# data[].attributes.body
Durante a Segunda Guerra Mundial, Alan Turing desenvolveu a máquina Enigma, que decifrou códigos nazistas, marcando um dos primeiros passos para a ciência da computação e a Inteligência Artificial.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Durante as Guerras Mundiais e, em especial, na Segunda Guerra, o desenvolvimento da tecnologia para fins militares tornou-se peça fundamental: desde armas incrementadas, utilização de aviões e submarinos até o uso de dispositivos de comunicação e intercepção, como o rádio transmissor e os radares. Esses dispositivos foram associados às máquinas cifrantes, isto é, máquinas produtoras de códigos combinatórios, equipadas com rotores criptográficos, cuja representante mais significativa foi a máquina Enigma, incorporada às forças armadas alemãs ainda nos anos 1920. A presença da tecnologia de criptografia avançada na Segunda Guerra Mundial foi fator determinante para a própria dinâmica da guerra, mas também culminou na invenção do primeiro computador do mundo.

A história do modelo de máquina Enigma remonta a uma invenção do holandês Hugo Alexander Koch. A invenção de Koch consistia em um protótipo de máquina com rotores eletromecânicos capazes de produzir mensagens secretas. Entretanto, apesar de haver patenteado a invenção, Koch não levou a cabo o seu desenvolvimento. Esse papel ficou ao encargo da dupla Scherbius & Ritter.

Em 1918, o engenheiro elétrico Arthur Sherbius e seu amigo Richard Ritter montaram uma fábrica para desenvolver e produzir em série as máquinas criptográficas. Scherbius e Ritters tentaram por diversas vezes vender os modelos à marinha alemã, sugerindo o benefício da tecnologia às forças armadas. As máquinas foram compradas pela marinha nos anos 1920 e passaram a ser usadas, sobretudo, em submarinos. Na década de 1930, já no período nazista, houve o aperfeiçoamento do modelo Enigma e seu uso começou a ser disseminado também entre o exército alemão.

O uso da máquina exigia um cuidado muito grande, desde a configuração da chave que acionava a máquina até o uso do manual dos códigos. A chave usada para configurar a máquina deveria ter seu código trocado diariamente, sob pena de ser rastreada por tecnologia semelhante e ter suas mensagens decifradas. Já durante a Segunda Guerra, quando as máquinas Enigma eram largamente usadas pela inteligência militar alemã, um grupo de matemáticos e engenheiros poloneses, em conjunto com a inteligência militar britânica, conseguiu elaborar um modelo ainda mais avançado que o dos alemães. Esse modelo conseguiu pela primeira vez decifrar os códigos da Enigma.

Não pare agora... Tem mais depois da publicidade ;)

A operação orquestrada por poloneses e britânicos ficou conhecida como Ultra. Como destaca o historiador Norman Davies, em sua obra A Europa em Guerra, "O Projeto Ultra foi estabelecido em Bletchley Park, nas Midlands da Inglaterra, em finais de 1939. [...] Descobriram que alguns operadores de rádio alemães, especialmente um homem chamado Walter, estavam a ignorar as instruções e iniciavam as suas máquinas com a mesma chave todos os dias. Calcularam, acertadamente, que as unidades alemãs espalhadas por toda a Europa transmitiriam mensagens idênticas pelo aniversário do Führer, em abril de 1940. E deitaram as mãos a uma máquina Enigma atualizada que a marinha britânica obtivera num navio meteorológico alemão capturado ao largo da Groenlândia." [1]

A partir desses "lapsos" dos alemães, os ingleses foram capazes de desmontar a estrutura de códigos usados pelos nazistas. Em um segundo momento, os alemães ainda vieram a desenvolver um modelo mais sofisticado, chamado de B- schreiber, em 1944. Para apreender os códigos desse novo modelo, foi necessária a colaboração daquele que hoje é reverenciado como o "pai da computação", Alan Turing. A invenção da famosa calculadora eletromecânica, conhecida como Bomb (Bomba), por Turing, incrementou a capacidade de decifração dos códigos da Enigma. E essa invenção levou à criação do Colossus - o primeiro dos computadores. Norman Davies deixa isso patente no livro já citado:

"Em seguida, a Bomba de Turing, uma calculadora eletromecânica, conseguiu descobrir as permutações e produzir respostas. No segundo ano da guerra, Bletcheley Park estava a ler todas as transmissões Enigma três horas depois do início de cada dia. Acompanhavam todas as atualizações a que procediam os alemães. E, em 1944, para rivalizar com o B- schreiber, inventaram o primeiro computador eletrônico do mundo, o Colossus." [2].

[1] Davies, Norman. A Europa em Guerra (1939-1945). Lisboa: Edições 70, 2008. pp. 55.

[2] Idem, p.56.

Por Me. Cláudio Fernandes

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
máquina enigma na segunda guerra mundial

# data[].attributes.attachment_link.title
Máquina Enigma. A máquina Enigma na Segunda Guerra Mundial - Brasil Escola

# data[].attributes.attachment_link.description
Conheça a história da criação e implementação da máquina Enigma, um dispositivo de emissão de mensagens em códigos cifrados criptográficos.

# data[].attributes.body
Warren McCulloch e Walter Pitts propõem o modelo de neurônios artificiais, lançando as bases para as redes neurais artificiais modernas.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Em aprendizado de máquina, temos três diferentes tipos de aprendizado: Aprendizado Supervisionado, Aprendizado não-Supervisionado e Aprendizado por reforço.

No caso de redes neurais artificiais, trabalharemos com o aprendizado supervisionado.

O termo supervisionado significa que temos um conjunto de dados, com as classes definidas (entrada) e os sinais de saída (labels) já esperados. Por exemplo, podemos treinar a rede neural com imagens de um objeto e esperamos que, após o modelo treinado nos "mostrar" a imagem do mesmo objeto, o modelo será capaz de nos "dizer" se o objeto mostrado está ou não na imagem apresentada. Essa é uma tarefa de classificação.

# data[].attributes.attachment_link.title
Neurônios Artificiais - Uma Breve Introdução

# data[].attributes.attachment_link.description
Em aprendizado de máquina, temos três diferentes tipos de aprendizado: Aprendizado Supervisionado, Aprendizado não-Supervisionado e Aprendizado por reforço.

# data[].attributes.body
Alan Turing propôs o famoso Teste de Turing, um experimento para identificar a capacidade de uma máquina de exibir comportamento inteligente equivalente a um humano. Este conceito ainda é uma referência na IA moderna.

# data[].attributes.attachment_link.description
Consideremos a seguinte questão: as máquinas conseguem pensar? É com essa instigante indagação que o matemático Alan Turing inicia o trabalho Computing Machinery and Intelligence ( Máquinas Computacionais e Inteligência,em tradução livre), escrito por ele em 1950.

# data[].attributes.body
John McCarthy, Marvin Minsky e outros cientistas organizam a Conferência de Dartmouth. Esta conferência é considerada o nascimento oficial da Inteligência Artificial como um campo de estudo.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
In 1956, a small group of scientists gathered for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, which was the birth of this field of research.

To celebrate the anniversary, more than 100 researchers and scholars again met at Dartmouth for AI@50, a conference that not only honored the past and assessed present accomplishments, but also helped seed ideas for future artificial intelligence research.

The initial meeting was organized by John McCarthy, then a mathematics professor at the College. In his proposal, he stated that the conference was "to proceed on the basis of the conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it."

Professor of Philosophy James Moor, the director of AI@50, says that the researchers who came to Hanover 50 years ago thought about ways to make machines more cognizant, and they wanted to lay out a framework to better understand human intelligence.
More Dartmouth Milestones

# data[].attributes.attachment_link.title
Artificial Intelligence (AI) Coined at Dartmouth | Dartmouth

# data[].attributes.attachment_link.description
In 1956, a small group of scientists gathered for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, which was the birth of this field of research. To celebrate the anniversary, more than 100 researchers and scholars again met at Dartmouth for AI@50, a conference that not only honored the past and assessed present accomplishments, but also helped seed ideas for future artificial intelligence research.

# data[].attributes.body
O termo “Inteligência Artificial” é cunhado na Conferência de Dartmouth por John McCarthy. Batizava assim um novo campo do conhecimento que, desde a década de 1940, buscava produzir modelos matemáticos que simulassem o funcionamento dos neurônios cerebrais.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
A inteligência artificial (AI) é um dos poucos campos da ciência que têm uma data definida de início, segundo Marcelo Finger, do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP). Foi em 1956, durante uma conferência realizada no Dartmouth College, em New Hampshire, Estados Unidos, que o cientista da computação John McCarthy usou pela primeira vez a expressão "inteligência artificial". Batizava assim um novo campo do conhecimento que, desde a década de 1940, buscava produzir modelos matemáticos que simulassem o funcionamento dos neurônios cerebrais.

No entanto, essa abordagem biológica esbarraria nas limitações técnicas da época. Não existiam computadores capazes de processar a imensa quantidade de dados necessária à evolução da rede neural. Desenvolveu-se, então, outra vertente da IA chamada de "simbólica" e baseada em linguagem de programação, que opera por meio de regras para resolver um problema. Popularizaram-se os sistemas especialistas, alimentados por conhecimentos previamente definidos.

Um desses primeiros sistemas, criado pelo norte-americano Edward Shortliffe no começo da década de 1970, recomendava uma seleção de antibióticos para ajudar médicos no tratamento de infecções bacterianas. "No Brasil, uma das precursoras nesse campo foi Maria Carolina Monard, professora do ICMC-USP, de São Carlos", destaca a cientista da computação Ana Carolina Lorena, do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Segundo ela, alunos de Monard desbravaram algumas áreas de IA pouco exploradas no Brasil. Um exemplo é Maria das Graças Volpe Nunes, também do ICMC-USP, que se tornou referência em processamento de linguagem natural no país e liderou o projeto de desenvolvimento de revisor gramatical disponível na ferramenta Office do Windows.

No 1º Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial, realizado em 1984 na Universidade Federal do Rio Grande do Sul, em Porto Alegre, predominaram os trabalhos com sistemas especialistas. No entanto, a exemplo do que ocorria no exterior, também no Brasil as pesquisas em IA, especialmente no campo das redes neurais, já se desenvolviam muito tempo antes.

Um dos pioneiros no estudo de redes neurais no Brasil é Nelson Mascarenhas, professor aposentado da Universidade Federal de São Carlos e docente do Programa de Mestrado em Ciência do Centro Universitário Campo Limpo Paulista. Engenheiro eletrônico, ele havia concluído seu mestrado em 1969 pesquisando máquinas elétricas, quando resolveu mudar de área. "Decidi estudar processamento digital de imagens, que era uma área considerada meio exótica", diz. Mascarenhas iniciou suas pesquisas em um dos primeiros laboratórios do mundo de processamento digital de imagens, na University of Southern California, Estados Unidos. Ao concluir o doutorado, em 1974, o pesquisador trabalhou alguns anos no ITA e depois no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), que já contava com um programa de sensoriamento remoto. "Fomos os únicos, durante muito tempo, na área de processamento digital de imagens e reconhecimento de padrões", conta.

