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ROTEIRO APRESENTATIVO EM PDF.

Você pode baixar o roteiro do que será tratado nessa linha do tempo aqui.

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Warren McCulloch e Walter Pitts foram pioneiros na teoria dos neurônios artificiais na década de 1940. McCulloch, um neurocientista, e Pitts, um matemático, colaboraram para desenvolver um modelo matemático de como o cérebro poderia processar informações. Seu trabalho culminou na proposta do primeiro modelo formal de neurônio artificial, conhecido como neurônio de McCulloch-Pitts.

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Warren McCulloch e Walter Pitts criaram um modelo computacional para redes neurais baseadas em matemática e algoritmos denominados lógica de limiar (threshold logic). Este modelo abriu o caminho para a pesquisa da rede neural dividida em duas abordagens: uma abordagem focada em processos biológicos no cérebro, enquanto a outra focada na aplicação de redes neurais à inteligência artificial.

Eles criam a primeira ideia de neurônio artificial, no artigo "A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity", 1943.

O neurônio artificial é algo que recebe sinais como entrada, multiplica por um peso e compara o resultado contra um discriminante. Se é maior, a saída é um. Senão, é zero.

O neurônio de McCulloch-Pitts é binário, com poucos neurônios e sem técnica de 'backpropagation' para fitar os pesos. Pitts mostrou que uma combinação desses neurônios pode emular as portas lógicas (que são: ou, e, não) e, fazendo isto, fazer o mesmo cálculo que um computador digital.

"uma combinação desses neurônios pode emular as portas lógicas"

Em 1949, Donald Hebb escreveu The Organization of Behavior, uma obra que apontou o fato de que os caminhos neurais são fortalecidos cada vez que são usados, um conceito fundamentalmente essencial para a maneira como os humanos aprendem. Se dois nervos dispararem ao mesmo tempo, argumentou, a conexão entre eles é melhorada.

"os caminhos neurais são fortalecidos cada vez que são usados"

Frank Rosenblatt, um neurobiologista, começou a trabalhar no Perceptron. Ele estava intrigado com o funcionamento do olho de uma mosca. Grande parte do processamento feito por uma mosca ao decidir fugir, é feito em seus olhos.

"Grande parte do processamento feito por uma mosca ao decidir fugir, é feito em seus olhos"

O Perceptron, que resultou dessa pesquisa, foi construído em hardware e é a mais antiga rede neural ainda em uso hoje. Um Perceptron de camada única foi útil para classificar um conjunto de entradas de valor contínuo em uma de duas classes.

O Perceptron calcula uma soma ponderada das entradas, subtrai um limite e passa um dos dois valores possíveis como resultado.

A ideia fundamental por trás da natureza das redes neurais é que, se ela funcionar na natureza, deve ser capaz de funcionar em computadores. O futuro das redes neurais, no entanto, reside no desenvolvimento de hardware. As redes neurais rápidas e eficientes dependem do hardware especificado para seu eventual uso.

"se ela funcionar na natureza, deve ser capaz de funcionar em computadores"

O diagrama abaixo mostra alguns marcos importantes na evolução e pesquisa das redes neurais artificiais. O fato, é que ainda estamos escrevendo esta história e muita evolução está ocorrendo neste momento, através do trabalho de milhares de pesquisadores e profissionais de Inteligência Artificial em todo mundo.

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Warren McCulloch e Walter Pitts criaram um modelo computacional para redes neurais baseadas em matemática e algoritmos denominados lógica de limiar (threshold logic). Este modelo abriu o caminho para...

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O modelo de McCulloch e Pitts foi baseado na ideia de que um neurônio biológico pode ser simplificado para uma unidade lógica que recebe entradas binárias (ativos ou inativos) e produz uma saída binária com base em uma função de ativação simples. Eles demonstraram que uma rede de tais neurônios artificiais poderia realizar cálculos lógicos fundamentais, como a lógica proposicional.

Essa abordagem seminal de McCulloch e Pitts estabeleceu as bases teóricas para o desenvolvimento posterior de redes neurais artificiais e inspirou gerações de pesquisadores em inteligência artificial e neurociência computacional. Embora simples em comparação com as redes neurais modernas, seu trabalho foi crucial para a compreensão inicial de como sistemas computacionais poderiam ser modelados para mimetizar certos aspectos do processamento neural no cérebro humano.

