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quinta-feira, 6 de julho de 2023

Quais as Consequências da Robótica e Da Inteligência Artificial Juntas?





 

Quais as Consequências da Robótica e da Inteligência Artificial Juntas?


A combinação da robótica e da inteligência artificial tem o potencial de gerar diversas consequências em diversos aspectos da sociedade. Aqui estão algumas das principais consequências dessa união:


Automação de tarefas: A robótica e a inteligência artificial juntas têm o poder de automatizar uma ampla gama de tarefas, substituindo o trabalho humano em várias indústrias. Isso pode levar à eficiência aumentada, redução de erros e maior produtividade, mas também pode resultar em perda de empregos em certos setores.


Avanço na medicina: A robótica e a inteligência artificial estão transformando a medicina, possibilitando procedimentos cirúrgicos mais precisos e menos invasivos, diagnósticos mais precisos, monitoramento remoto de pacientes e desenvolvimento de próteses avançadas. Isso tem o potencial de melhorar a qualidade de vida e aumentar as taxas de sobrevivência.


Mudanças na indústria: A robótica e a inteligência artificial estão alterando a paisagem industrial, com a adoção de robôs e sistemas autônomos em linhas de produção, logística e distribuição. Isso pode levar a uma maior eficiência, redução de custos e melhoria da qualidade dos produtos, mas também pode impactar o emprego e exigir a requalificação dos trabalhadores.


Impacto no transporte: A robótica e a inteligência artificial estão impulsionando o desenvolvimento de veículos autônomos, como carros, drones e até mesmo navios e aviões. Essa transformação tem o potencial de tornar o transporte mais seguro, eficiente e sustentável, mas também levanta questões sobre segurança, regulamentação e mudanças nas indústrias relacionadas.


Ética e responsabilidade: O avanço da robótica e da inteligência artificial traz questões éticas e de responsabilidade. Isso inclui o uso adequado e seguro de tecnologias, a consideração dos impactos sociais e econômicos, a proteção da privacidade e a garantia de que essas tecnologias sejam usadas para beneficiar a humanidade como um todo.


Transformação dos serviços: A robótica e a inteligência artificial estão sendo cada vez mais aplicadas em serviços, como atendimento ao cliente, assistentes virtuais e chatbots. Isso pode melhorar a eficiência, a personalização e a disponibilidade dos serviços, mas também pode afetar empregos relacionados ao atendimento ao cliente e exigir adaptação às interações com máquinas.


É importante lembrar que o impacto da robótica e da inteligência artificial na sociedade depende da forma como essas tecnologias são desenvolvidas, implementadas e regulamentadas. É necessário um equilíbrio entre o avanço tecnológico e o cuidado com as consequências sociais, éticas e econômicas, para garantir que essas inovações sejam usadas de forma responsável e em benefício da humanidade.


What are the Consequences of Robotics and Artificial Intelligence Together?


The combination of robotics and artificial intelligence has the potential to generate various consequences in different aspects of society. Here are some of the key consequences of this union:


Task Automation: Robotics and artificial intelligence together have the power to automate a wide range of tasks, replacing human work in various industries. This can lead to increased efficiency, reduced errors, and higher productivity, but it can also result in job loss in certain sectors.


Advancements in Medicine: Robotics and artificial intelligence are transforming medicine, enabling more precise and less invasive surgical procedures, accurate diagnostics, remote patient monitoring, and the development of advanced prosthetics. This has the potential to improve quality of life and increase survival rates.


Changes in Industry: Robotics and artificial intelligence are altering the industrial landscape, with the adoption of robots and autonomous systems in production lines, logistics, and distribution. This can lead to increased efficiency, cost reduction, and improved product quality, but it can also impact employment and require workers to be retrained.


Impact on Transportation: Robotics and artificial intelligence are driving the development of autonomous vehicles, such as cars, drones, and even ships and planes. This transformation has the potential to make transportation safer, more efficient, and sustainable, but it also raises questions about safety, regulation, and changes in related industries.


