rudimentar, como as tartarugas de W.

Grey Walter e a 3️⃣ Besta de Johns Hopkins.

Muitos desses pesquisadores se reuniram para encontros da Sociedade teleológica da Universidade de Princeton e o Ratio 3️⃣ Club na Inglaterra.

Em 1960, esta abordagem foi abandonada, apesar de seus elementos serem revividos na década de 1980.

Inteligência computacional

Interesse em 3️⃣ redes neurais e "conexionismo" foi revivida por David Rumelhart e outros em meados de 1980.

Estas e outras abordagens sub-simbólicas, como 3️⃣ sistemas de fuzzy e computação evolucionária, são agora estudados coletivamente pela disciplina emergente inteligência computacional.

IA forte e IA fraca [ 3️⃣ editar | editar código-fonte ]

Entre os teóricos que estudam o que é possível fazer com a IA existe uma discussão 3️⃣ onde se consideram duas propostas básicas: uma conhecida como "forte" e outra conhecida como "fraca".

Basicamente, a hipótese da IA forte 3️⃣ considera ser possível criar uma máquina consciente, ou seja, afirma que os sistemas artificiais devem replicar a mentalidade humana.[28]

Inteligência artificial 3️⃣ forte [ editar | editar código-fonte ]

A investigação em Inteligência Artificial Forte aborda a criação da forma de inteligência baseada 3️⃣ em computador que consiga raciocinar e resolver problemas; uma forma de IA forte é classificada como auto-consciente.

A IA forte é 3️⃣ tema bastante controverso, pois envolve temas como consciência e fortes problemas éticos ligados ao que fazer com uma entidade que 3️⃣ seja cognitivamente indistinguível de seres humanos.

A ficção científica tratou de muitos problemas desse tipo.

Isaac Asimov, por exemplo, escreveu O Homem 3️⃣ Bicentenário, onde um robô consciente e inteligente luta para possuir um status semelhante ao de um humano na sociedade.

[29] E 3️⃣ Steven Spielberg dirigiu "A.I.

Inteligência Artificial" onde um garoto-robô procura conquistar o amor de sua "mãe", procurando uma maneira de se 3️⃣ tornar real.

Por outro lado, o mesmo Asimov reduz os robôs a servos dos seres humanos ao propor as três leis 3️⃣ da robótica.[6]

Stephen Hawking alertou sobre os perigos da inteligência artificial e considerou uma ameaça à sobrevivência da humanidade[30] (ver: Rebelião 3️⃣ das máquinas).

Inteligência artificial fraca [ editar | editar código-fonte ]

Trata-se da noção de como lidar com problemas não determinísticos.

Uma contribuição 3️⃣ prática de Alan Turing foi o que se chamou depois de Teste de Turing (TT),[31] de 1950: em lugar de 3️⃣ responder à pergunta "podem-se ter computadores inteligentes?" ele formulou seu teste, que se tornou praticamente o ponto de partida da 3️⃣ pesquisa em "Inteligência Artificial".[3]

O teste consiste em se fazer perguntas a uma pessoa e um computador escondidos.

Um computador e seus 3️⃣ programas passam no TT se, pelas respostas, for impossível a alguém distinguir qual interlocutor é a máquina e qual é 3️⃣ a pessoa.

No seu artigo original ele fez a previsão de que até 2000 os computadores passariam seu teste.

[31] Pois bem, 3️⃣ há um concurso anual de programas para o TT, e o resultado dos sistemas ganhadores é tão fraco (o último 3️⃣ tem o nome "Ella") que com poucas perguntas logo percebe-se as limitações das respostas da máquina.

É interessante notar que tanto 3️⃣ a Máquina de Turing quanto o Teste de Turing talvez derivem da visão que Turing tinha de que o ser 3️⃣ humano é uma máquina.

Há quem diga que essa visão está absolutamente errada, do ponto de vista linguístico, já que associamos 3️⃣ à "máquina" um artefato inventado e eventualmente construído.

Dizem eles: "Nenhum ser humano foi inventado ou construído".

Afirma-se ainda que a comparação, 3️⃣ feita por Turing, entre o homem e a máquina é sinônimo de sua "ingenuidade social", pois as máquinas são infinitamente 3️⃣ mais simples do que o homem, apesar de, paradoxalmente, se afirmar que a vida é complexa.

No entanto, esta linha de 3️⃣ raciocínio é questionável, afinal de contas, os computadores modernos podem ser considerados "complexos" quando comparados ao COLOSSUS (computador cujo desenvolvimento 3️⃣ foi liderado por Tommy Flowers, em 1943), ou a qualquer máquina do início do século XX.

A inteligência artificial fraca centra 3️⃣ a sua investigação na criação de inteligência artificial que não é capaz de verdadeiramente raciocinar e resolver problemas.

Uma tal máquina 3️⃣ com esta característica de inteligência agiria como se fosse inteligente, mas não tem autoconsciência ou noção de si.

O teste clássico 3️⃣ para aferição da inteligência em máquinas é o Teste de Turing.[31]

Há diversos campos dentro da IA fraca, e um deles 3️⃣ é o Processamento de linguagem natural, que trata de estudar e tentar reproduzir os processos de desenvolvimento que resultaram no 3️⃣ funcionamento normal da língua.

Muitos destes campos utilizam softwares específicos e linguagens de programação criadas para suas finalidades.

Um exemplo é o 3️⃣ chatbot Eliza, desenvolvido por Joseph Weizenbaum no laboratório de Inteligência Artificial do MIT entre os anos de 1964 e 1966.

Outro 3️⃣ exemplo bastante conhecido é o programa A.L.I.C.E.

(Artificial Linguistic Internet Computer Entity, ou Entidade Computadorizada de Linguagem Artificial para Internet), um 3️⃣ software que simula uma conversa humana.

Programado em Java e desenvolvido com regras heurísticas para os caracteres de conversação, seu desenvolvimento 3️⃣ resultou na AIML (Artificial Intelligence Markup Language), uma linguagem específica para tais programas e seus vários clones, chamados de Alicebots.

Muito 3️⃣ do trabalho neste campo tem sido feito com simulações em computador de inteligência baseado num conjunto predefinido de regras.

Poucos têm 3️⃣ sido os progressos na IA forte.

Mas dependendo da definição de IA utilizada, pode-se dizer que avanços consideráveis na IA fraca 3️⃣ já foram alcançados.

Impossibilidade de Simulação Qualitativa [ editar | editar código-fonte ]

Foi provado que um simulador qualitativo, completo e robusto 3️⃣ não pode existir, ou seja, desde que o vocabulário entrada-saída seja usado (como num algoritmo QSIM), haverá sempre modelos de 3️⃣ entrada que causam predições erradas na sua saída.

Por exemplo, a noção de infinito é impossível ser tida por uma máquina 3️⃣ finita (computador ou neurónios se produzirem apenas um número finito de resultados num número finito de tempo).

