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vídeo de novas profissões:

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Descubra as 4 NOVAS PROFISSÕES para 2024: Domine o Futuro!

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síntese de novas profissões:

O surgimento de novas profissões sempre foi uma constante na história da humanidade, acompanhando o avanço na tecnologia e a complexidade das civilizações.

Hoje, não é diferente.

O mercado de trabalho, seja na iniciativa pública ou privada, se renova, exigindo novas aptidões.

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O surgimento de novas profissões sempre foi uma constante na história da humanidade, acompanhando o avanço na tecnologia e a complexidade das civilizações.

Hoje, não é diferente.

O mercado de trabalho, seja na iniciativa pública ou privada, se renova, exigindo novas aptidões.

Nesse contexto, quem adquire os conhecimentos e desenvolve as capacidades mais valorizadas nas novas ocupações se destaca facilmente.

Acompanhar a evolução das profissões, portanto, é um exercício de grande utilidade, sobretudo para aqueles que estão ingressando no mercado agora.

Isso não quer dizer que não seja útil também para profissionais mais experientes e administradores.

Mais à frente, explicaremos por que eles também precisam ficar ligados nas novas profissões.

Ao longo deste artigo, vamos falar sobre algumas delas e traçar um panorama geral do mercado de trabalho atual, além da perspectiva para os próximos anos.

Veja os tópicos que preparamos para a sua leitura:

O que são as novas profissões?

Por que você precisa se preparar para as profissões do futuro?

A tecnologia, tendências e o mercado de trabalho

O que é a Era Digital e como ela impacta as profissões?

Profissões em alta no futuro por áreas

Administração

Área da Saúde

Tecnologia

Marketing

Engenharia

Indústria

Outras áreas e tendências

Como se preparar para o futuro do mercado de trabalho?

Se o assunto interessa, continue lendo!

O que são as novas profissões?

Novas profissões são ocupações que têm surgido, se transformado ou crescido significativamente de importância nos últimos meses e anos.

Também podem ser ofícios sobre os quais há grande expectativa de valorização em um breve futuro.

Existem vários motivos que resultam no surgimento de novas profissões, mas em todos os casos há um fator em comum: as funções são reconhecidas, valorizadas ou procuradas por um considerável número de pessoas ou empresas.

O que queremos dizer com isso é que um administrador pode criar uma posição nova em sua empresa, com um job description inovador.

Mas ela só será considerada uma nova profissão se for difundida em outras empresas, criando um padrão.

O que não significa que todas as novas profissões são de massa, pois esse fenômeno pode ser observado em nichos de mercado.

Normalmente, as novas profissões são criadas para atender, seja diretamente ou com a mediação de grandes empresas, uma necessidade crescente da população.

É por isso que essas funções costumam pagar bem, pois estão vinculadas a um aumento na demanda.

Por que você precisa se preparar para as profissões do futuro?

Para jovens estudantes que estão se preparando para entrar no mercado de trabalho, conhecer as profissões do futuro é fundamental.

Afinal, muitos vão iniciar uma formação universitária, que leva anos e exige bastante esforço e dedicação.

Depois de tudo isso, ao obter o diploma, o que eles vão fazer se a profissão para a qual se prepararam tiver se desvalorizado?

A duração normal de um curso de graduação é de quatro anos. Durante esse tempo, o mercado de trabalho se transforma.

Portanto, é importante, ao planejar a carreira, buscar conciliar os interesses pessoais e vocações com as oportunidades das profissões do futuro.

Quanto aos profissionais que já estão na ativa, acompanhar a evolução das novas profissões é importante para que eles não fiquem estagnados.

Seja qual for a idade ou experiência no mercado, sempre é possível se desenvolver e descobrir aptidões novas.

Ou seja, as novas profissões não são ocupadas apenas por jovens. Até porque muitas delas são transformações de profissões já existentes.

Por fim, no caso dos administradores, ficar de olho nesses movimentos do mercado de trabalho é, naturalmente, parte de seu ofício.

Pois, como explicamos antes, o surgimento de novas profissões está intimamente relacionado com a demanda por produtos e serviços diferentes.

E esse é um assunto que, inegavelmente, interessa a gestores e donos de empresas de quaisquer áreas.

A tecnologia, tendências e o mercado de trabalho

Hoje, se fala tanto em tecnologia e em seus impactos na nossa vida que parece que esse é um assunto recente.

Na realidade, a história do desenvolvimento tecnológico começou há milhões de anos, quando os primeiros hominídeos começaram a produzir ferramentas e alterar a natureza deliberadamente.

O que acontece é que, agora, as mudanças tecnológicas estão mais rápidas do que nunca, então, conseguimos perceber melhor de que forma elas impactam nossas vidas.

Qualquer pessoa da geração Y ou anterior lembra como era se perder em uma cidade ou estrada e ter que pedir informação.

Hoje, isso raramente acontece porque qualquer smartphone possui aplicativos com mapa e GPS.

Muitas dessas novidades são irrelevantes à primeira vista, mas, na verdade, são parte de um cenário no qual as empresas e o mercado de trabalho estão se transformando.

Porque a tecnologia gera novas práticas de gestão, com hardwares e softwares que automatizam e otimizam os mais diversos processos.

Desse modo, profissões que antes eram relevantes podem perder o significado, ao mesmo tempo que abrem caminho para novos perfis de profissionais.

Como o que compreende o papel dessas soluções tecnológicas, sabe como manejá-las e, principalmente, como inseri-las na estratégia da empresa.

Nesse contexto, trabalhos que envolvam programação de algoritmos, processamento e análise de dados estão entre as principais tendências.

Mas as novas profissões não se restringem a essas áreas.

Mais adiante, falaremos sobre outras tendências do mercado de trabalho para os próximos anos.

O que é a Era Digital e como ela impacta as profissões?

A Era Digital, que também podemos chamar de Era da Informação, é a realidade atual em que tecnologias têm assumido cada vez mais o papel de mediadoras nas relações humanas.

Isso sem contar as interações de humanos com máquinas e entre as próprias máquinas.

Seja como for, é uma realidade que sucede a Era Industrial.

De lá para cá, houve profundas mudanças no modo como nos comunicamos, seja individualmente ou na forma de organizações.

A partir da popularização dos computadores e da internet, as distâncias se encurtaram, o que se acentuou mais recentemente, com a difusão de smartphones, tablets e da conexão 3G.

A globalização também avançou, o que traz, ao mesmo tempo, oportunidades (maior público em potencial) e desafios (maior concorrência) para as empresas.

Na Era Digital, a informação virou um bem valiosíssimo e o crescimento das tecnologias de armazenamento e processamento de dados ( big data) demonstra isso.

Essa dinâmica tem um impacto no mercado de trabalho, com a necessidade de contar com novos perfis profissionais, que saibam lidar com essa grande quantidade de informação.

Aquele que consegue agregar capacidades técnicas para lidar com a tecnologia e o pensamento estratégico obtém grande destaque.

Afinal, apenas dominar as ferramentas tecnológicas há muito tempo deixou de ser um diferencial - é apenas um pré-requisito.

Profissões em alta no futuro por áreas

Ainda hoje há profissionais que pensam que sua área de atuação não será impactada pelo desenvolvimento tecnológico.

Trata-se de um equívoco: por maior que seja a sua importância e tradição, toda área sofre algum nível de impacto direto ou indireto.

Pode ser mantida a tradição de confecção artesanal valorizada entre os consumidores de determinado produto, por exemplo, mas haver uma transformação nos canais de venda e divulgação.

Para que você entenda melhor, a seguir apresentamos alguns insights sobre novas profissões em diferentes áreas da economia.

Administração

A administração está presente em todos os negócios: eles só crescem e dão bons resultados se forem bem administrados.

O administrador não perde espaço nenhum com a tecnologia, mas seu perfil muda um pouco.

Na Era da Informação, passam a ser mais valorizados os profissionais que entendem quais são as intersecções entre a tecnologia e a gestão.

Gestores que não sabem o que é big data ou computação em nuvem, por exemplo, estão desconexos da realidade atual.

Afinal, a tecnologia proporciona excelentes oportunidades de redução de custos e melhora na tomada de decisão.

É o que chamamos de business intelligence: aproveitar-se da fartura de informações para atuar de maneira mais inteligente.

Para isso, é preciso ter uma gestão que reconheça os recursos de tecnologia da informação (TI) mais relevantes e invista neles com sabedoria.

Área da Saúde

Na área da saúde, também deveremos observar o surgimento de novas profissões.

A começar pela biogenética, que envolve a manipulação do DNA para tratar doenças e distúrbios genéticos.

Esse é um trabalho que exige grande especialização, é claro, e depende de uma forte base de pesquisa científica antes de desenvolver um mercado de trabalho novo.

De qualquer forma, as melhores vagas nessa área serão ocupadas por profissionais com anos ou décadas de estudos.

Mas a área da saúde também terá oportunidades de trabalho que poderão ser exploradas por profissionais com outros níveis de formação.

É o caso dos cuidadores, um ofício que não está na lista de novas profissões, mas cuja demanda pelo serviço que prestam tende a crescer constantemente.

Graças ao aumento nos índices de expectativa de vida - e consequente envelhecimento da população - observado no mundo todo.

Algo que pode mudar nas atribuições desses profissionais é o domínio de tecnologias como os wearables, dispositivos que pacientes vestem e fornecem informações sobre sua saúde.

Tecnologia

Direta ou indiretamente, todo mundo é impactado pela tecnologia.

Mesmo quem não trabalha, como mostra o filme britânico Eu, Daniel Blake, em que um senhor tem grande dificuldade para completar formulários online necessários para requisitar benefícios sociais.

Mas entre aqueles que trabalham diretamente com a tecnologia estão alguns dos principais ofícios na lista de novas profissões.

Devem se valorizar muito analistas, programadores e gestores de áreas como:

Big data: precisamos de softwares para coletar, armazenar e processar a enorme quantidade de dados do big data

Inteligência artificial (IA): não é mais história de ficção científica, as máquinas estão tomando decisões por conta própria. Mas alguém precisa programá-las

Machine learning: a evolução da IA é máquinas que são programadas para aprender a partir de suas próprias experiências

Internet das coisas (IoT): as três tecnologias de que falamos acima permitem que sejam criados objetos conectados, mais inteligentes e eficientes que nunca.

Marketing

A tecnologia também impacta nas atividades dos profissionais do marketing.

Existem hoje inúmeras ferramentas de automação e captação de dados sobre os clientes, que municiam as empresas com informações relevantes para a criar estratégias de comunicação.

Você poderia pensar que essa realidade, que conta até com chatbots atendendo usuários que querem tirar dúvidas pela internet, deixa a comunicação mais impessoal e menos humana.

Mas é justamente o contrário que acontece. É possível conhecer e segmentar o público e exibir mensagens personalizadas como nunca antes.

Com a tecnologia encurtando distâncias e economizando tempo, fica mais fácil ter foco total no cliente e em seus anseios mais profundos.

Algumas das novas profissões do marketing:

Designer e redator de UX: o profissional dessa área busca encontrar a solução que proporciona a melhor experiência possível para o usuário (afinal, UX é a sigla inglesa para experiência do usuário)

Analista de business intelligence: assim como falamos sobre a administração, os profissionais de marketing também terão que aprender a considerar os dados nas tomadas de decisão

Community manager: é um analista de redes sociais que tem a função estratégica de funcionar como porta-voz de uma marca nesses canais, interagindo com o público e buscando refletir sempre a identidade da empresa.

Engenharia

A engenharia é um campo muito amplo, que envolve a aplicação de conhecimentos científicos e matemáticos na resolução de problemas práticos e técnicos.