Ethics and Responsibility: The advancement of robotics and artificial intelligence brings ethical and responsibility issues. This includes the proper and safe use of technologies, consideration of social and economic impacts, protection of privacy, and ensuring that these technologies are used to benefit humanity as a whole.


Transformation of Services: Robotics and artificial intelligence are increasingly being applied to services, such as customer service, virtual assistants, and chatbots. This can improve service efficiency, personalization, and availability, but it can also affect jobs related to customer service and require adaptation to interactions with machines.


It is important to remember that the impact of robotics and artificial intelligence on society depends on how these technologies are developed, implemented, and regulated. A balance between technological advancement and care for social, ethical, and economic consequences is necessary to ensure that these innovations are used responsibly and for the benefit of humanity.

Jorge Schemes

Um Pouco de História da Robótica

 

A Origem da Robótica


A robótica é uma área fascinante que envolve o estudo e desenvolvimento de robôs, máquinas programáveis capazes de executar tarefas de forma autônoma ou semi-autônoma. A origem da robótica remonta a tempos antigos, onde a ideia de criar seres artificiais que se assemelham a humanos despertou a curiosidade e imaginação de muitos.


As primeiras referências à criação de autômatos podem ser encontradas na mitologia e nos contos de civilizações antigas, como os mitos gregos de Talos, o guardião de Creta, e Pigmalião, que deu vida a uma estátua de marfim. Essas histórias sugerem a existência de um desejo humano ancestral de dar vida a seres artificiais.


No entanto, a robótica como disciplina científica e tecnológica teve seu início no século XX. O termo "robô" foi cunhado em 1920 pelo escritor tcheco Karel Čapek, em sua peça de teatro "R.U.R. (Rossum's Universal Robots)", onde robôs humanoides eram criados para trabalhar como servos dos humanos. Essa obra popularizou o termo "robô" e lançou as bases para a exploração científica e tecnológica da robótica.



No decorrer do século XX, pesquisadores e engenheiros começaram a desenvolver máquinas programáveis com capacidades cada vez mais avançadas. Um marco importante na história da robótica ocorreu em 1954, quando George Devol e Joseph Engelberger criaram o primeiro robô industrial, chamado Unimate. Essa máquina foi projetada para realizar tarefas repetitivas em uma linha de produção, revolucionando a indústria e abrindo caminho para o uso generalizado de robôs em processos fabris.


Avanços significativos na eletrônica, inteligência artificial, sensores e materiais permitiram o desenvolvimento de robôs cada vez mais sofisticados e versáteis. A robótica deixou de ser apenas uma disciplina relacionada à automação industrial e expandiu-se para áreas como exploração espacial, medicina, entretenimento, assistência doméstica, entre outras.


Hoje, a robótica continua evoluindo rapidamente, impulsionada por pesquisas e inovações tecnológicas. A inteligência artificial, a aprendizagem de máquina e a interação homem-máquina são campos em constante desenvolvimento, trazendo possibilidades cada vez mais amplas para o futuro da robótica.


Embora a origem da robótica esteja enraizada na mitologia e na imaginação humana, é através da pesquisa científica, da engenharia e da aplicação prática que a robótica se tornou uma realidade em nossas vidas. Ainda há muito a descobrir e explorar nessa área, e os avanços futuros na robótica prometem transformar ainda mais a maneira como vivemos, trabalhamos e interagimos com o mundo ao nosso redor.


The Origin of Robotics


Robotics is a fascinating field that involves the study and development of robots, programmable machines capable of performing tasks autonomously or semi-autonomously. The origin of robotics dates back to ancient times, where the idea of creating artificial beings resembling humans sparked curiosity and imagination.


The earliest references to the creation of automatons can be found in mythology and tales from ancient civilizations, such as the Greek myths of Talos, the guardian of Crete, and Pygmalion, who brought a ivory statue to life. These stories suggest the existence of an ancient human desire to bring artificial beings to life.


