Learning Base: Platforms and robots learning in group
Por Rogério Figurelli
Se as ciências da computação são fartas de atalhos para o aprendizado humano, é natural imaginar que o mesmo seja induzido para o aprendizado de máquina.
Entretanto, a Inteligência Artificial Forte e Genérica é um desafio tão complexo que provavelmente quanto mais paradigmas criarmos, mais lentos serão os caminhos para chegar em níveis realmente práticos.
Dessa forma, prefiro começar com estruturas de dados o mais próximas possíveis do objetivo central, que é o aprendizado, para abrir portas para a criação de modelos adaptados a essas estruturas, sem alguma regra específica para isso.
Nesse livro irei apresentar uma ideia central que considero para isso, com uma proposta de modelo e paradigma em uma camada de abstração bastante alta, denominada de Base de Aprendizados.
Para isso, focaremos em duas necessidades de informações básicas para a produção de inteligência artificial: pergunta e resposta, com uma base de aprendizado estruturada com esse paradigma.
Ou seja, a medida que a máquina busca respostas para as mais diversas perguntas, que inclusive não necessitam ser necessariamente humanas, mas também da própria máquina ou de outras – e isso é importante destacar, pois o conceito apresentado no mercado de Inteligência Aumentada foca basicamente na inteligência humana de perguntas, o que me parece subestimar a capacidade de inferência e abstração de consciência artificial das máquinas – é natural que as respostas encontradas, mesmo que não sejam corretas, ao menos para o momento atual, sejam tratadas como uma representação do aprendizado até o momento em busca da verdade, que no caso, seria a resposta que atende de forma qualitativa e quantitativa o objetivo e dúvida da pergunta, principalmente através de um modelo formal para isso, representado em forma de algoritmos que possam ser traduzidos em código de máquina.
Entretanto, a Inteligência Artificial Forte e Genérica é um desafio tão complexo que provavelmente quanto mais paradigmas criarmos, mais lentos serão os caminhos para chegar em níveis realmente práticos.
Dessa forma, prefiro começar com estruturas de dados o mais próximas possíveis do objetivo central, que é o aprendizado, para abrir portas para a criação de modelos adaptados a essas estruturas, sem alguma regra específica para isso.
Nesse livro irei apresentar uma ideia central que considero para isso, com uma proposta de modelo e paradigma em uma camada de abstração bastante alta, denominada de Base de Aprendizados.
Para isso, focaremos em duas necessidades de informações básicas para a produção de inteligência artificial: pergunta e resposta, com uma base de aprendizado estruturada com esse paradigma.
Ou seja, a medida que a máquina busca respostas para as mais diversas perguntas, que inclusive não necessitam ser necessariamente humanas, mas também da própria máquina ou de outras – e isso é importante destacar, pois o conceito apresentado no mercado de Inteligência Aumentada foca basicamente na inteligência humana de perguntas, o que me parece subestimar a capacidade de inferência e abstração de consciência artificial das máquinas – é natural que as respostas encontradas, mesmo que não sejam corretas, ao menos para o momento atual, sejam tratadas como uma representação do aprendizado até o momento em busca da verdade, que no caso, seria a resposta que atende de forma qualitativa e quantitativa o objetivo e dúvida da pergunta, principalmente através de um modelo formal para isso, representado em forma de algoritmos que possam ser traduzidos em código de máquina.
Características do eBook
Aqui estão algumas informações técnicas sobre este eBook:
- Autor(a): Rogério Figurelli
- ASIN: B06XVZ9NWT
- Editora: Trajecta
- Idioma: Português
- Tamanho: 2462 KB
- Categoria: Ciências
Amostra Grátis do Livro
Faça a leitura online do livro Learning Base: Platforms and robots learning in group, escrito por Rogério Figurelli. Esse é um trecho gratuito disponibilizado pela Amazon, e não infringe os direitos do autor nem da editora.
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