Com um escopo tão genérico, é natural que existam diversas ramificações, como engenharia civil, mecânica, etc. Você nunca vai ver um curso que seja só de "engenharia".

Alguns ramos que já existem devem ser valorizar bastante, como o engenheiro da computação e engenheiro de energia, devido aos investimentos crescentes em fontes renováveis de energia.

A maior preocupação com o meio ambiente também resultará em maior valorização de engenheiros ambientais e aqueles que tratam de gestão de resíduos.

Em indústrias, há um mercado de trabalho farto para engenheiros de controle e automação.

Entre as novas profissões, vamos notar uma reinvenção do engenheiro agrícola, que deve estar preparado para projetar a utilização de drones, máquinas automáticas, internet das coisas e big data na lavoura.

Para o futuro mais distante, quem sabe um dia o engenheiro espacial não será uma profissão em alta? Mas não para projetar foguetes, e sim estruturas em outros planetas.

Indústria

A Era da Informação sucede a Era Industrial porque observamos startups com produtos virtuais roubando o protagonismo de grandes indústrias na lista de maiores empresas do mundo.

Google, Facebook e Uber são apenas alguns exemplos de empresas escaláveis, que fazem milhões no mundo todo com apenas alguns escritórios e muito conhecimento em vez de fábricas gigantes e muita matéria-prima.

Não quer dizer que as indústrias acabaram, assim como o avanço da automação não significa que elas deixaram de ser importantes empregadoras.

Só que os empregos gerados são mais qualificados. Engenheiros, programadores, analistas de TI e designers sempre terão bom mercado na indústria.

Os profissionais precisam se capacitar para enxergar oportunidades de utilizar a tecnologia para reduzir custos e agregar valor aos produtos.

Outras áreas e tendências

Temos dado bastante destaque para a tecnologia ao longo deste texto, pois ela está e estará cada vez mais presente em nossa vida pessoal e profissional.

Mas sabemos que o mau uso da tecnologia pode gerar estresse, ansiedade e outros problemas.

Quem nunca desejou ficar uma semana longe de tudo, desconectar, sem consultar e-mail, redes sociais, nada?

Nesse sentido, coaches e cursos que ensinam a ter uma relação mais saudável com a tecnologia também se valorizam.

Assim como retiros em meio à natureza e outras soluções que busquem ajudar as pessoas a terem uma vida mais equilibrada.

Como se preparar para o futuro do mercado de trabalho?

O primeiro passo você já deu: parou para pesquisar sobre as novas profissões do mercado de trabalho.

Este texto, porém, é apenas uma breve introdução sobre o assunto.

Recomendamos que você selecione as áreas que mais lhe despertam o interesse e faça uma pesquisa mais aprofundada sobre as oportunidades que se desenham.

Sugerimos também a leitura de outros artigos de nosso blog, nos quais falamos mais sobre determinadas profissões em alta ou damos dicas mais amplas sobre o mercado de trabalho atual.

Para completar, não deixe de se informar sobre os cursos da Fundação Instituto de Administração (FIA).

Além da graduação que recebeu nota máxima em todas as avaliações do Enade, há cursos de Pós-Graduação, MBA, Pós-MBA, Mestrado e Extensão.

A FIA é uma das instituições mais bem avaliadas em rankings nacionais e internacionais de educação, e prepara seus alunos para atuarem com destaque nas novas profissões do mercado.

Conclusão

Quem deseja ter sucesso no mercado de trabalho atual tem que ter disposição para encarar muita concorrência.

A competição é saudável porque estimula a qualificação profissional constante de todos que procuram uma boa colocação.

O mais inteligente, porém, é procurar alternativas para driblá-la.

Quem se especializa em aptidões valorizadas nas novas profissões, por exemplo, tem menos concorrentes para superar.

Basta identificar o que o mercado está mais precisando e tem mais dificuldade de encontrar.

O passo seguinte é obter conhecimento teórico e prático para desempenhar tais funções e pronto: a pessoa se torna um profissional altamente requisitado.

Essa jornada pode ser seguida mesmo por quem não tem o menor interesse em programação e outros conhecimentos técnicos bastante valorizados atualmente.

Afinal, todas as profissões se transformam com o passar dos anos, de modo que sempre há portas sendo abertas para quem está atento.

Qual das novas profissões de que falamos aqui mais lhe encanta? Esquecemos de alguma muito importante? Deixe um comentário abaixo com a sua opinião.

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Novas Profissões: Guia Completo de Tendências Para o Futuro - FIA

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O surgimento de novas profissões sempre foi uma constante na história da humanidade, acompanhando o avanço na tecnologia e a complexidade das civilizações. Hoje, não [...]

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Notícia de novas profissões:

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O mundo do trabalho está em vias de entrar em mutação devido à chegada de bots, robôs e assistentes digitais. A boa notícia é que vêm aí muitos empregos. A má notícia é o desemprego

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exemplo de novas profissões:

Engenharia de Produção

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Oque é novas profissões:

O que são as novas profissões? As novas profissões são ocupações de trabalho que foram criadas recentemente e estão em alta no mercado atual.

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Novas profissões: o que são e como se preparar para o mercado?

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As novas profissões são ocupações de trabalho que foram criadas recentemente e estão em alta no mercado atual, devido à transformação digital das empresas.

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Video de big data:

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O Que É Big Data - A Revolução Dos Dados Que Está Moldando Nosso Futuro

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Síntese de big data:

Big data consiste na recolha e guarda de grande volume e variedade de dados, que são processados a grande velocidade com recurso a ferramentas tecnológicas e métodos analíticos avançados e cuja utilização permite prever comportamentos e padrões de consumo.

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Notícia de big data:

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Real Time Big Data - Evandro Leitão tem 51%; André Fernandes, 49%

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Divulgada, nesta manhã de sexta-feira, a pesquisa da Real Time Big Data, contratada pela Rede Record, sobre a disputa de segundo turno pela Prefeitura de

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Exemplo de big data:

A nike é uma empresa de tecnologia. Envolvendo o desenvolvimento de produtos, o gerenciamento de big data e o fornecimento de engenharia de ponta e suporte a sistemas, nossas equipes da NIKE Global tecnologia reimaginada o futuro combinando tecnologia e esporte.

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Promovemos uma transformação na Nike para atender atletas e nossos consumidores em todo o mundo de novas maneiras.

Porque as expectativas atuais estão mais altas do que nunca: o produto se tornou pessoal. O conteúdo virou uma moeda. O rápido ficou mais rápido. E todos os dias são digitais. Para mudar a forma como atendemos, estamos mudando a forma como operamos. Aplicamos tecnologias digitais revolucionárias à cadeia de valores da Nike para criar os produtos mais inovadores e distintos do mundo, construir relações sólidas entre atletas* e a Nike, operar com agilidade de classe mundial e colocar os nossos colegas de equipe em primeiro lugar, todos os dias.

Explore oportunidades em Tecnologia

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A equipe de Global Technology está liderando uma transformação na Nike para atender atletas e nossos consumidores em todo o mundo de novas maneiras.

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Oque é big data:

Big data é a área do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações a partir de conjuntos de dados muito grandes. O termo big data surgiu em 1997, e foi inicialmente utilizado para nomear conjuntos de dados não ordenados em rápido crescimento

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O Big Data abrange conjuntos de dados de grande volume, variedade e velocidade.

Big data ( macrodados, megadados, ou grandes dados em português) é a área do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações a partir de conjuntos de dados muito grandes. O termo big data surgiu em 1997, e foi inicialmente utilizado para nomear conjuntos de dados não ordenados em rápido crescimento. Nas últimas décadas, os conjuntos de dados têm crescido de forma exponencial.

Com o aparecimento da Internet, a quantidade de dados disponíveis aumentou abruptamente: da "era" do para o e a desde 2015, a era do Atualmente são gerados mais de 2,5 quintilhões de diariamente. Pela sua presença nas relações econômicas e sociais, representou uma evolução nos sistemas de mercado e na ciência. As ferramentas que fazem uso de big data são de grande importância, por exemplo, para definir estratégias de marketing, aumentar a produtividade, reduzir custos e tomar melhores decisões.

Um dos pontos essenciais do conceito de big data é o fato de ter sido capaz de gerar valor para empresas e para o mercado. No que diz respeito à ciência, o surgimento de big data levou à criação de um novo paradigma (4° paradigma), concebendo um novo método para ampliar as fronteiras do conhecimento. Graças às novas tecnologias, é possível recolher, manipular, analisar e exibir dados com mais eficácia, aumentando o valor agregado das análises geradas.

Big data é um termo recente e, por isso, não existe na maior parte dos dicionários de estatística. São dados multivariados e de elevada dimensão, geralmente criados em tempo real, e apresentam um crescimento exponencial (na escala temporal), nomeados de megadados.

Quanto mais dados são gerados, maior é o esforço para extrair informações. Os centros de dados tiveram que aprender a lidar com o crescimento exponencial de dados gerados e desenvolver ferramentas que fossem para além de bancos de dados relacionais e sistemas paralelos de bancos de dados. Sendo assim, a velocidade para obter a informação faz parte do sucesso que o big data pode proporcionar em sua empresa. O conceito de big data foi definido inicialmente por 3'V, mas a literatura mostrou que seu conceito pode ser expandido para 5'V, representados pelos seguintes conceitos:

Volume: relacionado à grande quantidade de dados gerados, devido a extensa variedade de fontes de dados, onde as empresas coletam estes. Anos atrás, armazenar essa grande quantidade de dados e informações era um impasse, principalmente quando se tratava de processamento, armazenamento e organização, devido ao alto custo dos equipamentos e à pouca oferta. Até o ano 2000, aproximadamente 25% dos dados eram digitais. Muitas das informações/dados produzidos estavam em papéis, livros e outros tipos de armazenamento de informações físicas. Já nos anos de 2012 e 2014, este percentual passou para 98%. Isso se deve à queda dos preços dos computadores e celulares, que se tornaram mais acessíveis. Analisando a conjuntura social e tecnológica atual, percebe-se que cada pessoa em suas atividades cotidianas e rotineiras produz uma infinidade de dados e informações, desde preferências musicais, localização, meio de transportes, locais que visitou etc. Estima-se que a cada 18 meses, o volume de informações produzidas dobra.

Variedade: as fontes de dados são muito variadas, o que aumenta a complexidade das análises. Essas fontes podem ser desde transações comerciais, redes sociais, radares, sensores, celulares, computadores, até sites de reclamações, "curtidas" nas redes sociais, coordenadas de GPS, drones, etc. Além das variedades das fontes, existem também os diferentes formatos e tipos de dados, desde dados estruturados, dados numéricos em bancos de dados tradicionais, até os dados não estruturados, como textos, e-mail, vídeos, áudios e dados de transações financeiras. Um dos maiores desafios do big data é gerenciar todos esses diferentes tipos de dados e fontes ao mesmo tempo.

Velocidade: Devido ao grande volume e variedade de dados, todo o processamento deve ser ágil para gerar as informações necessárias. Os dados são cada vez mais demandados em tempo real, com o menor delay (tempo de espera) possível, devendo ser tratados em tempo hábil. Em 2012, aproximadamente 2,5 de dados e informações foram produzidos no planeta pela humanidade. Isso corresponde a aproximadamente 29 de dados por segundo. A tendência é que essa produção aumente com a disseminação da IoT (Internet das Coisas).

Veracidade: A veracidade está ligada diretamente ao quanto uma informação é verídica. É a necessidade de garantir que os dados coletados sejam autênticos. Isso se aplica às fontes de dados que precisam ser confiáveis e aos dados e informações propriamente ditos. É importante lembrar que os sistemas também podem produzir dados com erros.

