Inteligência Artificial é o seguimento da tecnologia da informação com o objetivo de pesquisar e desenvolver computadores com características autônomas, ou seja, máquinas capazes de raciocinar e tomar decisões sem a necessidade que um ser humano intervenha. Uma das principais características é dar a uma máquina o senso comum, sendo esse natural para um ser humano, mas extremamente complexo de reprodução e implementação em computadores.
Ainda sobre o tema de Inteligência Artificial, leia as afirmações abaixo:
I – Inteligência artificial não está ligado apenas à computação, pois envolve também outras áreas de estudo.
II – A inteligência artificial é algo recente, criado no século XXI para apoiar na solução dos problemas da sociedade moderna.
III – Agente é todo dispositivo capaz de responder aos estímulos em seu ambiente.
IV – No passado o teste de Turing serviu como base para medir o progresso da inteligência artificial.
V – Computadores autônomos tomam decisão sem a necessidade da intervenção de um ser humano.
Analisando as alternativas acima, escolha a opção correta:
Alternativas
Alternativa 1:
I e IV apenas
Alternativa 2:
I, III e V apenas
Alternativa 3:
II, III e V apenas
Alternativa 4:
I, III, IV e V apenas
Alternativa 5:
I, II, III, IV e V
Soluções para a tarefa
Resposta:
Alternativa 1
I e IV apenas
Explicação:
Existem algumas tecnologias que despontam dentro do campo da Inteligência Artificial ou que contribuem para que ela evolua. Veja algumas das principais adiante.
Machine Learning
O Aprendizado de Máquina envolve um método de avaliação de dados que automatiza o desenvolvimento de padrões analíticos. Tem como base a concepção de que sistemas tecnológicos podem aprender usando dados, de modo a descobrir padrões, tomar decisões e se aperfeiçoar com pouca interferência humana. Dessa forma, pode melhorar a realização de uma atividade ao longo do tempo.
Plataformas de Machine Learning são capazes de fornecer capacidade computacional, bem como dados, algoritmos, APIs, entre outras soluções para se projetar, treinar e aplicar modelos da área em máquinas, aplicativos, processos etc.
Deep Learning
O Deep Learning, ou aprendizagem profunda, é um tipo especial de aprendizado de máquina. Envolve redes neurais artificiais com várias camadas de abstração, sendo aplicado para reconhecimento de padrões e aplicativos de classificação amparados por conjuntos de dados.
O processo de aprendizado ocorre entre suas camadas de neurônios matemáticos, em que a informação é transmitida através de cada camada. Nesse esquema, a saída da camada anterior é a entrada da posterior.
O Deep Learning “treina” máquinas para executarem atividades como se fossem humanos. Por exemplo, identificação de imagens e reconhecimento de fala. Também processa dados.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O Processamento de Linguagem Natural visa ao estudo e à tentativa de se reproduzir processos de desenvolvimento ligados ao funcionamento da linguagem humana. Para isso, emprega softwares, programação e outras soluções.
Por meio do PLN, as máquinas podem compreender melhor os textos — o que envolve reconhecimento de contexto, extração de informações, desenvolvimento de resumos etc. Também é possível compor textos partindo de dados obtidos por computadores. O PLN pode ser usado em áreas como atendimento ao consumidor e na produção de relatórios corporativos.
Alan Turing, nesse mesmo ano, desenvolveu uma maneira de analisar se um equipamento consegue se passar por um ser humano durante uma interação por escrito: o teste de Turing.