However, robotics as a scientific and technological discipline began in the 20th century. The term "robot" was coined in 1920 by Czech writer Karel Čapek in his play "R.U.R. (Rossum's Universal Robots)", where humanoid robots were created to work as servants to humans. This work popularized the term "robot" and laid the foundation for the scientific and technological exploration of robotics.


Throughout the 20th century, researchers and engineers started developing programmable machines with increasingly advanced capabilities. A significant milestone in the history of robotics occurred in 1954 when George Devol and Joseph Engelberger created the first industrial robot called Unimate. This machine was designed to perform repetitive tasks on a production line, revolutionizing the industry and paving the way for the widespread use of robots in manufacturing processes.


Significant advancements in electronics, artificial intelligence, sensors, and materials have enabled the development of increasingly sophisticated and versatile robots. Robotics has expanded beyond industrial automation and has found applications in areas such as space exploration, medicine, entertainment, and domestic assistance.


Today, robotics continues to evolve rapidly, driven by research and technological innovations. Artificial intelligence, machine learning, and human-machine interaction are constantly developing fields, offering broader possibilities for the future of robotics.


While the origin of robotics is rooted in mythology and human imagination, it is through scientific research, engineering, and practical application that robotics has become a reality in our lives. There is still much to discover and explore in this field, and future advancements in robotics promise to further transform the way we live, work, and interact with the world around us.

Jorge Schemes

quinta-feira, 30 de março de 2023

Inteligência Artificial: O Alerta de Mil Especialistas Sobre 'Risco Para a Humanidade'

 Um grupo de especialistas em inteligência artificial e executivos da indústria de tecnologia pediu uma pausa de seis meses no treinamento de poderosos sistemas de inteligência artificial, argumentando que eles representam uma potencial ameaça à humanidade.

Inteligência artificial: o alerta de mil especialistas sobre 'risco para a humanidade' © Getty Images

Em carta aberta, eles alegam que os laboratórios que trabalham com essa tecnologia estão em "uma corrida fora de controle para desenvolver e implementar mentes digitais cada vez mais poderosas que ninguém, nem mesmo seus criadores, pode entender, prever ou controlar com segurança".

A declaração foi assinada por mais de mil pessoas, incluindo o empresário Elon Musk, o cofundador da Apple, Steve Wozniak, e o CEO da Stability AI, Emad Mostaque, além de pesquisadores da DeepMind.

Na carta, eles pedem que as empresas que desenvolvem esse tipo de programa "pausem imediatamente, por pelo menos seis meses, o treinamento de sistemas de inteligência artificial mais poderosos que o GPT-4".

O GPT-4 é a versão mais avançada do ChatGPT, um dos sistemas de inteligência artificial mais poderosos do mundo, desenvolvido pela empresa OpenAI.

Tanto o GPT-4 quanto o ChatGPT são um tipo de inteligência artificial generativa, ou seja, usam algoritmos e texto preditivo para criar novos conteúdos com base em instruções.

Inteligência artificial: o alerta de mil especialistas sobre 'risco para a humanidade'© Getty Images

"Esta pausa deve ser pública e verificável, e incluir todos os principais atores. Se essa pausa não puder ser implementada rapidamente, os governos devem intervir e instituir uma suspensão", acrescenta o texto.

Emitido pelo Instituto sem fins lucrativos Future of Life, que conta com Elon Musk entre seus consultores externos, o comunicado adverte que esses sistemas podem representar "riscos profundos para a sociedade e a humanidade".

O instituto argumenta que poderosos sistemas de inteligência artificial podem gerar desinformação e substituir empregos por automação.

'300 milhões de empregos' podem desaparecer

Um relatório recente do banco de investimentos Goldman Sachs diz que a inteligência artificial poderia substituir o equivalente a 300 milhões de empregos em tempo integral.