Valor: Este conceito está relacionado com o valor obtido desses dados, ou seja, com a "informação útil", sendo o ponto mais destacado em relação às aplicações do big data.

Construção do Conceito

O termo big data tem um conceito relativo, já que seu tamanho depende de quem está usando os dados. Neste contexto, o primeiro relato sobre uso de estatísticas para obter informações de grandes quantidades de dados data de 1663. Nesse ano, John Graunt utilizou uma grande quantidade de informações, de diferentes fontes, para estudar a epidemia da peste bubônica na Europa. Para Graunt, sua quantidade de dados poderia ser considerada big data

O uso dos primeiros equipamentos para processar dados são de 1890, durante a realização do Censo dos Estados Unidos, conduzido pelo U.S. Census Bureau. Na ocasião, a Máquina de Tabulação diminuiu o tempo de processamento dos dados para apenas seis semanas. Entretanto, somente no século XX que começaram a surgir os primeiros sistemas para armazenamento de informações. Em 1927, o engenheiro Fritz Pfleumer criou um método para guardar informações em fitas magnéticas.

Durante a Segunda Guerra Mundial, foi criada a primeira máquina digital de processamento de dados. Foi em 1943, quando os britânicos desenvolveram um sistema para decifrar códigos nazistas durante a Segunda Guerra Mundial. O nome da máquina era Colossus, que podia interceptar mensagens a uma taxa de 5000 caracteres por segundo. O primeiro órgão público criado especificamente para o processamento de dados, a Agência Nacional de Segurança (NSA) dos EUA, foi fundado em 1952, com o objetivo de processar dados automaticamente para obter informações relativas a inteligência durante a Guerra Fria.

Um dos primeiros Centros de Dados foi criado em 1965, também pelo governo americano, com o objetivo de controlar o pagamento de impostos e as impressões digitais dos americanos. Esse Centro de Dados possuía o mesmo padrão dos bancos de dados criados até a década de 1970. Eram bancos de dados centralizados, onde uma mesma máquina era responsável pelo uso, armazenamento e análise dos dados. Com o aumento da quantidade de dados, começaram a surgir novas arquiteturas de dados que permitissem processar e analisar esses dados. Na década de 80, começaram a surgir os Sistemas de Bancos de Dados Paralelos. Nesse caso, ao invés de um banco de dados centralizado, cada processador se comunica com os outros apenas enviando mensagens através de uma rede interconectada. Os primeiros bancos de dados paralelos possibilitaram a criação do primeiro banco de dados com capacidade em terabytes, pela KMART, em 1986.

Em 1989, o cientista britânico Tim Berners-Lee criou o World Wide Web, para facilitar a troca de informações entre as pessoas. O que Tim Berners-Lee não sabia era que sua invenção iria revolucionar a forma como os dados eram gerados e a quantidade de dados criados. A criação da Web 2.0 ajudou no aumento dos dados. O termo big data foi usado pela primeira vez em 1997. Entretanto, o nome começou a ser usado oficialmente em 2005, quando Roger Mougalas, da O'Reilly Media, publicou um artigo mencionando o tema.

Evolução Tecnológica de Armazenamento e Processamento

Os dados que agregam o conjunto do big data são provenientes de várias fontes. Desta maneira, normalmente não apresenta uma estrutura bem definida, ou seja, não pode ser armazenada nos sistemas padrões de banco de dados, como o Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacional (SGBDR), onde os dados são representados por meio de tabelas, com diversas linhas e colunas. Os cientistas de dados começaram a verificar que bancos de dados relacionais não conseguiriam suportar essa grande quantidade de dados não estruturados. Desta maneira, novas tecnologias e processos tiveram que ser desenvolvidos para permitir que esses dados não estruturados fossem analisados, já que os mesmos podem representar até 80% do total de dados. Foi quando a Google criou o MapReduce, em 2004, que é um modelo de programação que permite processar grandes quantidades de dados em paralelo, dividindo o trabalho em um conjunto de tarefas independentes, geralmente executado em um de computadores.

Posteriormente, foi desenvolvido o Hadoop, que é uma implementação em código aberto do MapReduce. O Hadoop foi criado pelo Yahoo em 2005, e pode ser considerado uma das maiores invenções de data management desde o modelo relacional. Entretanto, o Hadoop não é considerado uma base de dados como o SGBDR. Ele é um sistema de distribuição de arquivos utilizado para processar e armazenar uma grande quantidade de dados ( big data) por meio de clusters, onde os mesmos são processados paralelamente; e podendo ser executados em servidores sem muito esforço. Atualmente, esse tipo de processamento é o mais utilizado por empresas que trabalham com big data; e diversas empresas vêm contribuindo com código para seu desenvolvimento, como a Yahoo, Facebook, Cloudera, IBM e outras.

Segundo a IBM, em 2008 foram produzidos cerca de 2,5 quintilhões de bytes todos os dias; e surpreendentemente 90% dos dados no mundo foram criados nos últimos dois anos, decorrente à adesão das grandes empresas à internet, como por exemplo as redes sociais, dados dos GPS, dispositivos embutidos e móveis, dentre outros. Atualmente, a Internet das Coisas mudou a forma como os dados são gerados, aumentando de forma abrupta a quantidade destes. Todos esses objetos físicos da Internet das Coisas são capazes de coletar e transmitir dados, gerando dados não estruturados que não podem ser armazenados e processados por bancos de dados comuns.

Mercado de trabalho

As oportunidades de trabalho na área de estatística estão aumentando graças à proliferação de programas para análise de dados e seu uso, especialmente, na tomada de decisão com objetivos estratégicos como: políticas de governo, seleção de investimentos, gestão de empresas e negócios, etc. O big data permite trabalhar com grandes volumes de dados, por vezes, não aceites pelos grandes programas estatísticos. No Brasil existe a profissão de Estatístico, regulamentada pelo Decreto Federal nº 62497 de 1968. Este profissional é treinado para trabalhar com estruturas de dados, em seu manuseio para extração de informação estratégica, nos métodos estatísticos de análise e em programação para sua análise estatística, de modo a se obter conclusões com margens de erro controladas para a tomada de decisões com base nos dados disponíveis. A IBM criou a Big Data University, que fornece certo conhecimento do big data. Existem na Internet, sites que oferecem plataformas de ensino à distância, comummente conhecidas como MOOCs, com cursos nas áreas de big data e de ciência de dados ( Data Science, no original em inglês), nos quais pode-se estudar o seu conteúdo de forma gratuita ou pagar pelo certificado do curso.

Os mais conhecidos são os sites do Coursera, Udacity e o EDX.org, este último, fruto de parceria entre as universidades americanas de Harvard e do MIT e empresas do Vale do Silício. No Brasil, o mercado para a área é promissor, sendo que muitas renomadas Universidades passaram a oferecer cursos de pós-graduação e MBAs ligados à área de big data, variando em sua maioria no tamanho da carga horária destinada à parte de negócios, componente importante na formação deste profissional, que precisará ter além das habilidades técnicas, a capacidade de apresentar as conclusões de suas análises e insights para um público leigo de forma simples, de forma a gerar valor para o negócio da empresa.

Abaixo, é possível apontar quatro áreas de atuação do cientista de dados e os domínios necessários na era do big data:

a) Tecnologia: Além das habilidades de manejo e familiaridade no aparato tecnológico, o profissional terá maior vantagem ao gerenciar dados se tiver domínios em computação em nuvem, linguagem de programação, segurança e privacidade dos dados, infraestrutura conceitos de Map Reduce, manejo de programas e software;

b) Análise de dados: O profissional necessita ter domínio de método científico, Data Science, análise de gráficos, mineração de dados e estatística;

c) Gestão de dados: O profissional deve ter domínios em Big Data (Hadoop, SQL, Spark), gestão de dados estruturados (RDB, XML), gestão de dados não-estruturados (bancos de dados NoSQL), recuperação dos dados e inteligência competitiva;

d) Design e Comunicação: Nesta área o profissional deve ter domínios em comunicação interpessoal, visualização de dados, habilidades de contar histórias visuais, proatividade, poder de negociação e flexibilidade;

e) Matemática e estatística: O profissional deve ter domínios de estatística avançada, gestão de manipulação de grandes volumes de dados, relacionar, descobrir padrões e cruzar dados estatísticos, data mining e otimização.

Um estudo do Instituto IDC mostrou que diversos setores da sociedade estão investindo em big data, indicando que foram investidos mais de US$ 16,6 bilhões em 2014 para atividades do setor. Este mesmo estudo afirma que a expectativa é que este valor atinja, em 2018, o valor de US$ 41,5 bilhões. As instituições estão investindo em big data por observarem da interferência dos custos, das consequências que pode haver para o futuro do negócio. O objetivo por trás do big data é melhorar a prestação de informações aos gestores, fazendo com que haja um suporte na tomada de decisões - com dados reais e precisos. A seguir serão apresentadas algumas aplicações de big data, em diferentes setores:

O filme "Moneyball" (O homem que mudou o jogo) com o ator Brad Pitt, no qual o gerente de um time de beisebol usa o big data para reunir um time de primeira linha sem gastar muito;

A empresa UPS, após análise das rotas de seus motoristas, proibiu os mesmos de virar à esquerda. De acordo com a empresa, isto permitiu economizar por ano cerca de 38 milhões de litros de combustível, deixando de emitir 20 mil toneladas de dióxido de carbono. Além disso, entregam 350 mil pacotes a mais;

No terremoto do Haiti, pesquisadores americanos fizeram uso da geolocalização de 2 milhões de chips SIM, para auxiliar nas missões humanitárias;

Para melhorar os laboratórios de física nuclear, a empresa CERN (Organização Europeia para a Pesquisa Nuclear), criou o maior acelerador de partículas do mundo, chamado Large Hadron Collider. Com ele, é gerada uma quantidade enorme de dados. Para a utilização dessa máquina é necessário muita memória - cerca de 30 petabytes de dados - e, para analisar esses dados são necessários 65 mil processadores, e usa também o recurso de vários computadores pelo mundo inteiro.

A utilização dos dados de censos e outros recolhidos pelos governos, facilita na análise dos Datas Censes, melhorando a nossa saúde e também ciência social.

Em busca dos melhores lugares para instalar turbinas eólicas, uma empresa dinamarquesa analisou petabytes de dados climáticos do nível das marés, mapas de desmatamentos, entre outros. No fim o que costumava demorar semanas durou apenas algumas horas;

Big data foi de grande importância para o descobrimento do pré-sal, devido a sua velocidade, que agilizava os processamentos de dados sísmicos captados pelas sondas que procuram petróleo no fundo do mar. Como são milhões as variáveis, o trabalho exige intermináveis simulações de imagens, e só o big data é capaz de dar conta do trabalho em um tempo melhor;

Alguns times de diversos esportes utilizam o big data na performance dos atletas, com câmeras e outros aparelhos. Desta maneira, conseguem observar o desempenho dos atletas e, ao analisar os dados, tomar decisões mais precisas, melhorando o desempenho e corrigindo os erros, criando também estatísticas para os próximos jogos;

Empresas de tecnologia como a Netflix e a Spotify utilizam de big data para definir as preferências dos seus usuários, e fornecer para eles conteúdos mais individualizados;

As ferramentas de propaganda do Facebook e do Instagram são baseadas em big data, pois correlacionam dados dos usuários das redes sociais com suas preferências de consumos e serviços.

