Palavras chaves

 

1. Inteligência artificial ou IA (duas vezes)
2. Bullying (Zero vezes)
3. 20 de novembro  Dia da Consciência Negra ( 21 vezes)
4. Mulher e os direitos de igualdade ( 44 vezes)
5. Tecnologias ( 07 vezes)
6. Racismo  ( 02 vezes)
7. Violência ( 21 vezes)
8. Política ( 13 vezes)
9. ( 13 vezes)

10.  Clima (03 vezes)

11. Sociedade ( 22 vezes)
13. Saúde( 18 vezes)
14. Guerras?

1- O que é inteligência artificial ou IA?

A inteligência artificial (IA) é um conjunto de tecnologias que permite aos computadores executar uma variedade de funções avançadas, incluindo a capacidade de  ver  , compreender e  traduzir línguas faladas e escritas  ,  analisar dados  , fazer recomendações e muito mais. 

A IA é a espinha dorsal da inovação na computação moderna, criando valor para pessoas e empresas. Por exemplo,  o reconhecimento óptico de caracteres (OCR)  utiliza IA para extrair texto e dados de imagens e documentos, convertendo conteúdo não estruturado em dados estruturados prontos para empresas, além de fornecer estatísticas valiosas.  

Definição de Inteligência Artificial

A inteligência artificial é um campo da ciência preocupado com a criação de computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e operar de maneiras que normalmente exigiriam inteligência humana ou que envolvem dados cuja escala excede a capacidade de análise humana. exigiriam inteligência humana ou que envolvem dados cuja escala excede a capacidade de análise humana. 

A IA é um campo amplo que inclui muitas disciplinas, como ciência da computação, análise de dados e estatística, engenharia de hardware e software, linguística, neurociência e também filosofia e psicologia. 

A nível operacional para uso empresarial, IA é um conjunto de tecnologias que se baseiam principalmente em machine learning e deep learning, utilizadas para análise de dados, geração de previsões e previsões, categorização de objetos, processamento de linguagem natural, recomendações, recuperação inteligente de dados e muito mais.

Como funciona a IA?

Os detalhes variam entre as diferentes técnicas de IA, o princípio fundamental gira em torno de dois dados. Os sistemas de IA aprendem melhor através da exposição a grandes quantidades de dados, identificando padrões e relações que as pessoas podem não perceber.

Este processo de aprendizagem normalmente envolve algoritmos, que são conjuntos de regras ou instruções que orientam a análise e a tomada de decisões da IA. Não sendo o aprendizado de máquina, um subconjunto popular da IA, os algoritmos são treinados apenas em dados rotulados ou não para fazer previsões ou categorizar informações. 

O aprendizado profundo , uma especialização adicional, utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas para processar informações, imitando a estrutura e função do cérebro humano. Através da aprendizagem e adaptação contínuas, os sistemas de IA tornam-se cada vez mais aptos a realizar tarefas específicas, desde o reconhecimento de imagens até à tradução de idiomas e muito mais.

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Tipos de inteligência artificial

A inteligência artificial pode ser organizada de diversas maneiras, dependendo dos estágios de desenvolvimento ou das ações que estão sendo tomadas. 

Por exemplo, quatro estágios de desenvolvimento de IA são comumente reconhecidos.

1. Máquinas reativas: IA limitada que reage apenas a diferentes tipos de estímulos com base em regras pré-programadas. Ele não usa memória e, portanto, não pode aprender com novos dados. O Deep Blue da IBM, que derrotou o campeão de xadrez Garry Kasparov em 1997, foi um exemplo de máquina reativa.
2. Memória limitada: a maior parte da IA moderna é considerada limitada em memória. Você pode usar a memória para melhorar ao longo do tempo, treinando com novos dados, geralmente por meio de uma rede neural artificial ou algum outro modelo de treinamento. O aprendizado profundo, um subconjunto do aprendizado de máquina, é considerado inteligência artificial com memória limitada.
3. Teoria da mente: Atualmente não existe IA com teoria da mente, mas diferentes possibilidades estão sendo investigadas. O termo refere-se à IA que pode emular a mente humana e tem capacidades de tomada de decisão semelhantes às humanas, incluindo reconhecer e lembrar emoções e reagir em situações sociais como um ser humano faria. 
4. Autoconsciência: um passo além da IA da teoria da mente, o conceito de IA autoconsciente descreve uma máquina mítica que está ciente de sua própria existência e possui as capacidades intelectuais e emocionais de um ser humano. Assim como a IA da teoria da mente, a IA autoconsciente não existe hoje.