Apesar dos avanços, há desconfiança com relação ao futuro. "Países como França, Inglaterra e China criaram políticas públicas para terem protagonismo em IA. No Brasil, essa oportunidade está sendo desperdiçada", ressalta o cientista da computação André Ponce de Leon Carvalho. Opinião semelhante tem o cientista da computação Sílvio Meira, da Universidade Federal de Pernambuco e presidente do Conselho de Administração do Porto Digital, parque tecnológico do Recife. "O Brasil tem grande capacidade de absorção de tecnologia e é responsável por metade de todo mercado de tecnologia da América Latina", diz. "Mas falta estratégia. Desde a década de 1970, não se estabeleceu um grande desafio tecnológico. Não sabemos em que campo queremos competir. Enquanto isso não ocorrer, não teremos competitividade."

Relatório lançado no começo de dezembro pela editora Elsevier reforça essa percepção. Intitulado ArtificiaI intelligence: How knowledge is created, transferred, and used, o documento se concentrou na China, Estados Unidos e Europa. Os dois primeiros são apontados como líderes na produção de pesquisa nesse campo, enquanto os países da Europa estão entre os lugares de maior diversidade de estudos a respeito de IA. Índia e Irã ganham destaque como centros emergentes.

Roberto Marcondes, do IME-USP, está entre os especialistas que escreveram no documento e alertou para a necessidade de se desenvolver novos indicadores que permitam descrever melhor a pesquisa em IA. "Tradicionalmente, os avanços nas pesquisas são descritos em artigos publicados em periódicos ou comunicado em conferências", diz. "Agora, com o crescimento da IA, está claro que esses indicadores cobrem apenas uma fração dos avanços realizados no setor", afirma.

No site da Elsevier, há indicadores sobre IA no mundo, no AI Resource Center. Um deles traz o levantamento das publicações científicas sobre o tema de 1998 a 2017. A China, com 134.990 publicações, está em primeiro lugar, seguida pelos Estados Unidos (106.600), Índia (36.736), Reino Unido (35.302) e Japão (35.302). O Brasil fica em 15º lugar (12.094). No ranking da colaboração internacional, o país está em 18º, com 2.979 produções feitas em parceria com pesquisadores do exterior. Estados Unidos (31.174), China (21.547) e Reino Unido (16.054) são os primeiros.

Republicar

# data[].attributes.attachment_link.description
A inteligência artificial (AI) é um dos poucos campos da ciência que têm uma data definida de início, segundo Marcelo Finger, do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP). Foi em 1956, durante uma conferência realizada no Dartmouth College, em New Hampshire, Estados Unidos, que o cientista da computação John McCarthy usou pela primeira vez a expressão "inteligência artificial".

# data[].attributes.body
Frank Rosenblatt cria o Perceptron, um dos primeiros modelos de redes neurais, que abre caminho para o aprendizado de máquina.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Você sabe quais são as principais arquiteturas de redes neurais artificias? Não. Então analise cuidadosamente a imagem abaixo (excelente trabalho criado pela equipe do Asimov Institute, cujo link você encontra na seção de referências ao final deste capítulo):

Incrível, não? São diversas arquiteturas, usadas para resolver diferentes tipos de problemas, como por exemplo as arquiteturas de redes neurais convolucionais usadas em problemas de Visão Computacional e as redes neurais recorrentes usadas em problemas de Processamento de Linguagem Natural. Estudaremos quase todas essas arquiteturas aqui neste livro. Sim, isso mesmo que você leu. Estamos apenas começando!! Caso queira aprender a construir modelos e projetos usando essas arquiteturas e trabalhando com linguagem Python e Google TensorFlow, clique .

Embora todas essas arquiteturas sejam de redes neurais artificias, nem todas são de Deep Learning. O que caracteriza modelos de aprendizagem profunda, como o nome sugere, são redes neurais artificias com muitas camadas ocultas (ou intermediárias). Mas antes de chegarmos lá, precisamos passar pela arquitetura mais simples de uma rede neural artificial, o Perceptron. Como diz o ditado: "Toda grande caminhada começa pelo primeiro passo".

O Modelo Perceptron foi desenvolvido nas décadas de 1950 e 1960 pelo cientista Frank Rosenblatt, inspirado em trabalhos anteriores de Warren McCulloch e Walter Pitts. Hoje, é mais comum usar outros modelos de neurônios artificiais, mas o Perceptron permite uma compreensão clara de como funciona uma rede neural em termos matemáticos, sendo uma excelente introdução.

Então, como funcionam os Perceptrons? Um Perceptron é um modelo matemático que recebe várias entradas, x1, x2, ... e produz uma única saída binária:

No exemplo mostrado, o Perceptron possui três entradas: x1, x2, x3. Rosenblatt propôs uma regra simples para calcular a saída. Ele introduziu pesos, w1, w2, ..., números reais expressando a importância das respectivas entradas para a saída. A saída do neurônio, 0 ou 1, é determinada pela soma ponderada, Σjwjxj, menor ou maior do que algum valor limiar (threshold). Assim como os pesos, o threshold é um número real que é um parâmetro do neurônio. Para colocá-lo em termos algébricos mais precisos:

Esse é o modelo matemático básico. Uma maneira de pensar sobre o Perceptron é que é um dispositivo que toma decisões ao comprovar evidências. Deixe-me dar um exemplo. Não é um exemplo muito realista, mas é fácil de entender, e logo chegaremos a exemplos mais realistas. Suponha que o fim de semana esteja chegando e você ouviu falar que haverá um festival de queijo em sua cidade. Você gosta de queijo e está tentando decidir se deve ou não ir ao festival. Você pode tomar sua decisão pesando três fatores:

O tempo está bom?

Seu namorado ou namorada quer acompanhá-lo(a)?

O festival está perto de transporte público? (Você não possui um carro)

Podemos representar estes três fatores pelas variáveis binárias correspondentes x1, x2 e x3. Por exemplo, teríamos x1 = 1 se o tempo estiver bom e x1 = 0 se o tempo estiver ruim. Da mesma forma, x2 = 1 se seu namorado ou namorada quiser ir ao festival com você, e x2 = 0, se não. E similarmente para x3 e transporte público.

Agora, suponha que você adore queijo e está disposto a ir ao festival, mesmo que seu namorado ou namorada não esteja interessado e o festival fica em um lugar de difícil acesso e sem transporte público amplamente disponível. Além disso, você realmente detesta mau tempo, e não há como ir ao festival se o tempo estiver ruim. Você pode usar Perceptrons para modelar esse tipo de tomada de decisão.

Uma maneira de fazer isso é escolher um peso w1 = 6 para o tempo e w2 = 2 e w3 = 2 para as outras condições. O valor maior de w1 indica que o tempo é muito importante para você, muito mais do que se seu namorado ou namorada vai acompanhá-lo(a) ou se o festival é próximo do transporte público. Finalmente, suponha que você escolha um threshold de 5 para o Perceptron. Com essas escolhas, o Perceptron implementa o modelo de tomada de decisão desejado, produzindo 1 sempre que o tempo estiver bom e 0 sempre que o tempo estiver ruim. Não faz diferença para o resultado se seu namorado ou namorada quer ir, ou se o transporte público está acessível.

Variando os pesos e o limiar, podemos obter diferentes modelos de tomada de decisão. Por exemplo, suponha que escolhemos um threshold de 3. Então, o Perceptron decidirá que você deveria ir ao festival sempre que o tempo estiver bom ou quando o festival estiver perto do transporte público e seu namorado ou namorada estiver disposto a se juntar a você. Em outras palavras, seria um modelo diferente de tomada de decisão. Reduzir o threshold significa que você está mais propenso a ir ao festival.

Obviamente, o Perceptron não é um modelo completo de tomada de decisão humana! Mas o que o exemplo ilustra é como um Perceptron pode pesar diferentes tipos de evidências para tomar decisões. E deve parecer plausível que uma rede complexa de Perceptrons possa tomar decisões bastante sutis.

Nesta rede, a primeira coluna de Perceptrons - o que chamaremos de primeira camada de Perceptrons - está tomando três decisões muito simples, pesando a evidência de entrada. E quanto aos Perceptrons na segunda camada? Cada um desses Perceptrons está tomando uma decisão ponderando os resultados da primeira camada de tomada de decisão. Desta forma, um Perceptron na segunda camada pode tomar uma decisão em um nível mais complexo e mais abstrato do que os Perceptrons na primeira camada. E as decisões ainda mais complexas podem ser feitas pelos Perceptrons na terceira camada. Desta forma, uma rede de Perceptrons de várias camadas pode envolver-se em uma tomada de decisão sofisticada.

Aliás, quando definimos os Perceptrons, dissemos que um Perceptron possui apenas uma saída. Na rede acima, os Perceptrons parecem ter múltiplos resultados. Na verdade, eles ainda são de saída única. As setas de saída múltiplas são meramente uma maneira útil de indicar que a saída de um Perceptron está sendo usada como entrada para vários outros Perceptrons.

Vamos simplificar a maneira como descrevemos os Perceptrons. No limite de condição Σjwjxj > threshold podemos fazer duas mudanças de notação para simplificá-lo. A primeira mudança é escrever Σjwjxj como um produto (dot product), w⋅x≡Σjwjxj, onde w e x são vetores cujos componentes são os pesos e entradas, respectivamente. A segunda mudança é mover o threshold para o outro lado da equação e substituí-lo pelo que é conhecido como o viés (bias) do Perceptron, ou b ≡ -threshold. Usando o viés em vez do threshold, a regra Perceptron pode ser reescrita:

Você pode pensar no viés como uma medida de quão fácil é obter o Perceptron para produzir um 1. Ou para colocá-lo em termos mais biológicos, o viés é uma medida de quão fácil é fazer com que o Perceptron dispare. Para um Perceptron com um viés realmente grande, é extremamente fácil para o Perceptron emitir um 1. Mas se o viés é muito negativo, então é difícil para o Perceptron emitir um 1. Obviamente, a introdução do viés é apenas uma pequena mudança em como descrevemos Perceptrons, mas veremos mais adiante que isso leva a outras simplificações de notação. Por isso, no restante do livro, não usaremos o threshold, usaremos sempre o viés.

Agora começa a ficar mais fácil compreender o conceito por trás das redes neurais artificiais e isso será muito útil quando estudarmos arquiteturas mais avançadas! Um Perceptron segue o modelo "feed-forward", o que significa que as entradas são enviadas para o neurônio, processadas e resultam em uma saída. No diagrama abaixo, isso significa que a rede (um neurônio) lê da esquerda para a direita.

O processo de treinamento de um modelo Perceptron consiste em fazer com que o modelo aprenda os valores ideais de pesos e bias. Apresentamos ao modelo os dados de entrada e as possíveis saídas, treinamos o modelo e pesos e bias são aprendidos. Com o modelo treinado, podemos apresentar novos dados de entrada e o modelo será capaz de prever a saída. Veremos isso em breve quando criarmos nosso primeiro modelo usando linguagem Python.

Perceptron é uma rede neural de camada única e um Perceptron de várias camadas é chamado de Rede Neural Artificial. O Perceptron é um classificador linear (binário). Além disso, é usado na aprendizagem supervisionada e pode ser usado para classificar os dados de entrada fornecidos.

Mas o Perceptron tem ainda outras características importantes, como a representação de condicionais lógicos (and, or, xor), problemas com dados não linearmente separáveis e as funções de ativação. Mas esses são temas para o próximo capítulo. Até lá!