Um interessante estudo de caso sobre sucessos e erros do uso do big data é o Google Flu Trends (GTF), que foi lançado pela Google em 2008.. Este serviço foi divulgado pela primeira vez por meio de um artigo na revista Nature, e prometia detectar com algumas semanas de antecedência a ocorrência de epidemias de gripe. Anteriormente ao GFT, os sistemas tradicionais dos EUA faziam estimativas de casos e epidemias de gripe a cada duas semanas, usando dados dos Centros de Controle e Prevenção de Doenças dos EUA (U.S. Centers for Disease Control and Prevention - CDC). Essas estimativas eram baseadas em dados virológicos e clínicos, relacionados a visitas de pacientes aos hospitais e consultórios. Com o aumento do acesso à internet, verificou-se que mais de 90 milhões de americanos procuravam todos os anos por informações sobre uma doença específica ou problema médico. Nesse contexto, os pesquisadores da Google verificaram que era possível correlacionar essas buscas com casos efetivos de gripe. Para validar a metodologia, foram processadas centenas de bilhões de pesquisas no Google pelo período de 5 anos (2003 a 2007) para os EUA, correlacionando palavras de busca específicas com casos efetivos da doença. Os dados foram validados por meio dos relatórios da CDC para o período, com um correlação média de 90%. O modelo foi testado em tempo real nos anos de 2007 e 2008 e os resultados foram divulgados com o CDC para avaliar a resposta e a acurácia, mostraram a possibilidade de prever casos de gripe em uma a duas semanas antes do CDC. A partir desses resultados, o serviço começou a ser utilizado operacionalmente para outros países, realizando estimativas de epidemias de gripe para mais de 25 nações. Entretanto, atualmente o serviço não está mais ativo, mas estimativas históricas ainda estão disponíveis para download. Isso aconteceu pelos erros subsequentes nas previsões realizadas pelo serviço nos anos posteriores. Isso aconteceu em 2013, quando o sistema não previu uma epidemia de gripe, ou como a epidemia da gripe H1N1, em 2009 Em um artigo publicado na revista Science, pesquisadores indicaram os seguintes fatores como os causadores dos problemas e das falhas com o serviço GFT:

A massificação de dados, no entanto, ainda enfrenta obstáculos. O maior deles seria a privacidade, ou seja, a ameaça à privacidade representada pelo aumento de armazenamento e integração de informações pessoalmente identificáveis. Se a recomendação de links patrocinados pelo Google já parece invasiva à maioria das pessoas, o mundo e a legislação atual não estão preparadas para as possibilidades que o big data oferece de agregar, analisar e tirar conclusões a partir de dados até então esparsos. Painéis de especialistas lançaram várias recomendações de políticas para adequar a prática às expectativas de privacidade.

O big data já foi relacionado como ferramenta essencial em manipulação de eleições e disseminação de , isso se dá pela capacidade inerente da tecnologia de reunir e segmentar um determinado público alvo, fazendo com que campanhas de marketing sejam muito mais efetivas e impactantes, isso faz do big data uma metodologia questionável do ponto de vista ético, uma vez que pode ser usado para manipular massas e obter resultados parciais de acordo com a motivação dos especialistas.

Big data tem sido usado no policiamento e vigilância por instituições como as autoridades policiais e corporações. Devido à natureza menos visível da vigilância baseada em dados em comparação aos métodos tradicionais de policiamento, é menos provável que surjam objeções ao policiamento de big data. De acordo com o Big Data Surveillance: The Case of Policing, de Sarah Brayne, o policiamento de big data pode reproduzir as desigualdades sociais existentes de três maneiras:

Colocar suspeitos de crimes sob vigilância aumentada usando a justificativa de um algoritmo matemático e, portanto, imparcial

Aumentar o escopo e o número de pessoas sujeitas ao rastreamento da aplicação da lei e exacerbar a representação racial existente no sistema de justiça criminal

Estimular os membros da sociedade a abandonar as interações com instituições que criariam um traço digital, criando obstáculos à inclusão social.

Referências

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Grobelnik, Marko (2012). "Big Data Tutorial". videolectures.net. 2nd ESWC Summer School 2012

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Big data - Wikipédia, a enciclopédia livre

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Big data ( macrodados, megadados, ou grandes dados em português) é a área do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informações a partir de conjuntos de dados muito grandes. O termo big data surgiu em 1997, e foi inicialmente utilizado para nomear conjuntos de dados não ordenados em rápido crescimento.

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Vídeo de inteligência artificial:

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síntese de inteligência artificial :

A Inteligência Artificial é a capacidade que soluções tecnológicas têm de simular a inteligência humana, realizando determinadas atividades de maneira autônoma e aprendendo por si mesmas, graças ao processamento de um grande volume de dados que recebem de seus usuários.

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Aprenda tudo sobre o conceito de Inteligência Artificial (IA)

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Saiba como a Inteligência Artificial funciona e quais suas principais aplicações e impactos. Conheça os tipos de IA e as perguntas frequentes sobre este tema.

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Notícia de inteligência artificial:

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No atual contexto laboral, a inteligência artificial (IA) gera reações mistas, que oscilam entre o entusiasmo e a preocupação. Vemos isto, sobretudo, nos contextos em que a utilização da inteligência artificial no recrutamento de pessoas apresenta o potencial de transformar processos e procedimentos, mas também onde levanta questões éticas importantes.

Rui Rocheta - Chief Regional Officer Southwestern Europe & Latam da Gi Group Holding

Apesar da crescente importância da IA no tecido corporativo, um estudo recente mostra que a sua adoção no recrutamento ainda é limitada: apenas 12% das empresas utilizam a inteligência artificial no processo de atração e seleção de talentos. As áreas das finanças e das tecnologias lideram esta integração.

O estudo demonstra, também, que quanto maior for a empresa, maior é o nível de integração da IA. Isto não é de estranhar. Uma grande empresa que receba centenas de currículos beneficia, por exemplo, com a triagem automática de currículos. Nestes casos, a inteligência artificial no recrutamento de talento é altamente vantajosa.

Contudo, será que devemos deixar esta tarefa tão decisiva à responsabilidade de uma máquina? Ainda que a IA possa oferecer um incremento da eficiência, da rapidez ou da imparcialidade, os receios sobre os riscos éticos, nomeadamente sobre o viés algorítmico no recrutamento, evidenciam a complexidade desta questão.

Quais são, então, os benefícios da inteligência artificial no recrutamento?

Antes de mais, importa reconhecer as vantagens desta tecnologia enquanto aliada dos profissionais de recursos humanos. Entre os benefícios relativos à utilização da inteligência artificial no recrutamento, podemos, por exemplo, destacar:

Maior eficiência e rapidez nos processos;

Redução de custos;

Acesso a um maior número de candidatos;

Apoio no agendamento de entrevistas;

Criação de anúncios de emprego mais apelativos.

As ferramentas de IA conseguem, a título ilustrativo, filtrar rapidamente currículos com base nas competências desejadas. Além disso, por meio da utilização de chatbots no recrutamento, os candidatos podem obter respostas instantâneas sobre o seu processo.

Estes benefícios resultam, portanto, da automatização de tarefas morosas. Adicionalmente, os defensores da utilização de inteligência artificial no recrutamento argumentam que esta tecnologia permite agilizar a triagem de currículos e tornar a escolha dos candidatos certos mais precisa.

A Amazon é, segundo a revista Forbes, uma das empresas que já está a incorporar a IA na seleção de candidatos para encontrar os que têm um maior potencial de sucesso.

Que desafios éticos traz a inteligência artificial no recrutamento?

Ainda que a IA ofereça um conjunto amplo de vantagens, a sua utilização nesta área não está, isenta de riscos. Ao substituir métodos tradicionais, a IA pode, certamente, perpetuar preconceitos existentes.

Embora alguns especialistas defendam que estas ferramentas podem ajudar a eliminar o viés humano no processo de recrutamento, estudos recentes mostram o oposto. Uma investigação da Bloomberg revela, aliás, que a tecnologia da OpenAI demonstrou um viés racial e de género na seleção de candidatos.

Por exemplo, softwares de IA associaram mulheres a funções tradicionalmente ligadas aos recursos humanos. Infelizmente, este não é um caso isolado. Um artigo da revista Nature elucida o porquê: "As decisões tomadas pela IA são moldadas pelos dados iniciais que ela recebe. Se os dados subjacentes forem injustos, os algoritmos resultantes podem perpetuar vieses, ou discriminação, criando o potencial para desigualdade generalizada".

Como promover a IA responsável no recrutamento?

Neste quadro, revela-se evidente a necessidade de garantir a diversidade de dados no treino destes poderosos softwares. Além disso, é importante que os responsáveis de RH tenham acesso a formação orientada para a gestão ética destas ferramentas no delicado processo de seleção de talentos.

Para isso, importa estabelecer políticas e diretrizes claras neste campo, tanto para o desenvolvimento como para a utilização da inteligência artificial no recrutamento.

De facto, esta tecnologia revela o potencial de revolucionar este processo, podendo torná-lo mais eficiente, célere e justo. Mas é neste último ponto que ainda há muito trabalho a fazer. Este é, pois, um motivo suficientemente importante para evidenciar a relevância que o fator humano tem - e continuará a ter - no âmbito do recrutamento.

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O impacto da inteligência artificial no recrutamento: benefícios e riscos éticos

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No atual contexto laboral, a inteligência artificial (IA) gera reações mistas, que oscilam entre o entusiasmo e a preocupação. Vemos isto, sobretudo, nos contextos em que a utilização da inteligência artificial no recrutamento de pessoas apresenta o potencial de transformar processos e procedimentos, mas também onde levanta questões éticas importantes.

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Exemplo de inteligência artificial

Alexa é o nome da assistente virtual da Amazon, introduzida em 2014, sua primeira caixa de som inteligente. Diferente do que Apple, Google e Microsoft faziam até então, com Siri, Google Assistente e Cortana, a Alexa já nasceu com foco em atender o usuário nas tarefas do dia a dia, principalmente se forem compras na loja.

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O nome Alexa é menos conhecido do que Siri, Cortana ou Google Assistente, mas ela é uma assistente virtual tão ou mais capaz do que suas concorrentes. Desenvolvida pela Amazon, a Alexa está presente em uma série de produtos da gigante do e-commerce e é bastante esperta. Descubra aqui o que é Alexa, como funciona e do que ela é capaz de fazer online.

O que é Alexa?

Alexa é o nome da assistente virtual da Amazon, introduzida em 2014 junto com o Echo, sua primeira caixa de som inteligente. Diferente do que Apple, Google e Microsoft faziam até então, com Siri, Google Assistente e Cortana, a Alexa já nasceu com foco em atender o usuário nas tarefas do dia a dia, principalmente se forem compras na loja.

Assim como suas concorrentes a Alexa é uma assistente conversacional, capaz de entender contexto até certo ponto e executar tarefas simples, como configurar alarmes, informar a situação do trânsito ou a previsão do tempo, executar uma lista de músicas ou reproduzir podcasts. Mas, por não estar atrelada a um sistema operacional, a Alexa é compatível com Android, Windows 10 (a interação com o iPhone é mais limitada, mas existe), além de ser capaz de se conectar a uma vasta gama de dispositivos de terceiros.
A Alexa ainda não funciona 100% no Brasil, mas isso já está em vias de mudar.
Sim, a Alexa foi lançada no Brasil, em português.

Como funciona a Alexa?

Basicamente, é necessária uma palavra de ativação para despertar a assistente e depois pedir o comando. Essa palavra de ativação pode ser configurada para "Alexa", "Amazon" ou "Echo". Assim, os microfones ficam sempre atentos para ouvir se o usuário vai executar um comando.

