Visão geral da Inteligência Artificial（AI）
2024-10-12 14:20:31 146 0 Relatar 0
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Este mapa mental oferece uma visão abrangente da Inteligência Artificial (IA), detalhando sua definição, desenvolvimento histórico e impacto futuro. A IA é definida como tecnologia que simula a inteligência humana, com habilidades de aprendizado e tomada de decisão. O documento explora a evolução da IA, desde o Teste de Turing até a era do aprendizado profundo e big data. Além disso, aborda tecnologias-chave, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional. Também são discutidas questões éticas e implicações sociais, incluindo privacidade, responsabilidade e mudanças no mercado de trabalho, destacando o papel transformador da IA na sociedade.
Outras criações do autor
Esboço/Conteúdo
A definição e desenvolvimento da inteligência artificial
Definição de análise
Tecnologia baseada em inteligência humana simulada
Simulação de capacidade de cálculo
Habilidade de aprendizado e de tomada de decisões
A distinção entre automação e inteligência artificial
História de desenvolvimento
Germinação: Teste de Turing e tentativas iniciais
O significado do Teste de Turing
Explorações iniciais de projetos de IA
Desenvolvimento: Sistemas Especialistas e Engenharia de Conhecimento
Casos de uso de sistemas de especialistas
O avanço tecnológico da engenharia de conhecimento
Período de prosperidade: aprendizado profundo e big data
A ascensão da tecnologia de aprendizado profundo
O papel do Big Data no impulso da IA
Visão futura
Nova fase de fusão humano-máquina
O modelo de trabalho em conjunto entre humanos e máquinas
A linha entre humanos e IA se torna borrosa
A disseminação e a popularização da tecnologia de IA
Custo da tecnologia de IA diminuindo
A ampla penetração de aplicativos de IA
Tecnologia-chave da inteligência artificial
Aprendizado de Máquina
Aprendizado supervisionado
Problema de classificação e regressão
O papel do conjunto de dados e das etiquetas
Aprendizado sem supervisão
Análise de clusterização e detecção de anomalias
Redução de dimensionalidade e extração de características
Aprendizado por Reforço
Interação entre agente e ambiente
Mechanismo de recompensa e otimização de estratégias
Processamento de Linguagem Natural
Compreensão e geração de texto
Análise semântica e reconhecimento emocional
Resumo de texto e criação
Reconhecimento de Voz e Síntese
Processamento de sinais de voz
Conversão de fala em texto
Visão computacional
Reconhecimento e classificação de imagens
Extração de características e correspondência
Aplicação da aprendizagem profunda na identificação de imagens
Detecção e rastreamento de objetos
Reconhecimento de objetos em cena dinâmica
Técnica de rastreamento multiobjetivo
Knowledge Graph
Representação e Construção de Conhecimento
Extração de relações de entidades
Construção e manutenção da base de conhecimento
Raciocínio de conhecimento e perguntas e respostas
Método de inferência baseado em grafos
A implementação do sistema de respostas inteligentes
A ética e as implicações sociais da inteligência artificial
questões éticas
Proteção de privacidade
Limites da coleta e uso de dados
O risco de vazamento de dados e a prevenção
responsabilidade
Responsabilidade pela tomada de decisões por IA
A responsabilização pela tomada de decisões erradas
Viés de algoritmo
A identificação e correção da discriminação algorítmica
Equilíbrio entre equidade e diversidade
Impacto social
Estrutura do emprego em mudança
Substituição e desaparecimento de postos tradicionais
Criação e demanda de novos empregos
Mudança no modelo econômico
A ascensão da economia digital e da indústria de IA
A atualização e transformação da indústria impulsionadas pela IA
Ajustes legais e políticos
A elaboração e a perfeição das leis relacionadas à IA
A direção e o apoio da política ao desenvolvimento da IA
Mudança de concepção cultural
A reposicionamento da relação entre humanos e IA
Inovação e Desenvolvimento Cultural na Era da Inteligência Artificial
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