Desde os anos cinquenta do século passado e, até há poucos anos o terreno comum da Inteligência Artificial (IA) avançada foi principalmente o laboratório de busca e a ficção científica. Com exceção de casos que foram deles contados, a prática totalidade de sistemas com uma inteligência idêntico à humana apareceram em filmes futuristas ou obras como as de Isaac Asimov.
contudo, esse panorama está mudando radicalmente nos últimos anos. O enorme impulso tecnológico a que estamos acostumados nos declarar perante o termo Big Data revolucionou o local empresarial. Poderíamos manifestar que o Big Data vem sendo só a primeira onda, e o vasto tsunami está prestes a aparecer. As outras arquiteturas Big Data têm lançado mão das grandes corporações de Internet, instituições nativas digitais e completamente conectados, desde a tua geração.
Uma das chaves da IA avançada está pela aprendizagem. É cada vez mais comum que lhes pedimos pras máquinas que aprendam por si mesmos. Não queremos nos permitir o luxo de pré-programar regras pra resistir com as infinitas combinações de detalhes de entrada e circunstâncias que aparecem no universo real. Ao invés de fazer isto, temos que que as máquinas sejam capazes de auto-programadas, em outras frases, queremos máquinas que aprendem com a tua própria experiência. Hoje em dia, o aprendizado automático está mais do que nunca ao alcance de cada programador.
Para testar com esses serviços, temos plataformas, como o IBM Watson Developer Cloud, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning, TensorFlow ou BigML. Compreender os algoritmos de aprendizagem é simples se pensarmos pela maneira como aprendemos a respeito de nós mesmos, desde garotas. O aprendizado por reforço abrange um grupo de técnicas de aprendizagem automática que, diversas vezes, usamos nos sistemas artificiais. Nestes sistemas, ao semelhante que nas gurias, as condutas que são premiadas tendem a ampliar a sua perspectiva de circunstância, sempre que que as condutas que se pune tendem a desaparecer. Este tipo de abordagens são chamados de aprendizado supervisionado, porque requer a intervenção dos humanos pra assinalar o que está bem e o que é falso (ou melhor, proporcional ao reforço).
Em algumas outras aplicações da computação cognitiva dos seres humanos, além do reforço, bem como fornecem fração da semântica necessária para que os algoritmos aprendam. É narrar, os seres humanos são o que inicialmente realmente sabem se um documento é uma queixa, uma instância, uma reclamação, um pedido de registro, um pedido de transformação, etc
Uma vez que os algoritmos apresentam um conjunto de treinamento fornecido pelos humanos, desta maneira conseguem generalizar e começar a agrupar documentos de forma automática, sem intervenção humana. Possivelmente o futuro da aprendizagem automática passe por um toque para o aprendizado não supervisionado. Neste paradigma, os algoritmos conseguem compreender, sem intervenção humana prévia, tirando eles mesmos as conclusões sobre a semântica embutida nos dados. Já existem empresas que se concentram inteiramente em abordagens de aprendizagem não supervisionado, como Loop AI Labs, cuja plataforma cognitiva é capaz de processar milhões de documentos não estruturados e fazer de forma autônoma representações estruturadas.
A disciplina do aprendizado automático está em plena ebulição, graças à tua aplicação no mundo do Big Data e o IoT. O Deep Learning representa uma aproximação mais íntima com o modo de funcionamento do sistema nervoso humano. Nosso cérebro tem uma microarquitetura de amplo complexidade, em que se descobriram núcleos e áreas diferenciadas, cujas redes de neurônios são especializadas para realizar tarefas específicas.
- Saída de texto
- Oswaldo R. Leon (PSUV), Eleito pro período 2008-2012 (Declarado Ausência Absoluta)
- Chuck Norris não fica molhado, a água se alimenta de Chuck ao tocá-lo
- um Referências em Transdiferenciación
- Meredith, Suzanne; Aswad, Ed (2005) IBM-in são paulo, Arcadia, 128pp
- Messenger v10, lançada em 14 de Agosto de 2014
- dezenove horas. A recuperação de Emre Mor se complica
- Mariano Rajoy, deixa a barba pra se parecer com Chuck Norris
Os modelos computacionais de Deep Learning imitam estas características arquitectónicas do sistema nervoso, permitindo que, dentro do sistema global tenha redes de unidades de modo que se especializam na detecção de umas características escondidas nos dados. Esta abordagem permitiu melhores resultados em tarefas de percepção computacional, se as compararmos com as redes monolíticas de neurônios artificiais. Até nesta ocasião vimos que a computação cognitiva baseia-se pela integração de processos psicológicos tipicamente humanos, como a aprendizagem ou linguagem.
nos próximos anos, veremos como os sistemas cognitivos artificiais, se expandem em numerosos aplicativos no ecossistema digital. Uma vez que as corporações possuem os detalhes e os sistemas capazes de processar é o momento de entrar de cheio pela seguinte fase: o conhecimento dos fatos, a aquisição do entendimento e a extração do valor. Em pequena escala, ou seja algo que tradicionalmente fazemos os humanos, acessar detalhes, os interpretamos usando o nosso cérebro e tomamos decisões possivelmente inteligentes. Não obstante, no momento em que falamos de gigabytes, terabytes, ou mesmo petabytes de dado, juntamente com a indispensabilidade de tomar decisões em escalas de tempo da ordem de milissegundos, os humanos estamos literalmente fora de duelo.
Não temos mais medicamento senão recorrer a máquinas e, além disso, necessitamos que essas máquinas sejam capazes de interpretar os detalhes, compreendê-los e retirar conclusões de modo inteligente. Em outras frases, devemos de sistemas cognitivos artificiais, cérebros feitos de hardware e software, capazes de tomar decisões por nós, qualificado de realizar milhões de diferentes tarefas que no passado só podiam fazer os humanos. Todas estas tarefas têm alguma coisa em comum. O primeiro objetivo é, desta maneira, comparecer a poder enfrentar com quantidades massivas de fatos. Uma vez que as modernas arquiteturas de Big Data permitem armazenar e processar dezenas ou centenas de petabytes de dados, o estímulo passa para as fases de aquisição de fatos e interpretação dos mesmos pra extração de conhecimento.