Então, como nas demais assistentes virtuais, quando a palavra de ativação é dita, basta prosseguir com a solicitação. Exemplo:

Alexa, defina um alarma para amanhã, às 3 da tarde.

Esses pedidos são gravados e enviados para os servidores da Amazon, nos quais é feito o processamento da solicitação e, depois, devolvidos ao usuário. Tudo acontece rapidamente.

O que a assistente da Amazon é capaz de fazer?

A Alexa pode pode interagir com dispositivos tais como geladeiras, lâmpadas inteligentes, microondas, fechaduras, termostatos, controles remotos, TVs, sensores de movimento, interruptores e etc. Tanto por comandos de voz ditos pelos usuários quanto por interação com os aplicativos dedicados à automação de tarefas, como o IFTTT.

Falando na Amazon, a Alexa é capaz de fazer pedidos de compras: caso o usuário mantenha dados financeiros em sua conta, ele pode usar comandos de voz e pedir que a assistente compre produtos cotidianos. Em 2017, ela passou a aceitar pedidos de comida em redes como Starbucks, Domino's Pizza e Pizza Hut, entre outras.

A Microsoft e a Amazon também estudam meios de fazer com que Alexa e Cortana conversem entre si, permitindo que uma possa ter acesso a serviços da outra. Mas, esta é uma integração que deverá demorar um pouco mais para se tornar realidade.

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O que é a Alexa? [ou melhor, quem é] - Tecnoblog

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O nome Alexa é menos conhecido do que Siri, Cortana ou Google Assistente, mas ela é uma assistente virtual tão ou mais capaz do que suas concorrentes. Desenvolvida pela Amazon, a Alexa está presente em uma série de produtos da gigante do e-commerce e é bastante esperta.

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Oque é Inteligência artificial:

A inteligência artificial é um campo de estudo multidisciplinar que abrange varias áreas do conhecimento. É também um conjunto de novas tecnologias que permitem aos aparelhos smart executarem várias funções avançadas de modo quase autônomo, representando um marco histórico na computação moderna

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Se tem algum conhecimento sobre o tema, por favor, verifique e Esta página ou seção foi marcada para revisão devido a incoerências ou dados de confiabilidade duvidosa. melhore a coerência e o rigor deste artigo.
Considere colocar uma explicação mais detalhada na discussão.

Inteligência artificial (de sigla: IA; do inglês: artificial intelligence, de sigla: AI) é um campo de estudo multidisciplinar que abrange varias áreas do conhecimento. Embora seu desenvolvimento tenha avançado mais na ciência da computação, sua abordagem interdisciplinar envolve contribuições de diversas disciplinas. Algumas das principais áreas relacionadas à IA incluem:

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

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

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

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

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

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

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

É um conceito amplo e que recebe tantas definições quanto significados diferentes à palavra inteligência. É possível considerar algumas características básicas desses sistemas, como a capacidade de raciocínio (aplicar regras lógicas a um conjunto de dados disponíveis para chegar a uma conclusão), aprendizagem (aprender com os erros e acertos para que no futuro possa agir de maneira mais eficaz), reconhecer padrões (tanto padrões visuais e sensoriais, como também padrões de comportamento) e inferência (capacidade de conseguir aplicar o raciocínio nas situações do nosso cotidiano).

O desenvolvimento da área de estudo começou logo após a Segunda Guerra Mundial, com o artigo " Computing Machinery and Intelligence" do matemático inglês Alan Turing, e o próprio nome foi cunhado em 1956. Seus principais idealizadores foram os cientistas Herbert Simon, Allen Newell, John McCarthy, Warren McCulloch, Walter Pitts e Marvin Minsky. A construção de máquinas inteligentes interessa à humanidade há muito tempo, havendo na história tanto um registro significante de autômatos mecânicos (reais) quanto de personagens fictícios construídos pelo homem com inteligência própria, tais como o Golem e o Frankenstein. Tais relatos, lendas e ficções demonstram expectativas contrastantes do homem, de fascínio e de medo, em relação à Inteligência Artificial.

Apenas recentemente, com o surgimento do computador moderno, é que a inteligência artificial ganhou meios e massa crítica para se estabelecer como ciência integral, com problemáticas e metodologias próprias. Desde então, seu desenvolvimento tem extrapolado os clássicos programas de xadrez ou de conversão e envolvido áreas como visão computacional, análise e síntese da voz, lógica difusa, redes neurais artificiais e muitas outras. Inicialmente, os modelos de IA visavam reproduzir o pensamento humano. Posteriormente, no entanto, tais modelos abraçaram a ideia de reproduzir capacidades humanas como criatividade, auto aperfeiçoamento e uso da linguagem. Porém, o conceito de inteligência artificial ainda é bastante difícil de se definir. Por essa razão, Inteligência Artificial foi (e continua sendo) uma noção que dispõe de múltiplas interpretações, não raro conflitantes ou circulares.

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

A primeira, chamada de IA Simbólica, propõe a representação de conhecimento por meio da manipulação de símbolos, isto é, na forma de estruturas construídas por seres humanos, normalmente baseadas em noçoes de Lógica. Ela teve grande impulso durante uma fase onde foram criados muitos Sistemas Especialistas, muitos deles basados em Lógica de Primeira Ordem, implementados em Prolog, ou em linguagens de programação derivadas desta ou especializadas, como CLIPS. Normalmente programas desse tipo têm o conhecimento programado diretamente por seres humanos, o que levou a trabalhos de elicitação de conhecimento. Apesar do sucesso inicial dos Sistemas Especialistas, a grande dificuldade de levantar e registrar conhecimento a partir de humanos e o sucesso dos processos de aprendizado de máquina a partir de dados levou a dimimuição da importância dessa vertente.

A segunda, chamada de IA Conexionista, se baseia em um modelo matemático inspirado no funcionamento dos neurônios, e depende do aprendizado de máquina baseado em grandes massas de dados para calibrar esse modelo, que normalmente começa com parâmetros aleatórios. Essa abordagem, apesar de proposta muito cedo, não encontrou computadores capazes de modelar problemas complexos, apesar de ter sucesso com problemas restritos de reconhecimento de padrão, o que só acontece a partir da década de 2010, com resultados extramemente fortes no final dessa década e no início da década de 2020, a partir de modelos contendo bilhões de parametros, como o GPT-3 e conceitos como Redes Neurais Profundas, Transformers, e Atenção.

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

A questão sobre o que é "inteligência artificial", mesmo como definida anteriormente, pode ser separada em duas partes: "qual a natureza do artificial" e "o que é inteligência". A primeira questão é de resolução relativamente fácil, apontando no entanto para a questão de o que poderá o homem construir.

A segunda questão seria consideravelmente mais difícil, levantando a questão da consciência, identidade e mente (incluindo a mente inconsciente) juntamente com a questão de que componentes estão envolvidos no único tipo de inteligência que universalmente se aceita como estando ao alcance do nosso estudo: a inteligência do ser humano. O estudo de animais e de sistemas artificiais que não são modelos triviais começa a ser considerado como pauta de estudo na área da inteligência.

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

Suponhamos uma competição de cara ou coroa, cujos resultados sejam observados ou não. Se na segunda tentativa der o mesmo resultado que a primeira, então não existiam as mesmas chances para ambas opções iniciais. Claro que a coleta de informação em apenas duas amostragens é confiável apenas porque a quantidade de tentativas é divisível pelo número de opções de resultados prováveis.

A verdade é que o conceito de cara ou coroa está associado a artigos de valor, como moedas e medalhas que podem evitar que as pessoas abandonem o jogo e induza os participantes a acompanhar os resultados até o final. Para manter a disposição do adversário em desafiar a máquina seria necessário aparentar fragilidade e garantir a continuidade da partida. Isso é muito utilizado em máquinas de cassino, sendo que vários apostadores podem ser induzidos a dispensar consideráveis quantias em apostas.

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

Uma popular e inicial definição de inteligência artificial, introduzida por John McCarthy na famosa conferência de Dartmouth em 1956 é " fazer a máquina comportar-se de tal forma que seja chamada inteligente caso fosse este o comportamento de um ser humano." No entanto, esta definição parece ignorar a possibilidade de existir a IA forte (ver abaixo).

Outra definição de Inteligência Artificial é a inteligência que surge de um "dispositivo artificial". A maior parte das definições podem ser categorizadas em sistemas que: "pensam como um humano; agem como um humano; pensam racionalmente ou agem racionalmente".

O conceito de inteligência artificial não é contemporâneo. Aristóteles, professor de Alexandre, o Grande, almejava substituir a mão de obra escrava por objetos autônomos, sendo essa a primeira idealização de Inteligência Artificial relatada, uma ideia que seria explorada muito tempo depois pela ciência da computação. O desenvolvimento dessa ideia se deu de forma plena no Século XX, com enfoque nos anos 50, com pensadores como Herbert Simon e John McCarthy. Os primeiros anos da IA foram repletos de sucessos - mas de uma forma limitada. Considerando-se os primeiros computadores, as ferramentas de programação da época e o fato de que apenas alguns anos antes os computadores eram vistos como objetos capazes de efetuar operações aritméticas e nada mais, causava surpresa o fato de um computador realizar qualquer atividade remotamente inteligente.

O sucesso inicial prosseguiu com o General Problem Solver (Solucionador de problemas gerais) ou GPS, desenvolvido por Newell e Simon. Esse programa foi projetado para imitar protocolos humanos de resolução de problemas. Dentro da classe limitada de quebra-cabeças com a qual podia lidar, verificou-se que a ordem em que os seres humanos abordavam os mesmos problemas. Desse modo, o GPS talvez tenha sido o primeiro programa a incorporar a abordagem de "pensar de forma humana".

Desde o início os fundamentos da inteligência artificial tiveram o suporte de várias disciplinas que contribuíram com ideias, pontos de vista e técnicas para a IA. Os filósofos (desde 400 a.C.) tornaram a IA concebível, considerando as ideias de que a mente é, em alguns aspectos, semelhante a uma máquina, de que ela opera sobre o conhecimento codificado em alguma linguagem interna e que o pensamento pode ser usado para escolher as ações que deverão ser executadas. Por sua vez, os matemáticos forneceram as ferramentas para manipular declarações de certeza lógica, bem como declarações incertas e probabilísticas. Eles também definiram a base para a compreensão da computação e do raciocínio sobre algoritmos.

Os economistas formalizaram o problema de tomar decisões que maximizam o resultado esperado para o tomador de decisões. Os psicólogos adotaram a ideia de que os seres humanos e os animais podem ser considerados máquinas de processamento de informações. Os linguistas mostraram que o uso da linguagem se ajusta a esse modelo. Os engenheiros de computação fornecem os artefatos que tornam possíveis as aplicações de IA. Os programas de IA tendem a ser extensos e não poderiam funcionar sem os grandes avanços em velocidade e memória que a indústria de informática tem proporcionado.

Atualmente, a IA abrange uma enorme variedade de subcampos. Dentre esses subcampos está o estudo de modelos conexionistas ou redes neurais. Uma rede neural pode ser vista como um modelo matemático simplificado do funcionamento do cérebro humano. Este consiste de um número muito grande de unidades elementares de processamento, ou neurônios, que recebem e enviam estímulos elétricos uns aos outros, formando uma rede altamente interconectada.

No processamento, são compostos os estímulos recebidos conforme a intensidade de cada ligação, produzindo um único estímulo de saída. É o arranjo das interconexões entre os neurônios e as respectivas intensidades que define as principais propriedades e o funcionamento de uma RN. O estudo das redes neurais ou o conexionismo se relaciona com a capacidade dos computadores aprenderem e reconhecerem padrões. Podemos destacar também o estudo da biologia molecular na tentativa de construir vida artificial e a área da robótica, ligada à biologia e procurando construir máquinas que alojem vida artificial. Outro subcampo de estudo é a ligação da IA com a Psicologia, na tentativa de representar na máquina os mecanismos de raciocínio e de procura.