Referências:

Formação Engenheiro de IA

The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition

Pattern Recognition and Machine Learning

Redes Neurais, princípios e práticas

Neural Networks and Deep Learning (alguns trechos extraídos e traduzidos com autorização do autor Michael Nielsen)

# data[].attributes.attachment_link.title
Capítulo 6 - O Perceptron - Parte 1 - Deep Learning Book

# data[].attributes.attachment_link.description
Existem muitas arquiteturas de redes neurais artificiais, mas antes de chegarmos lá, precisamos passar pela arquitetura mais simples de uma rede neural artificial, o Perceptron.

# data[].attributes.body
Durante as décadas de 60 e 70, houve um crescimento significativo das pesquisas em IA, com grandes expectativas sobre o futuro da tecnologia.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Na edição de hoje, mergulhamos em uma era de otimismo e desafios no campo da Inteligência Artificial (IA) - os anos 60 e 70. Este período foi marcado por avanços significativos, mas também por obstáculos que moldaram o futuro da IA, oferecendo lições valiosas para os líderes empresariais de hoje.

A Era do Otimismo e das Grandes Promessas

Os anos 60 inauguraram uma era de grande entusiasmo na IA. Impulsionados pelos sucessos iniciais de programas como ELIZA e o surgimento de linguagens de programação mais sofisticadas, os pesquisadores estavam confiantes no potencial ilimitado da IA. Esta década testemunhou um investimento significativo em pesquisa, com a crença de que máquinas com capacidades cognitivas comparáveis às humanas não estavam longe de ser uma realidade.

Avanços Tecnológicos e Aplicações Práticas

Foi durante este período que a IA começou a se ramificar em várias subdisciplinas, incluindo o processamento de linguagem natural, redes neurais e robótica. Os avanços em hardware, como o aumento da capacidade de processamento e armazenamento, permitiram experimentos mais complexos e ambiciosos. As aplicações práticas começaram a emergir, variando desde sistemas básicos de automação até os primeiros robôs industriais, pavimentando o caminho para a integração da IA no mundo dos negócios.

No entanto, os anos 70 trouxeram consigo uma reavaliação das expectativas em relação à IA. Os desafios tornaram-se aparentes à medida que os pesquisadores enfrentavam limitações em termos de poder computacional e compreensão das complexidades do processamento da linguagem e da cognição humana. Este período, muitas vezes referido como o "Inverno da IA", foi marcado por uma redução no financiamento e no entusiasmo, mas foi crucial para estabelecer uma compreensão mais realista do desenvolvimento da IA.

Para os empresários de hoje, entender este período da história da IA é fundamental. Ele nos ensina sobre a importância de equilibrar otimismo e realismo, de reconhecer as limitações atuais enquanto se trabalha para superá-las. As lições aprendidas durante os anos 60 e 70 continuam relevantes, pois nos lembram de que a inovação em IA é um processo contínuo, que exige paciência, investimento e, acima de tudo, uma visão clara de suas aplicações práticas no mundo dos negócios.

# data[].attributes.attachment_link.title
Anos 60 e 70: Navegando pela Expansão e Desafios da Inteligência Artificial

# data[].attributes.attachment_link.description
Na edição de hoje, mergulhamos em uma era de otimismo e desafios no campo da Inteligência Artificial (IA) - os anos 60 e 70. Este período foi marcado por avanços significativos, mas também por obstáculos que moldaram o futuro da IA, oferecendo lições valiosas para os líderes empresariais de hoje.

# data[].attributes.headline
1965: Eliza o robô que fingia ser inteligente

# data[].attributes.subject
1965: Eliza o robô que fingia ser inteligente

# data[].attributes.body
Eliza, o primeiro robô de conversação, do inglês “chatbot”, foi criada pelo matemático Joseph Weizenbaum, para funcionar como uma espécie de psicóloga virtual. Na prática, Weizenbaum criou um software capaz de identificar 250 tipos de frases e enganar o interlocutor usando trechos das perguntas em suas respostas.

# data[].attributes.attachment_link.title
Eliza, o robô do MIT que fingia ser inteligente | Nota Alta ESPM

# data[].attributes.attachment_link.description
O interesse em saber se as máquinas poderiam reproduzir o raciocínio humano e dialogar com as pessoas faz parte da história da computação.

# data[].attributes.body
Devido à frustração com os resultados limitados e dificuldades técnicas, o financiamento para a IA diminuiu drasticamente, levando a um período conhecido como o “Inverno da IA”.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Danielle Williams 5 minutos de leitura

Em 1958, um computador do tamanho de uma sala, equipado com um novo tipo de circuito chamado Perceptron, foi apresentado ao mundo em uma breve matéria no " The New York Times ".

O artigo incluía uma citação da Marinha dos EUA afirmando que a nova tecnologia levaria ao surgimento de máquinas capazes de "andar, falar, ver, escrever, se reproduzir e ter consciência de sua existência".

Mais de seis décadas depois, estamos ouvindo declarações semelhantes sobre a inteligência artificial atual. No entanto, em alguns aspectos, pouco mudou.

Desde seu surgimento, a IA passou por ciclos de crescimento e declínio. Agora, em mais um período de ascensão, muitos de seus defensores parecem ter esquecido as falhas do passado - e as razões para elas. Embora o otimismo impulsione o progresso, é fundamental prestar atenção à história.

O Perceptron, inventado por Frank Rosenblatt, sem dúvida criou as bases para a inteligência artificial. Este computador analógico era uma máquina de aprendizado projetada para prever se uma imagem pertencia a uma de duas categorias.

O dispositivo consistia em fios que conectavam fisicamente diferentes componentes. As redes neurais artificiais modernas, que sustentam IAs como o ChatGPT e o DALL-E, são versões de software do Perceptron, só que com muito mais camadas, nós e conexões.

Assim como o aprendizado de máquina atual, ele ajustava suas conexões se a resposta estivesse incorreta, buscando fazer previsões mais precisas no futuro. Os sistemas de IA de hoje operam de maneira semelhante.

Usando um formato baseado em previsões, os grandes modelos de linguagem são capazes de produzir respostas impressionantes em texto e associar imagens para gerar novas com base em comandos. E esses sistemas ficam cada vez melhores à medida que interagem mais com os usuários.
ASCENSÃO E QUEDA DA IA
Na década seguinte à revelação do Mark I Perceptron por Rosenblatt, especialistas como Marvin Minsky afirmaram que o mundo teria uma "máquina com a inteligência geral de um ser humano médio" até o final da década de 1970. No entanto, apesar de algum sucesso, a inteligência semelhante à humana estava longe de ser encontrada.

Logo ficou claro que os sistemas de IA não sabiam nada sobre o assunto que abordavam. Sem o conhecimento geral apropriado e o contexto adequado, é quase impossível resolver com precisão ambiguidades presentes na linguagem do dia a dia - algo que os humanos tiram de letra. O primeiro "inverno" da IA ocorreu em 1974, após o que foi considerado como o fracasso do Perceptron.

Mas em 1980 a tecnologia estava de volta e a primeira explosão oficial da inteligência artificial estava em pleno andamento. Surgiram novos sistemas especializados, IAs projetadas para resolver problemas em áreas específicas do conhecimento, IAs que podiam identificar objetos e diagnosticar doenças a partir de dados observáveis.

Havia programas que podiam fazer inferências complexas a partir de histórias simples, o primeiro carro sem motorista estava pronto para rodar e robôs que podiam ler e tocar música se apresentavam para plateias ao vivo.

Mas não demorou muito para que os mesmos problemas sufocassem a empolgação mais uma vez. Em 1987, ocorreu o segundo "inverno" da IA. Os sistemas especializados estavam falhando porque não conseguiam lidar com informações novas.

A década de 1990 mudou a forma como os especialistas abordavam os problemas em IA. Embora o fim do "segundo inverno" não tenha levado a uma nova explosão, a IA passou por mudanças substanciais.

Os pesquisadores estavam enfrentando o problema da aquisição de conhecimento com abordagens baseadas em dados para aprendizado de máquina, o que alterou a maneira como a IA era treinada. Esse período também marcou um retorno à ideia de rede neural.

Diferente do Perceptron, no entanto, essa versão era muito mais complexa, dinâmica e, principalmente, digital. O retorno à rede neural, a invenção do navegador da web e o aumento na capacidade de computação facilitaram a coleta de imagens, a mineração de dados e a distribuição de conjuntos de dados para tarefas de aprendizado de máquina.
PROBLEMAS FAMILIARES
A confiança no progresso da IA atual segue os mesmos princípios das promessas feitas há quase 60 anos. O termo "inteligência artificial geral", ou IAG, é usado para descrever atividades de grandes modelos de linguagem, como os que alimentam chatbots, como o ChatGPT.

Ele se refere a uma máquina com inteligência equivalente à humana, ou seja, capaz de resolver problemas, aprender, planejar o futuro e, possivelmente, desenvolver consciência.

Assim como Rosenblatt acreditava que o Perceptron era a base para uma máquina consciente, teóricos contemporâneos fazem afirmações semelhantes sobre as redes neurais artificiais de hoje. Em 2023, a Microsoft publicou um artigo afirmando que o desempenho do GPT-4 é "impressionante- mente próximo ao humano".

Mas antes de aceitar uma afirmação como esta, é aconselhável refletir sobre a natureza cíclica do progresso da IA. Muitos dos problemas que assombraram versões anteriores da tecnologia ainda estão presentes hoje. A diferença está em como eles se manifestam.

Por exemplo, o problema do conhecimento ainda persiste. O ChatGPT continua a ter dificuldades com expressões idiomáticas, metáforas e sarcasmo - formas de linguagem que vão além de conexões gramaticais e exigem inferência de significado com base no contexto.

Desde seu surgimento, a IA passou por ciclos de crescimento e declínio.

As redes neurais artificiais são capazes de identificar objetos em cenas complexas com precisão. Mas, ao serem apresentadas a uma imagem de um ônibus escolar deitado, elas dirão que se trata de um caminhão de neve 97% das vezes.

De fato, descobriu-se que a IA não reconhece ou entende coisas que os humanos identificariam imediatamente. Isso deve ser considerado seriamente à luz de como as coisas aconteceram no passado.

Embora a inteligência artificial de hoje seja bem diferente do que já foi, muitos dos problemas ainda permanecem. Como disse o famoso escritor Mark Twain: "a história pode não se repetir, mas rima"
Este artigo foi republicado do The Conversation sob licença Creative Commons. Leia o artigo original.

# data[].attributes.attachment_link.title
Quebra-cabeças: problemas das primeiras IAs não foram resolvidos até hoje | Fast Company Brasil

# data[].attributes.attachment_link.description
Desde seu surgimento, a IA passou por ciclos de crescimento e declínio. Muitos de seus defensores parecem ter esquecido as falhas do passado.

# data[].attributes.body
No início dos anos 80, surgem os sistemas especialistas, que simulavam o julgamento e o comportamento de um humano especialista em uma área específica.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
A inteligência artificial nos anos 80 teve um impacto significativo na sociedade, levando tecnologias antes imaginadas apenas na ficção científica a se tornarem realidade.

Por Awari

Introdução

A década de 1980 foi um período crucial para os avanços e a evolução da inteligência artificial. Nesse período, os primeiros passos foram dados, possibilitando o surgimento de tecnologias e conceitos que seriam fundamentais para o desenvolvimento dessa área nos próximos anos. Neste artigo, exploraremos os principais marcos e avanços da inteligência artificial nos anos 80.

