Há muita discordância entre acadêmicos e especialistas sobre o futuro da Inteligência artificial. Enquanto alguns estão entusiasmados com as perspectivas de computadores e robôs autodidatas, outros, como Stephen Hawkings, têm reservas sobre isso. De acordo com Stephen Hawkings, os robôs podem dominar o planeta se a pesquisa de inteligência artificial não for feita corretamente.
Ler: Debate sobre inteligência artificial.
Termos em Inteligência Artificial
AI: Inteligência artificial; refere-se ao campo da inteligência artificial em um sentido amplo
Algoritmo: Você pode ter se deparado com essa palavra se tiver participado de programação. Refere-se a um conjunto de instruções que executam uma tarefa. Na inteligência artificial, o Algorithm diz às máquinas como descobrir respostas para diferentes questões ou questões.
Raciocínio AnalógicoO termo analógico geralmente se refere a dados não digitais, mas quando se trata do campo da IA, o raciocínio analógico é o processo em que as pessoas (cientistas) tiram conclusões baseadas em resultados passados. É mais como prever os mercados de ações. Mapas e diagramas são desenhados com base em dados passados e o raciocínio analógico é aplicado para prever os resultados de qualquer processo ou experimento.
ANN: Redes de Neurônios ArtificiaisRedes de neurônios artificiais formam a espinha dorsal de muitos experimentos no extremo do campo do raciocínio. Sistemas que não resolvem problemas complexos são modificados para conter redes de neurônios artificiais de uma forma que eles possam pensar de si mesmos e resolver problemas complexos. A rede de neurônios artificiais é baseada na rede de neurônios biológicos e provavelmente é a mais assustadora dentre todos os termos usados na inteligência artificial.
Retropropagação: Algo nas linhas de codificação inversa. O resultado já está lá, mas o processo para alcançar o resultado é descoberto, alimentando os processos relacionados em um sistema pronto para propósitos de IA.
Encadeamento reverso: Soa como backpropagation, mas o objetivo aqui é descobrir se há algum dado disponível que possa ser usado como evidência para o objetivo atual. Nesse sistema também, os especialistas trabalham a partir de uma solução já existente para os processos que ajudaram a alcançar a solução, e no processo, descobrindo evidências de que os processos podem ser dependentes.
CBR: Raciocínio Baseado em Casos: Um método pelo qual os problemas são resolvidos com base em casos semelhantes resolvidos no passado.
Aprendizagem Profunda: Um processo que emprega algoritmos especializados para modelar e estudar conjuntos de dados complexos; o método também é usado para estabelecer relações entre dados e conjuntos de dados
Encadeamento Avançado: Um processo em que as máquinas estudam a partir de um determinado ponto - usando uma sequência de subprocessos if-then para alcançar o objetivo desejado. O objetivo é descobrir um sistema que funcione para um determinado conjunto de problemas.
Raciocínio indutivo: Um processo em que evidências e conjuntos de dados são usados para atingir metas específicas. Isso não deve ser muito diferente da programação normal, pois funciona em conjuntos de dados já presentes, em vez de construí-los. O processo de coleta e agregação de dados com base em sua natureza é denominado mineração de dados O raciocínio indutivo usa os conjuntos de dados criados como resultado da mineração de dados.
Aprendizado de máquinaOutro dos termos assustadores usados na inteligência artificial, Aprendizado de Máquina refere-se a máquinas que atuam sem receber programas para realizar tarefas. O aprendizado de máquina vem e melhora à medida que a vida do sistema aumenta. Emprega os padrões de resultados obtidos no passado para atuar nos objetivos atuais.
PNL - Processamento de Linguagem NaturalOutro dos termos populares usados em inteligência artificial, o processamento de linguagem natural é baseado em reconhecimento de fala ou entradas baseadas em gestos. O ponto aqui é entender a linguagem humana como um comando. Quanto mais você interagir com a máquina usando PNL, melhor será a compreensão e o processamento de seus comandos.
Poda: O processo de limpeza de código para que soluções indesejadas possam ser eliminadas. Mas com o corte de código (poda), o número de decisões que podem ser feitas por máquinas é restrito.
AI forteStrong refere-se ao campo da inteligência artificial que trabalha no sentido de fornecer poderes semelhantes aos cérebros para as máquinas de IA; na verdade, ele trabalha para tornar as máquinas tão inteligentes quanto os humanos
IA fraca: A maioria dos sistemas de inteligência artificial no mercado hoje é fraca inteligência artificial. As máquinas AI fracas ainda podem tomar suas próprias decisões com base no raciocínio e nos conjuntos anteriores de dados.
Estes são os termos mais importantes usados em inteligência artificial de acordo com o meu entendimento.
Ler: Fatos e Mitos sobre Inteligência Artificial: AI Fraca, AI Forte e IA Super.