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Alan Turing é amplamente reconhecido como um dos pioneiros da ciência da computação e da inteligência artificial. Em seu artigo seminal de 1950, intitulado "Computing Machinery and Intelligence", Turing explorou a questão fundamental: "As máquinas podem pensar?" Ele propôs um teste prático para determinar se uma máquina poderia exibir comportamento inteligente indistinguível do de um ser humano.

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Clássico artigo do Alan Turing que descreve o Teste de Turing utilizado para verificar se uma máquina tem um comportamento inteligente equivalente a um ser humano. Um interrogador conversa com uma máquina e um ser humano por meio de mensagens em linguagem natural. Se o interrogador não for capaz de distinguir a máquina do humano, a máquina passou no teste. Apesar de várias críticas e falhas esse teste é utilizado até hoje para avaliar bots.

Tags: Interfaces Conversacionais

Referência bibliográfica:

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Clássico artigo do Alan Turing que descreve o Teste de Turing utilizado para verificar se uma máquina tem um comportamento inteligente equivalente a um ser humano. Um interrogador conversa com uma máquina e um ser humano por meio de mensagens em linguagem natural.

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ACOMPANHE O ARTIGO NA ÍNTEGRA

No artigo, Turing discutiu também os argumentos contra a possibilidade de máquinas pensantes, bem como os desafios técnicos e filosóficos envolvidos na criação de uma inteligência artificial genuína. Ele abordou questões como o que significa "pensar", as capacidades e limitações das máquinas, e as implicações éticas e sociais de uma IA avançada.

Embora o Teste de Turing tenha sido objeto de críticas e debates ao longo dos anos, o trabalho de Turing estabeleceu os fundamentos para o campo da inteligência artificial e continua a influenciar profundamente o desenvolvimento de sistemas inteligentes até os dias atuais.

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John McCarthy, um dos principais pioneiros da ciência da computação e da inteligência artificial, ficou conhecido por cunhar o termo "Inteligência Artificial" (AI) em 1956. Ele foi um dos organizadores da Conferência de Dartmouth, considerada o marco inicial no estabelecimento formal da IA como campo de estudo.

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McCarthy definiu a inteligência artificial como o "conduzimento de máquinas para fazer coisas que, se feitas por seres humanos, seriam descritas como envolvendo inteligência". Sua visão inicial incluía a automação de raciocínio, aprendizado e percepção, com o objetivo de criar sistemas capazes de resolver problemas complexos de forma autônoma. O trabalho de John McCarthy não apenas estabeleceu as bases conceituais da IA, mas também inspirou gerações de pesquisadores a explorar novas fronteiras na automação inteligente e a entender melhor a natureza da inteligência e da cognição.

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ACOMPANHE O RESUMO DA CONFERÊNCIA NA ÍNTEGRA

A Conferência de Dartmouth, realizada em 1956, marcou um ponto crucial na história da Inteligência Artificial ao oficializar o campo como um foco legítimo de pesquisa acadêmica. Organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon, a conferência reuniu alguns dos principais cientistas da época para discutir como máquinas poderiam simular comportamentos humanos inteligentes.

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FILME PROMOCIONAL

Assim, a Conferência de Dartmouth não apenas formalizou a Inteligência Artificial como uma área de estudo, mas também inspirou uma comunidade de pesquisadores a explorar novas fronteiras no desenvolvimento de tecnologias inteligentes que continuam a moldar o mundo moderno.

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"The Logic Theorist," criado por Allen Newell e Herbert Simon na década de 1950, é um dos primeiros programas de inteligência artificial. Desenvolvido para simular o processo de resolução de problemas humanos, o programa provava teoremas de lógica proposicional, quebrando problemas complexos em partes menores. Este marco na ciência da computação e na psicologia cognitiva demonstrou que máquinas poderiam realizar operações lógicas complexas, estabelecendo as bases para o desenvolvimento futuro da IA.

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O "inverno da IA" refere-se a períodos na história da inteligência artificial em que o entusiasmo e o financiamento para a pesquisa em IA diminuíram drasticamente. Esses períodos de declínio ocorreram principalmente devido a expectativas excessivamente otimistas que não foram cumpridas, levando à frustração e desilusão entre financiadores e pesquisadores. O primeiro inverno da IA ocorreu nos anos 1970, quando sistemas baseados em regras e redes neurais não conseguiram cumprir suas promessas devido a limitações computacionais e teóricas. Um segundo inverno ocorreu nos anos 1980 e 1990, quando os sistemas especialistas, apesar de alguns sucessos, mostraram-se limitados em sua aplicabilidade e exigiam extensivo trabalho manual para codificação do conhecimento. Esses invernos resultaram em cortes de financiamento e uma desaceleração significativa na pesquisa e desenvolvimento em IA, retardando o progresso no campo até que novos avanços tecnológicos e teóricos trouxessem renovações de interesse.