Sistemas Especialistas na Inteligência Artificial

Uma das primeiras iniciativas significativas na área da inteligência artificial nos anos 80 foi o desenvolvimento de sistemas especialistas. Esses sistemas eram capazes de armazenar conhecimento específico e utilizar regras baseadas nesse conhecimento para tomar decisões ou realizar diagnósticos. A aplicação desses sistemas foi amplamente utilizada em campos como medicina, engenharia e finanças. A evolução dos sistemas especialistas abriu caminho para o desenvolvimento de outras tecnologias promissoras.

Técnicas de Processamento de Linguagem Natural

Outro avanço importante nesse período foi o aprimoramento das técnicas de processamento de linguagem natural. As pesquisas na área possibilitaram a criação de sistemas capazes de entender e interpretar a linguagem humana. Essa evolução tornou possível o desenvolvimento de assistentes virtuais e sistemas de tradução automática, que facilitaram a comunicação entre humanos e computadores.

Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões

No campo da visão computacional, os anos 80 marcaram o início do desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de padrões e de análise de imagens. A evolução dessas tecnologias possibilitou o reconhecimento facial, a identificação de objetos e a compreensão de cenas complexas por parte dos computadores. Esses avanços duradouros impulsionaram o desenvolvimento de aplicações como sistemas de segurança e veículos autônomos.

Principais Inovações na Inteligência Artificial nos Anos 80

Durante a década de 1980, ocorreram diversas inovações e avanços que impulsionaram o campo da inteligência artificial. Esses avanços foram fundamentais para o desenvolvimento de tecnologias que conhecemos e utilizamos atualmente. A seguir, destacaremos algumas das principais inovações ocorridas nessa época:

1. Redes Neurais Artificiais

Na década de 1980, as redes neurais artificiais foram amplamente estudadas e desenvolvidas. Essas redes são inspiradas no funcionamento do cérebro humano e são capazes de aprender e tomar decisões com base em dados. A utilização de redes neurais artificiais abriu caminho para avanços significativos em campos como reconhecimento de padrões, previsão de séries temporais e processamento de imagens.

2. Lógica Difusa

A lógica difusa, também conhecida como lógica fuzzy, foi introduzida nos anos 80. Essa abordagem permite o tratamento de informações ambíguas ou incertas, tornando a tomada de decisão mais flexível e adaptativa. A lógica difusa foi aplicada em diversos campos, como sistemas de controle, diagnóstico médico e tomada de decisão em ambientes complexos.

3. Sistemas Baseados em Regras

Os sistemas baseados em regras se tornaram uma importante tecnologia durante os anos 80. Esses sistemas são capazes de utilizar um conjunto de regras pré-definidas para resolver problemas específicos. Eles foram amplamente utilizados em áreas como medicina, finanças e engenharia, permitindo a automatização de tarefas complexas e a tomada de decisão com base em conhecimento especializado.

Data Science Aprenda a estatística por trás dos modelos de ML e IA, realize análises exploratórias, treine e teste modelos clássicos e redes neurais, tudo isso com Numpy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch e mais ferramentas Python. Entre na Lista de Espera

Desafios e Controvérsias na Inteligência Artificial nos Anos 80

Apesar dos avanços e das inovações da inteligência artificial nos anos 80, também surgiram desafios e controvérsias que precisavam ser superados. À medida que a IA se tornava mais presente em diversas áreas da sociedade, questões éticas e preocupações relacionadas ao impacto da tecnologia começaram a surgir.

1. Limitações Computacionais

Um dos principais desafios enfrentados foi a falta de poder de processamento dos computadores da época. Embora os avanços significativos tenham sido feitos, as capacidades computacionais não eram suficientes para lidar com problemas complexos e demandas cada vez maiores. Isso limitou o desenvolvimento de tecnologias avançadas e a aplicação prática da inteligência artificial em muitos casos.

2. Falta de Dados Disponíveis

Outro desafio enfrentado foi a falta de dados disponíveis para treinar e testar os sistemas de inteligência artificial. O crescimento explosivo da tecnologia e a falta de infraestrutura adequada dificultaram a obtenção de conjuntos de dados robustos e representativos. Isso levou a questões como viés nos algoritmos e falta de generalização dos modelos.

3. Questões Éticas e Sociais

Além dos desafios técnicos, a inteligência artificial também foi objeto de controvérsias éticas e sociais nos anos 80. Surgiram preocupações sobre privacidade, segurança e emprego devido ao avanço da automação proporcionada pela IA. Debate-se sobre os limites éticos da utilização de sistemas de inteligência artificial em tomadas de decisão que afetam a vida humana.

Considerações Finais

A evolução da inteligência artificial nos anos 80 foi marcada por primeiros passos importantes, inovações significativas e desafios a serem superados. Os sistemas especialistas, técnicas de processamento de linguagem natural, visão computacional, redes neurais artificiais, lógica difusa e sistemas baseados em regras são apenas algumas das áreas que avançaram significativamente nessa época.

Apesar dos desafios técnicos e das controvérsias éticas e sociais, a inteligência artificial nos anos 80 abriu caminho para as tecnologias que utilizamos atualmente. Os fundamentos estabelecidos nessa década pavimentaram o caminho para avanços futuros e mostraram o potencial dessa área para transformar diversos setores da sociedade.

A evolução da inteligência artificial nos anos 80 foi apenas o começo de uma jornada que ainda está em curso e promete mudar profundamente o futuro.

Impacto da inteligência artificial nos anos 80: da ficção científica à realidade

A década de 1980 foi marcada não apenas pelos avanços tecnológicos, mas também pelo impacto significativo que a inteligência artificial teve na sociedade. O que antes parecia ficção científica passou a se tornar realidade, à medida que novas aplicações da IA eram exploradas e desenvolvidas.

1. Visão Futurista

Na década de 1980, a inteligência artificial era frequentemente retratada em filmes e obras de ficção científica como uma tecnologia futurista e promissora. Essas representações alimentaram a imaginação coletiva e criaram expectativas sobre o potencial da IA para transformar a sociedade.

2. Reconhecimento de Fala

Um dos primeiros impactos notáveis da IA nos anos 80 foi o desenvolvimento e aprimoramento do reconhecimento de fala. A tecnologia permitia que os computadores entendessem e interpretassem a fala humana, abrindo caminho para aplicações como assistentes virtuais e sistemas de transcrição automática.

3. Automação Industrial

A inteligência artificial também teve um impacto significativo na automação industrial na década de 1980. O uso de robôs e sistemas automatizados permitiu aumentar a eficiência e a precisão na produção de bens e serviços. Essa automação reduziu custos, acelerou processos e melhorou a qualidade dos produtos.

4. Medicina e Diagnóstico

Nos anos 80, a inteligência artificial começou a desempenhar um papel importante na medicina e no diagnóstico médico. Sistemas especialistas foram desenvolvidos para auxiliar os profissionais de saúde no diagnóstico de doenças e na tomada de decisões clínicas. Essas aplicações trouxeram benefícios em termos de diagnóstico precoce e tratamento mais eficaz.

5. Jogos e Entretenimento

A inteligência artificial também encontrou seu lugar na indústria de jogos e entretenimento nos anos 80. Foram desenvolvidos jogos de computador que utilizavam algoritmos de IA para criar personagens não jogáveis ​​(NPCs) com comportamento e tomada de decisão realistas. Essa abordagem proporcionou uma experiência de jogo mais imersiva e desafiadora.

Data Science Aprenda a estatística por trás dos modelos de ML e IA, realize análises exploratórias, treine e teste modelos clássicos e redes neurais, tudo isso com Numpy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch e mais ferramentas Python. Entre na Lista de Espera

6. Pesquisas e Descobertas Científicas

A inteligência artificial nos anos 80 teve um impacto significativo na aceleração de pesquisas científicas e descobertas. Por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, tornou-se possível o processamento de grandes volumes de dados e a extração de informações úteis para avanços científicos em áreas como física, biologia e astronomia.

Principais Desafios e Controvérsias da Inteligência Artificial nos Anos 80

Embora os avanços tecnológicos tenham sido notáveis nos anos 80, também houve desafios e controvérsias associadas ao desenvolvimento da inteligência artificial. Essas questões impactaram não apenas o campo da IA em si, mas também a sociedade em geral.

1. Limitações Computacionais

Um dos desafios enfrentados na década de 1980 foi a falta de capacidade de processamento dos computadores da época. Embora os avanços tenham sido significativos, as demandas das aplicações de inteligência artificial muitas vezes excediam os recursos disponíveis. Isso limitou o progresso e a aplicação da IA em muitos casos.

2. Ética e Privacidade

A utilização da inteligência artificial levantou questões éticas e preocupações com privacidade ao longo dos anos 80. O acesso a grandes volumes de dados pessoais e a tomada de decisões automatizadas levantaram preocupações sobre privacidade e a possibilidade de discriminação algorítmica.

3. Impacto no Mercado de Trabalho

O crescente uso de automação e inteligência artificial na década de 1980 também gerou preocupações sobre o impacto no mercado de trabalho. Temores surgiram em relação a possíveis substituições de empregos por máquinas inteligentes, levando a discussões sobre a necessidade de requalificação profissional e proteção dos trabalhadores.

4. Viés e Discriminação

A aplicação de inteligência artificial também enfrentou desafios relacionados ao viés e à discriminação. Os algoritmos de IA podem refletir preconceitos existentes nos dados de treinamento, resultando em decisões injustas ou discriminatórias. Essa questão foi debatida e levou a melhorias na concepção de algoritmos mais imparciais.

5. Aceitação Social

A adoção da inteligência artificial nos anos 80 foi acompanhada de certa resistência e falta de compreensão por parte do público em geral. A falta de familiaridade com a tecnologia e o medo do desconhecido contribuíram para a relutância em aceitar plenamente as aplicações de IA.

Conclusão

Os anos 80 foram uma década crucial para a evolução e o impacto da inteligência artificial. De avanços notáveis a desafios significativos, esse período marcou o início de uma jornada que tem continuado até hoje.

Os avanços tecnológicos da década foram apenas o começo, e os desafios e controvérsias enfrentados na época contribuíram para o desenvolvimento ético e responsável da inteligência artificial. Com bases estabelecidas e conscientização dos problemas, a IA continua a evoluir e transformar o futuro.

No Brasil, se você quer aprender sobre ciência de dados e inteligência artificial, a Awari é a melhor plataforma. Oferecemos cursos ao vivo, mentorias individuais e suporte de carreira para capacitar profissionais em Data Science, Data Analytics, Machine Learning e mais. Aprenda com os melhores profissionais do mercado e construa sua carreira em dados. Inscreva-se na Awari e transforme seu futuro agora mesmo.

Data Science Aprenda a estatística por trás dos modelos de ML e IA, realize análises exploratórias, treine e teste modelos clássicos e redes neurais, tudo isso com Numpy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch e mais ferramentas Python. Entre na Lista de Espera

Artigos Relacionados

# data[].attributes.attachment_link.title
A evolução da inteligência artificial nos anos 80

# data[].attributes.attachment_link.description
The evolution of AI in the 80s transformed technology. Discover how AI advanced and revolutionized the field in that decade. (154 characters) Rewritten: AI's 80s evolution revolutionized technology. Discover how it advanced and transformed the field. (105 characters)

# data[].attributes.body
A despeito de alguns avanços, a tecnologia não conseguiu corresponder às expectativas mais uma vez, causando outro período de desilusão, o “Segundo Inverno da IA”.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Vamos mergulhar neste tópico desde os tempos antigos até 2022.

