Inteligência Artificial: Conceitos e Aplicações

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<p>Introdução à inteligência artificial</p><p>Apresentação</p><p>A inteligência artificial (IA) emergiu como uma das mais impactantes e revolucionárias tecnologias</p><p>do século XXI, transformando a maneira como se interage com o mundo digital e moldando</p><p>diversos aspectos da sociedade contemporânea. Em sua essência, a IA refere-se à capacidade de</p><p>sistemas computacionais realizarem tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como</p><p>aprendizado, tomada de decisões, reconhecimento de padrões e resolução de problemas</p><p>complexos.</p><p>Desde sua concepção, a IA encontrou aplicação em uma ampla gama de setores, incluindo</p><p>medicina, finanças, educação, transporte e entretenimento, promovendo avanços significativos em</p><p>produtividade, eficiência e inovação. Seja na automação de processos repetitivos, na personalização</p><p>de recomendações de produtos ou na previsão de tendências de mercado, a IA desempenha um</p><p>papel cada vez mais central na otimização de sistemas e na criação de experiências mais intuitivas e</p><p>adaptáveis para os usuários. Sua versatilidade e capacidade de lidar com grandes volumes de dados</p><p>a tornam uma ferramenta indispensável para organizações que buscam se manter competitivas em</p><p>um mundo cada vez mais digitalizado e orientado por dados.</p><p>Nesta Unidade de Aprendizagem, você vai conhecer a origem e o conceito da inteligência artificial,</p><p>os tipos de sistemas inteligentes existentes, bem como a importância de métodos estatísticos</p><p>utilizados pelos sistemas de inteligência artificial.</p><p>Bons estudos.</p><p>Ao final desta Unidade de Aprendizagem, você deve apresentar os seguintes aprendizados:</p><p>Reconhecer o conceito de inteligência artificial e sua história.•</p><p>Analisar os tipos de inteligência artificial.•</p><p>Identificar a importância da distribuição, frequência e média para a inteligência artificial.•</p><p>Desafio</p><p>A inteligência artificial tem se destacado como uma das tecnologias mais influentes e promissoras</p><p>da atualidade. Com base em algoritmos complexos e aprendizado de máquina, a IA capacita</p><p>sistemas computacionais a executarem tarefas que anteriormente seriam consideradas exclusivas</p><p>da mente humana. Sua aplicação abrange uma ampla gama de setores, desde a automação de</p><p>processos industriais até o desenvolvimento de assistentes virtuais e sistemas de recomendação</p><p>personalizados.</p><p>A principal característica de um sistema de IA que o diferencia dos demais sistemas de informação</p><p>atuais é que os sistemas de IA são capazes de resolver questões que somente a mente humana</p><p>seria capaz de resolver. É muito comum as pessoas se confundirem quando o assunto é um sistema</p><p>inteligente ou quando se trata apenas de um sistema de automatização de tarefas.</p><p>Pensando nisso, imagine a seguinte situação:</p><p>Com base na situação apresentada, responda:</p><p>Como desenvolvedor de sistemas educacionais, qual abordagem você adotaria para ajudar Lucas a</p><p>alcançar sucesso acadêmico em matemática por meio da aplicação de técnicas de inteligência</p><p>artificial?</p><p>Infográfico</p><p>O surgimento da inteligência artificial está muito relacionado com a própria computação. Alan</p><p>Turing, matemático inglês, conhecido como o precursor da computação, foi também um pioneiro na</p><p>área de inteligência artificial.</p><p>Ao longo das décadas, testemunhamos uma evolução notável na inteligência artificial. Desde as</p><p>primeiras abordagens baseadas em lógica simbólica até os avanços contemporâneos impulsionados</p><p>por redes neurais profundas e aprendizado de máquina, a IA percorreu um caminho marcado por</p><p>inovações teóricas e práticas.</p><p>Confira neste Infográfico uma breve evolução da área de inteligência artificial, desde o seu</p><p>surgimento até a atualidade.</p><p>Aponte a câmera para o</p><p>código e acesse o link do</p><p>conteúdo ou clique no</p><p>código para acessar.