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ENIAC - Eletronic Numerical Inttegrator and Computer.

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ENIAC - Eletronic Numerical Inttegrator and Computer.

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O que é Watson?

Supercomputador desenvolvido pela IBM para simular o aprendizado humano e resolver problemas complexos.

Características principais:

- Processamento de linguagem natural

- Aprendizado automático

- Análise de grandes volumes de dados

Aplicações:

- Medicina

- Finanças

- Atendimento ao cliente

Benefícios:

- Eficiência

- Precisão

- Escalabilidade

Exemplos de uso:

- Hospital Sloan Kettering (EUA)

- Banco Santander (Espanha)

- Empresa de seguros AXA (França)

Importância:

Watson representa um marco importante na computação cognitiva, demonstrando o potencial da inteligência artificial para transformar indústrias e melhorar a vida das pessoas.

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Mitologia Grega - Primeiras Teorias Sobre a I.A

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Mitologia Grega - Primeiras Teorias Sobre a I.A

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Na Grécia Antiga, foi criada a história de Talos, o Primeiro Robô inteligente, que possuía o único objetivo de proteger Creta, como ordenado por seu criador. Talos é um robô autônomo constituído de bronze, que tinha como fonte vital uma veia única que partia de sua cabeça ao tornozelo, aonde circulava um líquido divino chamado ícor. Criado pelo Deus Hefesto e dado de presente ao rei Minos de Cresta, Talos combatia todo e qualquer invasor na cidade de Creta, sendo derrotado apenas quando o prego de sua veia foi retirado. O mito de Talos demonstra a curiosidade e criatividade dos gregos antigos em prever as futuras artes e tecnologias da humanidade, onde fazem essa previsão a mais de dois mil anos atrás.

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Desenvolvimento da técnica de Deep Learning

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Desenvolvimento da técnica de Deep Learning

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O ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer) foi o primeiro computador digital eletrônico de grande escala, criado nos Estados Unidos entre 1943 e 1945. Ele foi desenvolvido por John Presper Eckert e John Mauchly, na Universidade da Pensilvânia, com o objetivo de calcular tabelas de artilharia para o exército dos EUA durante a Segunda Guerra Mundial.

O ENIAC tinha algumas características marcantes:

1. Eletrônico: Diferente de computadores mecânicos anteriores, o ENIAC usava válvulas eletrônicas (tubos de vácuo) para realizar os cálculos.

2. Programável: Embora rudimentar comparado aos padrões de hoje, o ENIAC podia ser reprogramado para realizar diferentes tipos de cálculos, por meio da reconfiguração física de cabos e interruptores.

3. Tamanho: Era um equipamento gigantesco, ocupando cerca de 167 m², e pesando aproximadamente 30 toneladas.

4. Velocidade: Para a época, o ENIAC era extremamente rápido, podendo realizar até 5.000 operações aritméticas por segundo.

5. Consumo de Energia: O ENIAC consumia uma grande quantidade de eletricidade, algo em torno de 150 kW.

Apesar de suas limitações, o ENIAC foi um marco histórico no desenvolvimento da computação, abrindo o caminho para a criação de computadores mais avançados e programáveis.

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A relação entre inteligência artificial (IA) e a ética levanta diversas questões importantes, pois a IA está cada vez mais integrada em nossas vidas e suas decisões podem impactar profundamente a sociedade. A principal preocupação ética em relação à IA está ligada ao seu desenvolvimento, uso e controle, com foco em como essas tecnologias afetam direitos, equidade e segurança. Aqui estão alguns dos principais dilemas éticos relacionados à IA:

• 1. Tomada de Decisão Autônoma

• 2. Viés e Discriminação

• 3. Privacidade e Vigilância

• 4. Autonomia Humana e Empregos

Esses dilemas demonstram a importância de se pensar criticamente sobre a criação e o uso responsável da IA, integrando princípios éticos em cada fase do seu desenvolvimento.

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Matheus Henrique de Almeida, João Pedro Figueira, Davi Costa, Lais Vitória Ferreira Braga.

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A Conferência de Dartmouth de 1956, realizada durante o verão na Dartmouth College, é considerada o nascimento formal da inteligência artificial (IA). O evento foi organizado por quatro pioneiros da computação: John McCarthy, que cunhou o termo "inteligência artificial", Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon. Eles propuseram um projeto de dois meses com a ambição de explorar o conceito de "máquinas inteligentes".

Os tópicos discutidos pelos participantes incluíram:

1. Representação de conhecimento: Como codificar informações sobre o mundo em uma forma que os computadores pudessem entender e manipular. Isso levou ao desenvolvimento de sistemas simbólicos e ontologias que são ainda hoje fundamentais para a IA.

2. Resolução de problemas: Os pesquisadores examinaram como os computadores poderiam resolver problemas complexos por meio de algoritmos de busca e dedução lógica. As abordagens iniciais focaram em jogos de tabuleiro, como xadrez, que exigem raciocínio estratégico.