Nos últimos anos, houve uma revolução no trabalho em inteligência artificial, tanto no conteúdo quanto na metodologia. Agora, é mais comum usar as teorias existentes como bases, em vez de propor teorias inteiramente novas, fundamentar as informações em teoremas rigorosos ou na evidência experimental rígida, em vez de utilizar como base a intuição e destacar a relevância de aplicações reais em vez de exemplos hipotéticos.

A utilização da IA permite obter não somente ganhos significativos de performance, mas também possibilita o desenvolvimento de aplicações inovadoras, capazes de expandir de forma extraordinária nossos sentidos e habilidades intelectuais. Cada vez mais presente, a inteligência artificial simula o pensamento humano e se alastra por nosso cotidiano. Em maio de 2017 no Brasil, foi criada a ABRIA (Associação Brasileira de Inteligência Artificial) com o objetivo de mapear iniciativas brasileiras no setor de inteligência artificial, englobando os esforços entre as empresas nacionais e formação de mão de obra especializada. Esse passo reforça que, atualmente, a inteligência artificial é impactante no setor econômico.

Humanoide

A inteligência artificial começou como um campo experimental nos anos 50 com pioneiros como Allen Newell e Herbert Simon, que fundaram o primeiro laboratório de inteligência artificial na Universidade Carnegie Mellon, e McCarty que juntamente com Marvin Minsky, que fundaram o MIT AI Lab em 1959. Foram eles alguns dos participantes na famosa conferência de verão de 1956 em Darthmouth College.

Historicamente, existem dois grandes estilos de investigação em IA: IA "neats" e IA "scruffies". A IA "neats", limpa, clássica ou simbólica. Envolve a manipulação de símbolos e de conceitos abstractos, e é a metodologia utilizada na maior parte dos sistemas periciais.

Paralelamente a esta abordagem existe a abordagem IA "scruffies", ou "coneccionista", da qual as redes neuronais são o melhor exemplo. Esta abordagem cria sistemas que tentam gerar inteligência pela aprendizagem e adaptação em vez da criação de sistemas desenhados com o objectivo especifico de resolver um problema. Ambas as abordagems apareceram num estágio inicial da história de IA. Nos anos 60s e 70s os coneccionistas foram retirados do primeiro plano da investigação em IA, mas o interesse por esta vertente da IA foi retomada nos anos 80s, quando as limitações da IA "limpa" começaram a ser percebidas.

Pesquisas sobre inteligência artificial foram intensamente custeadas na década de 1980 pela Agência de Projetos de Pesquisas Avançadas sobre Defesa ("Defense Advanced Research Projects Agency"), nos Estados Unidos, e pelo Projeto da Quinta Geração ("Fifth Generation Project"), no Japão. O trabalho subsidiado fracassou no sentido de produzir resultados imediatos, a despeito das promessas grandiosas de alguns praticantes de IA, o que levou proporcionalmente a grandes cortes de verbas de agências governamentais no final dos anos 80, e em consequência a um arrefecimento da atividade no setor, fase conhecida como O inverno da IA. No decorrer da década seguinte, muitos pesquisadores de IA mudaram para áreas relacionadas com metas mais modestas, tais como aprendizado de máquinas, robótica e visão computacional, muito embora pesquisas sobre IA pura continuaram em níveis reduzidos.

Os principais pesquisadores e livros didáticos definem o campo como "o estudo e projeto de agentes inteligentes", onde um agente inteligente é um sistema que percebe seu ambiente e toma atitudes que maximizam suas chances de sucesso. Andreas Kaplan e Michael Haenlein definem a inteligência artificial como "uma capacidade do sistema para interpretar corretamente dados externos, aprender a partir desses dados e utilizar essas aprendizagens para atingir objetivos e tarefas específicas através de adaptação flexível". John McCarthy, quem cunhou o termo em 1956 ("numa conferência de especialistas celebrada em Darmouth Colege" Gubern, Román: O Eros Eletrónico), a define como "a ciência e engenharia de produzir sistemas inteligentes". É uma área de pesquisa da computação dedicada a buscar métodos ou dispositivos computacionais que possuam ou multipliquem a capacidade racional do ser humano de resolver problemas, pensar ou, de forma ampla, ser inteligente. Também pode ser definida como o ramo da ciência da computação que se ocupa do comportamento inteligente ou ainda, o estudo de como fazer os computadores realizarem coisas que, atualmente, os humanos fazem melhor.

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

Nos anos de 1940 e 1950, um número de pesquisadores exploraram a conexão entre neurologia, teoria da informação e cibernética. Alguns deles construíram máquinas que usaram redes eletrônicas para exibir inteligência rudimentar, como as tartarugas de W. Grey Walter e a Besta de Johns Hopkins. Muitos desses pesquisadores se reuniram para encontros da Sociedade teleológica da Universidade de Princeton e o Ratio Club na Inglaterra. Em 1960, esta abordagem foi abandonada, apesar de seus elementos serem revividos na década de 1980.

Inteligência computacional

Interesse em redes neurais e " conexionismo" foi revivida por David Rumelhart e outros em meados de 1980. Estas e outras abordagens sub-simbólicas, como sistemas de fuzzy e computação evolucionária, são agora estudados coletivamente pela disciplina emergente inteligência computacional.

Entre os teóricos que estudam o que é possível fazer com a IA existe uma discussão onde se consideram duas propostas básicas: uma conhecida como "forte" e outra conhecida como "fraca". Basicamente, a hipótese da IA forte considera ser possível criar uma máquina consciente, ou seja, afirma que os sistemas artificiais devem replicar a mentalidade humana.

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

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

A ficção científica tratou de muitos problemas desse tipo. Isaac Asimov, por exemplo, escreveu O Homem Bicentenário, onde um robô consciente e inteligente luta para possuir um status semelhante ao de um humano na sociedade. E Steven Spielberg dirigiu "A.I. Inteligência Artificial" onde um garoto-robô procura conquistar o amor de sua "mãe", procurando uma maneira de se tornar real. Por outro lado, o mesmo Asimov reduz os robôs a servos dos seres humanos ao propor as três leis da robótica.

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

Trata-se da noção de como lidar com problemas não determinísticos. Uma contribuição prática de Alan Turing foi o que se chamou depois de Teste de Turing (TT), de 1950: em lugar de responder à pergunta "podem-se ter computadores inteligentes?" ele formulou seu teste, que se tornou praticamente o ponto de partida da pesquisa em "Inteligência Artificial".

O teste consiste em se fazer perguntas a uma pessoa e um computador escondidos. Um computador e seus programas passam no TT se, pelas respostas, for impossível a alguém distinguir qual interlocutor é a máquina e qual é a pessoa. No seu artigo original ele fez a previsão de que até 2000 os computadores passariam seu teste. Pois bem, há um concurso anual de programas para o TT, e o resultado dos sistemas ganhadores é tão fraco (o último tem o nome "Ella") que com poucas perguntas logo percebe-se as limitações das respostas da máquina. É interessante notar que tanto a Máquina de Turing quanto o Teste de Turing talvez derivem da visão que Turing tinha de que o ser humano é uma máquina.

Há quem diga que essa visão está absolutamente errada, do ponto de vista linguístico, já que associamos à "máquina" um artefato inventado e eventualmente construído. Dizem eles: "Nenhum ser humano foi inventado ou construído". Afirma-se ainda que a comparação, feita por Turing, entre o homem e a máquina é sinônimo de sua "ingenuidade social", pois as máquinas são infinitamente mais simples do que o homem, apesar de, paradoxalmente, se afirmar que a vida é complexa. No entanto, esta linha de raciocínio é questionável, afinal de contas, os computadores modernos podem ser considerados "complexos" quando comparados ao COLOSSUS (computador cujo desenvolvimento foi liderado por Tommy Flowers, em 1943), ou a qualquer máquina do início do século XX.

A inteligência artificial fraca centra a sua investigação na criação de inteligência artificial que não é capaz de verdadeiramente raciocinar e resolver problemas. Uma tal máquina com esta característica de inteligência agiria como se fosse inteligente, mas não tem autoconsciência ou noção de si. O teste clássico para aferição da inteligência em máquinas é o Teste de Turing.

Há diversos campos dentro da IA fraca, e um deles é o Processamento de linguagem natural, que trata de estudar e tentar reproduzir os processos de desenvolvimento que resultaram no funcionamento normal da língua. Muitos destes campos utilizam softwares específicos e linguagens de programação criadas para suas finalidades. Um exemplo é o chatbot Eliza, desenvolvido por Joseph Weizenbaum no laboratório de Inteligência Artificial do MIT entre os anos de 1964 e 1966. Outro 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 software que simula uma conversa humana. Programado em Java e desenvolvido com regras heurísticas para os caracteres de conversação, seu desenvolvimento resultou na AIML ( Artificial Intelligence Markup Language), uma linguagem específica para tais programas e seus vários clones, chamados de Alicebots.

Muito do trabalho neste campo tem sido feito com simulações em computador de inteligência baseado num conjunto predefinido de regras. Poucos têm sido os progressos na IA forte. Mas dependendo da definição de IA utilizada, pode-se dizer que avanços consideráveis na IA fraca já foram alcançados.

Foi provado que um simulador qualitativo, completo e robusto não pode existir, ou seja, desde que o vocabulário entrada-saída seja usado (como num algoritmo QSIM), haverá sempre modelos de entrada que causam predições erradas na sua saída. Por exemplo, a noção de infinito é impossível ser tida por uma máquina finita (computador ou neurónios se produzirem apenas um número finito de resultados num número finito de tempo). Neste caso é um simples paradoxo matemático, porque são em número finito as combinações saídas de qualquer conjunto finito. Se a noção de infinito pudesse ser obtida por uma certa combinação finita, isso significaria que o infinito seria equivalente a essa sequência finita, o que é obviamente uma contradição. Por isso, o infinito e outras noções abstratas têm que ser pré-adquiridas numa máquina finita, não são aí programáveis.

John Searle

Muitos filósofos, sobretudo John Searle e Hubert Dreyfus, inseriram no debate questões de ordem filosófica e epistemológica, questionando qualquer possibilidade efetiva da IA forte. Seriam falsos, assim, os próprios pressupostos da construção de uma inteligência ou consciência semelhante à humana em uma máquina.

Searle é bastante conhecido por seu contra-argumento sobre o Quarto Chinês (ou Sala Chinesa), que inverte a questão colocada por Minsky a respeito do Teste de Turing. Seu argumento diz que ainda que uma máquina possa parecer falar chinês por meio de recursos de exame comparativo com mostras e tabelas de referência, binárias, isso não implica que tal máquina fale e entenda efetivamente a língua. Ou seja, demonstrar que uma máquina possa passar no Teste de Turing não necessariamente implica um ser consciente, tal como entendido em seu sentido humano. Dreyfus, em seu livro O que os computadores ainda não conseguem fazer: Uma crítica ao raciocínio artificial, argumenta que a consciência não pode ser adquirida por sistemas baseados em regras ou lógica; tampouco por sistemas que não façam parte de um corpo físico. No entanto, este último autor deixa aberta a possibilidade de um sistema robótico baseado em Redes Neuronais, ou em mecanismos semelhantes, alcançar a inteligência artificial.