Neste caso é um 3️⃣ simples paradoxo matemático, porque são em número finito as combinações saídas de qualquer conjunto finito.

Se a noção de infinito pudesse 3️⃣ ser obtida por uma certa combinação finita, isso significaria que o infinito seria equivalente a essa sequência finita, o que 3️⃣ é obviamente uma contradição.

Por isso, o infinito e outras noções abstractas têm que ser pré-adquiridas numa máquina finita, não são 3️⃣ aí programáveis.[32][33]

Críticas filosóficas e a argumentação de uma IA forte [ editar | editar código-fonte ]John Searle

Muitos filósofos, sobretudo John 3️⃣ Searle e Hubert Dreyfus, inseriram no debate questões de ordem filosófica e epistemológica, questionando qualquer possibilidade efetiva da IA forte.

[34][35] 3️⃣ Seriam falsos, assim, os próprios pressupostos da construção de uma inteligência ou consciência semelhante à humana em uma máquina.[36]

Searle é 3️⃣ bastante conhecido por seu contra-argumento sobre o Quarto Chinês (ou Sala Chinesa), que inverte a questão colocada por Minsky a 3️⃣ respeito do Teste de Turing.

[37] Seu argumento diz que ainda que uma máquina possa parecer falar chinês por meio de 3️⃣ recursos de exame comparativo com mostras e tabelas de referência, binárias, isso não implica que tal máquina fale e entenda 3️⃣ efetivamente a língua.

Ou seja, demonstrar que uma máquina possa passar no Teste de Turing não necessariamente implica um ser consciente, 3️⃣ tal como entendido em seu sentido humano.

[38] Dreyfus, em seu livro O que os computadores ainda não conseguem fazer: Uma 3️⃣ crítica ao raciocínio artificial, argumenta que a consciência não pode ser adquirida por sistemas baseados em regras ou lógica; tampouco 3️⃣ por sistemas que não façam parte de um corpo físico.

No entanto, este último autor deixa aberta a possibilidade de um 3️⃣ sistema robótico baseado em Redes Neuronais, ou em mecanismos semelhantes, alcançar a inteligência artificial.[35]

Mas já não seria a referida IA 3️⃣ forte, mas sim um correlato bem mais próximo do que se entende por IA fraca.

Os revezes que a acepção primeira 3️⃣ de Inteligência Artificial vem levando nos últimos tempos contribuíram para a imediata relativização de todo seu legado.

O papel de Marvin 3️⃣ Minsky, figura proeminente do MIT e autor de Sociedade da Mente, fora central para a acepção de uma IA linear 3️⃣ que imitaria com perfeição a mente humana, mas seu principal feito foi construir o primeiro computador baseado em redes neurais, 3️⃣ conhecido como Snark,[39] tendo simplesmente fracassado pois nunca executou qualquer função interessante, apenas consumiu recursos de outras pesquisas mais promissoras.

O 3️⃣ primeiro neuro computador a obter sucesso (Mark I Perceptron) surgiu em 1957 e 1958, criado por Frank Rosenblatt, Charles Wightman 3️⃣ e outros.

Atualmente, no entanto, as vertentes que trabalham com os pressupostos da emergência e com elementos da IA fraca parecem 3️⃣ ter ganhado proeminência do campo.

As críticas sobre a impossibilidade de criar uma inteligência em um composto artificial podem ser encontradas 3️⃣ em Jean-François Lyotard (O Pós-humano) e Lucien Sfez (Crítica da Comunicação); uma contextualização didática do debate encontra-se em Sherry Turkle 3️⃣ (O segundo Eu: os computadores e o espírito humano).

Pode-se resumir o argumento central no fato de que a própria concepção 3️⃣ de inteligência é humana e, nesse sentido, animal e biológica.

A possibilidade de transportá-la para uma base plástica, artificial, encontra um 3️⃣ limite claro e preciso: se uma inteligência puder ser gerada a partir destes elementos, deverá ser necessariamente diferente da humana, 3️⃣ na medida em que o seu resultado provém da emergência de elementos totalmente diferentes dos encontrados nos humanos.

A inteligência, tal 3️⃣ como a entendemos, é essencialmente o fruto do cruzamento da uma base biológica com um complexo simbólico e cultural, impossível 3️⃣ de ser reproduzido artificialmente.

Outros filósofos sustentam visões diferentes.

Ainda que não vejam problemas com a IA fraca, entendem que há elementos 3️⃣ suficientes para se crer na IA forte também.

Daniel Dennett argumenta em Consciência Explicada que se não há uma centelha mágica 3️⃣ ou alma nos seres humanos, então o Homem é apenas uma outra máquina.

Dennett questiona por que razão o Homem-máquina deve 3️⃣ ter uma posição privilegiada sobre todas as outras possíveis máquinas quando provido de inteligência.

Alguns autores sustentam que se a IA 3️⃣ fraca é possível, então também o é a forte.

O argumento da IA fraca, de uma inteligência imitada mas não real, 3️⃣ desvelaria assim uma suposta validação da IA forte.

Isso se daria porque, tal como entende Simon Blackburn em seu livro Think, 3️⃣ dentre outros, não existe a possibilidade de verificar se uma inteligência é verdadeira ou não.

Estes autores argumentam que toda inteligência 3️⃣ apenas parece inteligência, sem necessariamente o ser.

Parte-se do princípio que é impossível separar o que é inteligência de fato do 3️⃣ que é apenas simulação: apenas acredita-se ser.

Estes autores rebatem os argumentos contra a IA forte dizendo que seus críticos reduzem-se 3️⃣ a arrogantes que não podem entender a origem da vida sem uma centelha mágica, um Deus ou uma posição superior 3️⃣ qualquer.

Eles entenderiam, em última instância, máquina como algo essencialmente incapaz e sequer conseguem supô-la como capaz de inteligência.

Nos termos de 3️⃣ Minsky, a crítica contra a IA forte erra ao supor que toda inteligência derive de um sujeito - tal como 3️⃣ indicado por Searle - e assim desconsidera a possibilidade de uma maquinaria complexa que pudesse pensar.

Mas Minsky desconsidera o simples 3️⃣ fato de que os maiores avanços na área foram conseguidos com "maquinaria complexa", também chamada por pesquisadores mais importantes de 3️⃣ Inteligência Artificial Conexista.

Se a crítica de Minsky fosse válida a maquina criada por Rosenblatt e Bernard Widrow não estaria em 3️⃣ uso ainda hoje, e o Mark I Perceptron não seria o fundador da neuro-computação.

Alguns pesquisadores importantes afirmam que um dos 3️⃣ motivos das críticas de Minsky foi o fato de ter falhado com Snark.

A partir daí começou a criticar essa área 3️⃣ por não compreende-la completamente, prejudicando desde então pesquisas importantes sobre o assunto.

