Em 2019, a Comissão Mundial de Ética do Conhecimento Científico e da Tecnologia (COMEST) da UNESCO definiu a inteligência artificial como um campo que envolve máquinas capazes de imitar determinadas funcionalidades da inteligência humana, incluindo características como percepção, aprendizagem, raciocínio, resolução de problemas, interação linguística e até mesmo a produção de trabalhos criativos.

Coloquialmente, a expressão “inteligência artificial” é aplicada quando uma máquina imita as funções “cognitivas” que os humanos associam como competências humanas; por exemplo: "perceber", "raciocinar", "aprender" e "resolver problemas". Andreas Kaplan e Michael Haenlein") definem inteligência artificial como "a capacidade de um sistema interpretar corretamente dados externos e, assim, aprender e empregar esse conhecimento para atingir tarefas e objetivos concretos por meio de adaptação flexível." isso.[12]​[13]​.

Por exemplo, o reconhecimento óptico de caracteres deixou de ser visto como um exemplo de "inteligência artificial", tendo se tornado uma tecnologia comum.[14]​ Os avanços tecnológicos ainda classificados como inteligência artificial são os sistemas de direção autônomos ou aqueles capazes de jogar xadrez ou Go.[15]​.

A inteligência artificial é uma nova forma de resolver problemas, que inclui sistemas especialistas, a gestão e controlo de robôs e processadores, que tenta integrar conhecimento em tais sistemas; em outras palavras, um sistema inteligente capaz de escrever seu próprio programa. Um sistema especialista definido como uma estrutura de programação capaz de armazenar e utilizar conhecimento sobre uma determinada área que se traduz em sua capacidade de aprendizagem.[16]​ Da mesma forma, a IA pode ser considerada como a capacidade das máquinas de usar algoritmos, aprender com os dados e usar o que é aprendido na tomada de decisões, assim como um ser humano faria.[17]​.

Segundo Takeyas (2007), a IA é um ramo da ciência da computação responsável por estudar modelos computacionais capazes de realizar atividades típicas do ser humano com base em duas de suas características primárias: raciocínio e comportamento.[18]​.

Em 1956, John McCarthy "John McCarthy (cientista)") cunhou o termo "inteligência artificial" e definiu-o como "a ciência e a engenhosidade de fazer máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes".

Grau-Luque contrasta diferentes definições de diversas fontes e autores, destacando que elas diferem dependendo de "em que campo específico são utilizadas".[20] Isso leva o autor a definir "inteligência artificial" como "sistemas que realizam tarefas consideradas inteligentes", e então associar conceitos como "aprendizagem" e "raciocínio" ao aprendizado de máquina como uma subdisciplina da inteligência artificial.

Existem também diferentes tipos de percepções e ações, que podem ser obtidas e produzidas, respectivamente, por sensores físicos e sensores mecânicos em máquinas, pulsos elétricos ou ópticos em computadores, bem como por entradas e saídas de bits de software e seu ambiente de hardware.

Vários exemplos estão na área de controle de sistemas, planejamento automático, capacidade de responder a diagnósticos e consultas de consumidores, reconhecimento de escrita, reconhecimento de fala e reconhecimento de padrões. Os sistemas de IA fazem atualmente parte da rotina em áreas como a economia, a medicina, a engenharia, os transportes, as comunicações e as forças armadas, e têm sido utilizados numa ampla variedade de programas de computador, jogos de estratégia, como o xadrez de computador, e outros jogos de vídeo.

Da mesma forma, a inteligência artificial está a ser desenvolvida cada vez mais na plataforma digital, evoluindo e criando novas ferramentas, como a plataforma de trabalho que existe desde 2023 denominada SIVIUM, uma ferramenta através da qual uma pessoa se candidata automaticamente a todas as ofertas de emprego em todos os portais de emprego, sem ter que rever cada oferta de emprego que se apresenta e enviar o seu CV uma a uma.[21]​.

Stuart J. Russell e Peter Norvig diferenciam vários tipos de inteligência artificial:[22]​.

A inteligência artificial generativa é um tipo de sistema de inteligência artificial capaz de gerar texto, imagens ou outras mídias em resposta a comandos de texto conhecidos como "prompts".[27]​ Um prompt é a instrução, pergunta ou conjunto de instruções para a inteligência artificial executar a tarefa específica e fornecer a resposta necessária. A qualidade da solicitação influencia diretamente a qualidade da resposta.[28]​.

Os modelos generativos de IA aprendem os padrões e a estrutura de seus dados de treinamento de entrada e, em seguida, geram novos dados com características semelhantes.

Sistemas de IA generativos notáveis ​​incluem ChatGPT (e sua variante Microsoft Copilot), um chatbot criado pela OpenAI usando seus grandes modelos de linguagem (LLM) GPT-3 e GPT-4 fundamentais; Gemini "Gemini (chatbot)") (anteriormente chamado de Bard), um chatbot criado pelo Google usando o modelo de linguagem Gemini "Gemini (modelo de linguagem)"); e Claude "Claude (chatbot)"), um chatbot criado pela Anthropic utilizando os modelos de mesmo nome. Outros modelos generativos de IA incluem sistemas de arte de IA, como Stable Diffusion, Midjourney e DALL-E, que permitem a criação de imagens. Hoje, a IA generativa pode criar texto, código, imagens, vídeo, música, vozes e efeitos sonoros.

Inteligência Artificial Forte (IGA) é um tipo hipotético de inteligência artificial que iguala ou excede a inteligência humana média. Se isso se tornasse realidade, um IGA poderia aprender a realizar qualquer tarefa intelectual que humanos ou animais possam realizar. Alternativamente, o IGA foi definido como um sistema autónomo que excede as capacidades humanas na maioria das tarefas economicamente valiosas.

Alguns argumentam que isso poderá ser possível em anos ou décadas; outros, que poderia levar um século ou mais; e uma minoria acredita que poderá nunca ser alcançado. Há um debate sobre a definição exata de IGA e se os modelos modernos de grandes linguagens (LLMs), como o GPT-4, são formas iniciais, mas incompletas, de IGA.

A inteligência artificial explicável refere-se a métodos e técnicas de aplicação da tecnologia de inteligência artificial pelos quais os humanos são capazes de compreender as decisões e previsões feitas pela inteligência artificial.

A inteligência artificial amigável é uma IA forte e hipotética que pode ter um efeito positivo e não negativo sobre a humanidade. “Amigável” é utilizado neste contexto como terminologia técnica e escolhe agentes que são seguros e úteis, não necessariamente aqueles que são “amigáveis” no sentido coloquial. O conceito é invocado principalmente no contexto de discussões sobre agentes recursivos artificiais de auto-aperfeiçoamento que rapidamente explodem em inteligência, com o argumento de que esta tecnologia hipotética poderia ter uma tarefa longa, rápida e difícil de controlar o impacto na sociedade humana.

A inteligência artificial multimodal é um tipo de inteligência artificial que pode processar e integrar dados de diversas modalidades, como texto, imagens, áudio e vídeo, para obter uma compreensão mais completa e contextualizada de uma situação. A inteligência artificial multimodal é inspirada na forma como os humanos usam múltiplos sentidos (Sentido (percepção)) para perceber e interagir com o mundo, e oferece uma forma mais natural e intuitiva de se comunicar com a tecnologia.

A inteligência artificial quântica é um campo interdisciplinar que se concentra na construção de algoritmos quânticos para melhorar tarefas computacionais dentro da IA, incluindo subcampos como aprendizado de máquina. Há evidências que mostram uma possível vantagem quadrática quântica em operações fundamentais de IA.

Contenido

La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:.

Inteligência artificial convencional

Também é conhecida como IA simbólica-dedutiva. Baseia-se na análise formal e estatística do comportamento humano diante de diversos problemas:

Inteligência artificial computacional

A inteligência computacional (também conhecida como IA indutiva subsimbólica) envolve desenvolvimento ou aprendizagem interativa (por exemplo, modificações interativas de parâmetros em sistemas de conexão). A aprendizagem é feita com base em dados empíricos.

A inteligência computacional tem um duplo propósito. Por um lado, o seu objetivo científico é compreender os princípios que permitem o comportamento inteligente (seja em sistemas naturais ou artificiais) e, por outro, o seu objetivo tecnológico é especificar os métodos para projetar sistemas inteligentes.[32]​.

Em 2024, foram feitos avanços significativos em diversas áreas da IA:.

Dada a possibilidade de criação de máquinas dotadas de inteligência, tornou-se importante preocupar-se com a questão ética das máquinas para tentar garantir que nenhum dano seja causado aos seres humanos, aos outros seres vivos e até às próprias máquinas segundo algumas correntes de pensamento.[48] Foi assim que surgiu um amplo campo de estudos conhecido como ética da inteligência artificial, emergente há relativamente pouco tempo e que geralmente se divide em dois ramos, a roboética, responsável por estudar as ações dos seres humanos em relação aos robôs, e a ética das máquinas, responsável pelo estudo do comportamento dos robôs em relação aos seres humanos.

