Muito se comenta sobre os perigos que a intelig\u00eancia artificial oferece \u00e0 humanidade. Ainda mais quando se relaciona o advento dessa ci\u00eancia \u00e0 populariza\u00e7\u00e3o dos meios digitais. Com uma intelig\u00eancia similar \u00e0 humana, o sistema foi definido por John McCarthy, que cunhou o termo em 1956, como “a ci\u00eancia e engenharia de produzir m\u00e1quinas inteligentes”.<\/p>\n
Simplificadamente, as m\u00e1quinas criadas possuem capacidade de racioc\u00ednio, infer\u00eancia e aprendizagem. O que, em princ\u00edpio, come\u00e7ou como uma ci\u00eancia que buscava reproduzir o pensamento humano, hoje, se dividiu em subcampos que provocam desconfian\u00e7a. Afinal, os desfechos s\u00e3o desconhecidos. Mas, deixando o temor para uma pr\u00f3xima oportunidade, \u00e9 importante focar nas melhorias que esses sistemas est\u00e3o proporcionando atualmente, como \u00e9 o caso dos softwares usados em carros aut\u00f4nomos e tradu\u00e7\u00f5es feitas simultaneamente, por exemplo.<\/p>\n
Especialistas projetam que a intelig\u00eancia das m\u00e1quinas se igualar\u00e1 a de humanos at\u00e9 2050. No caso dos carros aut\u00f4nomos, a aplica\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial \u00e9 um grande passo: para eliminar qualquer chance de acidentes, a cria\u00e7\u00e3o de uma percep\u00e7\u00e3o do mundo exterior e de uma integra\u00e7\u00e3o sensorial faz com que a intelig\u00eancia artificial seja crucial para o sucesso da nova tecnologia nas m\u00e1quinas. \u00c9 um trabalho que requer muita persist\u00eancia, afinal, al\u00e9m de tudo, \u00e9 preciso desenvolver discernimento.<\/p>\n
Imagine a situa\u00e7\u00e3o: entre um cachorro e uma senhora, de quem o carro aut\u00f4nomo ir\u00e1 desviar? Para ele, ambos s\u00e3o objetos, n\u00e3o h\u00e1 ju\u00edzo de valor. O exerc\u00edcio de reconhecimento exige investimento. A Apple mesmo, na corrida para lan\u00e7ar sua frota de ve\u00edculos aut\u00f4nomos, tem contratado experts na ci\u00eancia para ter sucesso no setor.<\/p>\n
Ainda sem previs\u00e3o para o lan\u00e7amento dos carros aut\u00f4nomos, o que se sabe, por agora, \u00e9 que \u00e9 preciso persist\u00eancia. Como \u00e9 constru\u00edda, a intelig\u00eancia artificial \u00e9 cont\u00ednua e acumulativa. Fei-fei Li, professora da Universidade de Stanford e diretora do laborat\u00f3rio de vis\u00e3o computacional da institui\u00e7\u00e3o, passou os \u00faltimos 15 anos ensinando computadores a “enxergar”. Com o objetivo de criar olhos eletr\u00f4nicos para rob\u00f4s e m\u00e1quinas e torn\u00e1-los capazes de entender o ambiente, a professora deu aos algoritmos o mesmo treinamento que crian\u00e7as recebem,por meio de experi\u00eancias quantitativas e qualitativas. Mais um passo para que a percep\u00e7\u00e3o do ambiente exterior se acentue nas m\u00e1quinas<\/p>\n
S\u00e3o diferentes perspectivas: uma delas, \u00e9 de um futuro em que a intelig\u00eancia artificial resultar\u00e1 em m\u00e1quinas que tenham o poder de se autoprogramar, desenvolvendo aprendizados superiores \u00e0 capacidade humana; a outra, a de inova\u00e7\u00f5es promissoras, com uma intelig\u00eancia artificial aliada ao conhecimento humano. Aliada ou carrasca, o tempo dir\u00e1. Por enquanto, a intelig\u00eancia artificial traz boas perspectivas para as novas tecnologias que est\u00e3o por vir.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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