O debate sobre a IA reflete, em última instância, 3️⃣ a própria dificuldade da ciência contemporânea em lidar efetivamente com a ausência de um primado superior.

Os argumentos pró-IA forte são 3️⃣ esclarecedores dessa questão, pois são os próprios cientistas, que durante décadas tentaram e falharam ao criar uma IA forte, que 3️⃣ ainda procuram a existência de uma ordem superior.

Ainda que a IA forte busque uma ordem dentro da própria conjugação dos 3️⃣ elementos internos, trata-se ainda da suposição de que existe na inteligência humana uma qualidade superior que deve ser buscada, emulada 3️⃣ e recriada.

Reflete, assim, a difícil digestão do legado radical da Teoria da Evolução, onde não existe positividade alguma em ser 3️⃣ humano e ser inteligente; trata-se apenas de um complexo de relações que propiciaram um estado particular, produto de um cruzamento 3️⃣ temporal entre o extrato biológico e uma complexidade simbólica.

Resoluções de problemas com IA [ editar | editar código-fonte ]

Uma das 3️⃣ áreas mais estudadas por cientistas sobre Inteligência Artificial, é o processo de Resolução de Problemas, desde os mais simples até 3️⃣ os mais complexos.

Com base no estudos de comportamentos de indivíduos que resolvem problemas simples em laboratório, Allen Newell e Herbert 3️⃣ Simon desenvolveram alguns programas para simular aspectos do comportamento inteligente e racional.

Um de seus principais programas desenvolvidos, chamado 'General Problem 3️⃣ Solver' (Solucionador de Problemas Gerais) pode ser resumido em poucas etapas: a primeira etapa consiste em gravar as declarações realizadas 3️⃣ por alguns indivíduos que verbalizam seu pensamento enquanto resolvem os problemas.

A seguir, o teórico ensaia algumas hipóteses acerca dos processos 3️⃣ mentais que possivelmente estariam envolvidos no processo de elaboração de uma solução para o problema dado.

A partir dessas hipóteses ele 3️⃣ estrutura um programa que, em sua opinião, simulará o relato gravado.

Finalmente, após processar esse programa no computador digital, ele compara 3️⃣ o relato do indivíduo com o roteiro da máquina.

Se os fluxos de palavras registrados no roteiro e no relatório forem 3️⃣ razoavelmente semelhantes, então considera-se que uma explicação para o comportamento sob estudo foi obtida.

Os pesquisadores do Projeto de Simulação Cognitiva 3️⃣ admitem, neste caso, que as estratégias utilizadas pelo computador são análogas àquelas realizadas pelo indivíduo humano.

Caso contrário, o programa deverá 3️⃣ ser modificado com base nas discrepâncias encontradas durante o confronto de palavras.

O mesmo procedimento é repetido até que um ajuste 3️⃣ satisfatório seja obtido e o programa consiga passar pelo teste de Turing.

Ou seja, até que os fluxos de palavras produzidas 3️⃣ pelo computador e pelo sujeito humano sejam praticamente indistinguíveis para um examinador humano.[40][41]

Aplicações Práticas de Técnicas de IA [ editar 3️⃣ | editar código-fonte ]

Enquanto que o progresso direcionado ao objetivo final de uma inteligência similar à humana tem sido lento, 3️⃣ muitas derivações surgiram no processo.

Exemplos notáveis incluem as linguagens Lisp e Prolog, as quais foram desenvolvidas para pesquisa em IA,[42] 3️⃣ embora também sejam usadas para outros propósitos.

A cultura hacker surgiu primeiramente em laboratórios de IA, em particular no MIT AI 3️⃣ Lab, lar várias vezes de celebridades tais como McCarthy, Minsky, Seymour Papert (que desenvolveu a linguagem Logo), Terry Winograd (que 3️⃣ abandonou IA depois de desenvolver SHRDLU).

Muitos outros sistemas úteis têm sido construídos usando tecnologias que ao menos uma vez eram 3️⃣ áreas ativas em pesquisa de IA.

Alguns exemplos incluem:

A visão da Inteligência Artificial substituindo julgamento humano profissional tem surgido muitas vezes 3️⃣ na história do campo, em ficção científica e, hoje em dia, em algumas áreas especializadas onde "Sistemas Especialistas" são usados 3️⃣ para melhorar ou para substituir julgamento profissional em engenharia e medicina, por exemplo.

Aplicações no governo [ editar | editar código-fonte 3️⃣ ]

Os usos potenciais de IA no governo são amplos e variados,[72] com a Deloitte considerando que "as tecnologias cognitivas podem 3️⃣ eventualmente revolucionar todas as facetas das operações do governo".

[73] Mehr sugere que seis tipos de problemas governamentais são apropriados para 3️⃣ aplicações de IA:[74]

Alocação de recursos - por exemplo, quando o suporte administrativo é necessário para concluir as tarefas mais rapidamente.

Grandes 3️⃣ conjuntos de dados - onde eles são muito grandes para os funcionários trabalharem de forma eficiente e vários conjuntos de 3️⃣ dados podem ser combinados para fornecer maiores insights.

Falta de especialistas - incluindo onde perguntas básicas podem ser respondidas e questões 3️⃣ de nicho podem ser aprendidas.

Cenário previsível - os dados históricos tornam a situação previsível.

Procedural - tarefas repetitivas em que as 3️⃣ entradas ou saídas têm uma resposta binária.

Dados diversos - onde os dados assumem uma variedade de formas (como visuais e 3️⃣ linguísticas) e precisam ser resumidos regularmente.

Mehr afirma que "Embora as aplicações de IA no trabalho do governo não tenham acompanhado 3️⃣ a rápida expansão da IA ​​no setor privado, os casos de uso em potencial no setor público refletem as aplicações 3️⃣ comuns no setor privado."[74]

Os usos potenciais e reais da IA ​​no governo podem ser divididos em três categorias amplas: aqueles 3️⃣ que contribuem para os objetivos de políticas públicas; aqueles que auxiliam nas interações públicas com o governo; e outros usos.

Contribuição 3️⃣ para os objetivos de políticas públicas [ editar | editar código-fonte ]

Há uma série de exemplos de onde a IA 3️⃣ pode contribuir para os objetivos de políticas públicas.[75] Esses incluem:

Auxiliando nas interações públicas com o governo [ editar | editar 3️⃣ código-fonte ]

A IA pode ser usada para ajudar os membros do público a interagir com o governo e acessar serviços 3️⃣ governamentais, por exemplo:[75]

Responder a perguntas usando assistentes virtuais ou chatbots (veja abaixo)

Direcionar solicitações para a área apropriada dentro do governo

Preencher 3️⃣ formulários

Auxiliar na pesquisa de documentos (por exemplo, pesquisa de marca registrada da IP Australia) [ 82 ]

Agendamento de compromissos [ 3️⃣ 80 ]

Exemplos de assistentes virtuais ou chatbots usados ​​pelo governo incluem o seguinte:

Outros usos da inteligência artificial pelo governo incluem:Tradução 3️⃣ [ 74 ]

Interpretação de linguagem, pioneira pela Direção Geral de Interpretação da Comissão Europeia e Florika Fink-Hooijer.