O acelerado desenvolvimento tecnológico e científico da inteligência artificial ocorrido neste século também tem um impacto significativo em outros campos. Na economia mundial, durante a segunda revolução industrial, viveu-se um fenômeno conhecido como desemprego tecnológico, que se refere a quando a automação industrial de processos produtivos em larga escala substitui o trabalho humano. Fenômeno semelhante poderia ocorrer com a inteligência artificial, especialmente nos processos em que a inteligência humana intervém, como ilustra a história How They Had Fun! de Isaac Asimov, na qual seu autor vislumbra alguns dos efeitos que a interação de máquinas inteligentes especializadas em pedagogia infantil, em vez de professores humanos, teria nas crianças na escola. Este mesmo escritor desenhou o que hoje conhecemos como as três leis da robótica, que apareceram pela primeira vez no conto Círculo viciousioso "Círculo viciousioso (história)") (Runaround) de 1942, onde estabeleceu o seguinte:.

Outras obras de ficção científica mais recentes também exploram algumas questões éticas e filosóficas relativas à Inteligência Artificial Forte, como os filmes I, Robot ou A.I. Inteligência Artificial, em que são discutidos temas como a autoconsciência ou a origem de uma consciência emergente de robôs inteligentes ou sistemas computacionais, ou se eles poderiam ser considerados sujeitos de direito devido às suas características quase humanas relacionadas à senciência, como serem capazes de sentir dor e emoções ou até que ponto obedeceriam ao objetivo de sua programação e, caso contrário, se poderiam exercer o livre arbítrio. Este último é o tema central da famosa saga Terminator "Terminator (franquia)"), em que as máquinas vencem a humanidade e decidem aniquilá-la, uma história que, segundo vários especialistas, não poderia se limitar à ficção científica e poderia ser uma possibilidade real em uma sociedade pós-humana que dependia completamente da tecnologia e das máquinas.[50][51]​.

A lei[53]​ desempenha um papel fundamental no uso e desenvolvimento da IA. As leis estabelecem regras e normas de comportamento para garantir o bem-estar social e proteger os direitos individuais, e podem ajudar-nos a obter os benefícios desta tecnologia, minimizando os seus riscos, que são significativos. No momento não existem regulamentações legais que regulem diretamente a IA. Mas em 21 de abril de 2021, a Comissão Europeia apresentou uma proposta de Regulamento Europeu para a regulamentação harmonizada da inteligência artificial (IA) na UE. O seu título exato é Proposta de Regulamento do Parlamento Europeu e do Conselho que estabelece regras harmonizadas sobre inteligência artificial – Lei da Inteligência Artificial – e que altera outros atos legislativos da União.

Em março de 2023, centenas de empresários como Elon Musk, Steve Wozniak (cofundador da Apple) ou presidentes de inúmeras empresas de tecnologia; Intelectuais como Yuval Noah Harari e centenas de acadêmicos e pesquisadores especializados em inteligência artificial assinaram uma carta aberta alertando para o perigo da falta de regulamentação da IA, colocando em destaque a OpenAI, empresa que desenvolveu o ChatGPT. Eles pediram uma pausa de pelo menos 6 meses para seus experimentos mais poderosos, até que o mundo alcance um consenso internacional para que esses sistemas “sejam mais precisos, seguros, interpretáveis, transparentes, robustos, neutros, confiáveis ​​e leais”.

Dois meses depois, em maio, 350 executivos das principais empresas de desenvolvimento de IA, académicos e investigadores especializados assinaram um novo manifesto alertando que a IA avançada não regulamentada representa um perigo de extinção para a humanidade: “Mitigar o risco de extinção da IA ​​deve ser uma prioridade global, juntamente com outros riscos à escala social, como pandemias e guerra nuclear”. Google DeepMind com 38 executivos, pesquisadores ou professores universitários relacionados à empresa e representantes de desenvolvedores menores, como Anthropic, Stability AI ou Inflection AI.[57]​.

Alguns autores começaram a explorar a possibilidade de reconhecer as inteligências artificiais avançadas não apenas como ferramentas, mas como potenciais sujeitos jurídicos limitados, capazes de adquirir direitos e assumir encargos fiscais em relação aos bens digitais ou intangíveis que produzem.[58] Esta proposta inspira-se em figuras já reconhecidas por lei, como as pessoas jurídicas fictícias, que, sem serem humanas, foram dotadas de capacidade para atuar no trânsito legal. Neste contexto, foi proposto que certos autómatos complexos pudessem estabelecer os seus próprios activos, assumir responsabilidades civis pelos efeitos das suas decisões autónomas, e até pagar impostos, como forma de responder pelo seu impacto económico e redistribuir os benefícios que geram em sociedades cada vez mais digitalizadas.

Esta perspetiva não implica uma equação entre seres humanos e inteligências artificiais, mas sim uma arquitetura jurídica funcional que permita canalizar as consequências derivadas da produção autónoma de bens e serviços por sistemas de IA. Propõe-se, por exemplo, que os rendimentos gerados por robôs criativos ou veículos autónomos possam ser atribuídos a fundos de garantia ou fiscais, aliviando assim as pressões sobre as economias humanas e evitando zonas cinzentas na responsabilidade jurídica. Esta visão contribui para o debate sobre a singularidade tecnológica, propondo respostas regulatórias a partir do direito privado e fiscal.[58]​.

Raciocínio e resolução de problemas

Os primeiros pesquisadores desenvolveram algoritmos que imitavam o raciocínio passo a passo que os humanos usam ao resolver quebra-cabeças ou fazer deduções lógicas.[59] No final da década de 1981-1990, a investigação em inteligência artificial tinha desenvolvido métodos para lidar com informações incertas ou incompletas, empregando conceitos de probabilidade e economia.[60]

Estes algoritmos revelaram-se insuficientes para resolver grandes problemas de raciocínio porque experimentaram uma "explosão combinatória": tornaram-se exponencialmente mais lentos à medida que os problemas cresciam.[61] Dessa forma, concluiu-se que os humanos raramente usam a dedução passo a passo seguida pelas primeiras pesquisas sobre inteligência artificial; em vez disso, eles resolvem a maioria dos seus problemas usando julgamentos rápidos e intuitivos.[62]​.

Representação do conhecimento

A representação do conhecimento[63]​ e a engenharia do conhecimento[64]​ são fundamentais para a pesquisa clássica em inteligência artificial. Alguns “sistemas especialistas” tentam compilar o conhecimento que os especialistas possuem em uma área específica. Além disso, outros projetos tentam reunir o “conhecimento do senso comum” conhecido pela pessoa comum em um banco de dados contendo amplo conhecimento sobre o mundo.

Entre os tópicos que uma base de conhecimento de senso comum conteria estão: objetos, propriedades, categorias e relações entre objetos,[65]​ situações, eventos, estados e tempo[66]​ causas e efeitos;[67]​ e conhecimento sobre o conhecimento (o que sabemos sobre o que outras pessoas sabem)[68]​ entre outros.

Planejamento

Outro objetivo da inteligência artificial é ser capaz de definir metas e, em última instância, alcançá-las.[69]​ Para fazer isso, eles precisam de uma forma de visualizar o futuro, uma representação do estado do mundo, e ser capazes de fazer previsões sobre como suas ações irão mudá-lo, a fim de tomar decisões que maximizem a utilidade (ou "valor") das opções disponíveis.[70]​.

Nos problemas clássicos de planejamento, o agente pode assumir que é o único sistema atuante no mundo, o que lhe permite ter certeza das consequências de suas ações.[71] Contudo, se o agente não for o único ator, então é necessário que ele possa raciocinar sob incerteza. Isso requer um agente que possa não apenas avaliar seu ambiente e fazer previsões, mas também avaliar suas previsões e se adaptar com base em sua avaliação.[72]​ O planejamento multiagente utiliza a cooperação e a competição de muitos sistemas para atingir um determinado objetivo. Comportamento emergente "Emergência (filosofia)") como este é usado por algoritmos evolutivos e inteligência de enxame.

Aprendizado

O aprendizado de máquina é um conceito fundamental da pesquisa em inteligência artificial desde o início dos estudos nesta área; Consiste na pesquisa de algoritmos de computador que melhoram automaticamente através da experiência.[74]​.

A aprendizagem não supervisionada é a capacidade de encontrar padrões em um fluxo de entrada, sem a necessidade de um ser humano rotular as entradas primeiro. A aprendizagem supervisionada inclui classificação e regressão numérica, o que requer que um ser humano primeiro rotule os dados de entrada. A classificação é usada para determinar a qual categoria algo pertence e ocorre depois que um programa analisa vários exemplos de entradas de várias categorias. A regressão é a tentativa de produzir uma função que descreva a relação entre entradas e saídas e preveja como as saídas devem mudar à medida que as entradas mudam.[74] Tanto os classificadores quanto os alunos de regressão tentam aprender uma função desconhecida; Por exemplo, um classificador spam pode ser visto como o aprendizado de uma função que atribui o texto de um e-mail a uma de duas categorias, "spam" ou "não spam". A teoria da aprendizagem computacional pode avaliar os alunos pela complexidade computacional, complexidade da amostra (quantos dados são necessários) ou por outras noções de otimização "Otimização (matemática)").[75]​.

