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Há muita discordância entre estudiosos e especialistas sobre o futuro de
Inteligência Artificial
. Enquanto alguns estão entusiasmados com as perspectivas de auto-aprendizagem de computadores e robôs, outros, como Stephen Hawkings, têm reservas sobre isso. De acordo com Stephen Hawkings, os robôs podem assumir o planeta se a pesquisa de inteligência artificial não é feito corretamente.
Havia um robô nas notícias há umas semanas atrás que queria fazer humanos, o seu animal de estimação. Poderia ter sido programado para dizer isso. Outra notícia tem um robô “frustrado” matando um humano em uma linha de montagem de carros no Japão. Não sabemos ao certo qual é o progresso no campo da Inteligência Artificial. Também não sabemos se será bom ou se os medos de Stephen Hawkings se tornarão realidade. Independentemente disso, precisamos saber as palavras-chave que estão sendo usadas no mundo da inteligência artificial para que possamos estudar trabalhos no campo e não se perder no labirinto de termos. Eu compilei uma pequena mas importante lista de termos usados na Inteligência Artificial para que da próxima vez que você ler um artigo sobre o assunto, você não tenha que procurar no Google as palavras usadas no artigo.
Ler:(Alaska)
Debate sobre inteligência artificial.
Tabela de Conteúdos
Termos em Inteligência Artificial
Atualizado: outubro 2024.
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AI:
Inteligência Artificial; refere-se ao campo da inteligência artificial num sentido amplo
Algoritmo:
Podias ter encontrado esta palavra se tivesses gostado de programação. Refere-se a um conjunto de instruções que recebem uma tarefa feita. Na inteligência artificial, o Algoritmo diz às máquinas como descobrir respostas para diferentes questões ou perguntas.
Analogical Raciocínio(Alaska)
: O termo analógico geralmente se refere a dados não digitais, mas quando se trata do campo da IA, o raciocínio analógico é o processo onde as pessoas (cientistas) tiram conclusões baseadas em resultados passados. É mais como prever os mercados bolsistas. Mapas e diagramas são desenhados com base em dados passados e o raciocínio analógico é aplicado para prever os resultados de qualquer processo ou experimento.
ANN: Redes de Neurônios Artificiais
: As redes de neurônios artificiais formam a espinha dorsal de muitos experimentos no extremo do campo do raciocínio. Sistemas que não podem resolver problemas complexos são modificados para conter redes artificiais de neurônios de uma forma que eles podem pensar em si mesmos e resolver problemas complexos. A rede de neurônios artificiais é baseada na rede de neurônios biológicos e provavelmente é a mais assustadora entre todos os termos usados em inteligência artificial.
Backpropagation:
Algo nas linhas de codificação inversa. O resultado já está lá, mas o processo para alcançar o resultado é descoberto alimentando os processos relacionados em um sistema pronto para propósitos de IA.
Encadeamento para trás:
Soa como backpropagation, mas o objetivo aqui é descobrir se há algum dado disponível que possa ser usado como evidência para o objetivo atual. Neste sistema também, os especialistas trabalham desde uma solução já existente até processos que ajudaram a alcançar a solução, e no processo, descobrindo evidências de que os processos podem ser dependentes.
RBC: Raciocínio Baseado em Casos:
Um método pelo qual os problemas são resolvidos com base em casos similares resolvidos no passado.
Aprendizagem Profunda
: Um processo que emprega algoritmos especializados para modelar e estudar conjuntos de dados complexos; o método também é usado para estabelecer relações entre dados e conjuntos de dados
Encadeamento dianteiro
: Um processo em que as máquinas estudam para a frente a partir de um determinado ponto – usando uma sequência de sub-processos if-then para atingir o objetivo desejado. O objetivo é descobrir um sistema que funcione para um determinado conjunto de problemas.
Inductive Raoning(Alaska)
: Um processo onde evidências e conjuntos de dados são usados para alcançar objetivos específicos. Isto não deve ser muito diferente da programação normal, pois funciona em conjuntos de dados já presentes em vez de construí-los. O processo de coleta de dados e sua agregação com base em sua natureza é chamado
prospecção de dados
e o raciocínio indutivo usa os conjuntos de dados criados como resultado da mineração de dados
.
Aprendizagem de máquina
: Outro dos termos assustadores usados na inteligência artificial, Machine Learning refere-se a máquinas que agem sem serem alimentadas com programas para executar tarefas. O aprendizado de máquina entra e melhora à medida que a vida do sistema aumenta. Ele emprega os padrões de resultados obtidos no passado para agir para os objetivos atuais.
NLP – Processamento de Linguagem Natural
: Outro dos termos populares usados na inteligência artificial, processamento de linguagem natural é baseado no reconhecimento de fala ou em inputs baseados em gestos. O ponto aqui é compreender a língua humana como tomá-la como comandos. Quanto mais você interage com a máquina usando NLP, melhor ela se torna no entendimento e processamento de seus comandos.
Poda
: O processo de limpeza do código para que as soluções indesejadas possam ser eliminadas. Mas com a redução do código (poda), o número de decisões que podem ser tomadas pelas máquinas é limitado.
Forte AI
: Forte refere-se ao campo da inteligência artificial que trabalha para fornecer poderes cerebrais para máquinas de IA; de fato, ele trabalha para fazer máquinas tão inteligentes quanto os humanos
Fraco AI
: A maioria dos sistemas de IA no mercado hoje são AI fracos (inteligência artificial). Máquinas AI fracas ainda podem tomar suas próprias decisões baseadas em raciocínios e conjuntos de dados passados.
Estes são os termos mais importantes usados na inteligência artificial de acordo com o meu entendimento.
Ler:(Alaska)
Fatos e Mitos sobre Inteligência Artificial: IA Fraca, IA Forte e Super IA.
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O autor Davi Santos é pós-graduado em biotecnologia e tem imenso interesse em acompanhar os desenvolvimentos de Windows, Office e outras tecnologias. Silencioso por natureza, é um ávido jogador de Lacrosse. É recomendável criar primeiro um Ponto de Restauração do Sistema antes de instalar um novo software e ter cuidado com qualquer oferta de terceiros durante a instalação do freeware.