Definindo Inteligência Artificial: Um Glossário dos Principais Termos do AI

Terminologia importante de IA explicada.

Fonte: istockphoto

UMA

Algoritmo : Um algoritmo é uma sequência de instruções explícitas, passo a passo, que permite que um computador solucione problemas.

Inteligência Geral Artificial (AGI) : Também chamada de superinteligência, é quando as capacidades da inteligência da máquina são iguais ou maiores que a inteligência humana.

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Inteligência Artificial (IA) : O campo da ciência da computação em que as máquinas são capazes de simular a cognição humana e a aprendizagem.

Inteligência Estreita Artificial (ANI) : Refere-se à IA que é limitada a um conjunto específico de tópicos e capacidades.

Rede Neural Artificial (RNA) : Um modelo usado em IA, é vagamente baseado no cérebro humano. Consiste em camadas neurais usadas para aprendizado de máquina.

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B

Propagação reversa : Também conhecida como “propagação retrógrada de erros”, é uma técnica de aprendizado supervisionado, na qual os erros são calculados na saída e distribuídos para trás através das camadas da rede neural artificial. É um método comum de treinar uma rede neural artificial onde a saída inicial do sistema é comparada com a saída desejada, então o sistema é ajustado até que a diferença seja minimizada.

C

Convolutional Neural Network (CNN) : É um tipo de rede neural usada para identificar e analisar imagens.

D

Aprendizado Profundo : Um método de aprendizado de máquina, consistindo de uma rede neural artificial de muitas camadas. Usa várias camadas de processamento não linear para extrair recursos dos dados e, em seguida, transformar os dados em diferentes níveis de abstração. Pode ser supervisionado, semi-supervisionado ou não supervisionado. Usado no reconhecimento de fala, visão computacional, processamento de linguagem natural e reconhecimento de padrões.

E

Sistema Especialista : Um sistema de IA que usa uma base de conhecimento de conhecimento de domínio humano para resolução de problemas.

F

Encadeamento direto : um método em que a IA analisa e analisa o sistema baseado em regras para encontrar as regras “se” e para determinar quais regras usar para encontrar uma solução.

G

Redes Geradoras Adversariais (Generative Adversary Networks – GAN) : Um tipo de algoritmo de IA usado em aprendizado de máquina não supervisionado onde existem duas redes neurais (gerador e discriminador) treinadas no mesmo conjunto de dados. O gerador produz saída e o discriminador compara a saída produzida com o conjunto de dados original em esforços para determinar quais imagens são autênticas. Com base nesses resultados, o gerador ajusta seus parâmetros para criar nova saída. Este processo é iterado até que o discriminador não seja mais capaz de distinguir a saída do gerador com o conjunto de dados original. Usado para criar imagens fotorrealistas.

H

Heurística : regras de senso comum baseadas na experiência. Na programação heurística, os programas são de autoaprendizagem e melhoram com a experiência. Frequentemente usado com sistemas especialistas.

Eu

Raciocínio indutivo : Um processo lógico em que múltiplas premissas que são verdadeiras ou verdadeiras na maior parte do tempo, são combinadas para formar uma conclusão. Usado frequentemente na previsão e previsão.

M

Machine Learning : Um subconjunto de AI. Os algoritmos de computadores aprendem a partir de padrões identificados em dados e ajustam suas ações de acordo, sem programação explícita.

N

Processamento de Linguagem Natural (PNL) : Aplicação de algoritmos de computador para determinar propriedades da linguagem humana natural em esforços para permitir que as máquinas compreendam a linguagem falada ou escrita.

Rede Neural : Veja “Rede Neural Artificial”.

R

Aprendizado por Reforço : Um tipo de método de aprendizado de máquina inspirado na psicologia do comportamento. O algoritmo de aprendizado de reforço (agente) aprende interagindo com seu ambiente e é penalizado ou recompensado. O agente procura tomar decisões para maximizar a recompensa ao longo do tempo.

S

IA forte : Veja “Inteligência Geral Artificial”.

T

Teste de Turing : Teste da capacidade de uma máquina de se comportar de maneira inteligente, indistinguível do comportamento humano. Desenvolvido por Alan Turing em 1950.

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