O mundo está em constante evolução e ferramentas como o ChatGPT estão no centro dessa transformação. Embora muitas pessoas vejam o ChatGPT como uma oportunidade para melhorar seus negócios ou experiência pessoal, há quem seja cético quanto à sua implementação.[76]​.

Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural[77]​ permite que as máquinas leiam e compreendam a linguagem humana. Um sistema de processamento de linguagem natural suficientemente eficaz permitiria interfaces de utilizador em linguagem natural e a aquisição de conhecimento directamente a partir de fontes escritas por humanos, tais como textos noticiosos. Algumas aplicações simples de processamento de linguagem natural incluem recuperação de informações, mineração de texto, resposta a perguntas e tradução automática.[78] Muitas abordagens usam frequências de palavras para construir representações sintáticas de texto. As estratégias de pesquisa de “detecção de palavras-chave” são populares e escalonáveis, mas abaixo do ideal; Uma consulta de pesquisa para “cachorro” só pode corresponder a documentos que contenham a palavra literal “cachorro” e perder um documento com a palavra “poodle”. As abordagens de processamento estatístico de linguagem podem combinar todas essas estratégias, bem como outras, e muitas vezes alcançar uma precisão aceitável no nível da página ou do parágrafo. Além do processamento da semântica, o objetivo final disso é incorporar uma compreensão completa do raciocínio de senso comum.[79]​ Em 2019, arquiteturas de aprendizagem profunda baseadas em transformadores "Transformer (modelo de aprendizado de máquina)") poderiam gerar texto coerente.[80]​.

Percepção

A percepção da máquina[81]​ é a capacidade de usar informações de sensores (como câmeras visíveis ou infravermelhas, microfones, sinais sem fio e sensores lidar, sonar, radar e sensores de toque) para compreender aspectos do mundo. As aplicações incluem reconhecimento de fala,[82]​ reconhecimento facial e reconhecimento de objetos.[83]​ A visão computacional é a capacidade de analisar informações visuais, que muitas vezes são ambíguas; Um pedestre gigante de cinquenta metros de altura distante pode produzir os mesmos pixels que um pedestre de tamanho normal próximo, exigindo inteligência artificial para julgar a probabilidade relativa e a razoabilidade de diferentes interpretações, por exemplo, usando seu "modelo de objeto" para avaliar que não existem pedestres de cinquenta metros de altura.

A grande importância da IA ​​reside no facto de ter uma vasta gama de aplicações, desde a automatização de tarefas tediosas até à criação de sistemas avançados de cuidados de saúde e de diagnóstico de doenças, à deteção de fraudes e à otimização de processos empresariais.[85]​ Em muitos casos, a IA pode fazer coisas que os humanos não podem fazer, como processar dados em grandes quantidades e localizar padrões e inter-relações entre eles que seriam difíceis ou impossíveis de detetar de outra forma.

Essa ferramenta ajuda a automatizar o aprendizado repetitivo e a descoberta por meio de dados, executa tarefas informatizadas frequentes de maneira confiável, porém necessita de intervenção humana para configuração do sistema. Analisa dados mais profundos e agrega inteligência, pois não pode ser vendido como aplicação individual, portanto é um valor agregado aos produtos. Possui alta precisão através de redes neurais profundas; Por exemplo, na medicina, a IA pode ser usada para detectar câncer com ressonância magnética (ressonância magnética). Adapta-se através de algoritmos de aprendizagem progressiva, encontra estrutura e regularidades nos dados para que o algoritmo se torne um classificador ou preditor. E, por fim, a inteligência artificial aproveita ao máximo os dados.

Além disso, uma das principais razões pelas quais a IA é importante é porque pode automatizar tarefas repetitivas e monótonas, libertando tempo e recursos para que as pessoas se concentrem em tarefas mais criativas e valiosas. Por exemplo, a IA pode ajudar as empresas a automatizar tarefas de back office, como contabilidade e processamento de faturas, o que pode reduzir custos e melhorar a eficiência. Da mesma forma, a IA pode ajudar os trabalhadores a realizar tarefas mais complexas e criativas, como design e planeamento estratégico.

Outra razão pela qual a IA é importante é porque pode ajudar as empresas a tomar decisões informadas e precisas. Da mesma forma, a IA pode processar grandes quantidades de dados e fornecer informações valiosas para a tomada de decisões empresariais, o que pode ajudar as empresas a identificar oportunidades de negócios, prever tendências de mercado e melhorar a eficiência do mercado financeiro.[86]​ Além disso, a IA pode ajudar os trabalhadores a tomar decisões informadas em tempo real, como na saúde, onde a IA pode ajudar os médicos a identificar doenças e personalizar o tratamento.

A IA também é importante no campo da segurança cibernética. A IA pode ajudar a detectar e prevenir ameaças, desde ataques cibernéticos até a detecção de comportamentos suspeitos. A IA pode analisar grandes quantidades de dados em tempo real e detectar padrões e anomalias que possam indicar uma ameaça à segurança. Além disso, a IA pode aprender com padrões comportamentais e melhorar a sua capacidade de detetar ameaças futuras.[87]​ No domínio da segurança cibernética, a IA pode ajudar a proteger sistemas e redes contra ataques de vírus informáticos e infiltração de malware.

Outra área onde a IA é importante é na descoberta de conhecimento. A IA pode descobrir padrões e relações em dados que os humanos não conseguiram detectar, o que pode levar a novas ideias e avanços em vários campos. Por exemplo, a IA pode ajudar os investigadores a identificar novos tratamentos para doenças ou ajudar os cientistas a analisar dados de sensores e satélites para compreender melhor o aquecimento global.

A inteligência artificial (IA) oferece múltiplas vantagens à sociedade, muitas das quais já começam a ficar evidentes. Uma das principais áreas beneficiadas é a educação, pois permite que as aulas sejam mais dinâmicas e compreensíveis, facilitando a aprendizagem e promovendo um pensamento mais autónomo nos alunos.[88]​.

Apesar dos seus benefícios, a IA também tem algumas desvantagens. Uma das principais preocupações é a perda de empregos, uma vez que algumas profissões foram afetadas, como designers gráficos, analistas financeiros e matemáticos, cujos empregos podem ser substituídos por sistemas automatizados.[88]​.

Sofia

Em março de 2016, o comentário de que o robô humanóide chamado Sophia "Sophia (robô)") da empresa Hanson Robotics se tornou popular durante sua apresentação quando seu criador, David Hanson, perguntou se ela estava disposta a destruir a humanidade, ao que o robô respondeu: "Ok, vou destruir a humanidade." Posteriormente, Sophía ganhou reconhecimento e atenção da mídia global devido aos seus comportamentos quase humanos, sendo entrevistada em diversas ocasiões por diversos meios de comunicação e mantendo conversas com personalidades famosas e reconhecidas. Em 2017, Sophia obteve a cidadania saudita, tornando-se assim o primeiro robô a ser reconhecido como cidadão por um país, o que levantou controvérsia sobre se os robôs deveriam ter os mesmos direitos e obrigações como se fossem sujeitos de direito.[89]​.

Alice e Bob

No final de julho de 2017, vários meios de comunicação internacionais noticiaram que o laboratório de pesquisa de inteligência artificial do Georgia Institute of Technology, juntamente com o Facebook Artificial Intelligence Research Group (FAIR), agora Meta, tiveram que desligar duas inteligências artificiais do tipo chatbot chamadas Bob e Alice, uma vez que haviam desenvolvido uma língua própria mais eficiente que o inglês, língua na qual foram treinados para aprender a negociar, desenvolvendo finalmente um tipo de comunicação incompreensível e que se desviava das regras gramaticais. da linguagem natural e que favorecia o uso de abreviaturas. A linguagem criada por essas IAs apresentava características de inglês corrompido e padrões repetitivos, especialmente de pronomes e determinantes.[90]​.

Este acontecimento inesperado foi visto com pânico na mídia, pois foi alegado que os chatbots teriam supostamente deixado o controle humano e desenvolvido a capacidade de se comunicarem entre si. No entanto, isto também foi posteriormente negado, pois foi argumentado que o Facebook não desligou realmente as inteligências artificiais, mas simplesmente as pausou e alterou os parâmetros dos chatbots, descartando a experiência no final por não ter qualquer interesse prático ou útil na investigação da IA.[91]​.