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A expansão da IA simbólica na década de 1960 foi impulsionada por avanços em sistemas especialistas e linguagens de programação como LISP. Sistemas especialistas, projetados para resolver problemas em áreas específicas usando regras baseadas em conhecimento humano, demonstraram a capacidade da IA de superar o desempenho humano em determinadas tarefas especializadas. LISP, desenvolvida por John McCarthy, tornou-se a linguagem de programação preferida para IA devido à sua flexibilidade na manipulação de símbolos e listas, facilitando a implementação de algoritmos complexos. Essa combinação de tecnologias permitiu o desenvolvimento de aplicações mais sofisticadas, como diagnóstico médico e planejamento logístico, consolidando a IA simbólica como um campo vital e influente.

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O surgimento das abordagens conexionistas, particularmente redes neurais, marcou um importante avanço na inteligência artificial. Inspiradas na estrutura do cérebro humano, essas redes consistem em camadas de nós interconectados que processam informações em paralelo, permitindo o aprendizado através de ajustes nos pesos das conexões. Nos anos 1980, a redescoberta do algoritmo de retropropagação impulsionou significativamente essa área, permitindo que redes neurais aprendessem padrões complexos a partir de grandes conjuntos de dados. Paralelamente, os sistemas baseados em aprendizado de máquina começaram a ganhar destaque, focando em algoritmos que permitiam que máquinas aprendam e façam previsões a partir de dados. Essas abordagens revolucionaram diversos campos, como reconhecimento de voz e imagem, tradução automática e jogos, demonstrando uma capacidade impressionante de generalização e adaptação.

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As Connectionist techniques such as Neural Networks are enjoying a wave of popularity, arch-rival Symbolic A.I. is proving to be the right strategic complement for mission critical applications that require dynamic adaptation, verifiability, and explainability.
It seems that wherever there are two categories of some sort, people are very quick to take one side or the other, to then pit both against each other. Artificial Intelligence techniques have traditionally been divided into two categories; Symbolic A.I. and Connectionist A.I. The latter kind have gained significant popularity with recent success stories and media hype, and no one could be blamed for thinking that they are what A.I. is all about. There have even been cases of people spreading false information to diverge attention and funding from more classic A.I. research and development.

The truth of the matter is that each set of techniques has its place. There is no silver bullet A.I. algorithm yet, and trying to use the same algorithm for all problems is just plain stupid. Each has its own strengths and weaknesses, and choosing the right tools for the job is key.

This category of techniques is sometimes referred to as GOFAI (Good Old Fashioned A.I.) This does not, by any means, imply that the techniques are old or stagnant. It is the more classical approach of encoding a model of the problem and expecting the system to process the input data according to this model to provide a solution.

The need for symbolic techniques is getting a fresh wave of interest of late, with the recognition that for A.I. based systems to be accepted in certain high-risk domains, their behaviour needs to be verifiable and explainable. This is often very difficult to achieve by connectionist algorithms.

A MiniMax Game Tree for Tic-Tac-Toe. (Image Source)

The systems that fall into this category often involve deductive reasoning, logical inference, and some flavour of search algorithm that finds a solution within the constraints of the specified model. These include expert systems, which use rules and decision trees to deduce conclusions from the input data, constraint solvers, which search for a solution within a space of possibilities, and planning systems, which try to find a sequence of actions to achieve a well defined goal from some initial state. They often also have variants that are capable of handling uncertainty and risk.

Such algorithms typically have an algorithmic complexity which is NP-hard or worse, facing super-massive search spaces when trying to solve real-world problems. This means that classical exhaustive blind search algorithms will not work, apart from small artificially restricted cases. Instead, the paths that are least likely to lead to a solution are pruned out of the search space or left unexplored for as long as possible.