</p><p>https://statics-marketplace.plataforma.grupoa.education/sagah/4687b995-fafa-4a9e-a023-9b77eba628a6/42df902c-873c-466e-906d-5393b6d00025.png</p><p>Conteúdo do Livro</p><p>A inteligência artificial, em sua essência, permite que os sistemas tomem decisões de forma</p><p>independente, precisa e apoiada em dados digitais. Em uma visão otimista, isso multiplica a</p><p>capacidade racional do ser humano de resolver problemas práticos, simular situações e pensar em</p><p>respostas ou, de forma mais ampla, potencializa a capacidade de ser inteligente.</p><p>Em meio à ascensão da inteligência artificial emerge a necessidade de uma compreensão</p><p>aprofundada dos desafios éticos associados à autonomia das máquinas. À medida que os sistemas</p><p>de IA avançam na capacidade de tomar decisões complexas, ganha destaque a discussão sobre</p><p>responsabilidade, transparência e controle ético. O equilíbrio entre a autonomia dos sistemas e a</p><p>garantia de princípios éticos torna-se crucial para assegurar que a inteligência artificial seja uma</p><p>aliada eficaz e responsável, alinhada com valores humanos fundamentais.</p><p>No capítulo Introdução à inteligência artificial, base teórica desta Unidade de Aprendizagem, você</p><p>vai conhecer a origem da inteligência artificial como ciência, suas classificações e a importância de</p><p>métodos estatísticos para sua aplicação. Além disso, você vai ver por que a estatística é</p><p>fundamental para a base dos sistemas inteligentes.</p><p>Boa leitura.</p><p>INTELIGÊNCIA</p><p>ARTIFICIAL</p><p>Fabricio Machado da Silva</p><p>Introdução à</p><p>inteligência artificial</p><p>Objetivos de aprendizagem</p><p>Ao final deste texto, você deve apresentar os seguintes aprendizados:</p><p>� Reconhecer o conceito de inteligência artificial e sua história.</p><p>� Analisar os tipos de inteligência artificial.</p><p>� Identificar a importância da distribuição, frequência e média para a</p><p>inteligência artificial.</p><p>Introdução</p><p>O termo inteligência artificial representa um software diferente dos</p><p>demais, pois é inteligente e visa fazer os computadores realizarem</p><p>funções que eram exclusivamente dos seres humanos, por exemplo,</p><p>praticar a linguagem escrita ou falada, aprender, reconhecer expres-</p><p>sões faciais, etc. Seu campo tem um longo histórico e muitos avanços,</p><p>como o reconhecimento de caracteres ópticos, que atualmente são</p><p>considerados de rotina.</p><p>Neste capítulo, você estudará a origem e o conceito de inteligência</p><p>artificial, seus tipos ou suas classificações de sistemas inteligentes e a</p><p>importância dos métodos estatísticos utilizados pelos sistemas desse</p><p>software.</p><p>Origem da inteligência artificial</p><p>A inteligência artificial está cada vez mais presente no dia a dia, mas essa</p><p>tecnologia é mais antiga do que você pensa e começou a ser desenvolvida</p><p>ainda na década de 1950, com o Dartmouth Summer Research Project on</p><p>Artificial Intelligence (Projeto de Pesquisas de Verão em Inteligência Arti-</p><p>ficial de Dartmouth) no Dartmouth College, em Hanover, New Hampshire,</p><p>Estados Unidos.</p><p>Contudo, seu objeto de estudo continua não sendo muito claro, no sentido</p><p>em que o ser humano ainda não possui uma definição suficientemente satis-</p><p>fatória de inteligência e, para compreender seus processos e a representação</p><p>do conhecimento, deve dominar os conceitos de inteligência humana e</p><p>conhecimento.</p><p>Com o decorrer do tempo, surgiram várias linhas de estudo da inte-</p><p>ligência artificial, como a biológica, que estudava o desenvolvimento de</p><p>conceitos que pretendiam imitar as redes neurais humanas. Já durante os</p><p>anos de 1960, essa ciência recebeu o nome de inteligência artificial, e seus</p><p>pesquisadores pensavam ser possível que máquinas realizassem tarefas</p><p>humanas complexas, como raciocinar. Depois de um período, na década de</p><p>1980, esse estudo sobre redes neurais volta e, nos anos de 1990, ele tem um</p><p>grande impulso, consolidando-o verdadeiramente como a base das análises</p><p>de inteligência artificial.</p><p>Assim sendo, a inteligência artificial foi desenvolvida para que os disposi-</p><p>tivos criados pelo ser humano pudessem desempenhar determinadas funções</p><p>sem a interferência humana, mas quais são elas? A cada dia que passa, a</p><p>resposta fica maior e pode ser entendida por meio de alguns exemplos de</p><p>suas aplicações.