América

No início de 2022, na Consumer Electronics Show (CES) que aconteceu em Las Vegas, o robô desenvolvido pela Engineered Arts denominado Ameca "Ameca (robô)") causou dúvida e medo entre os espectadores durante sua exposição principalmente pela semelhança de seu rosto com o de um ser humano, a empresa expressou que o desenvolvimento deste robô humanóide ainda estava em processo e até setembro do mesmo ano o robô ainda não era capaz de andar ou ter qualquer interação com pessoas. por outro lado, em setembro de 2023 a empresa expôs mais uma vez a Ameca ao público ao mostrar o robô em vídeos onde ele pode ser visto diante de um espelho fazendo 25 expressões humanas,[93]​ além de desenhar um gato por já ter braços e pernas que lhe davam mobilidade e, da mesma forma, usando a ironia nas conversas com as pessoas e ainda declarando que fez piada ao ser questionada sobre sua capacidade de sonhar como um ser humano um robô ao dizer "eu sonhei". com dinossauros travando uma guerra contra alienígenas em Marte»[94]​ ele negou momentos depois, explicando como a IA implementada em seu sistema lhe permitiu criar cenários sobre eventos da humanidade e estava aprendendo sobre eles enquanto estava desligado; Esses acontecimentos impactaram a sociedade sobre a semelhança que esse robô humanóide estava tendo com o ser humano e sobre o avanço tecnológico que está permitindo que esse robô esteja cada vez mais próximo de conviver entre as pessoas como mais um membro da comunidade.

nus falsos

A utilização de aplicações gratuitas de IA para transformar fotografias de pessoas em nus falsos está a causar problemas que afetam menores. O caso chegou à mídia em setembro de 2023, quando surgiram em Almendralejo (Badajoz, Espanha) diversas fotografias de meninas e jovens (entre 11 e 17 anos) que foram modificadas com recurso à inteligência artificial para aparecerem nuas. As imagens foram obtidas nos perfis do Instagram e do aplicativo WhatsApp de pelo menos 20 meninas locais. As fotos de meninas nuas circularam posteriormente pelo WhatsApp e a partir delas foi criado um vídeo que também circulou entre menores. Os autores dessa transformação também foram menores e colegas de escola ou instituto. A Agência Espanhola de Proteção de Dados abriu uma investigação e contactou a Câmara Municipal de Almendralejo e o Governo Regional da Extremadura informando-os de que poderia ser solicitada a remoção de qualquer imagem que circule na Internet no canal prioritário da agência.[95]​.

Uno de los mayores críticos de la denominación de estos procesos informáticos con el término de inteligencia artificial es Jaron Lanier. Para ello, objeta la idea de que esta sea realmente inteligente y de que podríamos estar en competencia con un ente artificial. «Esta idea de superar la capacidad humana es ridícula porque está hecha de habilidades humanas».[96]​.

Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de imitar por completo a un ser humano.[97]​ Sin embargo, hay expertos[98]​en el tema que indican que ningún humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas, y autores como Howard Gardner han teorizado sobre la solución.

En los humanos, la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten, por ejemplo, almacenar y recuperar información en la memoria "Memoria (proceso)"), mientras que en los aspectos aprendidos reside el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser programados para que puedan llegar a resolverlos.

Muchas personas consideran que la prueba de Turing ha sido superada, citando conversaciones en que al dialogar con un programa de inteligencia artificial para chat no saben que hablan con un programa. Sin embargo, esta situación no es equivalente a una prueba de Turing, que requiere que el participante se encuentre sobre aviso de la posibilidad de hablar con una máquina.

Otros experimentos mentales como la habitación china, de John Searle, han mostrado cómo una máquina podría simular pensamiento sin realmente poseerlo, pasando la prueba de Turing sin siquiera entender lo que hace, tan solo reaccionando de una forma concreta a determinados estímulos (en el sentido más amplio de la palabra). Esto demostraría que la máquina en realidad no está pensando, ya que actuar de acuerdo con un programa preestablecido sería suficiente. Si para Turing el hecho de engañar a un ser humano que intenta evitar que le engañen es muestra de una mente inteligente, Searle considera posible lograr dicho efecto mediante reglas definidas a priori.

Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicación con el usuario. Este obstáculo es debido a la ambigüedad del lenguaje, y se remonta a los inicios de los primeros sistemas operativos informáticos. La capacidad de los humanos para comunicarse entre sí implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien que el humano aprenda el lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o bien que el sistema tenga la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza. También puede haber desperfectos en las instalaciones de los mismos.

Un humano, durante toda su vida, aprende el vocabulario de su lengua nativa o materna, siendo capaz de interpretar los mensajes (a pesar de la polisemia de las palabras) y utilizando el contexto para resolver ambigüedades. Sin embargo, debe conocer los distintos significados para poder interpretar, y es por esto que lenguajes especializados y técnicos son conocidos solamente por expertos en las respectivas disciplinas. Un sistema de inteligencia artificial se enfrenta con el mismo problema, la polisemia del lenguaje humano, su sintaxis poco estructurada y los dialectos entre grupos.

Los desarrollos en inteligencia artificial son mayores en los campos disciplinares en los que existe mayor consenso entre especialistas. Un sistema experto es más probable que sea programado en física o en medicina que en sociología o en psicología. Esto se debe al problema del consenso entre especialistas en la definición de los conceptos involucrados y en los procedimientos y técnicas a utilizar. Por ejemplo, en física hay acuerdo sobre el concepto de velocidad y cómo calcularla. Sin embargo, en psicología se discuten los conceptos, la etiología, la psicopatología, y cómo proceder ante cierto diagnóstico. Esto dificulta la creación de sistemas inteligentes porque siempre habrá desacuerdo sobre la forma en que debería actuar el sistema para diferentes situaciones. A pesar de esto, hay grandes avances en el diseño de sistemas expertos para el diagnóstico y toma de decisiones en el ámbito médico y psiquiátrico (Adaraga Morales, Zaccagnini Sancho, 1994).

Al desarrollar un robot con inteligencia artificial se debe tener cuidado con la autonomía,[99]​ hay que tener en cuenta el no vincular el hecho de que el robot tenga interacciones con seres humanos a su grado de autonomía. Si la relación de los humanos con el robot es de tipo maestro esclavo, y el papel de los humanos es dar órdenes y el del robot obedecerlas, entonces sí cabe hablar de una limitación de la autonomía del robot. Pero si la interacción de los humanos con el robot es de igual a igual, entonces su presencia no tiene por qué estar asociada a restricciones para que el robot pueda tomar sus propias decisiones.[100]​.

Con el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, muchas compañías de software como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural han comenzado a producirse y la cantidad de películas sobre inteligencia artificial ha aumentado.

Stephen Hawking advirtió sobre los peligros de la inteligencia artificial y lo consideró una amenaza para la supervivencia de la humanidad.[101]​.

Questões de privacidade e direitos autorais

Algoritmos de aprendizado de máquina requerem grandes quantidades de dados. As técnicas utilizadas para adquirir estes dados levantam preocupações sobre questões de privacidade e vigilância. As empresas de tecnologia coletam uma grande quantidade de dados de seus usuários, incluindo atividades na Internet, dados de geolocalização, vídeo e áudio.[102]​ Por exemplo, para construir algoritmos de reconhecimento de voz, a Amazon, entre outros, gravou milhões de conversas privadas e permitiu que trabalhadores temporários as ouvissem para transcrever algumas delas.[103]​ As opiniões sobre esta vigilância generalizada variam desde aqueles que a vêem como um mal necessário até aqueles para quem é antiética e constitui uma violação do direito à informação. privacidade.[104]​ Os desenvolvedores de IA argumentam que esta é a única maneira de fornecer aplicativos valiosos e desenvolveram diversas técnicas que tentam preservar a privacidade durante a obtenção de dados, como agregação de dados, desidentificação (desidentificação (privacidade)") e privacidade diferencial.[105]​.

Desde 2016, alguns especialistas em privacidade, como Cynthia Dwork, começaram a ver a privacidade da perspectiva da justiça: "Justiça (aprendizado de máquina)"): Brian Christian escreveu que os especialistas mudaram "da questão de 'o que eles sabem' para a questão de 'o que estão fazendo com isso'?".[106]

A IA generativa é frequentemente treinada com obras protegidas por direitos autorais não autorizadas, incluindo domínios como imagens ou código de computador; a saída é então usada sob uma justificativa de uso justo. Os especialistas discordam sobre a validade desta justificativa durante um processo legal, pois pode depender do propósito e do caráter do uso da obra protegida por direitos autorais e do efeito no mercado potencial da obra protegida por direitos autorais.[107]​ Em 2023, escritores como John Grisham e Jonathan Franzen processaram empresas de IA por usarem suas obras para treinar IA generativa. que pedia “parar o ataque à criatividade humana”.[110]​.

La normativa tiene como objetivo regular y reglamentar el uso de la IA en el entorno educativo, específicamente en el aula. La IA ha experimentado un rápido desarrollo y se ha convertido en una herramienta potencialmente beneficiosa para mejorar la enseñanza y el aprendizaje. No obstante, su implementación plantea desafíos éticos, de privacidad y equidad que deben ser abordados de manera efectiva. Esta normativa se establece en respuesta a la necesidad de garantizar que la IA se utilice de manera ética, responsable y equitativa en el ámbito educativo.

Los objetivos de esta normativa son:.

Esta normativa se aplica a todas las instituciones educativas y docentes que utilizan la IA en el aula, así como a los proveedores de tecnología educativa que ofrecen soluciones basadas en IA.