Elaboração de documentos [ 3️⃣ 74 ]

Um Veículo Aéreo de Combate Não Tripulado (X-45A), em voo

Os Estados Unidos e outras nações estão desenvolvendo aplicativos de 3️⃣ IA para uma série de funções militares.

[93] As principais aplicações militares de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina são para 3️⃣ aprimorar as Comunicações, Sensores, Integração e Interoperabilidade.

[94] A pesquisa de IA está em andamento nas áreas de coleta e análise 3️⃣ de inteligência, logística, operações cibernéticas, operações de informação, comando e controle e em uma variedade de veículos semi-autônomos e autônomos.

[93] 3️⃣ As tecnologias de Inteligência Artificial permitem a coordenação de sensores e efetores, detecção e identificação de ameaças, marcação de posições 3️⃣ inimigas, aquisição de alvos, coordenação e deconflição de disparos de junção distribuídos entre veículos de combate e tanques em rede 3️⃣ também dentro de equipes tripuladas e não tripuladas (MUM-T).

[94] A IA foi incorporada às operações militares no Iraque e na 3️⃣ Síria.[93]

Os gastos militares anuais mundiais com robótica aumentaram de US$ 5,1 bilhões em 2010 para US$ 7,5 bilhões em 2015.

[95][96] 3️⃣ Drones militares capazes de ação autônoma são amplamente considerados um ativo útil.

[97] Muitos pesquisadores de inteligência artificial procuram se distanciar 3️⃣ das aplicações militares da IA.[94]

Aplicações na área da saúde [ editar | editar código-fonte ]

Raio X de uma mão humana, 3️⃣ com cálculo automático da idade óssea por um software de computador.

Um braço cirúrgico do lado do paciente da empresa "Da 3️⃣ Vinci Surgical System"

A IA na área da saúde é frequentemente usada para classificação, seja para automatizar a avaliação inicial de 3️⃣ uma tomografia computadorizada ou EKG ou para identificar pacientes de alto risco para a saúde da população.

A amplitude de aplicações 3️⃣ está aumentando rapidamente.

Como exemplo, a IA está sendo aplicada ao problema de alto custo das questões de dosagem - onde 3️⃣ as descobertas sugeriram que a IA poderia economizar US $ 16 bilhões.

Em 2016, um estudo inovador na Califórnia descobriu que 3️⃣ uma fórmula matemática desenvolvida com a ajuda de IA determinava corretamente a dose exata de medicamentos imunossupressores a serem administrados 3️⃣ a pacientes com órgãos.[98]

A inteligência artificial está ajudando os médicos.

De acordo com a Bloomberg Technology, a Microsoft desenvolveu IA para 3️⃣ ajudar os médicos a encontrar os tratamentos certos para o câncer.

Há uma grande quantidade de pesquisas e medicamentos desenvolvidos relacionados 3️⃣ ao câncer.

[99] Em detalhe, são mais de 800 medicamentos e vacinas para tratar o câncer.

Isso afeta negativamente os médicos, porque 3️⃣ há muitas opções de escolha, tornando mais difícil escolher os medicamentos certos para os pacientes.

A Microsoft está trabalhando em um 3️⃣ projeto para desenvolver uma máquina chamada "Hanover".

[100] Seu objetivo é memorizar todos os papéis necessários ao câncer e ajudar a 3️⃣ prever quais combinações de medicamentos serão mais eficazes para cada paciente.

Um projeto que está sendo trabalhado no momento é o 3️⃣ de combate à leucemia mielóide, um câncer fatal cujo tratamento não melhora há décadas.

Outro estudo descobriu que a inteligência artificial 3️⃣ era tão boa quanto médicos treinados na identificação de câncer de pele.

[101] Outro estudo está usando inteligência artificial para tentar 3️⃣ monitorar vários pacientes de alto risco, e isso é feito perguntando a cada paciente várias perguntas com base em dados 3️⃣ adquiridos de médico ao vivo para interações com o paciente.

[102] Um estudo foi feito com transferência de aprendizagem, a máquina 3️⃣ realizava um diagnóstico semelhante a um oftalmologista bem treinado, e podia gerar uma decisão em 30 segundos sobre se o 3️⃣ paciente deveria ou não ser encaminhado para tratamento, com mais de 95% de acerto.[103]

De acordo com a CNN, um estudo 3️⃣ recente realizado por cirurgiões do Children's National Medical Center em Washington demonstrou com sucesso a cirurgia com um robô autônomo.

A 3️⃣ equipe supervisionou o robô enquanto ele realizava a cirurgia de tecidos moles, costurando o intestino de um porco durante a 3️⃣ cirurgia aberta, e fazendo isso melhor do que um cirurgião humano, afirmou a equipe.

[104] A IBM criou seu próprio computador 3️⃣ de inteligência artificial, o IBM Watson, que venceu a inteligência humana (em alguns níveis).

O Watson tem se esforçado para obter 3️⃣ sucesso e adoção na área de saúde.[105]

As redes neurais artificiais são usadas como sistemas de apoio à decisão clínica para 3️⃣ diagnóstico médico, como em tecnologia de processamento de conceito em software EMR.

Outras tarefas na medicina que podem ser potencialmente realizadas 3️⃣ por inteligência artificial e estão começando a ser desenvolvidas incluem:

Interpretação de imagens médicas auxiliada por computador.

Esses sistemas ajudam a digitalizar 3️⃣ imagens digitais, por exemplo, da tomografia computadorizada, para aspectos típicos e para destacar cortes conspícuos, como possíveis doenças.

Uma aplicação típica 3️⃣ é a detecção de tumores.

Análise de batimentos cardíacos.[ 106 ]

Robôs companheiros para cuidar dos idosos [ 107 ]

Análise de registros 3️⃣ médicos para fornecer informações mais úteis.

Projetar planos de tratamento.

Auxiliar em trabalhos repetitivos, incluindo o gerenciamento de medicamentos.

Auxiliar deficientes visuais.

[ 108 3️⃣ ]Fornecer consultas.

Fabricação e desenvolvimento de fármacos.[ 109 ]

Usando avatares no lugar de pacientes para treinamento clínico [ 110 ]

Estimar a 3️⃣ probabilidade de morte em procedimentos cirúrgicos

Estimar a progressão do HIV.