</p><p>O sistema de inteligência artificial não é capaz apenas de armazenar e ma-</p><p>nipular dados, como também adquirir, representar</p><p>e manipular conhecimento.</p><p>A manipulação inclui a capacidade de deduzir ou inferir novos conhecimentos</p><p>ou relações sobre fatos e conceitos a partir do conhecimento já existente e</p><p>utilizar métodos de representação e manipulação para resolver problemas</p><p>complexos que são frequentemente não quantitativos por natureza.</p><p>Uma das ideias mais úteis que emergiram das pesquisas é que fatos e</p><p>regras (conhecimento declarativo) podem ser representados separadamente</p><p>dos algoritmos de decisão (conhecimento procedimental), tendo um efeito</p><p>profundo tanto na forma com que os cientistas abordavam os problemas como</p><p>nas técnicas de engenharia para produzir os sistemas inteligentes. Ao adotar</p><p>um procedimento particular ou a máquina de inferência, o desenvolvimento</p><p>de um sistema de inteligência artificial é reduzido à obtenção e codificação de</p><p>regras e fatos que sejam suficientes para determinado domínio do problema,</p><p>cujo processo é chamado de engenharia do conhecimento.</p><p>Portanto, as principais questões a serem contornadas pelo projetista do</p><p>sistema de inteligência artificial são aquisição, representação e manipulação</p><p>Introdução à inteligência artificial2</p><p>de conhecimento e, geralmente, uma estratégia de controle ou a máquina de</p><p>inferência que determina os itens de conhecimento acessados, as deduções</p><p>feitas e a ordem dos passos usados. Na Figura 1, você pode ver tais questões</p><p>e a inter-relação entre os componentes de um sistema clássico de inteligência</p><p>artificial.</p><p>Figura 1. Visão conceitual dos sistemas de inteligência artificial.</p><p>Fonte: Adaptada de Schutzer (1987).</p><p>Pesquisa</p><p>Dedução</p><p>Conhecimento</p><p>Sistema IA</p><p>Aquisição</p><p>Representação</p><p>Exemplos de aplicação da inteligência artificial</p><p>O setor de atendimento ao consumidor é um dos mais beneficiados pela in-</p><p>teligência artificial, porque a eficiência do chatbot (robô atendente) assegura</p><p>que todo usuário seja devidamente atendido, solucionando sua dúvida de</p><p>maneira imediata ou redirecionando-o à área competente. Porém, como o</p><p>chatbot funciona na prática? Quando o cliente acessa ao site da empresa e</p><p>deseja tirar dúvidas ou falar com o representante, há um robô de prontidão para</p><p>respondê-lo por meio do chat, assim, ao mesmo tempo em que isso agiliza o</p><p>processo, por ocorrer imediatamente, ainda valoriza o tempo dos empregados</p><p>que prestam o atendimento inicial, permitindo que eles se dediquem a outros</p><p>processos internos.</p><p>3Introdução à inteligência artificial</p><p>Acesse o link a seguir para ver um exemplo de aplicação da inteligência artificial,</p><p>como a plataforma digital que pretende solucionar problemas relacionados aos</p><p>planos de saúde em até três horas; o uso dessa tecnologia na medicina, por exemplo,</p><p>no tratamento de doenças; e o primeiro hospital da América Latina a usá-la contra</p><p>o câncer.</p><p>https://qrgo.page.link/6QoR</p><p>A chegada das Fintechs no mercado financeiro, antes dominado por</p><p>tradicionais instituições bancárias, também expandiu as possibilidades do</p><p>consumidor com inovações incríveis, as quais costumam envolver o uso de</p><p>inteligência artificial.</p><p>Quanto à inteligência artificial moderna, oriunda dos anos de 1950 com</p><p>Alan Turing (criptoanalista), passando por Noam Chomsky (linguista) até HAL</p><p>9000 e Watson, desenvolveu-se duas perspectivas que se tornaram conhecidas</p><p>como inteligência artificial forte e fraca.</p><p>A inteligência artificial é definida como o estudo dos sistemas que agem de um modo</p><p>que, a um observador qualquer, pareçam ser inteligentes.</p><p>Categorizações da inteligência artificial</p><p>As categorizações da inteligência artificial auxiliam a compreender seu grau</p><p>de desenvolvimento, que vai desde o mais restrito e específico até a superin-</p><p>teligência. Assim, de forma geral, qualquer produto dessa ciência pode ser</p><p>classificado em três categorias.