Os últimos avanços em Inteligência Artificial, por meio de técnicas como o “deep learning’ (aprendizado profundo) estão montando sistemas realmente úteis que se dispõem a doar um importante sacudir a nosso cambaleante mercado de serviço. As técnicas de “Deep Learning’ consistem em fornecer a um programa de computador de uma apoio de detalhes pela qual o software gera relações. E entre estas decorrências surgirão novas verdadeiramente singulares e inovadoras que vão colocar os nossos legisladores e governantes diante de problemas sem precedentes. Como por exemplo, conferir responsabilidades por eventuais disfunções decorrentes do mau treinamento de inteligências artificiais, ou lidar com novos análogos de ‘propriedade’ intelectual.
E tudo isto derivado do modo como aprendem esse tipo de inteligências artificiais. As técnicas de “Deep Learning’ consistem em fornecer a um programa de computador de uma base de detalhes, tais como, fotos marcadas, pela qual o software gera relações.
A questão é: se isso acontece em um programa colocado à persistência do público, como Você pode impedir 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 dados utilizada para o treinamento pertence a alguém, você IA pagar um novo tipo de justo de autor? É claro que os legisladores do futuro irão ter muito trabalho com a iminente revolução da inteligência artificial; e não é com facilidade.
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A visão geral e uma definição e roteiro para sua corporação inteligente, incluindo produtos, serviços e soluções que abordam, de forma dinâmica, o porquê, o quê, como e quando. Um plano pra elaborar a cultura necessária e a modificação operacional organizacional pela maneira em que nós construímos, nós usamos, operamos e mantemos tais sistemas e soluções inteligentes. Um plano para gerar um ecossistema de inovação que deve ser uma parcela integral do novo negócio para ver de perto 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 particularidade. Porém, está claro que uma das principais fragilidades dos atuais sistemas de inteligência artificial é a ausência de experiência na existência real, que é preciso pra que possa ser de uma maneira confiável pra todos nós.
Quando os sistemas de IA não dão a resposta correcta no começo de seu uso, isso não significa que os algoritmos ou os modelos matemáticos de AI subjacentes não sejam maduros o bastante. Do mesmo modo os seres humanos, os algoritmos de inteligência artificial precisam de mais experiência no mundo real, que poderia incluir mais fatos montados através dos próprios ensaios e erros no universo real.
Assim, seria injusto e tecnicamente incorreto julgar as soluções de IA nas fases iniciais, sempre que que ainda têm pouca ou nenhuma experiência. Este é um dos erros mais comuns que se cometem hoje em dia e, normalmente, leva à frustração e o mal-interpretado ao redor da maturidade dos modelos subjacentes a IA.
Temos que dar tempo pras soluções baseadas em inteligência artificial pra que aprendam e se avaliem cuidadosamente antes de implantá-las pela empresa. Esta é uma diferença fundamental entre a análise usual e as soluções de inteligência artificial. Na análise, os fornecedores de software criam soluções de software, sem ter as informações reais. Pelo oposto, as soluções de inteligência artificial, usamos a definição da dificuldade, os dados reais, o discernimento do domínio e um conjunto de objectivos específicos pra poder gerar, treinar e verificar algoritmos de ML. Sem fatos, sem algoritmos! Em AI, não há uma solução chave-na-mão. Este é uma alteração de mentalidade-chave que tem que passar-se prontamente pra evitar este mal-interpretado.