Enquanto várias definições de inteligência artificial (IA) surgiram ao longo das últimas décadas, John McCarthy oferece a seguinte definição neste artigo de 2004 (link fora do ibm.com), "É a ciência e engenharia da criação de máquinas inteligentes, especialmente programas de computação inteligentes. Está relacionado à tarefa semelhante de usar computadores para entender a inteligência humana, mas a IA não precisa se limitar a métodos de observação biológica".
A IA pronta para uso inclui bancos de dados autônomos autorreparáveis e modelos pré-fabricados para reconhecimento de imagem e análise de texto em vários conjuntos de dados.
Por exemplo, os cientistas de dados podem enfrentar desafios ao obter os recursos e dados necessários para criar modelos de machine learning. Eles podem ter problemas para colaborar com seus colegas de equipe. E eles têm muitas ferramentas de código aberto diferentes para gerenciar, enquanto os desenvolvedores de aplicativos às vezes precisam recodificar totalmente os modelos desenvolvidos por cientistas de dados antes de incorporá-los aos seus aplicativos.
À medida que os recursos de IA atingem as operações empresariais tradicionais, um novo termo está em evolução: inteligência adaptativa. Os aplicativos de inteligência adaptativa ajudam as empresas a tomar melhores decisões de negócios combinando o poder dos dados internos e externos em tempo real com a infraestrutura de ciência das decisões e de computação altamente escalonável.
Embora sua empresa possa ser a exceção, a maioria das empresas não possui o talento e a experiência interna para desenvolver o tipo de ecossistema e as soluções que podem maximizar os recursos de IA.
Os desenvolvedores usam inteligência artificial para executar tarefas de maneira mais eficiente, que de outra forma são feitas manualmente, conectar-se com clientes, identificar padrões e resolver problemas. Para começar a usar IA, os desenvolvedores devem ter uma formação em matemática e se sentir confortáveis com algoritmos.
Mas a IA ainda é uma tecnologia nova e complexa. Para obter o seu máximo, você precisa de experiência em como criar e gerenciar suas soluções de IA em escala. Um projeto de IA bem sucedido requer mais do que simplesmente a contratação de um cientista de dados. As empresas devem implementar as ferramentas, os processos e as estratégias de gerenciamento certas para garantir o sucesso com a IA.
Inteligência Artificial Explicável (ou Explainable AI, ou ainda X.A.I.): Uma Inteligência Artificial capaz de explicar aos seus operadores humanos quais foram os dados utilizados para que ela chegasse a determinada conclusão.
Processamento de Linguagem Natural: Campo que une a Inteligência Artificial à Linguística e pesquisa soluções para a geração e compreensão automática de línguas humanas naturais, faladas ou escritas.
Os filtros usados nas redes sociais, as assistentes virtuais e os assistentes de limpeza, como os robôs aspiradores, são exemplos de aparelhos que utilizam inteligência artificial.
Aprendizagem por reforço (ou Reinforcement Learning): Processo de aprendizado onde o sistema é recompensado por acertos, começando sem conhecimentos e progredindo por meio da prática e dos feedbacks.
São usados algoritmos para programar funções ou fazer com que as máquinas aprendam a partir de informações contidas em banco de dados. Os algoritmos nada mais são do que uma sequência de informações que conduzem a performance do software.
Os assistentes de limpeza, também chamados de robôs aspiradores, fazem parte dos aparelhos geridos por inteligência artificial. São produtos capazes de aspirar sozinho os ambientes, mapear os locais da casa, detectar e desviar de objetos ou escadas, assim como voltar para a base de carregamento sozinhos.
O termo inteligência artificial foi criado em 1956, mas só se popularizou hoje graças aos crescentes volumes de dados disponíveis, algoritmos avançados, e melhorias no poder e no armazenamento computacionais.
Os modelos generativos têm sido utilizados há anos em estatísticas para analisar dados numéricos. O surgimento do deep learning, no entanto, tornou possível estendê-los a imagens, voz e outros tipos de dados complexos. Entre os modelos da primeira classe a alcançar esse feito cruzado estavam os autoencoders variacionais, ou VAEs, introduzidos em 2013. Os VAEs foram os primeiros modelos de deep learning a serem amplamente usados para gerar imagens e voz realistas.