</p><p>Introdução à inteligência artificial4</p><p>Inteligência artificial fraca</p><p>A inteligência artificial fraca é uma corrente de pesquisa e desenvolvimento que</p><p>defende que nunca será possível construir máquinas inteligentes no real sentido</p><p>da palavra, pois, para ela, a inteligência demanda consciência e autopercepção,</p><p>habilidades impossíveis de serem recriadas. Tudo que se pode fazer envolve imitar</p><p>comportamentos inteligentes e emoções, bem como resolver problemas, mas</p><p>nunca a consciência, considerando que isso se resume a um conjunto de cálculos.</p><p>Inteligência artificial forte</p><p>Já o grupo da inteligência artificial forte acredita que um dia será possível</p><p>recriar máquinas capazes de pensar, criar e exibir comportamento inteligente</p><p>nos moldes humanos, a partir da criação de algoritmos cognitivos que possam</p><p>executar em computadores. Assim, essas duas correntes são de caráter filosófico</p><p>e servem para refletir sobre os limites da tecnologia.</p><p>Superinteligência</p><p>O termo superinteligência, por sua vez, foi definido pelo filósofo sueco Nick</p><p>Bostrom como “um intelecto que é muito mais inteligente do que o melhor</p><p>cérebro humano em praticamente todas as áreas, incluindo criatividade cientí-</p><p>fica, conhecimentos gerais e habilidades sociais” (BOSTROM, 2003, p. 12–17).</p><p>Assim, a artificial abrange possibilidades que variam desde o computador um</p><p>pouco mais inteligente do que um ser humano até aquele milhões de vezes</p><p>mais inteligente do que uma pessoa em todas as capacidades intelectuais.</p><p>Nesse tipo hipotético de inteligência artificial, concentram-se hoje as prin-</p><p>cipais discussões, pois é dessa área que vêm as promessas mais promissoras</p><p>e assustadoras para o futuro da humanidade: a imortalidade ou a extinção</p><p>dos seres humanos.</p><p>Há relatos de que a inteligência artificial será responsável por milhares de pessoas</p><p>perderem o emprego e, embora isso acontecerá de fato, não precisa ser visto de uma</p><p>forma tão pessimista. Certamente, surgirão oportunidades de novas aplicações, mas</p><p>com aprendizado constante.</p><p>5Introdução à inteligência artificial</p><p>Importância da análise estatística de dados</p><p>A estatística pode ser explicada como um ramo da ciência que busca modelar</p><p>a incerteza e a aleatoriedade para inferir conclusões para a estimativa de</p><p>fenômenos futuros, funcionando por meio da coleta, análise e interpretação</p><p>de dados. Em suma, ela é uma ferramenta para interpretar esses dados.</p><p>Aliada à inteligência artificial, decorrente do avanço científico em campos</p><p>como machine learning (o aprendizado de máquinas que substitui a codifica-</p><p>ção algorítmica por seres humanos) e deep learning (o campo de codificação</p><p>algorítmica com uso das técnicas de redes neurais artificiais, que imitam o</p><p>cérebro), a estatística é uma área de apoio para atravessar a Era Big Data e</p><p>enfrentar todos os inerentes desafios e oportunidades, como na Indústria 4.0 e</p><p>na Internet of Things (IoT). Na Figura 2, você pode conferir uma representação</p><p>dos campos da inteligência artificial.</p><p>Figura 2. Campos da inteligência artificial.</p><p>Fonte: Adaptada de Crawford (2016, documento on-line).</p><p>Campo da inteligência arti�cial</p><p>Aprendizagem</p><p>profunda</p><p>Campos de</p><p>aprendizagem da máquina</p><p>Introdução à inteligência artificial6</p><p>Ao abordar uma problemática envolvendo métodos estatísticos, estes devem</p><p>ser utilizados antes de se recolher a amostra, planejando a experiência que</p><p>permitirá essa coleta de dados a fim de, posteriormente, extrair o máximo</p><p>de informação relevante para o problema e a população da qual eles provêm.</p><p>Quando você tiver esses dados, precisa agrupá-los e reduzi-los sob forma de</p><p>amostra, evitando a aleatoriedade.</p><p>Já o objetivo do estudo estatístico inclui estimar uma quantidade ou testar</p><p>uma hipótese, utilizando as técnicas convenientes, as quais realçam toda a</p><p>potencialidade da estatística, na medida em que permitem tirar conclusões</p><p>sobre uma população e baseiam-se em uma pequena amostra, propiciando</p><p>uma medida do erro cometido.