There is a plethora of techniques in this category. Branch and bound algorithms work on optimisation or constraint satisfaction problems where a heuristic is not available, partitioning the solution space by an upper and lower bound, and searching for a solution within that partition. Local search looks at close variants of a solution and tries to improve it incrementally, occasionally performing random jumps in an attempt to escape local optima. Meta-heuristics encompass the broader landscape of such techniques, with evolutionary algorithms imitating distributed or collaborative mechanisms found in nature, such as natural selection and swarm-inspired behaviour.

Heuristic search uses an evaluation function to determine the closeness of a state to the goal, using estimates that are cheaper to compute than trying to find the full solution. One noteworthy domain-independent heuristic is relaxation, where the algorithm ignores some of the constraints or possible real-world setbacks to find a faster solution in a more relaxed world. This is used as guidance to make more informed choices at each decision point of the search. A good heuristic which is both admissible (never overestimates the cost) and informative can lead to algorithms such as A* to find optimal solutions, but unfortunately such heuristics are often not available easily. For complex problems, finding a feasible solution that satisfies all constraints, albeit not optimal, is already a big feat.

While some techniques can also handle partial observability and probabilistic models, they are typically not appropriate for noisy input data, or scenarios where the model is not well defined. They are more effective in scenarios where it is well-established that taking specific actions in certain situations could be beneficial or disastrous, and the system needs to provide the right mechanism to explictly encode and enforce such rules.

Symbolic algorithms eliminate options that violate the specified model, and can be verified to always produce a solution that satisfies all the constraints much more easily than their connectionist counterparts. Since typically there is barely or no algorithmic training involved, the model can be dynamic, and change as rapidly as needed.

Connectionist A.I. gets its name from the typical network topology that most of the algorithms in this class employ. The most popular technique in this category is the Artificial Neural Network (ANN). This consists of multiple layers of nodes, called neurons, that process some input signals, combine them together with some weight coefficients, and squash them to be fed to the next layer. Support Vector Machines (SVMs) also fall under the Connectionist category.

ANNs come in various shapes and sizes, including Convolution Neural Networks (successful for image recognition and bitmap classification), and Long Short-term Memory Networks (typically applied for time series analysis or problems where time is an important feature). Deep learning is also essentially synonymous with Artificial Neural Networks.

The key aspect of this category of techniques is that the user does not specify the rules of the domain being modelled. The network discovers the rules from training data. The user provides input data and sample output data (the larger and more diverse the data set, the better). Connectionist algorithms then apply statistical regression models to adjust the weight coefficients of their intermediate variables, until the best fitting model is found. The weights are adjusted in the direction that minimises the cumulative error from all the training data points, using techniques such as gradient descent.

Since these techniques are effectively error minimisation algorithms, they are inherently resilient to noise. They will smoothen out outliers and converge to a solution that classifies the data within some margin of error.

These algorithms do not need a model of the world. They just need enough sample data from which the model of the world can be inferred statistically. This is a very powerful characteristic, but also a weakness. The input features have to be very carefully selected. They also have to be normalised or scaled, to avoid that one feature overpowers the others, and pre-processed to be more meaningful for classification.

A Data Scientist sifting for Features - Photo by Artem Maltsev on Unsplash

Feature engineering is an occult craft in its own right, and can often be the key determining success factor of a machine learning project. Having too many features, or not having a representative data set that covers most of the permutations of those features, can lead to overfitting or underfitting. Even with the help of the most skilled data scientist, you are still at the mercy of the quality of the data you have available. These techniques are not immune to the curse of dimensionality either, and as the number of input features increases, the higher the risk of an invalid solution.

Photo by HBO / Twitter.com/TechatBloomberg

Data driven algorithms implicitly assume that the model of the world they are capturing is relatively stable. This makes them very effective for problems where the rules of the game are not changing significantly, or changing at a rate that is slow enough to allow sufficient new data samples to be collected for retraining and adaptation to the new reality. Image recognition is the textbook success story, because hot dogs will most likely still look the same a year from now.

Choosing the right algorithm is very dependent on the problem you are trying to solve. It is becoming very commonplace that a technique is chosen for the wrong reasons, often due to hype surrounding that technique, or the lack of awareness of the broader landscape of A.I. algorithms. When the tool you have is a hammer, everything starts to look like a nail.

As A.I. proliferates into every aspect of our lives, and requirements become more sophisticated, it is also highly probable that an application will need more than one of these techniques. Noisy data that is gathered through sensors might be processed through an ANN to infer the discrete information about the environment, while a symbolic algorithm uses that information to search the space of possible actions that can lead to some goal at a more abstract logical level.