Mas já não seria a referida IA forte, mas sim um correlato bem mais próximo do que se entende por IA fraca. Os revezes que a acepção primeira de Inteligência Artificial vem levando nos últimos tempos contribuíram para a imediata relativização de todo seu legado. O papel de Marvin Minsky, figura proeminente do MIT e autor de Sociedade da Mente, fora central para a acepção de uma IA linear que imitaria com perfeição a mente humana, mas seu principal feito foi construir o primeiro computador baseado em redes neurais, conhecido como Snark, tendo simplesmente fracassado pois nunca executou qualquer função interessante, apenas consumiu recursos de outras pesquisas mais promissoras. O primeiro neuro computador a obter sucesso (Mark I Perceptron) surgiu em 1957 e 1958, criado por Frank Rosenblatt, Charles Wightman e outros. Atualmente, no entanto, as vertentes que trabalham com os pressupostos da emergência e com elementos da IA fraca parecem ter ganhado proeminência do campo.

As críticas sobre a impossibilidade de criar uma inteligência em um composto artificial podem ser encontradas em Jean-François Lyotard ( O Pós-humano) e Lucien Sfez ( Crítica da Comunicação); uma contextualização didática do debate encontra-se em Sherry Turkle ( O segundo Eu: os computadores e o espírito humano). Pode-se resumir o argumento central no fato de que a própria concepção de inteligência é humana e, nesse sentido, animal e biológica. A possibilidade de transportá-la para uma base plástica, artificial, encontra um limite claro e preciso: se uma inteligência puder ser gerada a partir destes elementos, deverá ser necessariamente diferente da humana, na medida em que o seu resultado provém da emergência de elementos totalmente diferentes dos encontrados nos humanos. A inteligência, tal como a entendemos, é essencialmente o fruto do cruzamento da uma base biológica com um complexo simbólico e cultural, impossível de ser reproduzido artificialmente.

Outros filósofos sustentam visões diferentes. Ainda que não vejam problemas com a IA fraca, entendem que há elementos suficientes para se crer na IA forte também. Daniel Dennett argumenta em Consciência Explicada que se não há uma centelha mágica ou alma nos seres humanos, então o Homem é apenas uma outra máquina. Dennett questiona por que razão o Homem-máquina deve ter uma posição privilegiada sobre todas as outras possíveis máquinas quando provido de inteligência.

Alguns autores sustentam que se a IA fraca é possível, então também o é a forte. O argumento da IA fraca, de uma inteligência imitada mas não real, desvelaria assim uma suposta validação da IA forte. Isso se daria porque, tal como entende Simon Blackburn em seu livro Think, dentre outros, não existe a possibilidade de verificar se uma inteligência é verdadeira ou não. Estes autores argumentam que toda inteligência apenas parece inteligência, sem necessariamente o ser. Parte-se do princípio que é impossível separar o que é inteligência de fato do que é apenas simulação: apenas acredita-se ser.

Estes autores rebatem os argumentos contra a IA forte dizendo que seus críticos reduzem-se a arrogantes que não podem entender a origem da vida sem uma centelha mágica, um Deus ou uma posição superior qualquer. Eles entenderiam, em última instância, máquina como algo essencialmente incapaz e sequer conseguem supô-la como capaz de inteligência. Nos termos de Minsky, a crítica contra a IA forte erra ao supor que toda inteligência derive de um sujeito - tal como indicado por Searle - e assim desconsidera a possibilidade de uma maquinaria complexa que pudesse pensar. Mas Minsky desconsidera o simples fato de que os maiores avanços na área foram conseguidos com "maquinaria complexa", também chamada por pesquisadores mais importantes de Inteligência Artificial Conexista. Se a crítica de Minsky fosse válida a maquina criada por Rosenblatt e Bernard Widrow não estaria em uso ainda hoje, e o Mark I Perceptron não seria o fundador da neuro-computação. Alguns pesquisadores importantes afirmam que um dos motivos das críticas de Minsky foi o fato de ter falhado com Snark. A partir daí começou a criticar essa área por não compreende-la completamente, prejudicando desde então pesquisas importantes sobre o assunto.

O debate sobre a IA reflete, em última instância, a própria dificuldade da ciência contemporânea em lidar efetivamente com a ausência de um primado superior. Os argumentos pró-IA forte são esclarecedores dessa questão, pois são os próprios cientistas, que durante décadas tentaram e falharam ao criar uma IA forte, que ainda procuram a existência de uma ordem superior. Ainda que a IA forte busque uma ordem dentro da própria conjugação dos elementos internos, trata-se ainda da suposição de que existe na inteligência humana uma qualidade superior que deve ser buscada, emulada e recriada. Reflete, assim, a difícil digestão do legado radical da Teoria da Evolução, onde não existe positividade alguma em ser humano e ser inteligente; trata-se apenas de um complexo de relações que propiciaram um estado particular, produto de um cruzamento temporal entre o extrato biológico e uma complexidade simbólica.

É argumentado também que a inteligência artificial ainda não é desenvolvida ao ponto de atuar como o cérebro humano, de forma criativa. Ademais, o cérebro humano ainda não é suficientemente compreendido. Portanto, a ideia de replicar funções do cérebro humano é atualmente intangível.

A inteligência artificial, em um contexto amplo, possui aplicações diversas, sendo empregada na resolução de problemas práticos por entidades civis, governamentais, e militares. Possui aplicações na área da saúde, mídia e comércio eletrônico, entre outros. Há uma discussão sobre como a IA tem sido integrada em sistemas de planejamento automatizado, diagnóstico médico, reconhecimento de linguagem e muito mais, mostrando a ampla gama de aplicações e o impacto profundo da IA em múltiplas áreas.

Atualmente existem diversos pesquisadores de IA ao redor do mundo em várias instituições e companhias de pesquisa. Entre os muitos que fizeram contribuições significativas estão:

Foi um dos homens de maior importância não só para seu tempo, como para a atualidade. Com estudos que não só foram base para a existência da inteligência artificial, mas de quase todos os aparelhos eletrônicos já feitos. Criou seu famoso teste, o " Teste de Turing ", usado até hoje para descobrir o nível de inteligência de um programa de inteligência artificial. Esse teste não foi criado para analisar a capacidade de um computador de pensar por si mesmo, já que as máquinas são completamente incapazes disso, mas sim de identificar o quão bem ele pode imitar o cérebro humano.

Matemático, cientista, o criador do termo "inteligência artificial" e também o pai da linguagem de programação LISP. McCarthy foi considerado um dos primeiros homens a trabalhar no desenvolvimento da inteligência artificial e sempre disse que ela deveria interagir com o homem. Nascido na cidade de Boston, trabalhou na Universidade de Stanford e no Massachusetts Institute of Technology (MIT), além de ter vencido o prêmio Turing em 1972 e a Medalha Nacional de Ciência em 1991. Já a programação LISP, uma das maiores conquistas de McCarthy, surgiu em 1958 e serviu para facilitar o desenvolvimento da inteligência artificial. A linguagem é das mais antigas ainda em uso e foi usada pela primeira vez ao colocar um computador para jogar xadrez contra um adversário humano.

Natural de Nova Iorque, onde nasceu, o cientista recebeu diversos prémios internacionais pelo seu trabalho pioneiro no campo da inteligência artificial, incluindo em 1969, o Prêmio Turing, o maior prêmio em ciência informática. O cientista explorou a forma de dotar as máquinas de percepção e inteligência semelhantes à humana, criou mãos robóticas com capacidade para manipular objetos, desenvolveu novos marcos de programação e escreveu sobre assuntos filosóficos relacionados com a inteligência artificial. Minsky estava convencido de que o homem, um dia, desenvolveria máquinas que competiriam com a sua inteligência e via o cérebro como uma máquina cujo funcionamento pode ser estudado e reproduzido num computador, o que poderia ajudar a compreender melhor o cérebro humano e as funções mentais superiores.

Informático indiano naturalizado estadunidense, foi o primeiro asiático a vencer o Prêmio Turing. Entre suas contribuições para a IA estão a criação do Instituto de Robótica da CMU e demonstrações de diversos sistemas que usam alguma forma de IA. Entre esses sistemas, estão sistemas de: fala, controlados por voz, reconhecimento de voz, reconhecimento de voz independente do interlocutor, etc. Para Reddy, ao invés de substituir a humanidade, a tecnologia irá criar um novo tipo de humano que irá coexistir com seus antecessores enquanto se aproveita das vantagens de uma nova classe de ferramentas viabilizada pela tecnologia.

Winograd é um cientista da computação estadunidense, professor da Universidade Stanford, e codiretor do grupo de interação humano-computador de Stanford. É conhecido nas áreas de filosofia da mente e inteligência artificial por seu trabalho sobre língua natural usando o programa SHRDLU. Para Terry, não restam dúvidas de que a tecnologia da informática, mais precisamente a área de inteligência artificial, transformará as sociedades, introduzindo modificações socioeconômicas irreversíveis. Esse especialista procura saber se os seres humanos seriam capazes de construir máquinas que poderiam compreende-los, resolver seus problemas e dirigir suas vidas, além de buscar respostas sobre o que aconteceria se, algum dia, essas máquinas se tornassem mais inteligentes do que os próprios humanos que as criaram.

Nascido na Filadélfia, Pensilvânia, se formou na Universidade da Pensilvânia. Douglas Bruce Lenat é o Diretor Executivo do Cycorp e foi também um pesquisador proeminente em inteligência artificial, recebendo o prêmio bianual IJCAI Computers and Thought em 1976 pela criação do programa de aprendizado de máquinas. Ele também trabalhou em simulações militares e em numerosos projetos para organizações governamentais, militares, científicas e de inteligência dos EUA. A missão de Lenat, no longo ciclo do projeto Cyc, iniciado em 1984, era de construir a base de uma inteligência artificial geral ao representar manualmente o conhecimento como axiomas lógicos contextualizados na linguagem formal com base em extensões ao cálculo de predicados de primeira ordem e em seguida, usar esse enorme motor de inferência de ontologia e a base de conhecimento contextualizada como um viés indutivo para automatizar e acelerar cada vez mais a educação contínua do próprio Cyc, via aprendizagem em máquina e compreensão da linguagem natural.

Referências

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Inteligência artificial - Wikipédia, a enciclopédia livre

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Se tem algum conhecimento sobre o tema, por favor, verifique e Esta página ou seção foi marcada para revisão devido a incoerências ou dados de confiabilidade duvidosa. melhore a coerência e o rigor deste artigo. Considere colocar uma explicação mais detalhada na discussão.

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Vídeo de internet das coisas:

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Entenda: o que é a Internet das Coisas? – TecMundo

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Síntese de internet e coisas:

A internet das coisas, é um sistema de dispositivos e sensores interconectados que coletam e compartilham dados. Ao conectar esses dispositivos à internet, empresas e indivíduos podem coletar e analisar grandes quantidades de dados para obter insights sobre tendências e padrões.

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Noticia de internet e coisas:

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Smartwatches e a Internet das Coisas (IoT): como eles se conectam?

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Exemplo de internet e coisas:

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Oque é a realidade aumentada :

Internet das coisas é um conceito que se refere à interconexão digital de objetos cotidianos com a internet, conexão dos objetos mais do que das pessoas. Em outras palavras, a internet das coisas nada mais é que uma rede de objetos físicos capaz de reunir e de transmitir dados.

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Contribuidores dos projetos da Wikimedia

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Internet das coisas – Wikipédia, a enciclopédia livre

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Internet das coisas (em inglês: Internet of Things, IoT [1] [2], sendo em português e espanhol IdC o acrónimo equivalente) é um conceito que se refere à interconexão digital de objetos cotidianos com a internet [3] [4], conexão dos objetos mais do que das pessoas. [2]

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Vídeo de realidade aumentada:

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Father.IO AR FPS - REAL LIFE BATTLEGROUNDS!

