Os últimos avanços em Inteligência Artificial, por intermédio de técnicas como o “deep learning’ (aprendizado profundo) estão desenvolvendo sistemas realmente úteis que se dispõem a conceder um primordial sacudir a nosso cambaleante mercado de trabalho. As técnicas de “Deep Learning’ consistem em fornecer a um programa de pc de uma apoio de dados através da qual o software gera relações. E entre essas resultâncias surgirão novas de fato singulares e inovadoras que vão botar os nossos legisladores e governantes diante de dificuldades sem precedentes. A título de exemplo, referir responsabilidades por eventuais disfunções decorrentes do mau treinamento de inteligências artificiais, ou aguentar com novos análogos de ‘propriedade’ intelectual.
E tudo isso derivado do jeito como aprendem esse tipo de inteligências artificiais. As técnicas de “Deep Learning’ consistem em fornecer a um programa de micro computador de uma apoio de fatos, tais como, imagens marcadas, a partir da qual o software gera relações.
A charada é: se isto ocorre em um programa posto à disposição do público, como Você podes evitar que aconteça, quem sabe a desenvolver um sistema de avaliação prévia? Haverá apólices de seguro pra cobrir possíveis danos por vieses incorporados pela mente de uma máquina? E se a base de fatos usada pro treinamento pertence a alguém, você IA pagar um novo tipo de justo de autor? É claro que os legisladores do futuro vão ter muito serviço com a iminente revolução da inteligência artificial; e não é facilmente.
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A visão geral e uma definição e roteiro para sua organização inteligente, incluindo produtos, serviços e soluções que abordam, de modo dinâmica, o porquê, o quê, como e no momento em que. Um plano para fazer a cultura necessária e a modificação operacional organizacional na forma em que nós construímos, nós usamos, operamos e mantemos tais sistemas e soluções inteligentes. Um plano para criar um meio ambiente de inovação que deve ser uma quota integral do novo negócio pra ver e fornecer novos serviços inteligentes pros novos negócios e consumidores comuns.
As tecnologias de inteligência artificial ainda não estão prontas pra adoção industrial. A IA atual se beneficiou de décadas de procura acadêmica séria de alta qualidade. Não obstante, está claro que uma das principais fragilidades dos atuais sistemas de inteligência artificial é a falta de experiência na existência real, que é necessário para que seja de uma maneira confiável pra todos nós.
Quando os sistemas de IA não dão a resposta correcta no começo de seu emprego, isso não significa que os algoritmos ou os modelos matemáticos de AI subjacentes não sejam maduros o suficiente. Bem como os seres humanos, os algoritmos de inteligência artificial devem de mais experiência no universo real, que poderia acrescentar mais fatos desenvolvidos de lado a lado dos próprios ensaios e erros no universo real.
Portanto, seria injusto e tecnicamente incorreto julgar as soluções de IA nas fases iniciais, enquanto que ainda têm pouca ou nenhuma experiência. Este é um dos erros mais comuns que se cometem nos dias de hoje e, geralmente, leva à frustração e o mal-entendido em torno da maturidade dos modelos subjacentes a IA.
Precisamos conceder tempo pras soluções baseadas em inteligência artificial para que aprendam e se avaliem cuidadosamente antes de implantá-las pela empresa. Esta é uma diferença fundamental entre a observação convencional e as soluções de inteligência artificial. Na análise, os fornecedores de software criam soluções de software, sem ter os dados reais. Pelo contrário, as soluções de inteligência artificial, usamos a definição do problema, os dados reais, a compreensão do domínio e um conjunto de objectivos específicos pra poder fazer, treinar e examinar algoritmos de ML. Sem fatos, sem algoritmos! Em AI, não há uma solução chave-na-mão. Este é uma transformação de mentalidade-chave que tem que suceder prontamente pra evitar esse mal-interpretado.