Com os recursos de Nightography11 aprimorados, fotos e vídeos capturados com o Space Zoom do Galaxy S24 são brilhantes em quaisquer condições, mesmo quando ampliados. Capture mais luz em condições de pouca luminosidade com o tamanho de pixel maior do Galaxy S24 Ultra, agora 1,4 μm, o que é 60% maior12 em comparação com o modelo anterior. O desfoque é reduzido no Galaxy S24 Ultra com ângulos mais amplos do estabilizador óptico de imagem (OIS) e uma compensação aprimorada para tremores na mão. Ao gravar vídeos, tanto as câmeras frontal quanto traseira estão equipadas com um Bloqueio Dedicado de ISP para redução de ruído, e o Galaxy S24 analisa informações giroscópicas para distinguir entre os movimentos do cinegrafista e do objeto. Isso permite uma remoção de ruído mais eficaz e vídeos nítidos no escuro, mesmo a longa distância.
Mesmo em IAs desenvolvidas internamente é necessária a coleta e análise de grandes volumes de dados, o que pode levantar preocupações sobre a privacidade e a segurança. Uma IA treinada com informações como essas, que não foram devidamente filtradas, pode reproduzir esses preconceitos. Além dos já citados, temos os assistentes virtuais, análise de sentimentos, recomendação de produtos e detecção de fraudes. A IA pode analisar e interpretar imagens e vídeos para reconhecer objetos, pessoas, animais e cenas. Isso permite o desenvolvimento de sistemas de vigilância, veículos autônomos, diagnóstico médico por imagem e análise de sentimentos em mídias sociais. Esse tipo de inteligência artificial é conhecido como processamento de linguagem natural.
Qual a importância da IA para o mundo de hoje?
No entanto, é importante ressaltar que o Deep Blue não “aprendeu” a jogar xadrez como um ser humano. Em vez disso, ele foi programado com uma vasta quantidade de informações e estratégias de xadrez, permitindo-lhe analisar possíveis movimentos e tomar decisões com base https://rondoniatual.com/2024/01/18/curso-de-teste-de-software-cresce-procura-por-formacao-na-area-de-ti/ no conhecimento, adicionado manualmente no código do sistema. Essas máquinas são especialistas em tarefas específicas, pois são programadas para executar uma função determinada com eficiência, mas não possuem conhecimento ou compreensão abrangente sobre o mundo.
A Niara, por exemplo, é uma IA de memória limitada (e seu subtipo é IA Generativa), uma vez que se baseia em informações inseridas em seu banco e experiências prévias para desenvolver respostas cada vez mais assertivas e direcionadas. Durante a leitura desse artigo, se você esteve se perguntando “onde estão os modelos de Machine Learning tradicionais? O objetivo dessa teoria, para além de desenvolver sistemas de IA capazes de reconhecer e interpretar os estados mentais de outros agentes, como humanos, é que essas máquinas possam agir de forma apropriada com base nessa compreensão.
Quais são as tecnologias por trás da Inteligência Artificial?
Por fim, já que falamos anteriormente sobre como os algoritmos de redes sociais são eficientes e estimulam as pessoas a continuarem navegando por longos períodos, é importante ressaltar o impacto comportamental e psicológico que isso causa. Para começar, conteúdos produzidos por IA, como obras de arte, peças gráficas e textos em geral correm um grande risco de serem considerados curso de teste de software plágio. Isso porque a máquina frequentemente retira partes de várias fontes diferentes para “criar” o que foi pedido. Também é interessante observar o funcionamento dos algoritmos, usados pelas redes sociais para identificar padrões comportamentais do usuário e indicar postagens que ele pode curtir, para fazer com que ele permaneça ativo na plataforma por mais tempo.
Um exemplo clássico de máquina reativa é o Deep Blue, que se destacou por sua capacidade de jogar xadrez em um nível altamente competitivo, sendo capaz de derrotar o então campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov, em 1997. A classificação por nível de semelhança com a mente humana nos ajuda a entender até que ponto as máquinas podem se assemelhar à cognição humana. Essa classificação pode contribuir na avaliação do grau de complexidade e sofisticação das capacidades cognitivas da IA em relação à mente humana, bem como medir até onde uma IA pode executar funções semelhantes às humanas, com níveis equivalentes de proficiência. Dentro desse critério, temos as máquinas reativas, máquinas de memória limitada, teoria da mente e IA autoconsciente.
Filtros das redes sociais
Mas dependendo da definição de IA utilizada, pode-se dizer que avanços consideráveis na IA fraca já foram alcançados. Paralelamente a esta abordagem existe a abordagem IA “scruffies”, ou “coneccionista”, da qual as redes neuronais são o melhor exemplo. Esta abordagem cria sistemas que tentam gerar inteligência pela aprendizagem e adaptação em vez da criação de sistemas desenhados com o objectivo especifico de resolver um problema. Nos anos 60s e 70s os coneccionistas foram retirados do primeiro plano da investigação em IA, mas o interesse por esta vertente da IA foi retomada nos anos 80s, quando as limitações da IA “limpa” começaram a ser percebidas. O que tem assustado muita gente são as ferramentas de IA generativa mais recentes, como o ChatGPT e o MidJouney.
- Atualmente, muitas empresas estão fazendo grandes investimentos em IA para aumentar a eficiência e produtividade, além de inovar e obter vantagens competitivas.
- Desde os assistentes virtuais em nossos smartphones até os sistemas de recomendação personalizados que influenciam nossas decisões de compra, a IA está presente no nosso cotidiano digital.
- Neste guia para iniciantes, iremos além dos chatbots para examinar diferentes tipos de IA – e ver como ela já desempenha um papel em nossas vidas.
- As imagens também apresentam resultados cristalinos a 100x com o zoom digital aprimorado.
- É um complexo nó de processos que possibilita às máquinas aprender, se adaptar e tomar decisões baseadas em dados.
Essas ferramentas podem gerar resultados que, até então, apenas profissionais especializados poderiam realizar e essas não são as únicas IAs disponíveis. Porém, quem já usou essas ferramentas deve ter percebido que nem sempre obtemos o resultado desejado de primeira ou mesmo após diversas tentativas. Essas ferramentas funcionam melhor quando um profissional especializado direciona os resultados. No Brasil, embora exista pouco investimento em pesquisa científica, a IA representa um ponto de interesse estratégico.
Casas, cidades e infraestruturas inteligentes
E eles têm muitas ferramentas de código aberto diferentes para gerenciar, enquanto os desenvolvedores de aplicativos às vezes precisam recodificar totalmente os modelos desenvolvidos por cientistas de dados antes de incorporá-los aos seus aplicativos. A tecnologia de IA está melhorando o desempenho e a produtividade das empresas, automatizando processos ou tarefas que antes exigiam energia humana. A IA também pode dar sentido aos dados em uma escala que nenhum humano jamais conseguiria. Por exemplo, a Netflix usa machine learning para fornecer um nível de personalização que ajudou a empresa a aumentar sua base de clientes em mais de 25%.