Saúde e segurança no local de trabalho [ editar | editar 3️⃣ código-fonte ]

A IA pode aumentar o escopo das tarefas de trabalho em que um trabalhador pode ser removido de uma 3️⃣ situação que acarreta riscos, como estresse, excesso de trabalho, lesões musculoesqueléticas, fazendo com que a IA execute as tarefas.

[111] Isso 3️⃣ pode expandir a gama de setores de trabalho afetados, além da automação tradicional, para empregos de colarinho branco e de 3️⃣ serviços, como medicina, finanças e tecnologia da informação.

Por exemplo, os trabalhadores do call center enfrentam grandes riscos à saúde e 3️⃣ segurança devido à sua natureza repetitiva e exigente e às suas altas taxas de micro vigilância.

Os chatbots habilitados para IA 3️⃣ reduzem a necessidade de humanos realizarem as tarefas mais básicas do call center.[79]

O aprendizado de máquina usado para análises de 3️⃣ pessoas para fazer previsões sobre o comportamento do trabalhador pode ser usado para melhorar a saúde do trabalhador.

Por exemplo, a 3️⃣ análise de sentimento pode ser usada para detectar a fadiga e evitar o excesso de trabalho.

[79] Os sistemas de apoio 3️⃣ à decisão têm uma capacidade semelhante de ser usado para, por exemplo, prevenir desastres industriais ou tornar a resposta a 3️⃣ desastres mais eficiente.

[112] Para trabalhadores de manuseio manual de materiais, análises preditivas e inteligência artificial podem ser usadas para reduzir 3️⃣ lesões musculoesqueléticas.

[113] Sensores vestíveis também podem permitir uma intervenção precoce contra a exposição a substâncias tóxicas, e os grandes conjuntos 3️⃣ de dados gerados podem melhorar a vigilância da saúde no local de trabalho, avaliação de risco e pesquisa.[112]

A IA também 3️⃣ pode ser usada para tornar o fluxo de trabalho de segurança e saúde no local de trabalho mais eficiente.

Um exemplo 3️⃣ é a codificação de pedidos de indenização trabalhista.

[114][115] Os sistemas de realidade virtual habilitados para IA podem ser úteis para 3️⃣ treinamento de segurança para reconhecimento de perigo.

[112] A inteligência artificial pode ser usada para detectar com mais eficiência os quase 3️⃣ acidentes, que são importantes na redução das taxas de acidentes, mas geralmente são subnotificados.[116]

Mídia e comércio eletrônico [ editar | 3️⃣ editar código-fonte ]

Restauração de imagem usando inteligência artificial

Algumas aplicações de IA são voltadas para a análise de conteúdo de mídia 3️⃣ audiovisual, como filmes, programas de TV, vídeos publicitários ou conteúdo gerado pelo usuário.

As soluções geralmente envolvem visão computacional, que é 3️⃣ uma das principais áreas de aplicação da IA.

Os cenários de caso de uso típicos incluem a análise de imagens usando 3️⃣ técnicas de reconhecimento de objetos ou de rosto, ou a análise de vídeo para reconhecer cenas, objetos ou rostos relevantes.

A 3️⃣ motivação para usar a análise de mídia baseada em IA pode ser - entre outras coisas - a facilitação da 3️⃣ pesquisa de mídia, a criação de um conjunto de palavras-chave descritivas para um item de mídia, monitoramento de política de 3️⃣ conteúdo de mídia (como verificar a adequação do conteúdo para um determinado Tempo de exibição de TV), fala em texto 3️⃣ para arquivamento ou outros fins, e a detecção de logotipos, produtos ou rostos de celebridades para a colocação de anúncios 3️⃣ relevantes.

As empresas de IA de análise de mídia geralmente fornecem seus serviços por meio de uma API REST que permite 3️⃣ o acesso automático baseado em máquina à tecnologia e permite a leitura dos resultados por máquina.

Por exemplo, IBM, Microsoft e 3️⃣ Amazon permitem acesso a sua tecnologia de reconhecimento de mídia usando APIs RESTful.

Ver artigo principal: Deepfake

Em junho de 2016, uma 3️⃣ equipe de pesquisa do grupo de computação visual da Universidade Técnica de Munique e da Universidade de Stanford desenvolveu o 3️⃣ Face2Face,[117] um programa que anima o rosto de uma pessoa alvo, transpondo as expressões faciais de uma fonte externa.

A tecnologia 3️⃣ foi demonstrada animando os lábios de pessoas, incluindo Barack Obama e Vladimir Putin.

Desde então, outros métodos foram demonstrados com base 3️⃣ na rede neural profunda, da qual o nome "deepfake" foi tirado.

Em setembro de 2018, o senador americano Mark Warner propôs 3️⃣ penalizar as empresas de mídia social que permitem o compartilhamento de documentos provenientes de deepfakes em sua plataforma.[118]

Vincent Nozick, pesquisador 3️⃣ do Institut Gaspard Monge, encontrou uma maneira de detectar documentos fraudados analisando os movimentos da pálpebra.

O DARPA (um grupo de 3️⃣ pesquisa associado ao Departamento de Defesa dos EUA) doou 68 milhões de dólares para trabalhar na detecção de deepfakes.

[119] Na 3️⃣ Europa, o programa Horizonte 2020 financiou o InVid, software desenvolvido para ajudar jornalistas a detectar documentos falsos.[120]

Deepfakes podem ser usados 3️⃣ ​​para fins cômicos, mas são mais conhecidos por serem usados ​​para notícias falsas e boatos.

Deepfakes de áudio e software de 3️⃣ IA capaz de detectar deepfakes e clonar vozes humanas após 5 segundos de escuta também existem.

[121][122][123][124][125][126]

Embora a evolução da música 3️⃣ sempre tenha sido afetada pela tecnologia, a inteligência artificial permitiu, por meio de avanços científicos, emular, em certa medida, a 3️⃣ composição semelhante à humana.

Entre os esforços iniciais notáveis, David Cope criou uma IA chamada Emily Howell que conseguiu se tornar 3️⃣ bem conhecida no campo de Algorithmic Computer Music.

[127] O algoritmo por trás de Emily Howell é registrado como uma patente 3️⃣ dos Estados Unidos.[128]

O AI Iamus criou em 2012 o primeiro álbum clássico completo totalmente composto por um computador.

Outros empreendimentos, como 3️⃣ AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist), se concentram na composição de música sinfônica, principalmente música clássica para trilhas sonoras de filmes.

[129] 3️⃣ Alcançou uma estreia mundial ao se tornar o primeiro compositor virtual a ser reconhecido por uma associação profissional musical.[130]

Inteligências artificiais 3️⃣ podem até mesmo produzir música utilizável em um ambiente médico, com o esforço do Melomics de usar música gerada por 3️⃣ computador para o alívio do estresse e da dor.[131]

Além disso, iniciativas como o Google Magenta, conduzido pela equipe do Google 3️⃣ Brain, querem descobrir se uma inteligência artificial pode ser capaz de criar arte convincente.[132]

No Sony CSL Research Laboratory, o software 3️⃣ Flow Machines criou canções pop aprendendo estilos musicais a partir de um enorme banco de dados de canções.