Esta tecnologia pode substituir um quarto das tarefas laborais nos EUA e na Europa, acrescenta, mas também pode gerar novos postos de trabalho que não existiam até agora e acarretar em um aumento da produtividade.

Especialistas ouvidos pela BBC dizem que por ora é muito difícil prever o efeito que essa tecnologia terá no mercado de trabalho.

Devemos criar mentes não humanas?

A carta assinada pelos especialistas faz a seguinte pergunta: "Devemos criar mentes não humanas que possam eventualmente nos superar, ser mais inteligentes, nos tornar obsoletos e nos substituir?"

Em um post recente citado na carta, a OpenAI, empresa por trás do GPT-4 (um dos sistemas de linguagem usados pelo ChatGPT), também alertou sobre os potenciais riscos da tecnologia.

"A superinteligência desalinhada pode causar sérios danos ao mundo; um regime autocrático com superinteligência decisiva também pode fazer isso", escreveu a empresa em um blog.

A OpenAI não comentou publicamente a carta.

Elon Musk foi cofundador da OpenAI, embora tenha renunciado ao conselho de administração da organização há alguns anos e postado mensagens críticas no Twitter sobre a direção da empresa.

Os recursos de direção autônoma desenvolvidos por sua montadora Tesla, como a maioria dos outros sistemas similares, usam tecnologia de inteligência artificial.

Recentemente, várias propostas de regulamentação de tecnologia foram apresentadas nos EUA, no Reino Unido e na União Europeia. No entanto, o Reino Unido descartou a criação de um órgão regulador dedicado à inteligência artificial.

Fonte: BBC News

 

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quinta-feira, 2 de dezembro de 2021

Robôs Vivos Também Conseguem se Reproduzir

Cientistas que criaram os xenobots, robôs vivos feitos a partir de células de rã, anunciam que eles também são capazes de montar "bebês" – quando têm o formato de Pac-Man.

© Douglas Blackiston and Sam Kriegman Imagem de um xenobot divulgada pelos pesquisadores

Cientistas americanos que criaram os primeiros robôs vivos, conhecidos como xenobots, descobriram que eles têm a capacidade de se reproduzir, conforme estudo publicado na revista especializada Proceedings of the National Academy of Sciences.

A equipe das universidades de Vermont, Tufts e Harvard já havia apresentado em 2020 os primeiros xenobots, que têm menos de um milímetro e são feitos a partir das células-tronco de uma espécie de rã africana, a Xenopus laevis.

Os cientistas disseram que os xenobots, compostos por 3 mil células agrupadas, se reproduzem espontaneamente e de uma forma completamente nova. Eles também descobriram que a forma de Pac-Man é a mais apropriada para a reprodução dos xenobots.

Formato de Pac-Man

Segundo os cientistas, um xenobot em forma de Pac-Man coleta células-tronco ao seu redor com a sua "boca", numa placa de Petri, e com elas é capaz de montar "bebês", que poucos dias depois se transformam em novos xenobots. Inicialmente os cientistas estavam fazendo testes com xenobots em forma de esfera, mas este formato mostrou não ser o mais adequado. "Eles podem gerar filhos, mas depois o processo normalmente morre. Na verdade, é muito difícil fazer com que o processo continue seguindo", comentou o principal autor da pesquisa, San Kriegman, da Universidade de Vermont.

Utilizando um supercomputador e a inteligência artificial, um algoritmo evolutivo foi capaz de testar bilhões de formas, incluindo triângulos, quadrados, pirâmides e estrelas do mar, até encontrar aquela que permitia que as células fossem mais eficazes na replicação cinemática, com base em movimento, de que trata a nova pesquisa: a forma de Pac-Man.

A replicação cinemática é bem conhecida no nível de moléculas, mas nunca havia sido observada em células ou organismos completos, disseram os pesquisadores.