Organizaciones como UNESCO Ethics AI (2020), UNESCO Education & AI (2021), Beijin Consensus, OCDE (2021), Comisión Europea (2019), European Parliament Report AI Education (2021), UNICEF (2021) y Foro Económico Mundial (2019) han mostrado preocupación por implementar lineamientos sobre la ética y la IA en el entorno educativo.[111]​ En 2024, la Universidad Nacional de Costa rica elaboró y publicó[112]​ la Declaración de Heredia:") principios sobre el uso de inteligencia artificial en la edición científica"), referida a la publicación científica, en la que propone una serie de consideraciones para el uso responsable de la inteligencia artificial (IA), se alienta a transparentar el uso de la IA para un ejercicio claro, trazable y reproducible del conocimiento y se llama la atención sobre los retos que supone la incorporación de la IA a la edición científica en cuanto a la diversidad de opciones, el evitar la propagación de sesgos y desinformación, y el respeto a la propiedad intelectual.

El uso de la IA en el entorno educativo debe regirse por los siguientes principios éticos y valores:.

Riscos da IA ​​no ambiente educacional

Assim como traz muitos benefícios, também encontramos diversos riscos aos quais a educação está exposta com seu uso.

Consideração da Diversidade e Inclusão

Deve ser dada especial atenção à diversidade dos estudantes e à garantia de que a IA seja acessível e benéfica para todos, independentemente da etnia, género, deficiência ou orientação sexual. As soluções de IA devem ser concebidas tendo em mente a acessibilidade e a inclusão.

Este regulamento baseia-se em investigação académica, recomendações de organizações educativas e melhores práticas estabelecidas na utilização da IA ​​na educação. As instituições são incentivadas a manter-se atualizadas com a literatura e diretrizes científicas relevantes.

Embora a IA possa ser uma ferramenta poderosa na sala de aula, ela não deve substituir a criatividade, a originalidade e o julgamento humano no processo educativo. A IA deve ser utilizada de forma complementar para enriquecer a experiência educacional.

Este regulamento apresenta-se como um quadro geral que deve ser adaptado e ampliado pelas instituições de ensino de acordo com as suas necessidades e contextos específicos. Deve ser comunicado de forma eficaz a todos os envolvidos no processo educativo e revisto periodicamente para garantir a sua validade.

Este regulamento visa garantir que a IA seja utilizada de forma ética e responsável na sala de aula, promovendo o benefício dos alunos e o avanço da educação. O seu cumprimento é essencial para alcançar uma implementação bem-sucedida da IA ​​no ambiente educacional.

Quanto à natureza da aprendizagem, a IA pode ser subdividida em dois campos conceitualmente distintos:.

Ao falar em propriedade intelectual atribuída a criações de inteligência artificial, surge um forte debate em torno de se uma máquina pode ter direitos autorais. Segundo a Organização Mundial da Propriedade Intelectual (OMPI), qualquer criação da mente pode fazer parte da propriedade intelectual, mas não especifica se a mente deve ser humana ou pode ser uma máquina, deixando incerta a criatividade artificial.

Diferentes legislações começaram a surgir ao redor do mundo para gerenciar a inteligência artificial, tanto seu uso quanto sua criação. Os decisores políticos e os membros do governo começaram a pensar nesta tecnologia, enfatizando os seus riscos e desafios complexos. Olhando para o trabalho criado por uma máquina, as leis questionam a possibilidade de concessão de propriedade intelectual a uma máquina, abrindo uma discussão sobre a legislação relacionada à IA.

Em 5 de fevereiro de 2020, o Escritório de Direitos Autorais dos Estados Unidos e a OMPI participaram de um simpósio para analisar profundamente como a comunidade criativa está usando a inteligência artificial (IA) para criar trabalhos originais. Foram discutidas as relações entre inteligência artificial e direitos autorais, qual nível de envolvimento é suficiente para que o trabalho resultante seja válido para proteção de direitos autorais; os desafios e considerações do uso de insumos protegidos por direitos autorais para treinar uma máquina; e o futuro da inteligência artificial e suas políticas de direitos autorais.[117]​[118]​.

O Diretor Geral da OMPI, Francis Gurry, manifestou preocupação com a falta de atenção aos direitos de propriedade intelectual, uma vez que as pessoas muitas vezes direcionam o seu interesse para questões de segurança cibernética, privacidade e integridade de dados quando falam de inteligência artificial. Da mesma forma, Gurry questionou se o crescimento e a sustentabilidade da tecnologia de IA nos levariam a desenvolver dois sistemas de gestão de direitos de autor – um para criações humanas e outro para criações mecânicas.[119]

Ainda falta clareza no entendimento em torno da inteligência artificial. Os desenvolvimentos tecnológicos estão a avançar a um ritmo rápido, aumentando a sua complexidade em políticas, aspectos legais e problemas éticos que merecem atenção global. Antes de encontrar uma forma de trabalhar com direitos autorais, é necessário entendê-lo corretamente, pois ainda não se sabe julgar a originalidade de uma obra que nasce da composição de uma série de fragmentos de outras obras.

A atribuição de direitos de autor em torno da inteligência artificial ainda não foi regulamentada devido à falta de conhecimentos e definições. Ainda há incerteza sobre se, e em que medida, a inteligência artificial é capaz de produzir conteúdos de forma autónoma e sem qualquer envolvimento humano, algo que pode influenciar se os seus resultados podem ser protegidos por direitos de autor.

O sistema geral de direitos autorais ainda deve se adaptar ao contexto digital da inteligência artificial, uma vez que está focado na criatividade humana. Os direitos de autor não foram concebidos para resolver quaisquer problemas políticos relacionados com a criação e utilização de propriedade intelectual, e pode ser prejudicial ampliar excessivamente os direitos de autor para resolver problemas periféricos, dado que:

“Usar os direitos autorais para governar a inteligência artificial é imprudente e contraditório à função primária dos direitos autorais de fornecer um espaço propício para o florescimento da criatividade.”[120]

A conversa sobre propriedade intelectual terá de continuar para garantir que a inovação seja protegida, mas também tenha espaço para florescer.

na literatura

Abaixo estão alguns trabalhos que têm a inteligência artificial como tema central.

no cinema

A inteligência artificial está cada vez mais presente na sociedade, a evolução da tecnologia é uma realidade e com ela a produção de filmes sobre este tema. Ressalte-se que há muito tempo existem peças audiovisuais sobre inteligência artificial, seja incluindo personagens, seja mostrando uma formação moral e ética. Abaixo está uma lista de alguns dos principais filmes que tratam deste tema:.

Em 2019, a Comissão Mundial de Ética do Conhecimento Científico e da Tecnologia (COMEST) da UNESCO definiu a inteligência artificial como um campo que envolve máquinas capazes de imitar determinadas funcionalidades da inteligência humana, incluindo características como percepção, aprendizagem, raciocínio, resolução de problemas, interação linguística e até mesmo a produção de trabalhos criativos.

Coloquialmente, a expressão “inteligência artificial” é aplicada quando uma máquina imita as funções “cognitivas” que os humanos associam como competências humanas; por exemplo: "perceber", "raciocinar", "aprender" e "resolver problemas". Andreas Kaplan e Michael Haenlein") definem inteligência artificial como "a capacidade de um sistema interpretar corretamente dados externos e, assim, aprender e empregar esse conhecimento para atingir tarefas e objetivos concretos por meio de adaptação flexível." isso.[12]​[13]​.

Por exemplo, o reconhecimento óptico de caracteres deixou de ser visto como um exemplo de "inteligência artificial", tendo se tornado uma tecnologia comum.[14]​ Os avanços tecnológicos ainda classificados como inteligência artificial são os sistemas de direção autônomos ou aqueles capazes de jogar xadrez ou Go.[15]​.

A inteligência artificial é uma nova forma de resolver problemas, que inclui sistemas especialistas, a gestão e controlo de robôs e processadores, que tenta integrar conhecimento em tais sistemas; em outras palavras, um sistema inteligente capaz de escrever seu próprio programa. Um sistema especialista definido como uma estrutura de programação capaz de armazenar e utilizar conhecimento sobre uma determinada área que se traduz em sua capacidade de aprendizagem.[16]​ Da mesma forma, a IA pode ser considerada como a capacidade das máquinas de usar algoritmos, aprender com os dados e usar o que é aprendido na tomada de decisões, assim como um ser humano faria.[17]​.

Segundo Takeyas (2007), a IA é um ramo da ciência da computação responsável por estudar modelos computacionais capazes de realizar atividades típicas do ser humano com base em duas de suas características primárias: raciocínio e comportamento.[18]​.

Em 1956, John McCarthy "John McCarthy (cientista)") cunhou o termo "inteligência artificial" e definiu-o como "a ciência e a engenhosidade de fazer máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes".