3. Aprendizado de máquina: A ideia de que as máquinas poderiam melhorar seu desempenho com o tempo, ajustando-se com base na experiência. Essa linha de pesquisa evoluiu para o que hoje conhecemos como redes neurais, aprendizado supervisionado e não supervisionado.

4. Processamento de linguagem natural: Havia grande interesse em como os computadores poderiam compreender, interpretar e gerar linguagem humana, o que mais tarde impulsionou os campos de tradução automática e chatbots.

Embora o progresso tenha sido mais lendo do que o esperado, essa conferência lançou as bases da IA moderna. Ela está presente em tecnologias como assistentes virtuais, rede neurais e robótica.

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Deep Learning

1. O que é?

É um tipo de Machine Learning que usa redes neurais com várias camadas para aprender padrões complexos em grandes volumes de dados. Ele é inspirado no funcionamento do cérebro humano.

2. Como Funciona?

Usa redes neurais com várias camadas: entrada, camadas ocultas e saída. Cada camada aprende uma característica diferente dos dados.

É treinado ajustando os pesos entre as conexões dos neurônios usando métodos como gradient descent e backpropagation para melhorar os resultados.

3. Tipos de Redes Neurais

CNNs (Convolutional Neural Networks): Ideais para imagens, como reconhecimento facial.

RNNs (Recurrent Neural Networks): Para dados sequenciais, como tradução de idiomas.

Transformers: Muito usados em texto, como o GPT.

GANs (Generative Adversarial Networks): Criam imagens, vídeos e outras mídias sintéticas.

4. Principais Aplicações

Visão Computacional: Reconhecimento de objetos e rostos.

NLP (Processamento de Linguagem Natural): Chatbots e tradução automática.

Reconhecimento de Fala: Conversão de fala em texto.

Robótica e Automação: Carros autônomos e drones.

5. Vantagens

Capaz de encontrar padrões complexos em grandes volumes de dados.

Reduz a necessidade de ajustar manualmente as características dos dados (feature engineering).

6. Desafios

Precisa de muitos dados e poder computacional para funcionar bem.

Difícil entender como toma decisões, por ser uma “caixa-preta”.

7. Ferramentas Comuns

Frameworks: TensorFlow, PyTorch, e Keras.

Ambientes de Treinamento: Google Colab e Jupyter Notebooks.

8. Futuro do Deep Learning

Modelos cada vez mais poderosos e amplamente usados em diferentes áreas.

Desafios éticos, como garantir que os modelos sejam treinados de forma justa.

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Grupo: Alécio, André, Felipe, Luiz Guilherme

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O “Inverno da IA” refere-se aos períodos em que houve menos interesse e financiamento em pesquisas de inteligência artificial. Esses momentos de “frio” ocorreram quando as expectativas sobre o que a IA poderia alcançar não foram atendidas, resultando em uma queda de investimentos e entusiasmo.

O primeiro inverno da IA aconteceu nos anos 70. Naquela época, havia grande expectativa de que as máquinas pudessem se igualar à inteligência humana em pouco tempo. No entanto, a tecnologia disponível era limitada, com pouca capacidade computacional e dificuldades em criar sistemas de aprendizado eficientes, o que fez muitos pesquisadores desistirem.

O segundo inverno ocorreu nos anos 80 e início dos 90. Novamente, as expectativas eram altas, com promessas de redes neurais e outras técnicas avançadas. Mas, os resultados ainda estavam longe do esperado, e os investimentos diminuíram mais uma vez, marcando a história da IA com outro ciclo de otimismo seguido por frustração.

Desde os anos 2000, estamos vivendo um “verão da IA”, com grandes avanços tecnológicos, como o aprendizado profundo, big data e aumento da capacidade computacional. A IA está cada vez mais presente em nossas vidas, mas é essencial aprender com os invernos anteriores e manter expectativas realistas para evitar outra era de frustração.

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Teste de Turing(Ana Júlia, Elisa, Gabriely e Livia)

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Teste de Turing(Ana Júlia, Elisa, Gabriely e Livia)

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Origem e Contexto Histórico:

Alan Turing apresentou o "Teste de Turing" em seu artigo "Computing Machinery and Intelligence". Ele propôs substituir a questão "As máquinas podem pensar?" por uma abordagem mais prática: "As máquinas podem se passar por seres humanos?". O teste foi inspirado no "jogo da imitação", onde uma pessoa tenta distinguir entre duas outras com base em perguntas e respostas. Turing adaptou o jogo para envolver uma máquina e um humano como competidores.

Estrutura do Teste:

No teste de Turing clássico, há três participantes: um interrogador humano, que faz perguntas para identificar quem é o humano e quem é a máquina; a máquina, que tenta se passar por humano em suas respostas; e o humano, que responde de forma honesta. O interrogador não vê os participantes, baseando-se apenas nas respostas textuais. Se a máquina conseguir enganar o interrogador com frequência significativa, ela passa no teste.