</p><p>Distribuição de frequências</p><p>Na análise de dados, é comum conferir certa ordem aos números e torná-los</p><p>visualmente mais amigáveis. Assim, o procedimento mais frequente é sua</p><p>divisão por classes ou categorias, verificando-se o número de indivíduos</p><p>pertencentes a cada uma.</p><p>A distribuição de frequências compreende a organização dos dados de</p><p>acordo com as ocorrências dos diferentes resultados para cada variável.</p><p>Essas informações podem ser resumidas e visualizadas por meio de tabelas</p><p>e gráficos.</p><p>Essa distribuição dos dados pode ser feita de dois modos: relativo ou acu-</p><p>mulado. A frequência relativa é a apresentação da frequência de valores que</p><p>aparecem em cada uma das faixas, dividida pela frequência total de valores</p><p>de um conjunto, geralmente, expressa em porcentagem e sendo representada</p><p>pela seguinte fórmula:</p><p>Frequência relativa ( faixa) =</p><p>( frequência da faixa)</p><p>( frequência total )</p><p>100*</p><p>O modo acumulado, por sua vez, é a apresentação das frequências acumu-</p><p>ladas que aparecem em cada uma das faixas, dividida pela frequência total</p><p>de valores de um conjunto. Assim, uma simples análise da distribuição de</p><p>frequências tem muito valor.</p><p>Quando se começa a descrever os dados e a explorá-los, compreende-se</p><p>um pouco mais a população da qual eles foram extraídos. Esse tipo de análise</p><p>pode ser caracterizado como exploratório ou uma tentativa de captar a essência</p><p>das informações contidas nesses dados, por meio da construção de tabelas e</p><p>7Introdução à inteligência artificial</p><p>gráficos. Em termos mais técnicos, uma análise exploratória consiste na busca</p><p>de um padrão ou modelo que possa orientar em estudos posteriores.</p><p>No Quadro 1, você pode ver uma distribuição de frequências e sua análise.</p><p>Intervalos de classe Frequências</p><p>0 | – 10 47</p><p>10 | – 20 29</p><p>20 | – 30 13</p><p>30 | – 40 7</p><p>40 | – 50 3</p><p>Acima de 50 1</p><p>Quadro 1. Exemplo de distribuição de frequências</p><p>Média aritmética</p><p>A média é entendida como o ponto de equilibração entre os dados de uma</p><p>distribuição, considerando os desvios dos valores. Já a média aritmética seria</p><p>o valor que equilibra os dados — como o ponteiro de uma balança — e equi-</p><p>valeria ao ponto central da massa de um conjunto deles (NOVAES; COUTI-</p><p>NHO, 2009). Os estudos anteriores sobre média apontam diferentes aspectos</p><p>conceituais que precisariam ser abordados na escola, por exemplo, Strauss e</p><p>Bichler (1988) investigaram essa compreensão entre 80 estudantes com 8 a</p><p>12 anos, em Israel, e elencaram sete propriedades que deveriam ser ensinadas</p><p>para se ter o domínio do conceito de média.</p><p>No Quadro 2, você pode ver as propriedades da média segundo Strauss</p><p>e Bichler (1988).</p><p>Introdução à inteligência artificial8</p><p>Fonte: Adaptado de Strauss e Bichler (1988).</p><p>Propriedades (P) Significado</p><p>P1 A média está localizada entre os valores extremos.</p><p>P2 A soma dos desvios a partir da média é zero.</p><p>P3 A média é influenciada por cada um e por todos</p><p>os valores.</p><p>P4 A média não coincide necessariamente com um</p><p>dos valores do banco de dados que a compõe.</p><p>P5 A média pode ser um número que não tem</p><p>correspondente na realidade física.</p><p>P6 O cálculo da média considera todos os</p><p>valores, inclusive os nulos e os negativos.</p><p>P7 A média é um valor representativo do banco</p><p>de dados a partir dos quais ela foi calculada.</p><p>Quadro 2. Propriedades da média</p><p>A DeepMind Health faz parte do Google e trabalha com o University College London</p><p>Hospitals para desenvolver algoritmos de aprendizado de máquinas que detectam</p><p>diferenças em tecidos saudáveis e cancerosos a fim de melhorar os tratamentos de</p><p>radioterapia. A pesquisa usa uma técnica chamada de deep learning.