Grau-Luque contrasta diferentes definições de diversas fontes e autores, destacando que elas diferem dependendo de "em que campo específico são utilizadas".[20] Isso leva o autor a definir "inteligência artificial" como "sistemas que realizam tarefas consideradas inteligentes", e então associar conceitos como "aprendizagem" e "raciocínio" ao aprendizado de máquina como uma subdisciplina da inteligência artificial.

Existem também diferentes tipos de percepções e ações, que podem ser obtidas e produzidas, respectivamente, por sensores físicos e sensores mecânicos em máquinas, pulsos elétricos ou ópticos em computadores, bem como por entradas e saídas de bits de software e seu ambiente de hardware.

Vários exemplos estão na área de controle de sistemas, planejamento automático, capacidade de responder a diagnósticos e consultas de consumidores, reconhecimento de escrita, reconhecimento de fala e reconhecimento de padrões. Os sistemas de IA fazem atualmente parte da rotina em áreas como a economia, a medicina, a engenharia, os transportes, as comunicações e as forças armadas, e têm sido utilizados numa ampla variedade de programas de computador, jogos de estratégia, como o xadrez de computador, e outros jogos de vídeo.

Da mesma forma, a inteligência artificial está a ser desenvolvida cada vez mais na plataforma digital, evoluindo e criando novas ferramentas, como a plataforma de trabalho que existe desde 2023 denominada SIVIUM, uma ferramenta através da qual uma pessoa se candidata automaticamente a todas as ofertas de emprego em todos os portais de emprego, sem ter que rever cada oferta de emprego que se apresenta e enviar o seu CV uma a uma.[21]​.

Stuart J. Russell e Peter Norvig diferenciam vários tipos de inteligência artificial:[22]​.

A inteligência artificial generativa é um tipo de sistema de inteligência artificial capaz de gerar texto, imagens ou outras mídias em resposta a comandos de texto conhecidos como "prompts".[27]​ Um prompt é a instrução, pergunta ou conjunto de instruções para a inteligência artificial executar a tarefa específica e fornecer a resposta necessária. A qualidade da solicitação influencia diretamente a qualidade da resposta.[28]​.

Os modelos generativos de IA aprendem os padrões e a estrutura de seus dados de treinamento de entrada e, em seguida, geram novos dados com características semelhantes.

Sistemas de IA generativos notáveis ​​incluem ChatGPT (e sua variante Microsoft Copilot), um chatbot criado pela OpenAI usando seus grandes modelos de linguagem (LLM) GPT-3 e GPT-4 fundamentais; Gemini "Gemini (chatbot)") (anteriormente chamado de Bard), um chatbot criado pelo Google usando o modelo de linguagem Gemini "Gemini (modelo de linguagem)"); e Claude "Claude (chatbot)"), um chatbot criado pela Anthropic utilizando os modelos de mesmo nome. Outros modelos generativos de IA incluem sistemas de arte de IA, como Stable Diffusion, Midjourney e DALL-E, que permitem a criação de imagens. Hoje, a IA generativa pode criar texto, código, imagens, vídeo, música, vozes e efeitos sonoros.

Inteligência Artificial Forte (IGA) é um tipo hipotético de inteligência artificial que iguala ou excede a inteligência humana média. Se isso se tornasse realidade, um IGA poderia aprender a realizar qualquer tarefa intelectual que humanos ou animais possam realizar. Alternativamente, o IGA foi definido como um sistema autónomo que excede as capacidades humanas na maioria das tarefas economicamente valiosas.

Alguns argumentam que isso poderá ser possível em anos ou décadas; outros, que poderia levar um século ou mais; e uma minoria acredita que poderá nunca ser alcançado. Há um debate sobre a definição exata de IGA e se os modelos modernos de grandes linguagens (LLMs), como o GPT-4, são formas iniciais, mas incompletas, de IGA.

A inteligência artificial explicável refere-se a métodos e técnicas de aplicação da tecnologia de inteligência artificial pelos quais os humanos são capazes de compreender as decisões e previsões feitas pela inteligência artificial.

A inteligência artificial amigável é uma IA forte e hipotética que pode ter um efeito positivo e não negativo sobre a humanidade. “Amigável” é utilizado neste contexto como terminologia técnica e escolhe agentes que são seguros e úteis, não necessariamente aqueles que são “amigáveis” no sentido coloquial. O conceito é invocado principalmente no contexto de discussões sobre agentes recursivos artificiais de auto-aperfeiçoamento que rapidamente explodem em inteligência, com o argumento de que esta tecnologia hipotética poderia ter uma tarefa longa, rápida e difícil de controlar o impacto na sociedade humana.

A inteligência artificial multimodal é um tipo de inteligência artificial que pode processar e integrar dados de diversas modalidades, como texto, imagens, áudio e vídeo, para obter uma compreensão mais completa e contextualizada de uma situação. A inteligência artificial multimodal é inspirada na forma como os humanos usam múltiplos sentidos (Sentido (percepção)) para perceber e interagir com o mundo, e oferece uma forma mais natural e intuitiva de se comunicar com a tecnologia.

A inteligência artificial quântica é um campo interdisciplinar que se concentra na construção de algoritmos quânticos para melhorar tarefas computacionais dentro da IA, incluindo subcampos como aprendizado de máquina. Há evidências que mostram uma possível vantagem quadrática quântica em operações fundamentais de IA.

Contenido

La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:.

Inteligência artificial convencional

Também é conhecida como IA simbólica-dedutiva. Baseia-se na análise formal e estatística do comportamento humano diante de diversos problemas:

Inteligência artificial computacional

A inteligência computacional (também conhecida como IA indutiva subsimbólica) envolve desenvolvimento ou aprendizagem interativa (por exemplo, modificações interativas de parâmetros em sistemas de conexão). A aprendizagem é feita com base em dados empíricos.

A inteligência computacional tem um duplo propósito. Por um lado, o seu objetivo científico é compreender os princípios que permitem o comportamento inteligente (seja em sistemas naturais ou artificiais) e, por outro, o seu objetivo tecnológico é especificar os métodos para projetar sistemas inteligentes.[32]​.

Em 2024, foram feitos avanços significativos em diversas áreas da IA:.

Dada a possibilidade de criação de máquinas dotadas de inteligência, tornou-se importante preocupar-se com a questão ética das máquinas para tentar garantir que nenhum dano seja causado aos seres humanos, aos outros seres vivos e até às próprias máquinas segundo algumas correntes de pensamento.[48] Foi assim que surgiu um amplo campo de estudos conhecido como ética da inteligência artificial, emergente há relativamente pouco tempo e que geralmente se divide em dois ramos, a roboética, responsável por estudar as ações dos seres humanos em relação aos robôs, e a ética das máquinas, responsável pelo estudo do comportamento dos robôs em relação aos seres humanos.

O acelerado desenvolvimento tecnológico e científico da inteligência artificial ocorrido neste século também tem um impacto significativo em outros campos. Na economia mundial, durante a segunda revolução industrial, viveu-se um fenômeno conhecido como desemprego tecnológico, que se refere a quando a automação industrial de processos produtivos em larga escala substitui o trabalho humano. Fenômeno semelhante poderia ocorrer com a inteligência artificial, especialmente nos processos em que a inteligência humana intervém, como ilustra a história How They Had Fun! de Isaac Asimov, na qual seu autor vislumbra alguns dos efeitos que a interação de máquinas inteligentes especializadas em pedagogia infantil, em vez de professores humanos, teria nas crianças na escola. Este mesmo escritor desenhou o que hoje conhecemos como as três leis da robótica, que apareceram pela primeira vez no conto Círculo viciousioso "Círculo viciousioso (história)") (Runaround) de 1942, onde estabeleceu o seguinte:.

Outras obras de ficção científica mais recentes também exploram algumas questões éticas e filosóficas relativas à Inteligência Artificial Forte, como os filmes I, Robot ou A.I. Inteligência Artificial, em que são discutidos temas como a autoconsciência ou a origem de uma consciência emergente de robôs inteligentes ou sistemas computacionais, ou se eles poderiam ser considerados sujeitos de direito devido às suas características quase humanas relacionadas à senciência, como serem capazes de sentir dor e emoções ou até que ponto obedeceriam ao objetivo de sua programação e, caso contrário, se poderiam exercer o livre arbítrio. Este último é o tema central da famosa saga Terminator "Terminator (franquia)"), em que as máquinas vencem a humanidade e decidem aniquilá-la, uma história que, segundo vários especialistas, não poderia se limitar à ficção científica e poderia ser uma possibilidade real em uma sociedade pós-humana que dependia completamente da tecnologia e das máquinas.[50][51]​.

A lei[53]​ desempenha um papel fundamental no uso e desenvolvimento da IA. As leis estabelecem regras e normas de comportamento para garantir o bem-estar social e proteger os direitos individuais, e podem ajudar-nos a obter os benefícios desta tecnologia, minimizando os seus riscos, que são significativos. No momento não existem regulamentações legais que regulem diretamente a IA. Mas em 21 de abril de 2021, a Comissão Europeia apresentou uma proposta de Regulamento Europeu para a regulamentação harmonizada da inteligência artificial (IA) na UE. O seu título exato é Proposta de Regulamento do Parlamento Europeu e do Conselho que estabelece regras harmonizadas sobre inteligência artificial – Lei da Inteligência Artificial – e que altera outros atos legislativos da União.