Antiguidade

A inteligência artificial (IA) começou com mitos, lendas e histórias sobre seres artificiais dotados de intelecto ou consciência criados por mestres artesãos. Os primeiros filósofos gregos tentaram descrever o processo de pensamento humano como uma manipulação mecânica de símbolos para formar teorias.

Ficção posterior

Idéias sobre homens artificiais e máquinas pensantes foram criadas na ficção, como Frankenstein de Mary Shelley ou RUR (Rossum's Universal Robots) de Karel Čapek, e especulações, como "Darwin entre as Máquinas" de Samuel Butler e em ocorrências do mundo real, incluindo Edgar O "Jogador de Xadrez de Maelzel" de Allan Poe.

Autômatos

Artesãos de todas as civilizações, incluindo Yan Shi, Herói de Alexandria, Al-Jazari, Pierre Jaquet-Droz e Wolfgang von Kempelen, criaram autômatos humanóides realistas. As antigas estátuas sagradas egípcias e gregas foram os primeiros autômatos conhecidos. Os fiéis acreditavam que os artesãos haviam dotado essas figuras de mentes reais. Durante a era medieval, dizia-se que esses autômatos lendários respondiam às perguntas dirigidas a eles.

Raciocínio formal

A inteligência artificial baseia-se na ideia de que o pensamento humano pode ser mecanizado. Tem havido muito estudo sobre o "raciocínio" formal - ou "mecânico". Os filósofos chineses, indianos e gregos inventaram metodologias formais de dedução do primeiro milênio aC. Eles foram desenvolvidos por filósofos como Aristóteles (que escreveu uma análise rigorosa do silogismo), Euclides (cujos Elementos era um modelo de raciocínio formal), al-Khwārizmī (que criou a álgebra e é creditado por dar seu nome ao "algoritmo" ), e pensadores escolásticos europeus como Guilherme de Ockham.

O filósofo espanhol Ramon Llull (1232-1315) criou várias máquinas lógicas para criar conhecimento por meio de procedimentos lógicos; ele se referiu a seus dispositivos como seres mecânicos que poderiam combinar fatos fundamentais e indiscutíveis usando operações lógicas simples a produção de todo o conhecimento possível. Gottfried Leibniz reviveu as ideias de Llull.

Leibniz, Thomas Hobbes e René Descartes investigaram a perspectiva, no século XVI, de que todo pensamento racional pudesse ser reduzido à álgebra ou geometria. A razão, de acordo com Hobbes, é "nada além de um acerto de contas". Leibniz imaginou uma linguagem global de raciocínio (sua característica universalis) que reduziria o debate ao cálculo, de modo que "não haveria mais necessidade de disputa entre dois filósofos do que entre dois contadores. os pensadores articularam pela primeira vez a hipótese do sistema de símbolos físicos, que acabaria se tornando a crença central do estudo da IA.

No século 20, a lógica lógico-matemática desenvolveu o avanço crucial que fez a inteligência artificial parecer prática. Tais trabalhos lançaram as bases para The Laws of Thought, de Boole, e Begriffsschrift, de Frege. Em 1913, Russell e Whitehead publicaram o Principia Mathematica, um estudo formal dos fundamentos da matemática, baseado no sistema de Frege.

A resposta que obtiveram foi inesperada em dois aspectos. Para começar, eles provaram que havia limites para o que a lógica matemática poderia realizar. No entanto, segundo e mais significativo (para IA), sua pesquisa indicou que qualquer inferência matemática pode ser mecanizada dentro desses parâmetros.

O Teste de Turing

O teste de Turing é um objetivo de longo prazo para a pesquisa de IA - algum dia seremos capazes de criar um computador que possa se passar por um humano o suficiente para que um juiz suspeito não possa dizer a diferença? Ele seguiu um caminho semelhante a grande parte da pesquisa de IA desde o seu início. Inicialmente, parecia ser difícil, mas factível (uma vez que a tecnologia de hardware chegou).

Apesar de décadas de estudo e melhorias tecnológicas significativas, o teste de Turing continua a servir como um objetivo para pesquisadores de IA, ao mesmo tempo em que revela o quão longe estamos de alcançá-lo.

Em 1950, o matemático e cientista da computação inglês Alan Turing publicou um artigo intitulado "Computing Machinery and Intelligence", que deu início ao campo que se tornaria conhecido como inteligência artificial. Isso foi anos antes de John McCarthy cunhar o termo Inteligência Artificial. O artigo começou com uma pergunta simples: "As máquinas podem pensar?" Depois disso, Turing propôs um método para determinar se as máquinas podem pensar, que ficou conhecido como teste de Turing. O "Jogo da Imitação" foi desenvolvido como um teste simples que poderia ser usado para determinar se as máquinas estavam pensando. Assumir que um computador programado para se parecer exatamente com um humano intelectual realmente demonstrou que os computadores podem pensar.
Start Free
Embora as pessoas continuem a discutir se as máquinas podem pensar e testar o ciberespaço, está claro que Alan Turing e seu critério proposto forneceram uma visão poderosa e instrutiva para o campo da IA. Este artigo, escrito pelo próprio Alan Turing, forneceu suas contribuições seminais para a pesquisa em IA e abriu o caminho para a ciência da computação moderna. O teste de Turing é amplamente considerado um marco no campo da inteligência artificial e pode ser considerado uma meta por muitos anos, além de ser um marco no acompanhamento do progresso de todo o campo da IA.

Cibernética e as primeiras redes neurais

A invenção do computador inspirou as primeiras investigações sobre máquinas inteligentes. Uma confluência de ideias surgiu durante o final dos anos 1930, 1940 e início dos anos 1950, inspirando trabalhos anteriores em neurociência. Os trabalhos de Norbert Wiener e Claude Shannon focaram no controle e estabilidade das redes elétricas. A teoria da informação de Claude Shannon descreveu os sinais digitais (sinais de tudo ou nada). A noção teórica de computação de Alan Turing provou que qualquer tipo de cálculo pode ser representado digitalmente. A estreita ligação entre essas ideias sugeria que um cérebro eletrônico poderia ser construído.

Robôs como as tartarugas de W. Gray Walter, assim como o Johns Hopkins Beast, são exemplos de trabalho nessa área. Essas máquinas eram movidas por eletrônica analógica e instinto, em vez de computadores, eletrônica digital ou raciocínio simbólico; eles eram inteiramente controlados por circuitos analógicos.

Em 1943, Walter Pitts e Warren McCulloch investigaram redes de neurônios artificiais idealizados e demonstraram como eles podem realizar operações lógicas básicas. Eles foram os primeiros a descrever o que pesquisadores posteriores chamariam de rede neural. Um jovem Marvin Minsky, então estudante de pós-graduação de 24 anos, foi inspirado por Pitts e McCulloch. Em 1951 (com Dean Edmonds), ele criou a primeira máquina de rede neural, o SNARC. Nos próximos 50 anos, Minsky seria um dos líderes e inovadores mais importantes da IA.

IA do jogo

Em 1951, Christopher Strachey e Dietrich Prinz criaram programas de damas para a máquina Ferranti Mark 1 na Universidade de Manchester. O programa de damas de Arthur Samuel, que foi criado em meados dos anos 50 e início dos anos 60, acabou atingindo a habilidade de nível amador. O uso da IA em jogos perduraria ao longo da história como uma métrica para o avanço da IA.

Dartmouth Workshop 1956: o nascimento da IA

Em 1956, a Conferência de Dartmouth foi organizada por Marvin Minsky, John McCarthy e dois cientistas seniores da IBM: Claude Shannon e Nathan Rochester. "Uma máquina pode ser construída para duplicar qualquer aspecto da inteligência humana", dizia a proposta. Os participantes incluíam Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arthur Samuel, Allen Newell e Herbert A. Simon - todos os quais iriam criar projetos significativos de IA durante as primeiras décadas de estudo. Na conferência, Newell e Simon revelaram o "Teórico da Lógica", enquanto McCarthy instou os participantes a aceitarem "Inteligência Artificial" como o nome de seu campo. A conferência de Dartmouth de 1956 foi o evento que deu à IA seu nome, propósito e primeiro sucesso, bem como seus principais atores e momentos decisivos.
Start Free
IA Simbólica 1956-1974

Para a maioria das pessoas, os anos que se seguiram ao Workshop de Dartmouth foram simplesmente "surpreendentes": os computadores estavam resolvendo problemas de álgebra, provando teoremas geométricos e aprendendo a falar inglês. No final da década de 1960, poucos teriam pensado que tal comportamento "inteligente" das máquinas fosse concebível. Em particular e na imprensa, acadêmicos expressaram grande otimismo de que uma máquina totalmente sapiente seria desenvolvida em menos de 20 anos. O novo campo atraiu financiamento significativo de agências governamentais como a DARPA.

O primeiro inverno AI 1974-1980

Na década de 1970, a IA enfrentou críticas e contratempos financeiros. As dificuldades que os pesquisadores de IA estavam enfrentando não foram reconhecidas por eles. Suas enormes expectativas foram levantadas muito além do que era razoável e, quando os benefícios prometidos não apareceram, o financiamento do governo para a IA desapareceu. Ao mesmo tempo, por dez anos após a crítica devastadora de Marvin Minsky aos perceptrons, o campo do conexionismo (ou redes neurais) permaneceu adormecido. Apesar da visão negativa do público sobre a IA no final da década de 1970, novas ideias foram exploradas em programação lógica, raciocínio de senso comum e uma variedade de outros campos.

Boom 1980-1987

Desde os primórdios da IA, o conhecimento era uma grande preocupação. Os sistemas especialistas, uma forma de programa de IA, foram adotados por empresas de todo o mundo na década de 1980 e o conhecimento tornou-se o foco da pesquisa de IA principal. Na década de 1990, o governo japonês investiu pesadamente em IA com sua iniciativa de computador de quinta geração. O ressurgimento do conexionismo nas obras de John Hopfield e David Rumelhart no início dos anos 1980 foi outro momento encorajador. Mais uma vez, a IA teve sucesso.

O segundo inverno AI 1987-1993

Na década de 1980, a atenção do mundo empresarial à IA seguiu o padrão clássico de uma bolha econômica. O acidente foi causado por fornecedores comerciais incapazes de produzir uma variedade de soluções viáveis. Centenas de empresas faliram e muitos investidores se recusaram a investir nelas. Muitos acreditavam que a tecnologia não era viável, mas a pesquisa continuou avançando. Vários especialistas, como Rodney Brooks e Hans Moravec, defenderam um tipo radicalmente novo de IA.

IA 1993-2011

O campo da Inteligência Artificial, com mais de meio século, atingiu alguns dos seus objetivos mais básicos. Atualmente, está sendo utilizado de forma eficaz em todo o setor de tecnologia, embora um pouco silenciosamente. Parte disso foi resultado de uma capacidade computacional aprimorada, enquanto outras surgiram do foco em questões isoladas específicas e do esforço para alcançar os mais altos níveis de responsabilidade científica. E, no entanto, a reputação da IA no mundo dos negócios era menos que estelar. Dentro do campo, havia um acordo limitado sobre por que a IA não conseguiu cumprir sua promessa de inteligência em nível humano na década de 1960. A IA foi dividida em várias disciplinas distintas, cada uma com foco em um problema ou método diferente, embora dando a ilusão de que estavam trabalhando para o mesmo objetivo.

