Conceitos das RNAs

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Conceitos das RNAs 
Elaine Aparecida Santiago Silva 10° período RA: 00016066 
1. O que é Inteligência Artificial? 
O termo "inteligência artificial" representa um conjunto de software, lógica, 
computação e disciplinas filosóficas que visa fazer com que os computadores realizem 
funções que se pensava ser exclusivamente humanas, como perceber o significado em 
linguagem escrita ou falada, aprender, reconhecer expressões faciais e assim por diante. 
2. Quais os pilares da Inteligência Artificial? 
1. Integridade 
Durante as inspeções e monitoramento da inteligência artificial, é fundamental que as 
empresas assegurem que não há alterações que possam comprometer o objetivo ou a 
intenção original da tecnologia. “Para que as soluções de IA sejam transformadoras, é 
necessário que exista a integridade do algoritmo e a validade dos dados, incluindo a 
linhagem e a adequação de como as informações são usadas”, diz o relatório. Nesse 
sentido, organizações de todos os tipos e tamanhos, ao se depararem com o enorme 
fluxo de dados, devem garantir a integridade das informações, empenhando-se para 
evitar vazamentos e abordagens inapropriadas. 
2. Explicabilidade 
O segundo princípio baseia-se na transparência da utilização da tecnologia e no 
entendimento dos processos de tomada de decisão do algoritmo. Em outras palavras, a 
empresa tem que ser capaz de explicar como e por que um modelo de inteligência 
artificial tomou determinada decisão, identificando quais fatores foram considerados 
para chegar ao resultado obtido. Tal característica parte do pressuposto de que todas as 
respostas obtidas pelos sistemas inteligentes devem ser explicáveis, sem segredos, 
apoiando-se na ética e na responsabilidade para garantir soluções justas e com processos 
claros e bem definidos. 
3. Equidade 
Outra importante diretriz para garantir a governança apropriada da inteligência artificial 
passa por uma equidade, que assegura que os sistemas sejam éticos, isentos de 
preconceitos e que os atributos protegidos não sejam utilizados. Ao serem construídos 
em cima de sistemas matemáticos que refletem uma sociedade injusta, a tendência é que 
os algoritmos também tomem decisões e posicionamentos discriminatórios. Por isso, as 
empresas devem redobrar a atenção para os bancos de dados que alimentam o 
funcionamento da inteligência artificial, para que sejam o mais isento possível de 
estereótipos e preconceitos. 
4. Resiliência 
O quarto pilar sinalizado no relatório é a resiliência dos algoritmos, que diz respeito à 
robustez técnica, à agilidade em todas as plataformas e à resistência contra agentes mal-
https://www.hpe.com/br/pt/solutions/artificial-intelligence.html
https://www.hpe.com/br/pt/solutions/artificial-intelligence.html
https://www.hpe.com/br/pt/solutions/artificial-intelligence.html
intencionados. Segundo os especialistas da KPMG, as soluções devem ser resistentes 
contra ataques e invasões do sistema, garantindo que todos os componentes utilizados 
na IA estejam adequadamente protegidos. Sendo assim, a tecnologia deve ser capaz de 
resistir às perturbações e instabilidades do sistema, para garantir uma governança 
adequada dos algoritmos no uso da ferramenta de inteligência artificial. 
3. De acordo com os paradigmas de raciocínio de IA, como pode ser dívida? 
Na perspectiva de negócios, a Inteligência Artificial pode ser dividida por seus 
paradigmas: simbólico, conexionista, evolucionista, swarm (de enxame) e 
ensemble (composta). 
4. Quais as áreas de aplicação da IA? 
•Planejamento automatizado: Em 1999, a uma centena de milhões de quilômetros da 
Terra, o programa Remote Agent da NASA se tornou o primeiro programa de 
planejamento autônomo de bordo a controlar o escalonamento de operações de uma 
nave espacial. Machine learning (aprendizado de máquina): Sistemas Inteligentes 
Conceitos e Aplicações de RNA Sistemas de busca: sistema de algoritmos do Google 
 •Sistemas de reconhecimento óptico de caracteres (ocr) podem traduzir letra escrita de 
forma arbitrária em texto. 
 •Reconhecimento de escrita a mão é usada em muitos assistentes pessoais digitais. 
Atualmente existe um sistema de comparação de escrita forense a mão chamada 
CEDAR-FOX. 
 •Reconhecimento de voz está disponível comercialmente e é amplamente usado. 
•Sistemas com visão computacional são usados em muitas aplicações industriais. Jogos: 
o deep blue da IBM se tornou o primeiro programa de computador a derrotar o campeão 
mundial em uma partida de xadrez O Google desenvolveu a maior rede de IA já 
construída, usando 16 mil processadores para simular o cérebro humano. 
 5. Quais as características da computação convencional em relação a IA? 
• Computação Convencional o informar ao computador como resolver 
um problema o baseada em algoritmos 
• Computação em IA o é dado ao computador conhecimento sobre um 
determinado domínio + capacidade de inferência 
 o o programa determina o procedimento específico para atingir a solução