Uma maneira mais útil de categorizar amplamente os tipos de inteligência artificial é através do que a máquina pode fazer. Tudo o que chamamos de inteligência artificial é atualmente considerado inteligência “estreita” porque só pode realizar um conjunto restrito de ações com base na sua programação e treinamento. Por exemplo, um algoritmo de IA usado para classificação de objetos não será capaz de realizar processamento de linguagem natural. A Pesquisa Google é uma forma de IA restrita, assim como estatísticas preditivas ou assistentes virtuais.

A inteligência artificial geral (AGI) seria a capacidade de uma máquina “sentir, pensar e agir” como uma pessoa faria. O AGI não existe atualmente. O próximo nível seria a superinteligência artificial (ASI), na qual a máquina poderia ter um desempenho superior ao humano em todos os aspectos. 

Modelos de treinamento de inteligência artificial

Quando as empresas falam sobre IA, muitas vezes falam sobre “dados de treinamento”. Mas o que isso significa? Lembre-se de que a inteligência artificial com memória limitada é uma IA que melhora com o tempo à medida que é treinada com novos dados. O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial que utiliza algoritmos para treinar dados e obter resultados.

Em termos gerais, três tipos de modelos de aprendizagem são geralmente usados no aprendizado de máquina:

O aprendizado supervisionado é um modelo de aprendizado de máquina que mapeia uma entrada específica para uma saída usando dados de treinamento rotulados (dados estruturados). Em termos simples, para treinar um algoritmo para reconhecer imagens de gatos, você alimenta-o com imagens rotuladas como gatos.

O aprendizado não supervisionado é um modelo de aprendizado de máquina que aprende padrões com base em dados não rotulados (dados não estruturados). Ao contrário da aprendizagem supervisionada, o resultado final não é conhecido antecipadamente. Em vez disso, o algoritmo aprende com os dados e os classifica em grupos com base em vários atributos. Por exemplo, a aprendizagem não supervisionada é boa para identificar padrões e realizar modelagem descritiva. 

Além da aprendizagem supervisionada e não supervisionada, é frequentemente utilizada uma abordagem mista chamada aprendizagem semissupervisionada, na qual apenas alguns dos dados são rotulados. Na aprendizagem semissupervisionada, um resultado final é conhecido, mas o algoritmo deve determinar como organizar e estruturar os dados para alcançar os resultados desejados.

O aprendizado por reforço é um modelo de aprendizado de máquina que pode ser amplamente descrito como “aprender fazendo”. Um “agente” aprende a executar uma tarefa definida por meio de tentativa e erro (um ciclo de reação) até que seu desempenho esteja dentro da faixa desejada. O agente recebe reforço positivo quando executa a tarefa corretamente e reforço negativo quando executa mal. Um exemplo de aprendizagem por reforço seria ensinar uma mão robótica a pegar uma bola.

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2- bullying 

O bullying é a prática de atos de violência física ou psicológica, intencionais e repetidos, cometidos por um ou mais agressores contra uma determinada vítima.

O termo em inglês "bullying" é derivado da palavra "bully" (tirano, brutal).

Embora este tipo de agressão sempre tenha existido, foi descoberto pela primeira vez na década de 70 pelo psicólogo sueco Dan Olweus.

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3- Dia da Consciência Negra

O Dia da Consciência Negra, em  20 de novembro , é um feriado nacional que celebra o luto e a cultura negra, marcando a morte de Zumbi dos Palmares, líder do maior quilombo brasileiro. Os dados valorizam os direitos civis e são uma homenagem à resistência negra.

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4- Mulher e os direitos de igualdade

A igualdade de gênero é um direito humano que exige que homens e mulheres tenham as mesmas oportunidades, direitos, obrigações e rendimentos em todas as áreas da sociedade. A luta por direitos de igualdade para as mulheres é atual e histórica, e tem sido fundamental para conquistar avanços significativos.