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Síntese de realidade aumentada:

O dispositivo com câmera habilitado para RA, como os óculos inteligentes, um tablet ou um smartphone, analisa um feed de vídeo e identifica um objeto ou o ambiente em torno do usuário, como a peça de uma máquina ou o layout de um depósito.

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sintece de realidade aumentada - Google Search

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Mar 7, 2023 · A realidade aumentada (RA) consiste em uma tecnologia que integra um conteúdo virtual dentro de um cenário real a partir de câmeras. Com isso,…

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Notícia de realidade aumentada:

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4gnews | Notícias de tecnologia e reviews especializadas

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A Apple já tem um produto de Realidade Aumentada no mercado, ao passo que a Samsung não. Ainda assim, uma nova patente da sul-coreana revela algo que poderia mudar radicalmente a experiência de utilização dos Vision Pro.

Num documento revelado pela MySmartPrice, está inscrita a hipótese de partilha de experiências entre dispositivos de Realidade Aumentada. Uma funcionalidade que certamente muitos utilizadores gostariam de ter.

Samsung quer que os seus utilizadores possam partilhar experiências de RA

O documento em causa foi enviado para as entidades competentes norte-americanas em agosto de 2021. Ou seja, dois anos antes de a Apple ter apresentado ao mundo os Vision Pro.

Imagem ilustrativa criada pela IA Microsoft Designer

A patente submetida pela Samsung aborda "um método de um terminal de utilizador para agrupar uma pluralidade de óculos de realidade aumentada num sistema de comunicação sem fios".

Pode ainda ler-se que "um primeiro terminal de utilizador é conectado sem fios aos primeiros óculos de RA, e o primeiro terminal de utilizador executa uma aplicação para conexão aos segundos óculos de RA; o primeiro terminal de utilizador reconhece que os segundos óculos de RA estão localizados numa distância e intervalo de ângulo pré-configurados."

No fundo, a Samsung idealiza uns óculos de Realidade Aumentada que possam servir de servidor para outros. Ainda assim, ela descreve que todos terão de estar dentro de um raio previamente definido, por exemplo, numa sala.

Com esta funcionalidade, a Samsung pretende oferecer aos utilizadores a possibilidade de partilharem o conteúdo dos seus óculos com terceiros. Por outras palavras, tornar a sua experiência de Realidade Aumentada mais social.

De facto, esta é uma opção que poderia levar os Vision Pro para um novo patamar. Ao estarem vários exemplares destes óculos no mesmo espaço, eles poderiam comunicar entre si, oferecendo uma experiência plural.

Como sempre sucede com qualquer patente, esta não garante que o produto ou conceito em causa tenha de ser lançado. Ou seja, a Samsung não está obrigada a colocar esta tecnologia num produto pronto para venda.

Em todo o caso, a Samsung encontra-se a desenvolver os seus óculos de Realidade Aumentada, embora ainda não se saiba quando serão lançados. Aquilo que vemos nesta patente é um forte candidato a fazer parte do leque de funcionalidades desse produto.

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Samsung regista patente de Realidade Aumentada que a Apple adorava ter

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Exemplo de realidade aumentada:

Um dos conceitos de jogo mais legais da década.Transforma o planeta inteiro em uma arena gigante de batalha de laser tag

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MADE BY GAMERS FOR GAMERS

AR LASER TAG

Experience thrilling battles in first person in REAL LIFE:

Hit your enemies up to 50m/150ft distance. Dominate them with headshots up to 15m distance!

Locate your team mates, spot your enemies via an advanced real-time GPS location system within the radar and the satellite map.

Pick the modality you like: team deathmatches of 16vs16 players or 32 free for all.

4 Classes with unique GPS based abilities: Ammo crate, Medikit, EMP and Claymore.

CQC or Sniper style? Choose between 4 different weapons (Assault rifle, Sniper rifle, SMG and handgun) each with different shooting distance and accuracy, rate of fire and damage potential: pick your favourite FPS gaming style!

TINY, BUT INCREDIBLY POWERFUL

THE INCEPTOR

It is the first AR device that allows for multiplayer player-versus-player gameplay. With the Inceptor, player in-game actions are no longer confined to a screen.
Gameplay happens in real life, with real people, and hitting real enemies!

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Ready to transform the Real World in the next-generation Videogame? Enter the free beta! Launching from September 2014. http://Father.IO

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Oque é a realidade aumentada :

A Realidade Aumentada (RA) é uma tecnologia que permite sobrepor elementos virtuais à nossa visão da realidade. Cada vez mais demandada, o desenvolvimento dessa tecnologia nos últimos anos tem sido excepcional.

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Atravás de tablets ou óculos holográficos, os médicos podem visualizar órgãos em 3D ou consultar o histórico do paciente antes ou durante a intervenção cirúrgica.

Cheira a ficção científica, mas já há um serviço capaz de reconhecer a face de uma pessoa e, simultaneamente, mostrar as redes sociais onde está presente.

Muitas empresas utilizam a RA para que o cliente verifique em tempo real como sua casa ficará depois de concluídas as obras ou como a nova poltrona combinará com a decoração.

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Realidade Aumentada: o mundo real com outros olhos

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A Realidade Aumentada (RA) é uma tecnologia que permite sobrepor elementos virtuais à nossa visão da realidade. Cada vez mais solicitada, em 2020 se converterá em um negócio que rondará os 120 bilhões de dólares em âmbito mundial.

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Vídeo de realidade virtual :

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COOKING SIMULATOR #1 | PIOR COZINHEIRO DO MUNDO

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Sintese de realidade virtual:

A Realidade Virtual (RV) é um ambiente — gerado por meio de um computador — com cenas e objetos que parecem reais, fazendo com que os usuários se sintam imersos nessa realidade.

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Realidade Virtual: outro mundo ao alcance de seus olhos

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Quando se fala em Realidade Virtual (RV), muitos de nós pensamos em filmes de ficção científica como ‘Minority Report’. No entanto, a verdade é que, hoje em dia, é uma tecnologia que combina totalmente com nosso dia a dia. A seguir, explicamos exatamente em o que isso consiste.

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Notícia de realidade virtual

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Perdidos dentro de uns óculos de realidade virtual

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“Não é estranho? Só conseguimos ver o exterior, mas quase tudo acontece no interior.” A frase aparece escrita por cima da cabeça de um rapaz, como se fosse um pensamento. Vestido de amarelo e de cor de rosa, panamá na cabeça, meias e chinelos, ele olha para nós e sorri muito. Tem um sorriso estranho, talvez um pouco tétrico, e a sua imagem está sempre a piscar. É um dos vários personagens de O Centro do Mundo, o novo espetáculo de Ana Borralho e João Galante, que se passa praticamente todo dentro de uns óculos de realidade virtual e que se estreia no Teatro do Bairro Alto esta terça-feira, 22, e ali fica até ao dia 25 de outubro.

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Exemplo de realidade virtual:

Torne-se o chef definitivo em VR! Assuma o controle de uma cozinha altamente polida e realista equipada com todos os tipos de utensílios e suportes. Desbloqueie e domine mais de 80 receitas ou use dezenas de ingredientes realistas para cozinhar tudo o que você gosta. Um simulador apimentado com uma pitada de física da vida real!

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About This Game

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Perks and skills to unlock

Your kitchen's got all the gear a chef might need. Griddles, cookers, gas stands, ovens and tons of utensils like pots, pans, plates, knives, spatulas and blenders! We made sure that you can freely interact with all this stuff using your VR hands. On top of that there are over 140 ingredients available in the pantry: meat and fish, fruit and veggies, dairy products and various liquids. There's also a full set of spices and herbs for adding that extra flavour!

Lifelike cooking experience! All the ingredients respond to your actions by changing temperature, appearance and taste. Every time you're slicing potatoes, flipping steaks or boiling a soup, there is some real-life physics applied to it. Each product has a different resistance to the knife and you can feel it through haptic feedback of your VR controllers.
Once you learn the cooking mechanics and start serving dishes, you'll see yourself becoming a better chef with every new plate on the checkout.

Career mode is a culinary journey zero-to-hero style and your task is to gain fame for you and your restaurant. You'll start from the basics and progressively unlock new more complex dishes and start serving more customers as your fame and experience grow. Once you master the recipes and workflow, you'll be able to unlock various perks and skills.

However, if you're not interested in playing by the rules, you're going to love the Sandbox mode. Access all the recipes and ingredients and prepare whatever you like without any pressure. You don't even have to cook anything! Game physics gives you unlimited opportunities. Use a slow-motion button to cut veggies in the air, set up cutting boards like dominoes, set the whole kitchen on fire, blow up the oven and save the day using a fire extinguisher!

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Save 23% on Cooking Simulator VR on Steam

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Become the ultimate chef in VR! Take control of a highly polished, realistic kitchen equipped with all kinds of utensils and stands. Unlock and master over 80 recipes or use dozens of lifelike ingredients to cook everything you like. A simulator spiced up with a dash of real-life physics!

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Oque é realidade virtual:

A realidade virtual é uma tecnologia que cria ambientes digitais imersivos, permitindo que os usuários interajam com eles por meio de óculos e controladores. Ela oferece experiências sensoriais ricas, utilizadas em jogos, simulações e treinamentos.

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Vídeo de robótica

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Dicas Para Aprender Robótica do Zero #AcendeALâmpada

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Sintese de róbotica:

A robótica tem sido uma área de grande desenvolvimento e crescimento económico na sua vertente industrial, militar e civil. Os robôs têm demonstrado serem ferramentas de elevada importância nesta era moderna, sem os quais muito dificilmente poderíamos igualar a qualidade de vida que hoje possuímos.

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Notícia de robótica:

Robótica tem vantagens e evita despirdícios.

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Helder Almeida, 'area general manager' no Grupo Trivalor, empresa com 50 anos de experiência no mercado e 100% portuguesa, conta com 35 mil clientes, 23 mil colaboradores e mais mil milhões de euros dedicados à alimentação, servindo 76 milhões de refeições anualmente.

No mercado regional, a empresa emprega 450 funcionários, tem 2 mil clientes e factura 23 milhões de euros, números para situar a empresa na área ambiental que teve em 2021 o seu ano zero. Helder Almeida frisa que por cada prato confeccionado é dado a conhecer ao cliente a pegada ambiental que possui, admitindo que a confecção do menu vegetariano tem menos pegada.

O combate ao desperdício é outro dos projecto que a Trivalor tem em prática aprimorando as técnicas de optimização. Adiantou que na sua empresa são anualmente doadas 180 toneladas de refeições.

A robótica tem vantagens nas poupanças e desmistificou que a mecanização seja factor para aumento do desemprego: "Não é bem assim".

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Robótica tem vantagens e evita desperdícios

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Helder Almeida, 'area general manager' no Grupo Trivalor, empresa com 50 anos de experiência no mercado e 100% portuguesa, conta com 35 mil clientes, 23 mil colaboradores e mais mil milhões de euros dedicados à alimentação, servindo 76 milhões de refeições anualmente.

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Exemplo de robótica:

O CyberDog 2 é capaz de realizar manobras impressionantes, como dar saltos para trás, fazer passos de balé.

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Chinesa Xiaomi cria cão-robô capaz de dar salto para trás e fazer passos de balé; veja

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Ele está a venda por US$ 1.800 (cerca de R$ 8.900, na cotação atual)

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Oque é robotica:

Robótica é um ramo educacional e tecnológico que trata de sistemas compostos por partes mecânicas automáticas em conjunto com circuitos integrados, tornando sistemas mecânicos motorizados controlados por circuitos elétricos e inteligência computacional.