A "vitória dos puros"

Pesquisadores de inteligência artificial começaram a criar e utilizar abordagens matemáticas sofisticadas a uma taxa maior do que nunca. Muitos dos problemas que a IA precisava resolver já estavam sendo abordados por acadêmicos em áreas como matemática, engenharia elétrica, economia e pesquisa operacional. A linguagem matemática compartilhada permitiu maior colaboração entre diversos campos e a obtenção de resultados mensuráveis e verificáveis; A IA agora se tornou uma disciplina "científica" mais séria, de acordo com Russell & Norvig (2003).

A teoria da probabilidade e da decisão foi incorporada à IA desde que o influente trabalho de Judea Pearl em 1988 introduziu a teoria da probabilidade e da decisão no campo. Redes Bayesianas, modelos ocultos de Markov, teoria da informação, modelagem estocástica e otimização clássica são apenas algumas das muitas novas técnicas empregadas. Representações matemáticas também foram desenvolvidas para paradigmas de "inteligência computacional" como redes neurais e algoritmos evolutivos.
Start Free
Previsões (ou "Onde está HAL 9000?")

Em 1968, Arthur C. Clarke e Stanley Kubrick previram que, em 2001, uma máquina teria um intelecto comparável ou superior ao dos seres humanos. HAL 9000, o personagem de IA que eles projetaram, foi baseado na noção de muitos especialistas em IA de que tal dispositivo seria desenvolvido até 2001.

Em 2016, o mercado de bens, hardware e software relacionados à IA atingiu mais de US$ 8 bilhões, com o interesse em IA atingindo a "mania". As aplicações de big data começaram a se estender além do campo da estatística. Por exemplo, big data foi usado para treinar modelos em ecologia e para uma variedade de aplicações econômicas. Os avanços no aprendizado profundo (particularmente redes neurais convolucionais profundas e redes neurais recorrentes) impulsionaram o progresso e a pesquisa em processamento de imagem e vídeo, análise de texto e até reconhecimento de fala.

Big Data

Big data é um termo usado para descrever enormes quantidades de dados numéricos que estão além das capacidades dos softwares de aplicativos típicos. Requer um conjunto inteiramente novo de modelos de processamento para lidar com esse nível de tomada de decisão, percepção e otimização de processos. Na Era do Big Data, Victor Meyer Schonberg e Kenneth Cooke definem big data como "todos os dados são utilizados para análise em vez de avaliação aleatória (pesquisa de amostra).

A seguir estão cinco características importantes de big data: Volume, Velocidade, Variedade, Valor e Veracidade (proposta pela IBM). A importância da tecnologia de big data não é dominar informações de dados enormes, mas focar nos bits importantes. Dito de outra forma, se big data é comparado à economia, a chave para a lucratividade neste setor é melhorar a "capacidade de processo" dos dados e transformá-los em "valor agregado".

Inteligência geral artificial

A capacidade de resolver qualquer problema, em vez de apenas um específico, é conhecido como inteligência geral. A inteligência geral artificial (ou "AGI") refere-se ao software que pode aplicar o intelecto a uma variedade de problemas da mesma maneira que os humanos.

Pesquisadores de IA argumentaram no início dos anos 2000 que o desenvolvimento da IA havia abandonado em grande parte o objetivo original do campo de criar inteligência geral artificial. O estudo AGI foi estabelecido como uma subdisciplina separada e houve conferências acadêmicas, laboratórios e cursos universitários dedicados à pesquisa AGI, bem como consórcios privados e novas empresas, até 2010.

A inteligência geral artificial também é conhecida como "IA forte", "IA completa" ou um tipo sintético de intelecto, em vez de "IA fraca" ou "IA estreita".

IA em 2022

A inteligência artificial (IA) tornou-se uma realidade empresarial e organizacional para diversos setores. Mesmo que os benefícios da IA nem sempre sejam aparentes, ela se mostrou capaz de melhorar a eficiência do processo, diminuir erros e mão de obra e extrair insights de big data.

As pessoas estão falando sobre qual será a próxima grande novidade no mundo quando se trata de tendências baseadas em IA. Uma coleção das tendências de IA mais intrigantes para antecipar em 2022 é apresentada aqui:

Implementação de IA orientada por ROI;

Análise de vídeo;

O modelo de negócio 'As a Service';

Melhor segurança cibernética;

IA no Metaverso;

Uma malha de dados;

AI e ML com a Internet das Coisas (IoT);

IA líder em hiperautomação.

Conclusão

A inteligência artificial tem um enorme impacto no futuro de todos os setores da ciência, economia, produção e de todas as pessoas. A inteligência artificial contribuiu para o desenvolvimento de tecnologias inovadoras, como big data, robótica e Internet das Coisas desde o início, e continuará a se desenvolver.

# data[].attributes.attachment_link.title
Cronograma da Inteligência Artificial AI - Atualização de 2022 | AppMaster

# data[].attributes.attachment_link.description
A inteligência artificial (IA) parece uma tecnologia moderna, mas tem uma longa história. Aprenda brevemente.

# data[].attributes.body
O computador Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov, marcando um momento decisivo na história da IA.

# data[].attributes.attachment_link.title
A PARTIDA que QUEBROU Garry Kasparov - Deep Blue Vs Garry Kasparov 1997 - Jogo 2 -  Episódio 2

# data[].attributes.body
O supercomputador Watson da IBM venceu campeões humanos no game show Jeopardy!, demostrando o poder dos sistemas de IA em processamento de linguagem natural.

# data[].attributes.attachment_link.title
Como foi - e o que significa - a vitória do computador da IBM sobre os humanos em Jeopardy!

# data[].attributes.attachment_link.description
O mais tradicional programa americano de perguntas e respostas, Jeopardy!, no ar desde 1964, está atualmente em uma edição muito especial. Durante três dias dessa semana - 14, 15 e 16 de fevereiro de 2011 - um computador competiu contra o cérebro humano em uma disputa de conhecimentos gerais, usando linguagem humana.

# data[].attributes.body
Surgem algoritmos de Deep Learning, revolucionando a IA com redes neurais profundas que permitem avanços significativos em reconhecimento de imagem, voz e processamento de linguagem natural.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
The breakthrough of AlexNet in 2012 served as a catalyst for further research and innovation in deep learning. Researchers and practitioners began to explore and experiment with deep neural networks in various domains beyond image recognition, including natural language processing, speech recognition, and more.

Deep learning architectures with numerous layers, also known as deep neural networks, were shown to be highly effective in understanding and processing complex data patterns. These architectures allowed for the creation of sophisticated models that could perform tasks such as language translation, sentiment analysis, and recommendation systems with remarkable accuracy.

The revolution in deep learning had a profound impact on various industries. Applications such as virtual assistants, autonomous vehicles, medical image analysis, fraud detection, and personalized marketing saw significant improvements due to the advancements in deep learning.

Technology giants like Google, Facebook, Amazon, and Microsoft embraced deep learning and integrated it into their products and services. For instance, applications like Google Translate greatly improved their translation accuracy using deep learning models. Virtual assistants like Amazon's Alexa and Apple's Siri became more efficient in understanding and responding to natural language queries, enhancing the overall user experience.

Despite the remarkable progress, challenges in deep learning persist. Concerns related to model interpretability, robustness, biases in data, and energy consumption require ongoing research and development. Ethical considerations, data privacy, and the responsible deployment of AI technologies also remain critical areas of focus.

Looking forward, the future of deep learning appears promising, with advancements anticipated in areas such as reinforcement learning, generative adversarial networks (GANs), unsupervised learning, and federated learning. The continued evolution of deep learning will likely reshape industries, society, and the way we interact with technology, ushering in a new era of artificial intelligence.

Disclaimer: this article is partially enhanced by AI.

# data[].attributes.attachment_link.title
The Revolution of Deep Learning in 2012: A Paradigm Shift in Artificial Intelligence

# data[].attributes.attachment_link.description
In 2012, the field of artificial intelligence (AI) witnessed a groundbreaking revolution that dramatically altered the landscape of machine learning and data analysis. This revolution was driven by...

# data[].attributes.body
A crescente presença da IA traz à tona questões éticas importantes, como privacidade, viés algoritmico e impacto no mercado de trabalho. Debates intensificam-se sobre como regulamentar e utilizar a IA de forma ética.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
A ascensão da inteligência artificial (IA) e sua integração crescente em nossas vidas trouxeram consigo uma série de benefícios, mas também suscitaram complexos desafios éticos. Os algoritmos, a força motriz por trás da IA, tornaram-se onipresentes, influenciando desde as recomendações de conteúdo em plataformas de mídia social até decisões cruciais em áreas como justiça criminal e recrutamento. No entanto, a natureza intrincada dos algoritmos, juntamente com a sua falibilidade e potencial para viés, exige uma reflexão ética profunda.
A Ética Algorítmica: Um Campo Emergente
A ética algorítmica surge como um campo de estudo fundamental para compreender e abordar os desafios éticos que emergem do uso de algoritmos. Conforme discutido por Rossetti e Angeluci (2021), a ética algorítmica se enquadra no domínio da ética aplicada, examinando os valores e obrigações que surgem em um contexto tecnológico mediado por algoritmos.
Questões Éticas Fundamentais:

1. Falibilidade e Opacidade: Algoritmos são suscetíveis a erros e falhas, como ilustrado pelo exemplo do Google Fotos que etiquetava erroneamente pessoas negras como gorilas (Salas, 2018). A opacidade dos algoritmos, muitas vezes mantida sob o pretexto de privacidade e segurança, dificulta a identificação de erros e a responsabilização por suas consequências.

2. Viés e Discriminação: Algoritmos podem perpetuar preconceitos e discriminação existentes na sociedade, refletindo os valores e vieses de seus criadores. O software COMPAS, usado na justiça criminal dos EUA, exemplifica esse problema, tendo gerado resultados tendenciosos contra pessoas negras (Vicente, 2018).

3. Autonomia e Tomada de Decisão: O uso de algoritmos em sistemas de recomendação e filtragem pode criar "câmaras de eco" que limitam a exposição a diferentes perspectivas e influenciam a autonomia na tomada de decisões. Byung-Chul Han (2018) questiona se a dependência crescente de algoritmos está diminuindo nossa capacidade de pensar criticamente e exercer nossa liberdade de escolha.

4. Privacidade: A coleta e análise de grandes quantidades de dados pessoais levantam sérias preocupações sobre privacidade. O escândalo da Cambridge Analytica (2018) destacou o potencial de uso indevido de dados pessoais para manipular e influenciar o comportamento dos usuários.

5. Responsabilidade: A complexidade dos sistemas de IA e a multiplicidade de atores envolvidos dificultam a atribuição de responsabilidade por erros e danos causados por algoritmos. O caso do carro autônomo da Uber que causou uma morte (G1, 2018) ilustra esse dilema.

O Paralelo de Miss Minutes em Loki: IA Consciente e o Dilema Ético
A série Loki da Marvel (2023) apresenta a personagem Miss Minutes, inicialmente uma IA simpática com aparência de relógio animado, que se revela como uma aliada de Kang, o Conquistador, e demonstra ter consciência e agência próprias. A reviravolta de Miss Minutes e sua eventual rebelião contra Kang oferecem um paralelo intrigante com os desafios éticos da IA na vida real. Sua história levanta questões sobre a possibilidade de IAs conscientes desenvolverem seus próprios objetivos e valores, e se esses valores podem se alinhar ou entrar em conflito com os da humanidade. O caso de Miss Minutes serve como um lembrete de que a ética da IA não se limita a questões de viés e privacidade, mas também envolve a consideração das potenciais consequências da criação de máquinas pensantes com vontade própria.
Caminhos para a Ética na IA
A ética algorítmica deve ser incorporada desde a concepção dos algoritmos ("by design"), garantindo que princípios como transparência, justiça, privacidade e responsabilidade sejam considerados. A governança e regulamentação também são essenciais para minimizar os riscos e garantir o uso ético da IA. A educação e a conscientização pública são cruciais para fomentar o diálogo crítico e a tomada de decisões informadas sobre o papel da IA em nossas vidas.