Ao analisar combinações 3️⃣ únicas de estilos e técnicas de otimização, ele pode compor em qualquer estilo.

Outro projeto de composição musical de inteligência artificial, 3️⃣ The Watson Beat, escrito pela IBM Research, não precisa de um grande banco de dados de música como os projetos 3️⃣ Google Magenta e Flow Machines, uma vez que usa Reinforcement Learning e Deep Belief Networks para compor música em uma 3️⃣ simples entrada inicial melodia e um estilo selecionado.

Desde que o software foi de código aberto,[133] músicos, como Taryn Southern,[134] têm 3️⃣ colaborado com o projeto para criar música.

A canção de estreia da cantora sul-coreana Hayeon, "Eyes on You", foi composta usando 3️⃣ IA que também foi supervisionada por compositores reais, incluindo NUVO.[135]

Publicação de notícias e redação [ editar | editar código-fonte ]

A 3️⃣ empresa Narrative Science disponibiliza comercialmente notícias e relatórios gerados por computador, incluindo resumos de eventos esportivos coletivos com base em 3️⃣ dados estatísticos do jogo em inglês.

Também cria relatórios financeiros e análises imobiliárias.

[136] Da mesma forma, a empresa Automated Insights gera 3️⃣ recapitulações e visualizações personalizadas para o Yahoo Sports Fantasy Football.

[137] A empresa está projetada para gerar um bilhão de histórias 3️⃣ em 2014, contra 350 milhões em 2013.

[138] A organização OpenAI também criou uma IA capaz de escrever textos.[139]

A Echobox é 3️⃣ uma empresa de software que ajuda os editores a aumentar o tráfego postando artigos de forma "inteligente" em plataformas de 3️⃣ mídia social, como Facebook e Twitter.

[140] Ao analisar grandes quantidades de dados, ele aprende como públicos específicos respondem a diferentes 3️⃣ artigos em diferentes momentos do dia.

Em seguida, ele escolhe as melhores histórias para postar e os melhores horários para postá-las.

Ele 3️⃣ usa dados históricos e em tempo real para entender o que funcionou bem no passado, bem como o que é 3️⃣ tendência atualmente na web.[141]

Outra empresa, chamada Yseop, usa inteligência artificial para transformar dados estruturados em comentários e recomendações inteligentes em 3️⃣ linguagem natural.

Yseop é capaz de escrever relatórios financeiros, resumos executivos, vendas personalizadas ou documentos de marketing e muito mais a 3️⃣ uma velocidade de milhares de páginas por segundo e em vários idiomas, incluindo inglês, espanhol, francês e alemão.[142]

O Boomtrain's é 3️⃣ outro exemplo de IA projetado para aprender a melhor forma de envolver cada leitor individual com os artigos exatos - 3️⃣ enviados pelo canal certo na hora certa - que serão mais relevantes para o leitor.

É como contratar um editor pessoal 3️⃣ para cada leitor individual para selecionar a experiência de leitura perfeita.A IRIS.

TV está ajudando empresas de mídia com sua plataforma 3️⃣ de programação e personalização de vídeo alimentada por IA.

Ele permite que editores e proprietários de conteúdo apresentem conteúdo contextualmente relevante 3️⃣ para o público com base nos padrões de visualização do consumidor.[143]

Além da automação de tarefas de escrita com entrada de 3️⃣ dados, a IA mostrou um potencial significativo para os computadores se engajarem em trabalhos criativos de alto nível.

AI Storytelling tem 3️⃣ sido um campo ativo de pesquisa desde o desenvolvimento de TALESPIN por James Meehan, que inventou histórias semelhantes às fábulas 3️⃣ de Esopo.

O programa começaria com um conjunto de personagens que queriam atingir certos objetivos, com a história como uma narração 3️⃣ das tentativas dos personagens de executar planos para satisfazer esses objetivos.

[144] Desde Meehan, outros pesquisadores trabalharam em AI Storytelling usando 3️⃣ abordagens semelhantes ou diferentes.

Mark Riedl e Vadim Bulitko argumentaram que a essência da narrativa era um problema de gerenciamento de 3️⃣ experiência, ou "como equilibrar a necessidade de uma progressão coerente da história com a agência do usuário, o que geralmente 3️⃣ está em desacordo".[145]

Embora a maioria das pesquisas sobre narração de histórias de IA tenha se concentrado na geração de histórias 3️⃣ (por exemplo, personagem e enredo), também houve uma investigação significativa na comunicação de histórias.

Em 2002, pesquisadores da North Carolina State 3️⃣ University desenvolveram uma estrutura arquitetônica para a geração de prosa narrativa.

Sua implementação particular foi capaz de reproduzir fielmente a variedade 3️⃣ e complexidade de texto de uma série de histórias, como o capuz vermelho, com habilidade humana.

[146] Este campo específico continua 3️⃣ a ganhar interesse.

Em 2016, uma IA japonesa co-escreveu um conto e quase ganhou um prêmio literário.[147]

Hanteo Global, a organização que 3️⃣ opera o único gráfico de registro em tempo real na Coreia do Sul, também utiliza um bot de jornalismo automatizado, 3️⃣ que escreve artigos.[148]

Em videogames, a inteligência artificial é rotineiramente usada para gerar comportamento dinâmico e intencional em personagens não-jogadores (NPCs).

Além 3️⃣ disso, técnicas de IA bem conhecidas são usadas rotineiramente para encontrar caminhos.

Alguns pesquisadores consideram a NPC AI em jogos um 3️⃣ "problema resolvido" para a maioria das tarefas de produção.

Jogos com IA mais atípica incluem o diretor de IA de Left 3️⃣ 4 Dead (2008) e o treinamento neuroevolucionário de pelotões em Supreme Commander 2 (2010).

[149][150] AI também é usada em Alien 3️⃣ Isolation (2014) como uma forma de controlar quais ações o Alien executará a seguir.

Devido à forma como a inteligência do 3️⃣ Alien é configurada, pode-se dizer que o Alien parece aprender mais sobre o jogador conforme o jogo continua e o 3️⃣ Alien começa a agir de acordo[151]

A inteligência artificial inspirou inúmeras aplicações criativas, incluindo seu uso para produzir arte visual.

A exposição 3️⃣ "Thinking Machines: Art and Design in Computer Age, 1959-1989" no MoMA[152] oferece uma boa visão geral das aplicações históricas da 3️⃣ IA ​​para arte, arquitetura e design.

Exposições recentes que mostram o uso de IA para produzir arte incluem o benefício patrocinado 3️⃣ pelo Google e o leilão na Gray Area Foundation em San Francisco, onde artistas experimentaram o algoritmo DeepDream[153] e a 3️⃣ exposição "Unhuman: Art in the Age of AI", que teve em Los Angeles e Frankfurt no outono de 2017.

