Inteligência artificial: o que é, como funciona e exemplos

Apesar da promessa da IA, muitas empresas não estão percebendo todo o potencial do machine learning e outras funções da IA. Os fluxos de trabalho ineficientes podem impedir as empresas de obter o valor total de suas curso de teste de software implementações de IA. Por exemplo, um engenheiro de machine learning pode experimentar diferentes modelos candidatos para um problema de visão computacional, como a detecção de fraturas ósseas em imagens de raios X.

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A investigação em Inteligência Artificial Forte aborda a criação da forma de inteligência baseada em computador que consiga raciocinar e resolver problemas; uma forma de IA forte é classificada como auto-consciente. Interesse em redes neurais e “conexionismo” foi revivida por David Rumelhart e outros em meados de 1980. Estas e outras abordagens sub-simbólicas, como sistemas de fuzzy e computação evolucionária, são agora estudados coletivamente pela disciplina emergente inteligência computacional. A IA tem se tornado uma ferramenta estratégica e competitiva para as empresas, gerando histórias de sucesso e trazendo benefícios e desafios na sua operacionalização.

Inteligência Artificial aplicada à comunicação (IDP)

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. Há diversos campos dentro da IA fraca, e um deles é o Processamento de linguagem natural, que trata de estudar e tentar reproduzir os processos de desenvolvimento que resultaram no funcionamento normal da língua. Muitos destes campos utilizam softwares específicos e linguagens de programação criadas para suas finalidades.

Além de automatizar cálculos de preços, avaliar retornos de investimentos e desempenhar um papel crucial na prevenção de fraudes, a tecnologia otimiza seguros, crédito e análise de risco. Além disso, vale destacar que, anualmente, US$62 bilhões são perdidos por causa de um insatisfatório serviço ao cliente oferecido pelas empresas, de acordo com dados da Forbes. Tal fato se dá porque ela gera diagnósticos de diversos setores e processos, contribuindo para o mapeamento de riscos (e também de oportunidades). Em relação aos sistemas, suas informações são provenientes de bancos de dados, de relatórios, de históricos, etc. Principalmente se estiver vinculada a uma solução de big data, que é capaz de lidar com um gigantesco volume de dados não-estruturados.

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Nos últimos anos, investimentos têm sido feitos para promover a pesquisa e o desenvolvimento em IA. Um exemplo é a Estratégia Brasileira de https://www.jornaldealagoas.com.br/geral/2024/01/18/22446-curso-de-teste-de-software-drible-a-falta-mao-de-obra-no-mercado-de-trabalho e a abertura para as propostas de criação de centros de pesquisas aplicadas em inteligência artificial. Embora a IA tenha suas origens na década de 1950, foi nas últimas décadas que seu desenvolvimento acelerou, com avanços significativos em hardware, software e técnicas de aprendizado.

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