Critérios e Críticas:

Para passar no teste de Turing, a máquina deve enganar o interrogador a ponto de ser confundida com um humano em cerca de 30% das interações. No entanto, o teste é criticado por não medir a verdadeira compreensão ou inteligência da máquina, apenas sua capacidade de imitar o comportamento humano. Um exemplo de crítica é o argumento do "Quarto Chinês", de John Searle, que sugere que uma máquina pode simular respostas sem realmente entender o que está fazendo.

Exemplos Modernos e Evoluções:

Com o avanço da IA, várias tentativas foram feitas para criar máquinas que passem no teste de Turing. Exemplos incluem: Eliza (1966), um programa que simulava conversas humanas com respostas pré-programadas; o chatbot Eugene Goostman (2014), que foi declarado como tendo passado no teste ao enganar 33% dos juízes, embora o método tenha sido questionado; e sistemas modernos de IA como Siri, Alexa e ChatGPT, que engajam em conversas convincentes, mas ainda apresentam limitações em comparação ao raciocínio humano.

Implicações Filosóficas e Futuras:

O teste de Turing tem implicações filosóficas, pois questiona o que significa ser inteligente ou consciente. Com o avanço das IAs, ele permanece uma referência, mas muitos sugerem novos testes que avaliem outras dimensões da inteligência, como criatividade, compreensão contextual e intencionalidade.

Testes Alternativos:

Outros testes foram propostos para avaliar a inteligência das máquinas, como o Teste de Lovelace, que avalia a criatividade da IA ao verificar se ela pode gerar algo imprevisível para o programador, e o Teste de Consciência de Igor Aleksander, que examina se a IA tem uma forma básica de autoconsciência. Embora o teste de Turing ainda seja uma referência importante, novas abordagens são necessárias para medir melhor as capacidades das máquinas, devido aos rápidos avanços no campo.

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O futuro da Inteligência Artificial (IA) é um tema amplamente discutido, gerando opiniões variadas entre especialistas de diferentes áreas. As perspectivas sobre o impacto da IA nas nossas vidas, economia e sociedade são diversas e frequentemente polarizadas.

Na área da tecnologia, muitos especialistas são otimistas quanto à evolução da IA. Eles acreditam que, à medida que a tecnologia avança, teremos ferramentas cada vez mais poderosas que podem melhorar a eficiência em setores como saúde, educação e transporte. Por exemplo, médicos estão entusiasmados com a possibilidade de algoritmos de IA ajudarem no diagnóstico de doenças, potencialmente salvando vidas através de uma detecção precoce.

Por outro lado, especialistas em ética e filosofia levantam preocupações sobre as implicações morais da IA. A potencial automação de empregos é uma preocupação central, trazendo à tona questões sobre como a sociedade lidará com o deslocamento de trabalhadores. Além disso, o uso de IA em decisões críticas, como no sistema de justiça e na vigilância, levanta dilemas sobre privacidade e viés algorítmico.

Os pesquisadores em ciências sociais também estão atentos ao impacto da IA nas dinâmicas sociais. A IA pode influenciar como interagimos, consumimos informações e tomamos decisões. A proliferação de deepfakes e notícias falsas, potencializadas por algoritmos de aprendizado de máquina, pode fragmentar ainda mais a sociedade, criando bolhas de informação.

Economistas, por sua vez, destacam que a IA poderá trazer crescimento econômico, mas esse crescimento pode não ser equitativo. As inovações podem beneficiar desproporcionalmente empresas grandes que têm acesso a grandes quantidades de dados e recursos para investir em IA, enquanto pequenas empresas podem lutar para acompanhar.

Em suma, o futuro da IA suscita um rico debate que abrange oportunidades promissoras e desafios significativos. A colaboração multifacetada entre tecnólogos, éticos, sociólogos e economistas será crucial para guiar o desenvolvimento da IA, garantindo que seus benefícios sejam amplamente distribuídos e que suas ameaças sejam mitigadas. O diálogo contínuo entre essas disciplinas será essencial para moldar um futuro em que a IA sirva ao bem-estar da humanidade.

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Gabriela, Mariana, Rafaela, Yasmin

1. Desenvolvimento: Criado pela IBM, foi um dos primeiros computadores de xadrez a usar inteligência artificial avançada. O Deep Blue foi um marco importante na história da inteligência artificial e no mundo do xadrez. Abriu portas para uma nova era em que máquinas e humanos podem competir e colaborar em diversas áreas.

2. Confrontos: Em 1996, enfrentou Garry Kasparov, perdendo a partida. Em 1997, venceu Kasparov em uma revanche.

3. Tecnologia: Utilizava algoritmos sofisticados para avaliar milhões de posições por segundo, combinando busca de árvore de movimentos e heurísticas.

4. Impacto: Marcou um momento histórico na IA, provocando discussões sobre inteligência, estratégia e a capacidade das máquinas em superar humanos.

5. Legado: Influenciou o desenvolvimento de técnicas em aprendizado de máquina e algoritmos em várias áreas, além de inspirar pesquisas em inteligência artificial.