Aprendizagem supervisionada (ou Supervised Learning): Técnica que ensina a um algoritmo como resolver tarefas específicas usando dados que foram anteriormente classificados por humanos. A detecção de spam geralmente funciona assim.
Stuart Russell e Peter Norvig, em seguida, publicaram, Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna (link fora de ibm.com), tornando-se um dos principais livros didáticos no estudo da IA. Na obra, aprofundam-se em quatro objetivos potenciais ou definições de IA, que distingue sistemas computacionais com base na racionalidade e pensamento vs. ação:
Monitore seu data center. As operações de TI podem simplificar o monitoramento com uma plataforma de nuvem que integra todos os dados e rastreia automaticamente limites e anomalias.
Coisas artificiais são as coisas feitas pelo humano. Ex .: Casas, ruas , carros, motos ... Coisas naturais são as coisas da natureza. Ex .: Rios , florestas ...
A robô Sophia é um dos androides mais emblemáticos do mundo contemporâneo, e talvez o mais conhecido da atualidade. Suas habilidades de mimetizar muitas expressões faciais e interagir diretamente com os seres humanos conferiram a ela o título de robô mais inteligente do planeta.
GPT-3
Kengoro
Elektro, como ficou conhecido, foi o primeiro robô humanoide. Criado no ano de 1938, a máquina possuía 2 metros de altura e pesava cerca de 120 kg. Dentre suas capacidades técnicas, podia andar, falar, explodir balões, contar com seus dedos e, até mesmo, fumar cigarros.
George Devol
Os robôs são uma invenção do século XX. ... Ela apareceu em 1920, na peça "R.U.R - Rossum Universal Robot", do dramaturgo tcheco, Kapel Kapec. O termo originou-se da palavra tcheca "Robota", que significa trabalho árduo, duro, e é sinônimo de trabalho escravo.
A palavra “robô” vem da palavra eslava “rabota”, que significa “trabalho”. Esta palavra apareceu pela primeira vez na peça R.U.R. “Robôs Universais de Rossum”, do dramaturgo checo Karel Čapek, em 1920. Nesta peça, os robôs pareciam humanos e eram muito mais eficientes no que faziam do que seus colegas humanos.
O conceito sobre robótica surgiu no início do século XX, na obra “O Mentiroso” do autor de ficção cientifica Isaac Asimov, Foi o autor quem criou a palavra 'robótica' e foi também ele quem apresentou, no campo da ficção-científica, as Leis da Robótica.
George Devol
A partir do fim do século XXII, a tecnologia brasileira aplicada à robótica do pioneiro David Levy desenvolveu os protótipos de robôs “ZéFu-001” e “002”, que foram as primeiras “biomáquinas relacionais” destinadas a serem usadas como trabalhadores e como combatentes democratas para destruir o liberalismo burguês ...
Desde os tempos mais antigos, na Grécia, o homem projetava alguns equipamentos semelhantes a robôs. O primeiro sistema criado para medir o tempo, o chamado “relógio de água” inventado por um engenheiro grego, é considerado o primeiro instrumento robótico.
Robótica, assim como o nome sugere, é a ciência e o estudo de robôs. O termo robô é originário da palavra checa robota, que significa “trabalho forçado, servidão”, e tal termo foi utilizado pela primeira vez em 1921 pelo escritor checo Karel Capek (1890-1938) na peça de teatro intitulada R.U.R.
A utilização de robôs nas indústrias é uma realidade em todo o mundo. Eles podem ser usados no transporte automatizado e veículos para transporte de carga. Numa linha de produção, são capazes de desempenhar funções arriscadas para seres humanos, como transportar vidros para montagem de automóveis.
A robótica faz com que os alunos tenham uma maior proximidade com a ciência e a tecnologia, áreas do conhecimento que geram grande interesse nos estudantes. Por isso, a programação de robôs gera uma série de benefícios para a qualidade do ensino.