Máquinas vivas

"Estas são novas máquinas vivas", disse o especialista em robótica Joshua Bongard, coautor do estudo. "Elas não são nem um robô tradicional nem uma espécie conhecida de animal. É uma nova classe de artefato: um organismo vivo e programável."

Bongard lembrou que a definição de robô não exige que eles sejam feitos de metal, mas que ajam por conta própria para ajudar pessoas. Assim, esse organismo vivo feito de células de rã que não foram geneticamente modificadas também é um robô.

Ele garantiu ainda que os xenobots estão "completamente contidos em laboratório, são facilmente extintos e examinados por especialistas em ética".

Fonte: MSN

quinta-feira, 14 de outubro de 2021

‘Cães robôs’ agora têm fuzis de assalto montados nas costas

 

A Ghost Robotics e a SWORD International se uniram para criar um “cão-robô” armado com um fuzil. Chamado de Special Purpose Unmanned Rifle, ou SPUR, o sistema adiciona um fuzil Creedmoor de 6,5 mm da SWORD a um dos veículos terrestres não tripulados quadrúpedes da Ghost Robotics, ou Q-UGV.

O SPUR fez sua estreia no salão de exposições na principal convenção anual da Associação do Exército dos EUA (AUSA) em Washington, D.C., que foi inaugurada no dia 11 de outubro.

Embora a Ghost Robotics tenha parceria com várias outras empresas para explorar aplicativos de defesa e segurança, entre outros, para seus Q-UGVs, este parece ser o primeiro exemplo de um desses sistemas não tripulados com uma arma real montada nele.

Os exemplares desarmados do Q-UGV já estão notavelmente em uso limitado com o 325º Esquadrão das Forças de Segurança da Força Aérea dos EUA na Base Aérea de Tyndall na Flórida e estão sendo testados por outras unidades dessa Força.

Fonte: Forte

terça-feira, 30 de agosto de 2016

Primeiro robô totalmente mole e autônomo


Enquanto os robôs de metal líquido não chegam, que tal um robô mole, totalmente mole, sem qualquer parte rígida?

Dispensando as engrenagens, as baterias e mesmo a eletrônica convencional, o Octobô é o primeiro de uma nova classe de robôs autônomos mais parecidos com coisas vivas.

Em vez de motores, o robô usa reações químicas que geram gases e movem suas pernas pneumaticamente. Por decorrência, em vez de baterias, são usados tanques com produtos químicos. E seu corpo é feito com géis aplicados cuidadosamente para apresentarem diferenciais de densidade.
Uma reação interna transforma uma pequena quantidade de combustível líquido - o peróxido de hidrogênio - em um volume muito maior de gás, que flui até os tentáculos, inflando-os como um balão. Com a diferença na densidade do gel, cada tentáculo se distende de forma precisa, fazendo com que o robô se mova.

"As fontes de combustível para os robôs moles sempre se basearam em algum tipo de componente rígido. O que é legal com o peróxido de hidrogênio é que uma única reação química entre o composto e um catalisador - neste caso a platina - nos permitiu substituir as fontes de energia rígidas," disse Michael Wehner, criador do robô.


Cérebro microfluídico

O mais interessante, porém, é o "cérebro" do robô, uma espécie de biochip que usa a tecnologia microfluídica para tomar decisões de quando e qual tentáculo encher, e desta forma coordenar o movimento.

O circuito lógico microfluídico é um análogo de um oscilador eletrônico, controlando quando o peróxido de hidrogênio se decompõe e dirigindo o fluxo de gás para a perna adequada.
A seguir, a equipe planeja fazer um cérebro microfluídico mais complexo, que permita que o octobô nade, suba obstáculos e interaja com o ambiente.

"Esta foi uma prova de conceito. Esperamos que nossa abordagem para a criação de robôs autônomos moles inspire roboticistas, cientistas de materiais e pesquisadores focados em sistemas avançados de manufatura," disse Ryan Truby, membro da equipe.