A machine learning algorithm could be very effective at inferring the surroundings of an autonomous vehicle within a certain level of probability, but that chance of error is not acceptable if it could make it drive off a cliff, just because that scenario was never captured properly in the sample training data. Furthermore, bringing deep learning to mission critical applications is proving to be challenging, especially when a motor scooter gets confused for a parachute just because it was toppled over.

Overlaying a symbolic constraint system ensures that what is logically obvious is still enforced, even if the underlying deep learning layer says otherwise due to some statistical bias or noisy sensor readings. This is becoming increasingly important for high risk applications, like managing power stations, dispatching trains, autopilot systems, and space applications. The implications of misclassification in such systems are much more serious than recommending the wrong movie.

A hybrid system that makes use of both connectionist and symbolic algorithms will capitalise on the strengths of both while counteracting the weaknesses of each other. The limits of using one technique in isolation are already being identified, and latest research has started to show that combining both approaches can lead to a more intelligent solution.

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As Connectionist techniques such as Neural Networks are enjoying a wave of popularity, arch-rival Symbolic A.I. is proving to be the right strategic complement for mission critical applications that...

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A conexão entre redes neurais e o algoritmo de backpropagation foi significativamente avançada pelo trabalho de David Rumelhart, Geoffrey Hinton e Ronald Williams na década de 1980. Eles demonstraram como o backpropagation poderia ser utilizado para treinar redes neurais de múltiplas camadas, ajustando os pesos das conexões para minimizar o erro na saída. Este método permitiu que as redes neurais aprendessem de forma eficiente a partir de grandes conjuntos de dados, resolvendo problemas complexos de reconhecimento de padrões e classificação. O trabalho de Rumelhart, Hinton e Williams foi crucial para revitalizar o interesse em redes neurais, estabelecendo uma base sólida para o desenvolvimento subsequente em aprendizado profundo (deep learning).

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O DEEP BLUE, da IBM, é um supercomputador desenvolvido especificamente para jogar xadrez. Em 1997, ele alcançou uma vitória histórica ao derrotar o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov em um match de seis partidas. Essa vitória foi um marco na inteligência artificial, demonstrando a capacidade dos computadores de competir e vencer em um domínio considerado um bastião da habilidade humana. DEEP BLUE utilizava uma combinação de força bruta de cálculo, capaz de avaliar milhões de posições por segundo, e algoritmos avançados para tomar decisões estratégicas. A vitória de DEEP BLUE não só provou o poder da computação em resolver problemas complexos, mas também abriu novas perspectivas para o desenvolvimento de IA em outras áreas.

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Não foi a primeira vez que o homem enfrentou a máquina, mas foi um divisor de águas: no dia 11 de maio, Garry Kasparov, considerado "o maior enxadrista de todos os tempos", perdia a sexta partida, de um match de seis, contra o supercomputador Deep Blue, da IBM. Kasparov havia derrotado a máquina em 1996.

Na segunda partida da revanche, em 1997, Kasparov havia abandonado o jogo e acusado a IBM de trapaça. Como o computador havia feito um movimento totalmente inesperado, que não era estratégico, nem defensivo, nem ofensivo, Kasparov ficou perturbado, perdeu a concentração e desistiu do jogo. Ele acusava a companhia de ter permitido interferência humana na máquina. O resultado foi favorável ao Deep Blue, que venceu duas partidas. Kasparov ganhou apenas uma. Os outros três jogos do match terminaram em empate.

O mistério só foi solucionado em 2014: um "bug" no software fez com que o computador entrasse em "loop", como se rodando em círculos eternamente. Se isso acontecesse, havia um comando ordenando-o a fazer qualquer movimento válido, só para o jogo não empacar. Nunca houve um terceiro embate.

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Mestre do xadrez Kasparov perde para computador Deep Blue, da IBM

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Veja o que foi notícia na capa do jornal O TEMPO no dia 12/5/1997

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REVISÃO DA PARTIDA AO VIVO

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Os avanços em aprendizado de máquina incluem o desenvolvimento de máquinas de vetores de suporte (SVMs), algoritmos genéticos e redes neurais profundas. SVMs, introduzidas na década de 1990, são eficazes para classificação e regressão, encontrando hiperplanos ótimos que separam dados em diferentes categorias. Algoritmos genéticos, inspirados na evolução biológica, utilizam seleção, mutação e cruzamento para otimizar soluções complexas. Redes neurais profundas, impulsionadas por aumentos em poder computacional e disponibilidade de grandes conjuntos de dados, permitem a aprendizagem de representações hierárquicas e são altamente eficazes em tarefas como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural. Esses avanços têm transformado diversos campos, desde saúde até finanças, mostrando a crescente capacidade das máquinas em realizar tarefas sofisticadas e adaptativas.

