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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
CAPACIDADE
Inteligência artificial limitada (ou estreita): Tem a capacidade de desempenhar determinada tarefa para a qual foi designada.
Inteligência artificial geral: Tem a capacidade de aprender e desempenhar qualquer tarefa que os seres humanos realizam.
Superinteligência artificial: Representa a simulação por completo das funcionalidades do cérebro humano, sendo o modelo mais avançado de IA.
FUNCIONALIDADE
Máquina reativa:Funciona com base em regras pré-programadas e não é capaz de aprender com a experiência ou construir uma memória. Forma mais antiga de IA, com alta limitação.
Memória limitada: Funciona pela análise de comportamentos anteriores que ficaram gravados na memória da IA. Consegue tomar decisões e realizar tarefas.
Teoria da mente: Em fase de desenvolvimento. Tem como função identificar e compreender emoções, crenças, desejos, intenções, pensamentos e sentimentos que ocorrem no cérebro humano, melhorando as interações estabelecidas pela IA.
Autoconsciente: Desenvolvimento de pensamentos e emoções próprias, sem o auxílio de comandos ou algum tipo de pré-programação. Está ciente de seus próprios estados mentais. Pode raciocinar sobre o mundo. Fica no campo da hipótese.
ÁREAS
• Aprendizado de Máquina (Machine Learning): Algoritmos que permitem que as Máquinas aprendam com os dados e melhorem seu desempenho ao longo do tempo.
• Redes Neurais Artificiais: Modelos inspirados no funcionamento do cérebro humano que são usados para processar informações e tomar decisões.
• Processamento de Linguagem Natural (PLN): O estudo da interação entre máquinas e linguagem humana, incluindo tarefas como tradução automática, reconhecimento de fala e análise de sentimento.
• Visão Computacional: Desenvolvimento de algoritmos e de sistemas capazes de entender e de interpretar imagens e vídeos.
• Robótica Inteligente: Combinação de IA e robótica para criar robôs capazes de interagir com o ambiente e realizar tarefas complexas.
• Sistemas Especialistas: Sistemas de IA projetados para imitar a inteligência e o conhecimento de especialistas humanos em um domínio específico.
• Algoritmos Genéticos: Técnicas de otimização baseadas em princípios genéticos e em evolução natural, usadas para resolver problemas complexos.
• Sistemas de Recomendação: Algoritmos que analisam dados e padrões de comportamento do usuário para fornecer sugestões personalizadas.
• IA Conversacional: Tecnologias que permitem a interação entre humanos e sistemas de IA por meio de diálogos naturais, como chatbots e assistentes virtuais.
• Mineração de Dados: Técnicas para descobrir padrões e conhecimentos úteis a partir de conjuntos de dados grandes e complexos.
• Reconhecimento de Padrões: Identificação de padrões em dados, como reconhecimento facial, detecção de objetos e análise de imagem.
• IA Explicável: Desenvolvimento de métodos e de algoritmos que permitem entender e explicar o processo de tomada de decisão de sistemas de IA.
• Agentes Inteligentes: Programas de computador capazes de tomar decisões e agir de forma autônoma em um ambiente específico.
• Aprendizado Profundo: Subcampo do machine learning, utiliza redes neurais (unidades conectadas em rede para a análise de bancos de dados e informações) para emular o cérebro humano.
• Processamento de Sinais: Análise e interpretação de sinais, como áudio e vídeo, utilizando técnicas de IA.
• IA Responsável: Envolve garantir que a IA seja desenvolvida e implementada de forma ética e legalmente responsável.
• Raciocínio Automatizado (Automated Reasoning): Desenvolvimento de algoritmos e de técnicas para automatizar o processo de raciocínio lógico, permitindo que os computadores cheguem a conclusões ou provem teoremas deforma automatizada.
COMPONENTES
• Entrada (input): dados estruturados ou não estruturados (ex: texto, imagem, sensores)
• Processamento: modelos baseados em regras, algoritmos estatísticos ou aprendizado de máquina
• Saída (output): previsão, recomendação, decisão, classificação etc.