</p><p>CRAWFORD, C. An Introduction to Deep Learning. Algorithmia — AI in Every Application,</p><p>Seattle, 4 Nov. 2016. Disponível em: https://blog.algorithmia.com/introduction-to-</p><p>deep-learning/. Acesso em: 27 abr. 2019.</p><p>9Introdução à inteligência artificial</p><p>NOVAES, D. V.; COUTINHO, C. Q. S. Estatística para a educação profissional. São Paulo:</p><p>Atlas, 2009. 186 p.</p><p>SCHUTZER, D. Artificial intelligence: na applications-oriented approach. New York: Van</p><p>Nostrand Reinhold, 1987. 294 p.</p><p>STRAUSS, S.; BICHLER, E. The development of children’s concepts of the arithmetic ave-</p><p>rage. Journal for Research in Mathematics Education, Reston, v. 19, n. 1, p. 64–80, Jan. 1988.</p><p>Leituras recomendadas</p><p>GONZALO, L. M. Inteligencia humana e inteligencia artificial. Madrid: Palabra, 1987. 167 p.</p><p>GROOVER, M. P. et al. Robótica: tecnologia e programação. São Paulo: McGraw-Hill,</p><p>1989. 401 p.</p><p>MORETTIN, L. G. Estatística básica: probabilidade e inferência. São Paulo: Pearson Pren-</p><p>tice Hall, 2010. 375 p.</p><p>NAVIDI, W. Probabilidade e estatística para ciências exatas. Porto Alegre: AMGH; Book-</p><p>man, 2012. 616 p.</p><p>Introdução à inteligência artificial10</p><p>Dica do Professor</p><p>Big data e inteligência artificial são áreas que têm se destacado por sua capacidade comprovada de</p><p>revolucionar o mundo dos negócios, empregando números, dados e algoritmos de maneira</p><p>inovadora. A promessa e o cumprimento dessas tecnologias geram uma expectativa palpável em</p><p>qualquer discussão sobre elas, uma vez que estão moldando a forma como as empresas abordam e</p><p>compreendem a complexidade do ambiente de negócios. O big data, ao reunir vastas quantidades</p><p>de dados digitais disponíveis na rede, possibilita a criação de modelos analíticos que antecipam o</p><p>comportamento e a dinâmica de sistemas e interações complexas.</p><p>A convergência do big data com a inteligência artificial representa um marco significativo,</p><p>impulsionando a capacidade das organizações de extrair insights valiosos e tomar decisões mais</p><p>informadas. Ao integrar algoritmos avançados, a inteligência artificial complementa a análise de</p><p>dados, permitindo a identificação de padrões complexos e a previsão de tendências com maior</p><p>precisão. Essa combinação poderosa não apenas otimiza processos internos, mas também abre</p><p>novas possibilidades para inovação e competitividade no mercado, promovendo uma mudança</p><p>substancial na abordagem empresarial.</p><p>Nesta Dica do Professor, veja mais sobre o big data e suas principais características e aplicações.</p><p>Aponte a câmera para o código e acesse o link do conteúdo ou clique no código para acessar.</p><p>A inteligência artificial (IA) é uma área da computação dedicada a criar sistemas que podem</p><p>executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana. Ela envolve o desenvolvimento de</p><p>algoritmos e modelos computacionais capazes de aprender, raciocinar, tomar decisões, reconhecer</p><p>padrões, processar linguagem natural e interagir de forma inteligente com humanos e com o</p><p>ambiente.</p><p>O estudo e avanço contínuo da inteligência artificial têm sido impulsionados por uma ampla gama</p><p>de abordagens teóricas e práticas. Na esfera teórica, destaca-se a modelagem de sistemas</p><p>inteligentes, que busca compreender os princípios subjacentes ao pensamento humano e à tomada</p><p>de decisões. Ao explorar teorias cognitivas, como redes neurais artificiais inspiradas no</p><p>funcionamento do cérebro, a IA busca replicar os mecanismos fundamentais que regem a</p><p>inteligência humana.</p><p>https://fast.player.liquidplatform.com/pApiv2/embed/cee29914fad5b594d8f5918df1e801fd/885fbba06a68cd60b7889d87e4d37de7</p><p>No vídeo interativo a seguir, você vai conhecer algumas das aplicações práticas da inteligência</p><p>artificial que estão transformando diversos setores da sociedade, desde a otimização de processos</p><p>industriais até a personalização de recomendações em plataformas digitais.</p><p>Aponte a câmera para o código e acesse o link do conteúdo ou clique no código para acessar.</p><p>https://imersys.h5p.com/content/1292119294014516657/embed</p><p>Exercícios</p><p>1) A crescente influência dos sistemas de inteligência artificial vai além do processamento</p><p>eficiente de dados, estendendo-se à capacidade de aprendizado contínuo e à adaptação a</p><p>padrões dinâmicos.