Inteligência Artificial: definição, tipos e exemplos de aplicações

Ele destaca, por exemplo, que o desenvolvimento de IA foi englobado pela corrida armamentista, na qual as potências globais competem pela última palavra no assunto. A IA também permite que os dispositivos IoT aprendam com os dados coletados, melhorando seu desempenho ao longo do tempo. A partir dessa abundância de informação, há sistemas criados para organizar, analisar e interpretar (ou seja, processar) os dados, que são gerados por múltiplas fontes. Ao avaliar informações preliminares de maquinários e produtos, ela evita que reparos desnecessários sejam feitos e que eventuais erros parem uma empresa inteira. Um dos exemplos mais cotidianos é o sistema de recomendação personalizada em serviços de streaming, garantindo uma melhor experiência na plataforma.

A aprendizagem de máquina é muito eficaz, mas sua limitação está no mesmo patamar da limitação humana em corrigir seus erros. As inteligências artificiais são excelentes em predizer e descrever fenômenos pontuais em determinadas áreas. Mas em relação ao agrupamento de dados e a análise estatísticas desses, ela pode gerar respostas pouco confiáveis.

Veja fotos do homem que ‘viaja no tempo’ com Inteligência Artificial

Embora não seja literalmente uma obrigação legal ou regulatória, a IA está se tornando cada vez mais um requisito estratégico para o sucesso dos negócios em muitos setores. O que tem assustado muita gente são as ferramentas de IA generativa mais recentes, como o ChatGPT e o MidJouney. Essas ferramentas podem gerar resultados que, até então, apenas profissionais especializados poderiam realizar e essas não são as únicas IAs disponíveis. Porém, quem já usou essas ferramentas deve ter percebido que nem sempre obtemos o resultado desejado de primeira ou mesmo após diversas tentativas.

O software de tradução linguística, baseado em texto escrito ou falado, confia na Analista de teste de software: Como escolher o melhor curso e alavancar sua carreira para fornecer e melhorar traduções. Como disciplina, a análise preditiva utiliza técnicas estatísticas e matemáticas para extrair padrões e tendências de conjuntos de dados históricos, a fim de fazer previsões. Por isso, os autores ressaltam a necessidade de desenvolver o machine learning, de modo que as máquinas tenham uma capacidade contínua de aprendizado e não dependam apenas dos dados armazenados para apresentar respostas. Com acesso a diversas bases de dados, há programas capazes de escrever matérias jornalísticas informativas de um jeito que torna difícil para o leitor distingui-las de textos escritos por humanos.

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Algumas das desvantagens da inteligência artificial caminham lado a lado com os aspectos benéficos dessa tecnologia, como é o caso da automação de tarefas. Organizado pela Organização das Nações Unidas para a Alimentação e Agricultura, FAO, o evento apresentou exemplos de tecnologias que visam transformar práticas tradicionais em sistemas baseados em dados que protegem as pessoas e o planeta. O ChatGPT, inclusive, é um exemplo de inteligência artificial que ficou bastante conhecido nos últimos tempos e é baseado em técnicas de aprendizado e reforço. Google Assistant, Alexa e Siri são alguns exemplos conhecidos do uso da inteligência artificial em comandos por voz. Para estar apta a realizar todas essas tarefas, a AGI utiliza técnicas de machine learning. Desta forma, a máquina é capaz de compreender e reagir quando colocada sob alguns tipos específicos de estímulos.

O “Deep” (profundo) do deep learning refere-se a uma rede neural composta por mais de três camadas, que conteria as entradas e a saída, que pode ser considerada um algoritmo de deep learning. O outro termo bastante citado, Big Data, é a principal fonte para a Inteligência Artificial. O Big Data agrupa uma imensa quantidade de dados digitais disponíveis na rede e permite a criação de modelos que analisam o comportamento e a dinâmica de sistemas e interações.

IA para conversar

Mais tarde, na década de 1980, outros softwares foram desenvolvidos para a área corporativa, com algoritmos auxiliando o mercado de ações e negociações. Poucos anos depois, na metade dos anos 90, a Internet comercial se expandiu, e as empresas começaram criar sistemas de navegação e indexação com IA, como o protótipo do Google. No mesmo ano, os pesquisadores Allen Newell, JC Shaw e Herbert Simon criaram o Logic Theorist, considerado por muitos o primeiro software de https://curiosando.com.br/analista-de-teste-de-software-como-escolher-melhor-curso-alavancar-carreira/ em execução. Ele foi desenvolvido para imitar os processos cerebrais de matemáticos humanos para provar teoremas da matemática. Em sua essência, a IA funciona por meio de uma combinação de algoritmos, dados e computação.