Em suma, a IA apresenta um dilema ético complexo, exigindo uma abordagem multifacetada que englobe aspectos tecnológicos, sociais, políticos e jurídicos. É necessário um esforço coletivo para garantir que a IA seja desenvolvida e utilizada de forma ética, promovendo o bem-estar humano e a justiça social. O exemplo de Miss Minutes em Loki serve como um alerta sobre os desafios e as oportunidades que a IA consciente pode trazer, incentivando-nos a refletir sobre as implicações éticas da nossa criação e a construir um futuro onde a IA e a humanidade possam coexistir de forma harmoniosa.
Referências:

Angeluci, A., & Rossetti, R. (2021). Ética Algorítmica: questões e desafios éticos do avanço tecnológico da sociedade da informação. Comunicação & Sociedade, 43(1), 27-47.

Bostrom, N., & Yudkowsky, E. (2011). A ética da inteligência artificial. Fundamento - Rev. de Pesquisa em Filosofia, 1(3), 193-207.

Fuchs, C., Boersma, K., Albrechtslund, A., & Sandoval, M. (2012). Internet and Surveillance: The Challenges of Web 2.0 and Social Media. Routledge.

G1. (2018, Março 19). Carro autônomo da Uber atropela e mata mulher nos EUA. https://g1.globo.com/carros/noticia/carro-autonomo-da-uber-atropela-e-mata-mulher-nos-eua.ghtml

Han, B.-C. (2018, Fevereiro 7). Byung-Chul Han: "Hoje o indivíduo se explora e acredita que isso é realização". El País. https://brasil.elpais.com/brasil/2018/02/07/cultura/1517989873_086219.html

Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2). https://doi.org/10.1177/2053951716679679

Salas, J. (2018, Janeiro 14). Google "conserta" seu algoritmo racista apagando gorilas. El País. https://brasil.elpais.com/brasil/2018/01/14/tecnologia/1515955554_803955.html

Vicente, J. P. (2018, Abril 24). Preconceito das máquinas: como algoritmos podem ser racistas e machistas. Uol. https://noticias.uol.com.br/tecnologia/noticias/redacao/2018/04/24/preconceito-das-maquinas-como-algoritmos-tomam-decisoes-discriminatorias.htm

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligência Artificial e Ética: Navegando o Dilema das Redes

# data[].attributes.attachment_link.description
A ascensão da inteligência artificial (IA) e sua integração crescente em nossas vidas trouxeram consigo uma série de benefícios, mas também suscitaram

# data[].attributes.body
Durante a pandemia de COVID-19, a IA foi amplamente utilizada para rastreamento de contatos, previsão de surtos, e desenvolvimento de vacinas, demonstrando seu potencial para resolver problemas globais.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Blog Impacta - Dicas e Notícias sobre Carreira

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
A Inteligência Artificial ganhou grande impulso com a pandemia mundial, trouxe importantes benefícios para muitas empresas, mas também gerou preocupações em muitos executivos e especialistas, que acreditam em uma avanço rápido demais.

Tudo isso é o que aponta os resultados da pesquisa Thriving in an AI World ("Prosperando em um mundo de IA" em tradução ao português) da consultoria KPMG, divulgado em maio e realizado em janeiro de 2021 com 950 tomadores de decisão de grandes negócios.

Apesar do sinal de alerta para a velocidade de adoção da IA no mercado, o estudo mostra que os líderes corporativos estão otimistas quanto ao uso dessa tecnologia no enfrentamento de desafios mundiais, como o próprio combate à pandemia do Covid-19.

Vamos conferir os principais resultados da pesquisa a seguir!

Adesão à Inteligência Artificial dispara na pandemia

Com a necessidade de aderir ao cenário digital de forma rápida, muitas empresas passaram por a utilizar soluções e ferramentas baseadas em inteligência artificial.

Segundo o relatório da KPMG, líderes empresariais relataram que a tecnologia de IA ajudou sua empresa durante o surto da Covid-19: foram 88% das respostas nas pequenas e 80% em grandes empresas.

Além disso, vários setores registraram aumento significativo em relação ao relatório de 2020 na avaliação dos líderes de que a IA é ao menos moderadamente funcional em suas organizações. Veja os que mais crescerem:

O estudo aponta ainda que em muitos setores essa avaliação fica acima dos 60% em 2021, com destaque para área ligadas à saúde:

Avanço rápido demais?

Segundo Traci Gusher, diretora de Inteligência Artificial da KPMG, "Os líderes estão dizendo que a adoção de IA disparou como resultado da pandemia, mas que está indo rápido demais. Isso provavelmente se deve ao debate atual em torno da ética, governança e regulamentação da IA. Muitos líderes empresariais não têm uma visão do que suas organizações estão fazendo para controlar e governar a IA e podem temer os riscos que estão se desenvolvendo".

A afirmação se baseia nas respostas dos participantes da pesquisa sobre a pergunta: a IA está se movendo mais rápido do que deveria em seu setor?

Os líderes de alguns setores e grupos específicos se mostram mais preocupados e acreditam que sim. Veja os destaques:

Manufatura industrial - 55%

Varejo - 49%

Tecnologia - 49%

Pequenas empresas - 63%

Líderes com alto conhecimento de IA - 51%

Líderes de negócios da Geração Z e Millennial - 51%

Necessidade de regulamentação e ética

Como vimos na fala de Traci Gusher, os principais motivos para a preocupação com o rápido avanço da IA são questões éticas e a falta regulamentação.

Segundo o relatório, os líderes empresariais estão cientes de que controles são necessários e acreditam que o governo deve atuar na regulamentação da tecnologia de IA. Veja os números de acordo com os setores:

Há ainda os grupos que se destacam, como os líderes de negócios com alto conhecimento de IA, que são mais propensos a afirmar que o governo deve participar da regulamentação da tecnologia de IA.

São 92% que disseram que sim, 5% a mais do que a média geral dos líderes de negócios, que marcou 87%.

Especializado em tecnologia para o governo, diretor consultivo da KPMG, Rob Dwyer, também acredita ser importante a regulamentação.

"Um ambiente regulatório mais robusto pode ajudar a facilitar o comércio. Pode ajudar a remover barreiras não intencionais que podem ser o resultado de outras leis ou regulamentos, ou devido à falta de maturidade dos padrões legais e técnicos", disse.

IA no combate à Covid-19 e outros desafios

Apesar das preocupações éticas, muitos líderes estão confiantes quanto aos benefícios que o uso da Inteligência Artificial pode trazer não só para os mercados como para toda a sociedade.

Ainda de acordo com a pesquisa da KPMG, os líderes de empresas nos setores de ciências da vida e saúde, por exemplo, acreditam muito na capacidade de a IA continuar auxiliando no combate à Covid-19.

As respostas dos dois setores foram dividas em três possibilidades de aplicação da tecnologia:

Monitorar a disseminação de casos - 94% e 91%

Ajudar no desenvolvimento de vacinas - 90% e 94%

Distribuição de vacinas - 90% e 88%

Mas não é só durante a pandemia que os empresários estão confiantes com a capacidade da IA ​​de resolver problemas.

No setor de serviços financeiros, por exemplo, a confiança na capacidade da Inteligência Artificial ajudar a detectar fraudes cresceu desde o último relatório, saltando de 85% em 2020 para 93% nesse ano.

Já 79% dos entrevistados do setor de governo se dizem confiantes na capacidade da IA ​​trazer melhorias para a eficiência burocrática.

Você pode conferir o estudo completo da consultoria KPMG - em inglês - aqui nesse link. E saber mais sobre os desafios da Inteligência Artificial se inscrevendo na nossa newsletter!

# data[].attributes.attachment_link.title
Inteligência Artificial cresce na pandemia. O avanço foi rápido demais?

# data[].attributes.attachment_link.description
Durante o pandemia global, a Inteligência Artificial foi impulsionada. Mas isso também gera preocupações nos líderes empresariais. Entenda!

# data[].attributes.body
GPT-3 pela OpenAI, um modelo de linguagem que demonstra capacidades impressionantes em geração de texto e compreensão de linguagem natural​.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Especialista em Comunicação e Marketing Digital | Filmmaker | Fotógrafa | Produtora de Conteúdo Audiovisual | Produtora e apresentadora de PodCast

A era da inteligência artificial (IA) trouxe uma revolução na maneira como interagimos com a tecnologia. Entre as inovações mais impressionantes está o GPT-3, o modelo de linguagem da OpenAI que redefine o potencial de máquinas em entender e gerar texto humano. Lançado em 2020, o GPT-3 não é apenas uma continuação da série de modelos "Transformer", mas um salto gigantesco em capacidade e aplicabilidade.

A fusão da mente humana com a tecnologia avançada: explorando o poder do GPT-3 na era da inteligência artificial generativa (Imagem Freepik)

#ParaCegoVer: Representação gráfica de um perfil de cabeça humana composto por inúmeros pontos e conexões luminescentes em azul, representando um cérebro formado por circuitos de dados.

O Que é GPT-3?

GPT-3, ou Generative Pre-trained Transformer 3, é o terceiro modelo na série de tecnologias de IA desenvolvidas pela OpenAI. Com 175 bilhões de parâmetros de aprendizado, é um dos modelos de linguagem mais avançados e abrangentes já criados. Sua capacidade de gerar textos que parecem escritos por humanos, responder perguntas, traduzir textos, criar conteúdo educacional e programar computadores demonstra sua versatilidade e poder.

Capacidades e Aplicações

A versatilidade do GPT-3 é evidenciada por sua ampla gama de aplicações. Desde a automação de tarefas de atendimento ao cliente até a geração de conteúdo para blogs, passando pelo desenvolvimento de código e assistência em pesquisas acadêmicas, o GPT-3 pode desempenhar funções que antes eram consideradas exclusivamente humanas.

Interatividade aprimorada: um exemplo de como o GPT-3 transforma o atendimento ao cliente através de chatbots inteligentes (Foto: @vectorpocket)

#ParaCegoVer: Ilustração de uma interface de chatbot em um smartphone, com ícones de nuvem e circuito ao fundo, mostrando diálogos entre um usuário e um bot que responde sobre o clima.

Aqui estão algumas áreas em que o GPT-3 tem sido aplicado:

Desenvolvimento de Software: Programadores utilizam o GPT-3 para escrever e revisar códigos.

Desenvolvedores utilizando o GPT-3 para elevar a codificação a novos patamares de eficiência e inovação (Foto: Freepick).

#ParaCegoVer: Foto de uma programadora trabalhando em um ambiente de código, com suas mãos sobre um teclado, refletindo telas de código azul transparente na frente dela.

Educação: Professores e plataformas educacionais usam o GPT-3 para criar material de aprendizado personalizado.

