O que é computação cognitiva?
des de inter-relações probabilísticas solucionadoras de problemas sofisticados prevaleceram até 2006. A fonte inicial de informação – entrevista com especialistas – continuou sendo utilizada, entretanto, ficou cada vez mais dependente das observações experimentais ao redor do mundo para produzir as probabilidades que alimentaram o sistema. A qualidade das redes não é mais monitorada exclusivamente com base em lógica, mas também em teoria de probabilidades, tudo para garantir a qualidade das informações produzidas com o objetivo de que melhores decisões possam ser tomadas. Essa área teve grande florescimento em termos de utilização prática e desenvolvimento científico e tecnológico. A forma de construir fenômenos de comportamento inteligente para a solução de problemas difíceis se tornou um grande desafio hoje, pois vivemos rodeados de redes interconectadas e um volume imenso de dados é cada vez mais indispensável. Atualmente, temos a dominância de sistemas de aprendizado de máquina, redes neurais artificiais e arquiteturas cognitivas, cujas informações geradas são obtidas principalmente por meio de observações experimentais e coleta de dados. Essas informações são agregadas e organizadas de forma arquitetada graças às técnicas de otimização e de manipulação de sistemas, que sofrem perturbação e buscam uma condição de estabilidade. Essa condição de estabilidade deve apresentar uma solução adequada para o problema que se apresenta.
Sistemas capazes de reconstituir comportamentos inteligentes Esses são os ciclos pelos quais a inteligência artificial vem passando. Mas o que eles têm em comum? O objetivo é o mesmo desde o início, utilizar técnicas
formais e cuidadosas de matemática e de engenharia para a construção de sistemas capazes de reconstituir comportamentos inteligentes de tal forma que problemas difíceis e extremamente relevantes possam ser resolvidos com eficiência cada vez maior.
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A forma de construir fenômenos de comportamento inteligente para a solução de problemas difíceis se tornou um grande desafio hoje, pois vivemos rodeados de redes interconectadas e um volume imenso de dados é cada vez mais indispensável.
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Se de um lado o nome inteligência artificial é perfeitamente adequado, porque o comportamento inteligente tem sido a base e o motor de toda essa jornada de construção científica e tecnológica, de outro, é perigoso por gerar especulações. A sigla IA pode ser interpretada de diversas maneiras e significar até incompetência. Um sistema que incorpore aspectos que caracterizem a incompetência de seu construtor pode se tornar bastante perigoso. Uma panela de pressão, um relógio, um celular com bateria que superaquece podem ser perigosos, assim como qualquer outra coisa mal construída. Um sistema bem construído e projetado deve produzir o resultado para o qual foi projetado. Um sistema não é nem uma coisa nem outra. Não é um perigo e nem a salvação de nada. Se bem construído, reproduz resultados adequados. Se alguém está interessado em obter resultados adequados de um sistema a ser construído, deve cuidar para que essa construção se faça da maneira adequada, utilizando as ferramentas de matemática e engenharia – que podem ser muito difíceis de dominar – para produzir o efeito desejado.
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