Bibliografia:

An integrated design and fabrication strategy for entirely soft, autonomous robots
Michael Wehner, Ryan L. Truby, Daniel J. Fitzgerald, Bobak Mosadegh, George M. Whitesides, Jennifer A. Lewis, Robert J. Wood
Nature
Vol.: 536, 451-455
DOI: 10.1038/nature19100

segunda-feira, 21 de setembro de 2015

Inteligência artificial: máquinas que pensam devem surgir 'até 2050'

Especialistas acreditam que a inteligência das máquinas se equiparará à de humanos até 2050, graças a uma nova era na sua capacidade de aprendizado. Computadores já estão começando a assimilar informações a partir de dados coletados, da mesma forma que crianças aprendem com o mundo ao seu redor.
Isso significa que estamos criando máquinas que podem ensinar a si mesmas a participar de jogos de computador – e ser muito boas neles – e também a se comunicar simulando a fala humana, como acontece com os smartphones e seus sistemas de assistentes virtuais.
Fei-Fei Li, professora da Universidade de Stanford e diretora do laboratório de visão computacional da instituição, passou os últimos 15 anos ensinando computadores a enxergar.
"Se você pensar, os olhos de uma criança são como um par de câmeras biológicas que tiram fotografias a cada 200 milissegundos, o tempo médio dos movimentos oculares. Então, aos 3 anos de idade, uma criança teria centenas de milhões de fotos. Isso é um grande treinamento."Seu objetivo é criar olhos eletrônicos para robôs e máquinas e torná-los capazes de entender o ambiente em que estão. Metade da capacidade cerebral de um humano é usada no processamento visual, algo que fazemos sem um grande esforço aparente. "Ninguém diz para uma criança como enxergar. Ela aprende isso por meio de experiências e exemplos do mundo real", disse Li em sua palestra na conferência TED neste ano.
Ela decidiu ensinar computadores da mesma forma. "Em vez de só me concentrar em criar em algoritmos cada vez melhores, minha ideia é dar aos algoritmos o treinamento que crianças recebem por meio de experiências, quantitativamente e qualitativamente."
Treinamento
Cientista de Stanford, Fei-Fei Li busca ensinar máquinas como enxergar. (Foto: BBC)Cientista de Stanford, Fei-Fei Li busca ensinar máquinas como enxergar. (Foto: BBC)
Em 2007, Li e um colega de profissão deram início a uma tarefa desafiadora: filtrar e identificar 1 bilhão de imagens obtidas na internet para que sirvam de exemplos do que é o mundo real para um computador.
Eles pensavam que, se uma máquina visse imagens suficientes de uma determinada coisa, como um gato, por exemplo, seria capaz de reconhecer isso na vida real.
Eles pediram ajuda em plataformas de colaboração online e contaram com o apoio de 50 mil pessoas de 167 países. No fim, tinham a ImageNet, uma base dados de 15 milhões de imagens relativas a 22 mil tipos de objetos, organizada de acordo com seus nomes em inglês.
Isso se tornou um recurso valioso usado por cientistas ao redor do mundo que buscam conferir aos computadores uma forma de visão. Todos os anos, a Universidade de Stanford realiza uma competição, convidando empresas como Google, Microsoft e a chinesa Baidu, para testar a performance de seus sistemas com base na ImageNet.
Nos últimos anos, estes sistemas tornaram-se especialmente bons em reconhecer imagens, com uma margem de erro média de 5%.
Para ensinar computadores a reconhecer imagens, Li e sua equipe usaram redes neurais, nome dado a programas de computadores feitos a partir de células artificiais que funcionam de forma muito semelhante à de um cérebro humano. Uma rede neural dedicada a interpretar imagens pode ter desde algumas centenas a até milhões destes neurônios artificiais, dispostos em camadas.
Cada camada reconhece diferentes elementos de uma imagem. Uma aprende que uma imagem é feita de pixels. Outra reconhece cores. Uma terceira determina seu formato e assim por diante. Ao chegar à camada superior – e as redes neurais hoje têm até 30 camadas –, esta rede é capaz de ter uma boa noção do que se trata a imagem.
Pesquisa em Stanford criou programa capaz de identificar imagens com grande precisão. (Foto: BBC)Pesquisa em Stanford criou programa capaz de identificar imagens com grande precisão. (Foto: BBC)
Em Stanford, uma máquina assim agora escreve legendas precisas para vários tipos de imagens, apesar de ainda cometer erros, como, por exemplo, dizer que uma foto de um bebê segurando uma escova de dente foi identificada como "um menino segurando um taco de beisebol".
Apesar de uma década de trabalho duro, disse Li, esta máquina ainda tem a inteligência de uma criança de 3 anos. E, ao contrário desta criança, ela não é capaz de compreender contextos. "Até agora, ensinamos um computador a ver objetivamente ou a nos contar uma história simples quando vê uma imagem", afirmou Li.
Mas, quando pede para que a máquina avalie uma imagem de seu filho em uma festa de família, o computador simplesmente diz se tratar de um "menino de pé ao lado de um bolo". "O computador não vê que é um bolo especial que é servido apenas na época da Páscoa", explicou Li.
Este é o próximo passo de sua pesquisa no laboratório: fazer com que máquinas entendam uma cena por completo, além de comportamentos humanos e as relações entre diferentes objetos. A meta final é criar robôs que "enxergam" para que auxiliem em cirurgias, buscas e resgates e que, no fim das contas, promovam melhorias em nossas vidas, segundo Li.
Progresso
O complexo trabalho realizado em Stanford tem como base o lento progresso obtido nesta área nos últimos 60 anos.

