A IA aprende padrões com exemplos — Tecnologia, 7–10
Alguns programas encontram padrões em muitos exemplos, em vez de receberem cada regra uma a uma. Isto pode ser útil, mas não faz a máquina compreender tudo como uma pessoa.
Aprender um padrão
Neste tipo de IA, as pessoas fornecem exemplos e o computador procura pistas que se repetem. Depois do treino, usa essas pistas num caso novo, por exemplo para decidir se uma imagem tem um gato, mesmo sem ter visto exatamente aquela imagem.
Porquê aprender com exemplos?
Algumas tarefas são fáceis de mostrar, mas difíceis de explicar com instruções exatas. É difícil escrever todas as regras para reconhecer uma cara ou um número manuscrito. Os exemplos permitem ao programa descobrir pistas úteis, embora as pessoas continuem a escolher a tarefa e a verificar os resultados.
Separar maçãs vermelhas e azuis
Dá a um programa quatro exemplos identificados: maçãs vermelhas pequenas e grandes, e maçãs azuis pequenas e grandes. Se todas as vermelhas tiverem a etiqueta “vermelha” e as azuis “azul”, o programa nota a cor, não o tamanho. Uma maçã vermelha média será classificada como vermelha.
Pode estar confiante e errado
Uma resposta bem apresentada pode parecer digna de confiança, sobretudo quando um computador a dá rapidamente. Mas o programa pode ter aprendido uma pista errada, ou os exemplos podem ser incompletos ou injustos. A confiança não prova que a previsão está certa.
Reconhecer e recomendar
Sistemas de IA que procuram padrões podem ajudar a organizar fotografias, sugerir uma música ou transformar fala em palavras escritas. Funcionam melhor quando os exemplos correspondem à situação real, por isso as pessoas devem poder questionar resultados importantes em vez de aceitarem tudo automaticamente.
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