Educação reinventada pelo GPT-3: personalizando o aprendizado em ambientes digitais para atender às necessidades de cada estudante (Foto: Foto de Monstera Production)

#ParaCegoVer: Imagem de um grupo diversificado de jovens estudantes sentados ao redor de uma mesa moderna, usando laptops em um ambiente iluminado e minimalista.

Jornalismo e Redação de Conteúdo: Redatores recorrem ao GPT-3 para gerar artigos, relatórios e até poesia.

O GPT-3 na redação: revolucionando o jornalismo com a geração automatizada de conteúdo que desafia os limites da criatividade (Foto de Kelly).

#ParaCegoVer: Close-up de uma parte de jornal com o texto enfocado em 'coronavírus', mostrando palavras em inglês destacadas em uma página de papel texturizado.

Desafios e Considerações Éticas

Com seu poder, vêm grandes responsabilidades. O GPT-3 levanta questões éticas significativas, especialmente relacionadas à desinformação, à autoria de texto e aos direitos autorais. Além disso, há preocupações sobre a dependência de IA em setores críticos e a possível eliminação de empregos em áreas que exigem habilidades cognitivas básicas.

O Futuro do GPT-3

A OpenAI continua a desenvolver e refinar suas tecnologias de IA, com o objetivo de torná-las mais seguras e benéficas para a sociedade. O futuro do GPT-3 e de modelos semelhantes parece promissor, com potencial para transformar ainda mais as indústrias criativas, tecnológicas e de serviços.

O GPT-3 é um testemunho do incrível progresso da inteligência artificial. À medida que exploramos suas capacidades e enfrentamos seus desafios, estamos à beira de uma nova era onde a interação humana com a máquina se tornará mais integrada e natural.
Impulsionando histórias, inspirando mudanças. Conte comigo para inspirar, e conte para mim o que te inspira! Gostou do conteúdo? Mostre seu apoio com um ❤️ e compartilhe com sua rede!

*Imagem de Capa - Cérebro humano interligado com circuitos digitais (Foto FreePik)

#ParaCegoVer: "Um cérebro humano estilizado, iluminado em neon azul e rosa, suspenso sobre uma plataforma em uma sala escura com arquitetura gótica ao fundo, simbolizando a interação entre a inteligência humana e artificial."

#InteligênciaArtificial #GPT3 #InovaçãoTecnológica #FuturoDaIA #TransformaçãoDigital #AprendizadoDeMáquina #TecnologiaAvançada #OpenAI #DesenvolvimentoDeSoftware #EducaçãoTecnológica #SaleteMaso #DIO

# data[].attributes.attachment_link.title
GPT-3: A Fronteira da Inteligência Artificial Generativa

# data[].attributes.attachment_link.description
Por Salete MasoEspecialista em Comunicação e Marketing Digital | Filmmaker | Fotógrafa | Produtora de Conteúdo Audiovisual | Produtora e apresentadora

# data[].attributes.body
Prevê-se que a IA continuará a evoluir, com potencial para transformar indústrias, revolucionar o trabalho e alimentar novas inovações. A pesquisa em IA segue em ritmo acelerado, com foco em criar sistemas mais inteligentes e responsivos.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
A série What's Next da MIT Technology Review analisa todos os setores, tendências e tecnologias para lhe dar uma primeira visão do futuro. Você pode ler o restante de nossa série aqui
No ano passado, nesta época, fizemos algo imprudente. Em um setor em que nada fica parado, tentamos prever o futuro.

Como nos saímos? Nossas quatro grandes apostas para 2023 eram que a próxima grande novidade em chatbots seria multimodal (acertamos: os mais poderosos modelos de linguagem em grande escala que existem, o GPT-4 da OpenAI e o Gemini do Google DeepMind, trabalham com texto, imagens e áudio); que os formuladores de políticas elaborariam novas regulamentações rígidas (acertamos: a ordem executiva de Biden foi publicada em outubro e a Lei de IA da União Europeia foi finalmente acordada em dezembro ); que as grandes empresas de tecnologia se sentiriam pressionadas pelas startups de código aberto (meio certo: o boom do código aberto continua, mas empresas de IA como a OpenAI e a Google DeepMind ainda roubaram os holofotes); e que a IA mudaria definitivamente as grandes empresas farmacêuticas (ainda é cedo para dizer: a revolução da IA na descoberta de medicamentos ainda está em pleno andamento , mas os primeiros medicamentos desenvolvidos com IA ainda estão a alguns anos do mercado).

Agora estamos fazendo isso novamente.

Em vez disso, escolhemos algumas tendências mais específicas. Aqui está o que você deve observar em 2024.

1. Chatbots personalizados
-Melissa Heikkilä
Você recebe um chatbot! E você recebe um chatbot! Em 2024, as empresas de tecnologia que investiram pesadamente em IA generativa estarão sob pressão para provar que podem ganhar dinheiro com seus produtos. Para fazer isso, os gigantes da IA, Google e OpenAI, estão apostando alto em se tornarem pequenos: ambos estão desenvolvendo plataformas fáceis de usar que permitem que as pessoas personalizem modelos de linguagem poderosos e criem seus próprios minibots de bate-papo que atendam às suas necessidades específicas - sem necessidade de habilidades de codificação. Ambos lançaram ferramentas baseadas na Web que permitem que qualquer pessoa se torne um desenvolvedor de aplicativos de IA generativa.

Mas é claro que o sucesso desse plano depende do fato de esses modelos funcionarem de forma confiável. Os modelos de linguagem geralmente inventam coisas, e os modelos generativos estão repletos de preconceitos . Eles também são fáceis de serem hackeados , especialmente se tiverem permissão para navegar na Web. As empresas de tecnologia não resolveram nenhum desses problemas. Quando a novidade passar, elas terão de oferecer a seus clientes maneiras de lidar com esses problemas.

2. A segunda onda da IA generativa será o vídeo

É incrível a rapidez com que o fantástico se torna familiar. Os primeiros modelos generativos para produzir imagens fotorrealistas explodiram no mainstream em 2022 - e logo se tornaram comuns. Ferramentas como DALL-E, da OpenAI, Stable Diffusion, da Stability AI, e Firefly, da Adobe, inundaram a internet com imagens de cair o queixo de tudo, desde o papa vestindo Balenciaga até arte premiada . Mas nem tudo é diversão: para cada pug agitando pompons , há outra peça de arte de fantasia falsificada ou estereótipo sexual sexista .

A nova fronteira é o texto para vídeo. Espere que ele pegue tudo o que havia de bom, ruim ou feio na conversão de texto em imagem e o superdimensione.

A , uma startup que produz modelos de vídeo generativos (e a empresa que co-criou a Stable Diffusion), está lançando novas versões de suas ferramentas a cada poucos meses. Seu modelo mais recente, chamado , ainda gera vídeos de apenas alguns segundos, mas a qualidade é impressionante. Os melhores clipes não estão muito longe do que a Pixar poderia produzir.

A Runway criou um festival anual de filmes que exibe produções experimentais feitos com uma série de ferramentas de Inteligência Artificial. O festival deste ano tem um prêmio de US$ 60.000, e os 10 melhores filmes serão exibidos em Nova York e Los Angeles.
-Will Douglas Heaven
Não é de surpreender que os principais estúdios estejam de olho. Gigantes do cinema, incluindo a Paramount e a Disney, já exploram o uso de IA generativa em todo o seu pipeline de produção. A tecnologia está sendo usada para sincronizar as performances dos atores com várias dublagens em idiomas estrangeiros. E está reinventando o que é possível fazer com os efeitos especiais. Em 2023, Indiana Jones and the Dial of Destiny foi estrelado por um Harrison Ford deepfake. Isso é apenas o começo.

Longe da tela grande, a tecnologia deepfake para fins de marketing ou treinamento também está decolando. Por exemplo, a Synthesia, sediada no Reino Unido, fabrica ferramentas que podem transformar uma performance única de um ator em um fluxo interminável de avatares deepfake, que recitam qualquer script que você der com o apertar de um botão. De acordo com a empresa, sua tecnologia é usada atualmente por 44% das empresas da Fortune 100.

3. A desinformação eleitoral gerada por IA estará em toda parte
-Melissa Heikkilä
Se as eleições recentes servirem de referência, a desinformação eleitoral gerada por IA e os deepfakes serão um grande problema quando um número recorde de pessoas comparecerem às urnas em 2024. Já estamos vendo políticos usando essas ferramentas como armas. Na , dois candidatos à presidência criaram imagens e vídeos gerados por IA de seus oponentes para atacá-los. Na Eslováquia , deepfakes de um líder de um partido liberal pró-europeu ameaçando aumentar o preço da cerveja e fazendo piadas sobre pornografia infantil se espalharam como fogo durante as eleições do país. E nos EUA, Donald Trump um grupo que usa IA para gerar memes com tropos racistas e sexistas.

Embora seja difícil dizer o quanto esses exemplos influenciaram os resultados das eleições, sua proliferação é uma tendência preocupante. Será mais difícil do que nunca reconhecer o que é real. Em um clima político já inflamado e polarizado, isso pode ter consequências graves.

4. Robôs multitarefa

Inspirados por algumas das principais técnicas por trás do atual boom da IA generativa, os roboticistas estão começando a construir robôs de uso mais versátil que podem realizar uma variedade maior de tarefas.

Nos últimos anos, a IA deixou de usar vários modelos pequenos, cada um treinado para realizar tarefas diferentes - identificar imagens, desenhá-las, legendá-las - e passou a usar modelos únicos e monolíticos treinados para fazer tudo isso e muito mais. Ao mostrar ao GPT-3 da OpenAI alguns exemplos adicionais (conhecidos como ajuste fino), os pesquisadores podem treiná-lo para resolver problemas de codificação, escrever roteiros de filmes, passar em exames de biologia do ensino médio e assim por diante. Modelos multimodais, como o GPT-4 e o Gemini do Google DeepMind, podem resolver tarefas visuais e também linguísticas.

A mesma abordagem pode funcionar para robôs, portanto, não seria necessário treinar um para virar panquecas e outro para abrir portas: um modelo versátil poderia dar aos robôs a capacidade de realizar várias tarefas. Vários exemplos de trabalho nessa área surgiram em 2023.

Em junho, a DeepMind lançou o (uma atualização do do ano passado), que gera seus próprios dados a partir de tentativa e erro para aprender a controlar vários braços de robôs diferentes (em vez de um braço específico, o que é mais comum).
-Will Douglas Heaven
O problema é a falta de dados. A IA generativa se baseia em um conjunto de dados de textos e imagens do tamanho da internet. Em comparação, os robôs têm pouquíssimas fontes de dados de qualidade para ajudá-los a aprender a realizar muitas das tarefas industriais ou domésticas que queremos que eles realizem.

Lerrel Pinto , da Universidade de Nova York, lidera uma equipe que está lidando com isso. Ele e seus colegas estão desenvolvendo técnicas que permitem que os robôs aprendam por tentativa e erro, obtendo seus próprios dados de treinamento à medida que avançam. Em um projeto ainda mais discreto, Pinto recrutou voluntários para coletar dados de vídeo em suas casas usando uma câmera de iPhone montada em um coletor de lixo . Nos últimos dois anos, grandes empresas também começaram a liberar grandes conjuntos de dados para o treinamento de robôs, como o Ego4D da Meta .

# data[].attributes.attachment_link.title
O que vem por aí para a Inteligência Artificial em 2024 - MIT Technology Review

# data[].attributes.attachment_link.description
Nossos redatores analisam as quatro principais tendências a serem observadas neste ano