Em março de 2023, centenas de empresários como Elon Musk, Steve Wozniak (cofundador da Apple) ou presidentes de inúmeras empresas de tecnologia; Intelectuais como Yuval Noah Harari e centenas de acadêmicos e pesquisadores especializados em inteligência artificial assinaram uma carta aberta alertando para o perigo da falta de regulamentação da IA, colocando em destaque a OpenAI, empresa que desenvolveu o ChatGPT. Eles pediram uma pausa de pelo menos 6 meses para seus experimentos mais poderosos, até que o mundo alcance um consenso internacional para que esses sistemas “sejam mais precisos, seguros, interpretáveis, transparentes, robustos, neutros, confiáveis ​​e leais”.

Dois meses depois, em maio, 350 executivos das principais empresas de desenvolvimento de IA, académicos e investigadores especializados assinaram um novo manifesto alertando que a IA avançada não regulamentada representa um perigo de extinção para a humanidade: “Mitigar o risco de extinção da IA ​​deve ser uma prioridade global, juntamente com outros riscos à escala social, como pandemias e guerra nuclear”. Google DeepMind com 38 executivos, pesquisadores ou professores universitários relacionados à empresa e representantes de desenvolvedores menores, como Anthropic, Stability AI ou Inflection AI.[57]​.

Alguns autores começaram a explorar a possibilidade de reconhecer as inteligências artificiais avançadas não apenas como ferramentas, mas como potenciais sujeitos jurídicos limitados, capazes de adquirir direitos e assumir encargos fiscais em relação aos bens digitais ou intangíveis que produzem.[58] Esta proposta inspira-se em figuras já reconhecidas por lei, como as pessoas jurídicas fictícias, que, sem serem humanas, foram dotadas de capacidade para atuar no trânsito legal. Neste contexto, foi proposto que certos autómatos complexos pudessem estabelecer os seus próprios activos, assumir responsabilidades civis pelos efeitos das suas decisões autónomas, e até pagar impostos, como forma de responder pelo seu impacto económico e redistribuir os benefícios que geram em sociedades cada vez mais digitalizadas.

Esta perspetiva não implica uma equação entre seres humanos e inteligências artificiais, mas sim uma arquitetura jurídica funcional que permita canalizar as consequências derivadas da produção autónoma de bens e serviços por sistemas de IA. Propõe-se, por exemplo, que os rendimentos gerados por robôs criativos ou veículos autónomos possam ser atribuídos a fundos de garantia ou fiscais, aliviando assim as pressões sobre as economias humanas e evitando zonas cinzentas na responsabilidade jurídica. Esta visão contribui para o debate sobre a singularidade tecnológica, propondo respostas regulatórias a partir do direito privado e fiscal.[58]​.

Raciocínio e resolução de problemas

Os primeiros pesquisadores desenvolveram algoritmos que imitavam o raciocínio passo a passo que os humanos usam ao resolver quebra-cabeças ou fazer deduções lógicas.[59] No final da década de 1981-1990, a investigação em inteligência artificial tinha desenvolvido métodos para lidar com informações incertas ou incompletas, empregando conceitos de probabilidade e economia.[60]

Estes algoritmos revelaram-se insuficientes para resolver grandes problemas de raciocínio porque experimentaram uma "explosão combinatória": tornaram-se exponencialmente mais lentos à medida que os problemas cresciam.[61] Dessa forma, concluiu-se que os humanos raramente usam a dedução passo a passo seguida pelas primeiras pesquisas sobre inteligência artificial; em vez disso, eles resolvem a maioria dos seus problemas usando julgamentos rápidos e intuitivos.[62]​.

Representação do conhecimento

A representação do conhecimento[63]​ e a engenharia do conhecimento[64]​ são fundamentais para a pesquisa clássica em inteligência artificial. Alguns “sistemas especialistas” tentam compilar o conhecimento que os especialistas possuem em uma área específica. Além disso, outros projetos tentam reunir o “conhecimento do senso comum” conhecido pela pessoa comum em um banco de dados contendo amplo conhecimento sobre o mundo.

Entre os tópicos que uma base de conhecimento de senso comum conteria estão: objetos, propriedades, categorias e relações entre objetos,[65]​ situações, eventos, estados e tempo[66]​ causas e efeitos;[67]​ e conhecimento sobre o conhecimento (o que sabemos sobre o que outras pessoas sabem)[68]​ entre outros.

Planejamento

Outro objetivo da inteligência artificial é ser capaz de definir metas e, em última instância, alcançá-las.[69]​ Para fazer isso, eles precisam de uma forma de visualizar o futuro, uma representação do estado do mundo, e ser capazes de fazer previsões sobre como suas ações irão mudá-lo, a fim de tomar decisões que maximizem a utilidade (ou "valor") das opções disponíveis.[70]​.

Nos problemas clássicos de planejamento, o agente pode assumir que é o único sistema atuante no mundo, o que lhe permite ter certeza das consequências de suas ações.[71] Contudo, se o agente não for o único ator, então é necessário que ele possa raciocinar sob incerteza. Isso requer um agente que possa não apenas avaliar seu ambiente e fazer previsões, mas também avaliar suas previsões e se adaptar com base em sua avaliação.[72]​ O planejamento multiagente utiliza a cooperação e a competição de muitos sistemas para atingir um determinado objetivo. Comportamento emergente "Emergência (filosofia)") como este é usado por algoritmos evolutivos e inteligência de enxame.

Aprendizado

O aprendizado de máquina é um conceito fundamental da pesquisa em inteligência artificial desde o início dos estudos nesta área; Consiste na pesquisa de algoritmos de computador que melhoram automaticamente através da experiência.[74]​.

A aprendizagem não supervisionada é a capacidade de encontrar padrões em um fluxo de entrada, sem a necessidade de um ser humano rotular as entradas primeiro. A aprendizagem supervisionada inclui classificação e regressão numérica, o que requer que um ser humano primeiro rotule os dados de entrada. A classificação é usada para determinar a qual categoria algo pertence e ocorre depois que um programa analisa vários exemplos de entradas de várias categorias. A regressão é a tentativa de produzir uma função que descreva a relação entre entradas e saídas e preveja como as saídas devem mudar à medida que as entradas mudam.[74] Tanto os classificadores quanto os alunos de regressão tentam aprender uma função desconhecida; Por exemplo, um classificador spam pode ser visto como o aprendizado de uma função que atribui o texto de um e-mail a uma de duas categorias, "spam" ou "não spam". A teoria da aprendizagem computacional pode avaliar os alunos pela complexidade computacional, complexidade da amostra (quantos dados são necessários) ou por outras noções de otimização "Otimização (matemática)").[75]​.

O mundo está em constante evolução e ferramentas como o ChatGPT estão no centro dessa transformação. Embora muitas pessoas vejam o ChatGPT como uma oportunidade para melhorar seus negócios ou experiência pessoal, há quem seja cético quanto à sua implementação.[76]​.

Processamento de linguagem natural

O processamento de linguagem natural[77]​ permite que as máquinas leiam e compreendam a linguagem humana. Um sistema de processamento de linguagem natural suficientemente eficaz permitiria interfaces de utilizador em linguagem natural e a aquisição de conhecimento directamente a partir de fontes escritas por humanos, tais como textos noticiosos. Algumas aplicações simples de processamento de linguagem natural incluem recuperação de informações, mineração de texto, resposta a perguntas e tradução automática.[78] Muitas abordagens usam frequências de palavras para construir representações sintáticas de texto. As estratégias de pesquisa de “detecção de palavras-chave” são populares e escalonáveis, mas abaixo do ideal; Uma consulta de pesquisa para “cachorro” só pode corresponder a documentos que contenham a palavra literal “cachorro” e perder um documento com a palavra “poodle”. As abordagens de processamento estatístico de linguagem podem combinar todas essas estratégias, bem como outras, e muitas vezes alcançar uma precisão aceitável no nível da página ou do parágrafo. Além do processamento da semântica, o objetivo final disso é incorporar uma compreensão completa do raciocínio de senso comum.[79]​ Em 2019, arquiteturas de aprendizagem profunda baseadas em transformadores "Transformer (modelo de aprendizado de máquina)") poderiam gerar texto coerente.[80]​.

Percepção

A percepção da máquina[81]​ é a capacidade de usar informações de sensores (como câmeras visíveis ou infravermelhas, microfones, sinais sem fio e sensores lidar, sonar, radar e sensores de toque) para compreender aspectos do mundo. As aplicações incluem reconhecimento de fala,[82]​ reconhecimento facial e reconhecimento de objetos.[83]​ A visão computacional é a capacidade de analisar informações visuais, que muitas vezes são ambíguas; Um pedestre gigante de cinquenta metros de altura distante pode produzir os mesmos pixels que um pedestre de tamanho normal próximo, exigindo inteligência artificial para julgar a probabilidade relativa e a razoabilidade de diferentes interpretações, por exemplo, usando seu "modelo de objeto" para avaliar que não existem pedestres de cinquenta metros de altura.