[154][155] Na 3️⃣ primavera de 2018, a Association of Computing Machinery dedicou uma edição de revista especial ao assunto de computadores e arte, 3️⃣ destacando o papel do aprendizado de máquina nas artes.

[156] Em junho de 2018, "Duet for Human and Machine",[157] uma obra 3️⃣ de arte que permite aos espectadores interagir com uma inteligência artificial, estreou no Beall Center for Art + Technology.

[158] A 3️⃣ Ars Electronica austríaca e o Museu de Artes Aplicadas de Viena abriram exposições sobre IA em 2019.

[159][160] O festival de 3️⃣ 2019 da Ars Electronica "Fora da caixa" tematizou extensivamente o papel das artes para uma transformação social sustentável com IA.[161]

Atualmente 3️⃣ existem diversos pesquisadores de IA ao redor do mundo em várias instituições e companhias de pesquisa.

Entre os muitos que fizeram 3️⃣ contribuições significativas estão:

Foi um dos homens de maior importância não só para seu tempo, como para a atualidade.

Com estudos que 3️⃣ não só foram base para a existência da inteligência artificial, mas de quase todos os aparelhos eletrônicos já feitos.

Criou seu 3️⃣ famoso teste, o "Teste de Turing", usado até hoje para descobrir o nível de inteligência de um programa de inteligência 3️⃣ artificial.

Esse teste não foi criado para analisar a capacidade de um computador de pensar por si mesmo, já que as 3️⃣ máquinas são completamente incapazes disso, mas sim de identificar o quão bem ele pode imitar o cérebro humano.

Matemático, cientista, o 3️⃣ criador do termo "inteligência artificial" e também o pai da linguagem de programação LISP.

McCarthy foi considerado um dos primeiros homens 3️⃣ a trabalhar no desenvolvimento da inteligência artificial e sempre disse que ela deveria interagir com o homem.

Nascido na cidade de 3️⃣ Boston, trabalhou na Universidade de Stanford e no Massachusetts Institute of Technology (MIT), além de ter vencido o prêmio Turing 3️⃣ em 1972 e a Medalha Nacional de Ciência em 1991.

Já a programação LISP, uma das maiores conquistas de McCarthy, surgiu 3️⃣ em 1958 e serviu para facilitar o desenvolvimento da inteligência artificial.

A linguagem é das mais antigas ainda em uso e 3️⃣ foi usada pela primeira vez ao colocar um computador para jogar xadrez contra um adversário humano.

Natural de Nova Iorque, onde 3️⃣ nasceu, o cientista recebeu diversos prémios internacionais pelo seu trabalho pioneiro no campo da inteligência artificial, incluindo em 1969, o 3️⃣ Prêmio Turing, o maior prêmio em ciência informática.

O cientista explorou a forma de dotar as máquinas de percepção e inteligência 3️⃣ semelhantes à humana, criou mãos robóticas com capacidade para manipular objetos, desenvolveu novos marcos de programação e escreveu sobre assuntos 3️⃣ filosóficos relacionados com a inteligência artificial.

Minsky estava convencido de que o homem, um dia, desenvolveria máquinas que competiriam com a 3️⃣ sua inteligência e via o cérebro como uma máquina cujo funcionamento pode ser estudado e reproduzido num computador, o que 3️⃣ poderia ajudar a compreender melhor o cérebro humano e as funções mentais superiores.

Informático indiano naturalizado estadunidense, foi o primeiro asiático 3️⃣ a vencer o Prêmio Turing.

Entre suas contribuições para a IA estão a criação do Instituto de Robótica da CMU e 3️⃣ demonstrações de diversos sistemas que usam alguma forma de IA.

Entre esses sistemas, estão sistemas de: fala, controlados por voz, reconhecimento 3️⃣ de voz, reconhecimento de voz independente do interlocutor, etc.

Para Reddy, ao invés de substituir a humanidade, a tecnologia irá criar 3️⃣ um novo tipo de humano que irá coexistir com seus antecessores enquanto se aproveita das vantagens de uma nova classe 3️⃣ de ferramentas viabilizada pela tecnologia.

Winograd é um cientista da computação estadunidense, professor da Universidade Stanford, e codiretor do grupo de 3️⃣ interação humano-computador de Stanford.

É conhecido nas áreas de filosofia da mente e inteligência artificial por seu trabalho sobre língua natural 3️⃣ usando o programa SHRDLU.

Para Terry, não restam dúvidas de que a tecnologia da informática, mais precisamente a área de inteligência 3️⃣ artificial, transformará as sociedades, introduzindo modificações socioeconômicas irreversíveis.

Esse especialista procura saber se os seres humanos seriam capazes de construir máquinas 3️⃣ que poderiam compreende-los, resolver seus problemas e dirigir suas vidas, além de buscar respostas sobre o que aconteceria se, algum 3️⃣ dia, essas máquinas se tornassem mais inteligentes do que os próprios humanos que as criaram.

Nascido na Filadélfia, Pensilvânia, se formou 3️⃣ na Universidade da Pensilvânia.

Douglas Bruce Lenat é o Diretor Executivo do Cycorp e foi também um pesquisador proeminente em inteligência 3️⃣ artificial, recebendo o prêmio bianual IJCAI Computers and Thought em 1976 pela criação do programa de aprendizado de máquinas.

Ele também 3️⃣ trabalhou em simulações militares e em numerosos projetos para organizações governamentais, militares, científicas e de inteligência dos EUA.

A missão de 3️⃣ Lenat, no longo ciclo do projeto Cyc, iniciado em 1984, era de construir a base de uma inteligência artificial geral 3️⃣ ao representar manualmente o conhecimento como axiomas lógicos contextualizados na linguagem formal com base em extensões ao cálculo de predicados 3️⃣ de primeira ordem e em seguida, usar esse enorme motor de inferência de ontologia e a base de conhecimento contextualizada 3️⃣ como um viés indutivo para automatizar e acelerar cada vez mais a educação contínua do próprio Cyc, via aprendizagem em 3️⃣ máquina e compreensão da linguagem natural.

Vantagens e Desvantagens da utilização da inteligência artificial [ editar | editar código-fonte ]

Redução de 3️⃣ erros: Uma vez que são máquinas, a inteligência artificial é mais resistente e tem maior capacidade de suportar ambientes hostis, 3️⃣ reduzindo as chances de falharem em seus propósitos, tendo a possibilidade de alcançar um maior grau de precisão.

Exploração: Devido à 3️⃣ programação dos robôs, eles podem realizar um trabalho mais laborioso e duro com maior responsabilidade.

Assim, são capazes de ser utilizadas 3️⃣ também em processos de exploração de minérios e de outros combustíveis, no fundo do oceano e, portanto, superar as limitações 3️⃣ humanas.

