Inteligência artificial: por que menos mulheres estão usando a tecnologia do que homens? BBC News Brasil

Exemplos notáveis incluem as linguagens Lisp e Prolog, as quais foram desenvolvidas para pesquisa em IA,[42] embora também sejam usadas para outros propósitos. A utilização da IA permite obter não somente ganhos significativos de performance, mas também possibilita o desenvolvimento de aplicações inovadoras, capazes de expandir de forma extraordinária nossos sentidos e habilidades intelectuais. Cada vez mais presente, a inteligência artificial simula o pensamento humano e se alastra por nosso cotidiano. Esse passo reforça que, atualmente, a inteligência artificial é impactante no setor econômico. Deep learning que, em tradução literal, significa aprendizado profundo, é uma técnica onde o conhecimento da máquina se baseia em redes neurais artificiais. A cada dia que passa, surgem novos e interessantes exemplos de inteligência artificial.

Se o problema for algo mais comum, o desenvolvedor poderá escolher ferramentas prontas. Se for mais complexo, o mais indicado é o desenvolvimento de uma IA própria e, para isso, será necessária uma equipe de programadores especializados. Pela aplicação de técnicas de https://curiosando.com.br/analista-de-teste-de-software-como-escolher-melhor-curso-alavancar-carreira/, como aprendizado de máquina, redes neurais e algoritmos de otimização, a análise preditiva pode ser aprimorada e automatizada. Em resumo, após serem treinados, esses algoritmos podem facilitar ou mesmo realizar algumas de nossas tarefas, o que significa que a IA pode melhorar a eficiência e a qualidade das nossas vidas. Isso pode ser feito através da automação de tarefas, análise de dados e resolução de problemas complexos, trazendo avanços significativos em diversos setores e contribuindo para o desenvolvimento da sociedade na totalidade. A área de Inteligência Artificial e Machine Learning foi criada visando desenvolver sistemas que possam executar tarefas complexas de forma eficiente e autônoma.

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Nascido na cidade de Boston, trabalhou na Universidade de Stanford e no Massachusetts Institute of Technology (MIT), além de ter vencido o prêmio Turing em 1972 e a Medalha Nacional de Ciência em 1991. Já a programação LISP, uma das maiores conquistas de McCarthy, surgiu em 1958 e serviu para facilitar o desenvolvimento da inteligência artificial. A linguagem é das mais antigas ainda em uso e foi usada pela primeira vez ao colocar um computador para jogar xadrez contra um adversário humano. Algumas aplicações de IA são voltadas para a análise de conteúdo de mídia audiovisual, como filmes, programas de TV, vídeos publicitários ou conteúdo gerado pelo usuário.

• A IA pode acelerar a descoberta de novos materiais, medicamentos e soluções energéticas, analisando rapidamente grandes volumes de dados experimentais e simulando cenários complexos.
• A vantagem da inteligência artificial sobre um trabalhador comum é o volume de dados que ela consegue avaliar e processar em um curto espaço de tempo.
• O início dos anos 2000 também foi marcado por novidades como o iRobot, um assistente de limpeza autônomo, e o Big Dog, um robô em formato de cavalo que conseguia carregar grandes cargas e reagir a movimentos e obstáculos externos.
• Alguns tipos de câmeras de vigilância também são portadoras de inteligência artificial.

A aprendizagem automática pode otimizar as cadeias de abastecimento para reduzir o desperdício, monitorar o consumo de recursos e promover processos de fabricação sustentáveis. Sem grandes mudanças nos processos de produção e nos padrões de consumo na moda, estes impactos continuarão aumentando, segundo a Aliança das Nações Unidas para a Moda Sustentável. À medida que os desastres climáticos extremos acontecem com mais frequência e intensidade, a IA pode ajudar comunidades em todo o mundo a se prepararem melhor. Por exemplo, a aplicação MyAnga ajuda os pastores quenianos a se prepararem para a seca. Com dados de estações meteorológicas globais e satélites enviados para os seus telefones, os pastores podem planejar com antecedência, gerir melhor o seu gado e poupar horas de busca por pastagens verdes.

Quais são os desafios de usar inteligência artificial?

Esse é o modelo de aprendizado profundo, também conhecido como aprendizado não supervisionado. E você veria que muitas vezes havia uma palavra perto dessas palavras que poderia significar “um” ou talvez “o” – e assim por diante. A quantidade de texto na internet e em livros digitalizados é tão vasta que ao longo de muitos meses o ChatGPT conseguiu aprender sozinho como combinar palavras de forma significativa. A IA foi então solicitada a aplicar esses padrões a alguns novos dados e fornecer feedback sobre sua precisão. Até recentemente, o processo-chave no treinamento da maioria das IAs era conhecido como “aprendizagem supervisionada”.

Várias agências da ONU apoiam comunidades vulneráveis ​​no Burundi, no Chade e no Sudão através de um projeto orientado pela IA para investigar alterações ambientais passadas em torno de pontos críticos de deslocamento. Além disso, a tecnologia apresenta projeções futuras para informar medidas de adaptação e ações antecipadas que precisam integrar o planejamento das intervenções humanitárias. O lançamento recente do Órgão Consultivo de IA liderado pela ONU impulsionou uma tendência global crescente de aproveitar a aprendizagem por máquinas para encontrar soluções para desafios comuns.

Recursos Humanos (RH)

É um complexo nó de processos que possibilita às máquinas aprender, se adaptar e tomar decisões baseadas em dados. Como o deep learning e o aprendizado de máquina tendem a ser usados de forma intercambiável, vale a pena observar as nuances entre os dois. Conforme mencionado acima, tanto o deep learning quanto o aprendizado de máquina são subcampos da curso de teste de software, e o deep learning é, na verdade, um subcampo do aprendizado de máquina. A IA pode aprender com dados e identificar padrões e tendências ocultas, possibilitando a previsão de eventos futuros e a tomada de decisões baseadas em dados.