Em 1950, o cientista da computação britânico Alan Turing já especulava sobre o surgimento de uma máquina pensante, e o termo "inteligência artificial" foi cunhado em 1956 pelo cientista John McCarthy.
Após alguns avanços significativos nos anos 1950 e 1960, quando foram criados laboratórios de inteligência artificial em Stanford e no Instituto de Tecnologia de Massachussets (MIT, na sigla em inglês), ficou claro que a tarefa de criar uma máquina assim seria mais difícil do que se pensava.
Veio então o chamado "inverno da inteligência artificial", um período sem grandes descobertas nesta área e com uma forte redução no financiamento de suas pesquisas.
Mas, nos anos 1990, a comunidade dedicada à inteligência artificial deixou de lado uma abordagem baseada na lógica, que envolvia criar regras para orientar um computador como agir, para uma abordagem estatística, usando bases de dados e pedindo para a máquina analisá-los e resolver problemas por conta própria.
Nos anos 2000, um processamento de dados mais veloz e a grande oferta de dados criaram um ponto de inflexão para a inteligência artificial, fazendo com que esta tecnologia esteja presenta em muitos dos serviços que usamos hoje.
Ela permite que a Amazon recomende livros, o Netflix indique filmes e o Google ofereça resultados de buscas mais relevantes. Algoritmos passaram a estarem presentes nas negociações feitas em Wall Street, indo às vezes longe demais, como em 2010, quando um algoritmo foi apontado como culpado por uma perda de bilhões de dólares na Bolsa Nova York.
Também serviu de base para os assistentes virtuais de smartphones, como a Siri, da Apple, o Now, do Google, e a Cortana, da Microsoft. Neste momento, máquinas assim estão aprendendo em vez de pensar. É alvo de controvérsia se é possível programar uma máquina para pensar, já que a complexa natureza do pensamento humano tem intrigado cientistas e filósofos há séculos.
E ainda assim restarão elementos da mente humana, como sonhar acordado, por exemplo, que máquinas nunca serão capazes de replicar. Ainda assim, a habilidade destes computadores vem melhorando, e a maioria das pessoas concorda que a inteligência artificial está entrando em sua era de ouro e só se tornará mais eficiente aqui daqui em diante.[Fonte: G1]