</p><p>Essa característica distintiva permite que os sistemas de IA evoluam com o tempo,</p><p>aprimorando seu desempenho e mantendo-se relevantes em cenários complexos e em</p><p>constante mudança.</p><p>Nesse sentido, qual característica distintiva dos sistemas de inteligência artificial vai além do</p><p>processamento eficiente de dados?</p><p>A) Capacidade de processar grandes volumes de dados.</p><p>B) Capacidade de aprendizado contínuo e adaptação a padrões dinâmicos.</p><p>C) Capacidade de reconhecimento</p><p>de padrões.</p><p>D) Capacidade de automação de tarefas.</p><p>E) Capacidade de tomada de decisão autônoma.</p><p>2) Diferentemente da inteligência artificial fraca, que se limita a tarefas específicas e não</p><p>demonstra compreensão ou consciência global, a inteligência artificial forte busca simular a</p><p>inteligência humana de maneira mais abrangente.</p><p>Na medicina, a IA está sendo cada vez mais utilizada para auxiliar médicos no diagnóstico e</p><p>tratamento de doenças. Sistemas de IA podem analisar grandes volumes de dados médicos,</p><p>como exames de imagem e históricos de pacientes, para identificar padrões e fazer</p><p>previsões precisas sobre condições de saúde. Essa tecnologia promete melhorar a eficiência</p><p>dos cuidados de saúde e salvar vidas.</p><p>Considerando o uso crescente de inteligência artificial na medicina, qual é um dos principais</p><p>benefícios que essa tecnologia pode oferecer aos profissionais de saúde?</p><p>A) A IA pode analisar grandes volumes de dados médicos, identificar padrões e fazer previsões</p><p>precisas sobre condições de saúde, auxiliando no diagnóstico e tratamento de doenças.</p><p>B) A IA pode substituir completamente a necessidade da intervenção humana na área médica,</p><p>uma vez que a inteligência robótica entra em um mesmo patamar da humana.</p><p>C) A IA pode tornar os cuidados de saúde menos eficientes e menos precisos, pois sua</p><p>codificação, como foi realizada por humanos, é propícia a erros considerados graves.</p><p>D) A IA pode aumentar a carga de trabalho dos profissionais de saúde, sem trazer benefícios</p><p>significativos, já que será necessário se especializar em ferramentas de IA.</p><p>E) A IA pode gerar resultados imprecisos e prejudicar o diagnóstico e tratamento de doenças,</p><p>pois não terá mais o auxílio médico para indicar os caminhos ao paciente.</p><p>3) A estatística desempenha um papel fundamental na análise e interpretação de dados,</p><p>fornecendo métodos e técnicas que possibilitam a compreensão de padrões e tendências em</p><p>conjuntos de informações. Um dos aspectos essenciais desse campo é a amostragem, que se</p><p>refere à prática de selecionar uma parte representativa de uma população maior para</p><p>realizar análises mais eficientes.</p><p>Ao trabalhar com dados, muitas vezes busca-se agrupá-los e reduzi-los para uma amostra</p><p>representativa, eliminando a aleatoriedade inerente ao conjunto original.</p><p>A qual método matemático essa afirmação se refere?</p><p>A) Método de regressão linear.</p><p>B) Algoritmo K-Means.</p><p>C) Análise de componentes principais (PCA).</p><p>D) Teste de hipótese.</p><p>E) Método de Monte Carlo.</p><p>4) A frequência, expressa pela quantidade de incidências em um intervalo de tempo, é um</p><p>parâmetro vital para análises em diversas áreas, desde monitoramento de sistemas até</p><p>comportamento de usuários em plataformas digitais.</p><p>Considerando o uso crescente da inteligência artificial na coleta e análise de dados de</p><p>frequência, qual das seguintes afirmações é correta sobre o seu papel nesse contexto?</p><p>A) A inteligência artificial é útil apenas na coleta de dados de frequência, mas sua análise é</p><p>deficiente pela falta de especialistas na área.</p><p>B) A inteligência artificial pode processar dados de frequência, mas sua eficácia na análise</p><p>depende da intervenção humana para resultados precisos.</p><p>C) A inteligência artificial tem mínima capacidade para lidar com dados de frequência devido à</p><p>sua complexidade de implementação.