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O que é um vetor de suporte? - Academia EITCA

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Um vetor de suporte é um conceito fundamental na área de aprendizado de máquina, especificamente na área de máquinas de vetores de suporte (SVMs). SVMs são uma classe poderosa de algoritmos de aprendizado supervisionado amplamente utilizados para tarefas de classificação e regressão. O conceito de vetor de suporte constitui a base de como os SVMs funcionam e é

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O surgimento do deep learning foi impulsionado significativamente pela disponibilidade de grandes conjuntos de dados e avanços em hardware, especialmente unidades de processamento gráfico (GPUs). Grandes conjuntos de dados, como ImageNet, forneceram a massa crítica de exemplos necessária para treinar redes neurais profundas, permitindo que aprendessem padrões complexos com maior precisão. Paralelamente, GPUs revolucionaram o treinamento de redes neurais ao oferecerem capacidades de processamento paralelo massivo, acelerando drasticamente o tempo de treinamento. Esses fatores combinados permitiram que modelos de deep learning alcançassem avanços notáveis em diversas áreas, como visão computacional, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala, superando abordagens anteriores e estabelecendo novos padrões de desempenho em inteligência artificial.

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A vitória do IBM Watson contra humanos no Jeopardy! em 2011 marcou um avanço significativo na inteligência artificial. Watson, um sistema de IA desenvolvido pela IBM, competiu e venceu contra os campeões de Jeopardy! Ken Jennings e Brad Rutter. Utilizando processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e acesso a vastos bancos de dados, Watson foi capaz de compreender e responder a perguntas formuladas em linguagem natural com velocidade e precisão. Sua vitória demonstrou a capacidade de sistemas de IA de processar e analisar grandes volumes de informações em tempo real, abrindo novas possibilidades para aplicações em áreas como saúde, atendimento ao cliente e pesquisa científica.

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Como foi - e o que significa - a vitória do computador da IBM sobre os humanos em Jeopardy!

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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.

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Os avanços significativos em visão computacional e reconhecimento de fala impulsionados por redes neurais profundas revolucionaram várias aplicações de inteligência artificial. Na visão computacional, redes neurais profundas, como as redes convolucionais (CNNs), tornaram-se fundamentais para tarefas como detecção de objetos, reconhecimento facial, segmentação de imagens e classificação de imagens médicas. Essas redes aprendem hierarquias complexas de características diretamente dos dados, permitindo uma precisão e generalização impressionantes em uma variedade de cenários visuais.

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No reconhecimento de fala, redes neurais profundas, especialmente modelos baseados em redes recorrentes (RNNs) e redes neurais convolucionais (CNNs), têm sido utilizadas para transformar sinais de áudio em texto com alta precisão. Esses modelos são treinados com grandes conjuntos de dados de fala para aprender padrões acústicos e linguísticos complexos, melhorando continuamente a qualidade das transcrições automáticas e permitindo avanços significativos em sistemas de interação por voz, como assistentes pessoais e sistemas de reconhecimento de comandos em ambientes diversos.

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A vitória da IA AlphaGo, desenvolvida pela DeepMind (subsidiária da Alphabet), sobre o campeão mundial de Go, Lee Sedol, em 2016, marcou um marco significativo na inteligência artificial. O Go é um jogo extremamente complexo e desafiador, conhecido por sua vasta combinação de possibilidades, o que o torna um teste severo para qualquer programa de IA.

AlphaGo utilizou técnicas avançadas de aprendizado profundo, especialmente redes neurais convolucionais (CNNs), combinadas com métodos de busca e otimização. O sistema foi treinado utilizando dados de partidas humanas e jogos simulados, permitindo que aprendesse padrões complexos de jogo e estratégias eficazes. Durante o confronto com Lee Sedol, AlphaGo demonstrou uma capacidade excepcional para antecipar jogadas futuras, adaptar-se às estratégias do oponente e explorar novas abordagens para resolver desafios inesperados.