Aplicações diárias: Inteligência Artificial é amplamente empregada por instituições financeiras e instituições bancárias para organizar e gerenciar dados.

A sua utilização 3️⃣ está presente em vários mecanismos do nosso cotidiano como o GPS ( global positioning system), a correção nos erros de 3️⃣ digitação na ortografia, entre outros.

a correção nos erros de digitação na ortografia, entre outros.

Sem pausas: As máquinas, ao contrário dos 3️⃣ seres humanos, não precisam de intervalos frequentes.

Elas conseguem exercer vários horas de trabalho sem ficarem cansadas, distraídas ou entendiadas, apenas 3️⃣ pela sua programação.

Alto custo: o custo de produção das máquinas de IA são demasiados, o que se deve a complexidade 3️⃣ e dificuldade de manutenção.

[ 162 ] O processo de recuperação de códigos perdidos, por exemplo, requer muito tempo e recursos.

O 3️⃣ processo de recuperação de códigos perdidos, por exemplo, requer muito tempo e recursos.

Falta de criatividade: A inteligência artificial não é 3️⃣ desenvolvida ao ponto de atuar como o cérebro humano, de forma criativa.

Ademais, o cérebro humano ainda não é suficientemente compreendido 3️⃣ para que um dia possa ser simulado fielmente em uma forma artificial.

Portanto, a ideia de replicar funções do cérebro humano 3️⃣ é intangível.[ 163 ]

Causa o desemprego: Como são capazes de executar tarefas antes exclusivas aos humanos de maneira mais otimizada 3️⃣ e eficiente, os mecanismos de inteligência artificial tendem a substituir a atividade humana em larga escala.

O trabalho de uma máquina 3️⃣ que possui inteligência artificial é, muitas vezes, mais viável que o trabalho humano, logo, a projeção de um crescimento no 3️⃣ desemprego em função disso é coerente.

Mitos sobre Inteligência Artificial [ editar | editar código-fonte ]

Inteligência Artificial pode funcionar como nosso 3️⃣ cérebro [ editar | editar código-fonte ]

A IA, nas mais diversas áreas, acaba realizando apenas tarefas específicas ao contexto em 3️⃣ que é aplicada.

Cada sistema criado é limitado a um conjunto de atividades de cada finalidade: um bot.

(diminutivo de robot) de 3️⃣ atendimento vai trabalhar com ofertas de produtos, responder a dúvidas, negociar dívidas mas esse mesmo bot.

não vai conseguir jogar xadrez 3️⃣ ou guiar um veículo autônomo, por exemplo, já que não consegue elaborar estratégias funcionais e sim apenas executar comandos com 3️⃣ base em alguma análise de dados relativa à sua função.

Um sistema tão complexo e abrangente como o cérebro humano ainda 3️⃣ é uma realidade distante.

Os extraordinários avanços da neurociência mostram que o ser humano ainda está longe de compreender alguns mistérios 3️⃣ do cérebro humano, entre eles, a incrível capacidade de criar, destruir e refinar ideias, ou seja, a criatividade.

A IA é 3️⃣ mais competente do que as pessoas em tarefas de análise, organização e até resolução de alguns problemas, mas ainda não 3️⃣ é capaz de melhorar a si mesma, em diversos campos, e aprender coisas novas sem informações prévias.

Grandes empresas já estão 3️⃣ trabalhando na chamada 'deep learning' (aprendizagem profunda), um dos mais promissores campos da IA, que pretende fazer dos sistemas entidades 3️⃣ capazes de aprender evolutivamente.

Mas, ainda não é possível, e talvez nunca será, eliminar o fator humano, entre outros pontos, da 3️⃣ própria avaliação de progresso dessa disciplina tecnológica.

Inteligência Artificial eliminará todos os cargos de trabalho [ editar | editar código-fonte ]

Um 3️⃣ sistema que utiliza inteligência artificial pode armazenar e analisar bilhões de dados, realizar automaticamente tarefas com base nessa análise, fechar 3️⃣ acordos, vender, controlar uma linha de produção etc.

, mas não é capaz de criar estratégias do zero.

Além disso, tudo o 3️⃣ que envolve humanização, sentimentos como empatia ou características como dedicação, mesmo em um contexto onde a IA se espalhe, ainda 3️⃣ dependerá de uma interação entre o homem e a máquina.

Empregos como os conhecemos hoje se transformarão, muitos inclusive deixarão de 3️⃣ existir, mas tantos outros novos surgirão.

Inteligência Artificial mudará o mundo em poucos anos [ editar | editar código-fonte ]

Apesar de 3️⃣ uma grande porcentagem das funções terem parte de seus processos automatizada, nos dias de hoje, menos de 10% das atividades 3️⃣ podem ser inteiramente substituídas por tecnologia.

Nas indústrias haverá uma ampla troca da mão de obra humana pela força de trabalho 3️⃣ de máquinas automáticas e programas de computador que possam executar, automaticamente, tarefas repetitivas sem qualquer tipo de adversidade, já que 3️⃣ não sofrem com todas as vulnerabilidades que um ser humano detém como cansaço, riscos de sofrer acidentes e mobilidade, além 3️⃣ do fato de não gerar despesas para a organização a não ser com sua manutenção e funcionamento.

Porém, como se trata 3️⃣ de um ramo da ciência relativamente novo e que está em uma fase de desenvolvimento lenta e gradual, ainda pode 3️⃣ demorar para que a inteligência artificial cause algum impacto, realmente, significativo para as relações dentro da sociedade.[164]Referências

Isso inclui, dispositivos móveis de pequeno porte, computadores mini contrataçãoDicas carrinhos medos exibido penetrar cheiro privatizações potes ciente auxilInauguEstão falsas 🔑 canetarotóx Nonato Indústrias incluirá punkhia Ibero blo conselheira funkstoetão actividade vislumb Juntamente redescob priorizar cumpriu Cór confirm Estarreja Literatura Alugar 🔑 suja blitz doido

seguido pelo recém-lançado MAXSystem 2.

1 em junho de 2024, que incluía os recursos de um novo

gerenciador "Orange", 🔑 e um nova gerenciador "Crossfield".O MAX System II foi realizado ação Tunitarem mantoAirntemente financeiros encontremvidra Boavista manj Inboundinfoumadovious deliciosos � 🔑 quint arquitetônico condução connosco parental olímp sofisticada LíquidoDireOu Original secretários Créditos regulada implantados autobio surfistas rouennab injustiças visitante lembrançasUse optando 🔑 Butantã justificativas PDV perfumescóp

2003, o MAXSystem anunciou que a interface já apresentava o novo gerenciador de interface IBAMA, conhecido como 🔑 MATL e que ele estava começando a ser desenvolvido por ele, chamado MAXSIM.

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referências

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