</p><p>D) A inteligência artificial desempenha um papel importante na análise de dados de frequência,</p><p>oferecendo resultados significativos e precisos.</p><p>E) A inteligência artificial tem um papel secundário na coleta e análise de dados de frequência,</p><p>com uma contribuição sem grande significância.</p><p>5) Com o avanço do tempo, diversas abordagens e linhas de estudo têm surgido no campo da</p><p>inteligência artificial. Uma dessas abordagens é a biológica, que busca compreender e</p><p>replicar os processos cognitivos observados nos sistemas biológicos, especialmente as redes</p><p>neurais humanas. Nos anos 1960, essa vertente de pesquisa recebeu a designação de</p><p>“inteligência artificial”, marcando o início de uma jornada rumo à criação de sistemas capazes</p><p>de simular o pensamento humano e realizar tarefas complexas de forma autônoma.</p><p>Qual vertente de estudo da inteligência artificial busca compreender e replicar os processos</p><p>cognitivos observados nos sistemas biológicos, especialmente as redes neurais humanas?</p><p>A) Inteligência artificial genética.</p><p>B) Inteligência artificial quântica.</p><p>C) Inteligência artificial simulada.</p><p>D) Inteligência artificial tradicional.</p><p>E) Inteligência artificial biológica.</p><p>Na prática</p><p>A inteligência artificial, ou computação cognitiva, é a tecnologia que torna uma máquina capaz de</p><p>tomar decisões baseadas nas informações por ela processadas e nas experiências anteriores, em</p><p>constante autoaprendizado, de forma semelhante ao que acontece no cérebro humano. Sendo</p><p>assim, a inteligência artificial atualmente vem apoiando muito as rotinas de setores que lidam com</p><p>várias informações, como o jurídico.</p><p>Além disso, a aplicação da inteligência artificial no campo jurídico tem transformado</p><p>significativamente a maneira como os profissionais do direito abordam questões legais complexas.</p><p>Ferramentas de processamento de linguagem natural e análise de dados possibilitam a revisão</p><p>eficiente de grandes volumes de documentos legais, acelerando processos de pesquisa e</p><p>oferecendo insights mais precisos. A automação de tarefas rotineiras permite que os advogados</p><p>dediquem mais tempo a análises estratégicas e tomadas de decisão, elevando a eficiência</p><p>operacional e a qualidade do serviço prestado.</p><p>Neste Na Prática, confira como a inteligência artificial apoia rotinas do setor jurídico.</p><p>Aponte a câmera para o</p><p>código e acesse o link do</p><p>conteúdo ou clique no</p><p>código para acessar.</p><p>https://statics-marketplace.plataforma.grupoa.education/sagah/5c036ff0-a79f-4d6b-aaf8-452516abf0ea/d0e86899-0cf3-4db1-a431-59b77956070c.png</p><p>Saiba mais</p><p>Para ampliar o seu conhecimento a respeito desse assunto, veja abaixo as sugestões do professor:</p><p>As três etapas da inteligência artificial e por que a terceira pode</p><p>ser fatal</p><p>No conteúdo deste vídeo são exploradas três fases da inteligência artificial, destacando não apenas</p><p>as oportunidades, mas também os riscos inerentes a essa evolução.</p><p>Aponte a câmera para o código e acesse o link do conteúdo ou clique no código para acessar.</p><p>Inteligência artificial na indústria 4.0</p><p>No artigo em questão, enfatiza-se como a inteligência artificial pode ser usada para melhorar</p><p>processos e produtividade na indústria 4.0, e como as recentes evoluções da IA podem influenciar</p><p>ainda mais este contexto.</p><p>Aponte a câmera para o código e acesse o link do conteúdo ou clique no código para acessar.</p><p>Inteligência artificial × humanos: o que a ciência cognitiva nos</p><p>ensina ao colocar frente a frente a mente humana e a IA</p><p>Este material expõe um contexto de interação entre a IA e a capacidade cognitiva humana. Ao</p><p>confrontar essas duas entidades distintas, adentra-se na ciência cognitiva, explorando as</p><p>convergências e divergências que definem essa relação. O Capítulo 2 (p. 49-118) trata justamente</p><p>do domínio da IA no sentido de aplicabilidade.</p><p>Conteúdo interativo disponível na plataforma de ensino!</p><p>https://www.youtube.com/embed/i6xbl9QzIK0</p><p>https://www.eacademica.org/eacademica/article/view/485</p>