A grande importância da IA ​​reside no facto de ter uma vasta gama de aplicações, desde a automatização de tarefas tediosas até à criação de sistemas avançados de cuidados de saúde e de diagnóstico de doenças, à deteção de fraudes e à otimização de processos empresariais.[85]​ Em muitos casos, a IA pode fazer coisas que os humanos não podem fazer, como processar dados em grandes quantidades e localizar padrões e inter-relações entre eles que seriam difíceis ou impossíveis de detetar de outra forma.

Essa ferramenta ajuda a automatizar o aprendizado repetitivo e a descoberta por meio de dados, executa tarefas informatizadas frequentes de maneira confiável, porém necessita de intervenção humana para configuração do sistema. Analisa dados mais profundos e agrega inteligência, pois não pode ser vendido como aplicação individual, portanto é um valor agregado aos produtos. Possui alta precisão através de redes neurais profundas; Por exemplo, na medicina, a IA pode ser usada para detectar câncer com ressonância magnética (ressonância magnética). Adapta-se através de algoritmos de aprendizagem progressiva, encontra estrutura e regularidades nos dados para que o algoritmo se torne um classificador ou preditor. E, por fim, a inteligência artificial aproveita ao máximo os dados.

Além disso, uma das principais razões pelas quais a IA é importante é porque pode automatizar tarefas repetitivas e monótonas, libertando tempo e recursos para que as pessoas se concentrem em tarefas mais criativas e valiosas. Por exemplo, a IA pode ajudar as empresas a automatizar tarefas de back office, como contabilidade e processamento de faturas, o que pode reduzir custos e melhorar a eficiência. Da mesma forma, a IA pode ajudar os trabalhadores a realizar tarefas mais complexas e criativas, como design e planeamento estratégico.

Outra razão pela qual a IA é importante é porque pode ajudar as empresas a tomar decisões informadas e precisas. Da mesma forma, a IA pode processar grandes quantidades de dados e fornecer informações valiosas para a tomada de decisões empresariais, o que pode ajudar as empresas a identificar oportunidades de negócios, prever tendências de mercado e melhorar a eficiência do mercado financeiro.[86]​ Além disso, a IA pode ajudar os trabalhadores a tomar decisões informadas em tempo real, como na saúde, onde a IA pode ajudar os médicos a identificar doenças e personalizar o tratamento.

A IA também é importante no campo da segurança cibernética. A IA pode ajudar a detectar e prevenir ameaças, desde ataques cibernéticos até a detecção de comportamentos suspeitos. A IA pode analisar grandes quantidades de dados em tempo real e detectar padrões e anomalias que possam indicar uma ameaça à segurança. Além disso, a IA pode aprender com padrões comportamentais e melhorar a sua capacidade de detetar ameaças futuras.[87]​ No domínio da segurança cibernética, a IA pode ajudar a proteger sistemas e redes contra ataques de vírus informáticos e infiltração de malware.

Outra área onde a IA é importante é na descoberta de conhecimento. A IA pode descobrir padrões e relações em dados que os humanos não conseguiram detectar, o que pode levar a novas ideias e avanços em vários campos. Por exemplo, a IA pode ajudar os investigadores a identificar novos tratamentos para doenças ou ajudar os cientistas a analisar dados de sensores e satélites para compreender melhor o aquecimento global.

A inteligência artificial (IA) oferece múltiplas vantagens à sociedade, muitas das quais já começam a ficar evidentes. Uma das principais áreas beneficiadas é a educação, pois permite que as aulas sejam mais dinâmicas e compreensíveis, facilitando a aprendizagem e promovendo um pensamento mais autónomo nos alunos.[88]​.

Apesar dos seus benefícios, a IA também tem algumas desvantagens. Uma das principais preocupações é a perda de empregos, uma vez que algumas profissões foram afetadas, como designers gráficos, analistas financeiros e matemáticos, cujos empregos podem ser substituídos por sistemas automatizados.[88]​.

Sofia

Em março de 2016, o comentário de que o robô humanóide chamado Sophia "Sophia (robô)") da empresa Hanson Robotics se tornou popular durante sua apresentação quando seu criador, David Hanson, perguntou se ela estava disposta a destruir a humanidade, ao que o robô respondeu: "Ok, vou destruir a humanidade." Posteriormente, Sophía ganhou reconhecimento e atenção da mídia global devido aos seus comportamentos quase humanos, sendo entrevistada em diversas ocasiões por diversos meios de comunicação e mantendo conversas com personalidades famosas e reconhecidas. Em 2017, Sophia obteve a cidadania saudita, tornando-se assim o primeiro robô a ser reconhecido como cidadão por um país, o que levantou controvérsia sobre se os robôs deveriam ter os mesmos direitos e obrigações como se fossem sujeitos de direito.[89]​.

Alice e Bob

No final de julho de 2017, vários meios de comunicação internacionais noticiaram que o laboratório de pesquisa de inteligência artificial do Georgia Institute of Technology, juntamente com o Facebook Artificial Intelligence Research Group (FAIR), agora Meta, tiveram que desligar duas inteligências artificiais do tipo chatbot chamadas Bob e Alice, uma vez que haviam desenvolvido uma língua própria mais eficiente que o inglês, língua na qual foram treinados para aprender a negociar, desenvolvendo finalmente um tipo de comunicação incompreensível e que se desviava das regras gramaticais. da linguagem natural e que favorecia o uso de abreviaturas. A linguagem criada por essas IAs apresentava características de inglês corrompido e padrões repetitivos, especialmente de pronomes e determinantes.[90]​.

Este acontecimento inesperado foi visto com pânico na mídia, pois foi alegado que os chatbots teriam supostamente deixado o controle humano e desenvolvido a capacidade de se comunicarem entre si. No entanto, isto também foi posteriormente negado, pois foi argumentado que o Facebook não desligou realmente as inteligências artificiais, mas simplesmente as pausou e alterou os parâmetros dos chatbots, descartando a experiência no final por não ter qualquer interesse prático ou útil na investigação da IA.[91]​.

América

No início de 2022, na Consumer Electronics Show (CES) que aconteceu em Las Vegas, o robô desenvolvido pela Engineered Arts denominado Ameca "Ameca (robô)") causou dúvida e medo entre os espectadores durante sua exposição principalmente pela semelhança de seu rosto com o de um ser humano, a empresa expressou que o desenvolvimento deste robô humanóide ainda estava em processo e até setembro do mesmo ano o robô ainda não era capaz de andar ou ter qualquer interação com pessoas. por outro lado, em setembro de 2023 a empresa expôs mais uma vez a Ameca ao público ao mostrar o robô em vídeos onde ele pode ser visto diante de um espelho fazendo 25 expressões humanas,[93]​ além de desenhar um gato por já ter braços e pernas que lhe davam mobilidade e, da mesma forma, usando a ironia nas conversas com as pessoas e ainda declarando que fez piada ao ser questionada sobre sua capacidade de sonhar como um ser humano um robô ao dizer "eu sonhei". com dinossauros travando uma guerra contra alienígenas em Marte»[94]​ ele negou momentos depois, explicando como a IA implementada em seu sistema lhe permitiu criar cenários sobre eventos da humanidade e estava aprendendo sobre eles enquanto estava desligado; Esses acontecimentos impactaram a sociedade sobre a semelhança que esse robô humanóide estava tendo com o ser humano e sobre o avanço tecnológico que está permitindo que esse robô esteja cada vez mais próximo de conviver entre as pessoas como mais um membro da comunidade.

nus falsos

A utilização de aplicações gratuitas de IA para transformar fotografias de pessoas em nus falsos está a causar problemas que afetam menores. O caso chegou à mídia em setembro de 2023, quando surgiram em Almendralejo (Badajoz, Espanha) diversas fotografias de meninas e jovens (entre 11 e 17 anos) que foram modificadas com recurso à inteligência artificial para aparecerem nuas. As imagens foram obtidas nos perfis do Instagram e do aplicativo WhatsApp de pelo menos 20 meninas locais. As fotos de meninas nuas circularam posteriormente pelo WhatsApp e a partir delas foi criado um vídeo que também circulou entre menores. Os autores dessa transformação também foram menores e colegas de escola ou instituto. A Agência Espanhola de Proteção de Dados abriu uma investigação e contactou a Câmara Municipal de Almendralejo e o Governo Regional da Extremadura informando-os de que poderia ser solicitada a remoção de qualquer imagem que circule na Internet no canal prioritário da agência.[95]​.

Uno de los mayores críticos de la denominación de estos procesos informáticos con el término de inteligencia artificial es Jaron Lanier. Para ello, objeta la idea de que esta sea realmente inteligente y de que podríamos estar en competencia con un ente artificial. «Esta idea de superar la capacidad humana es ridícula porque está hecha de habilidades humanas».[96]​.

Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de imitar por completo a un ser humano.[97]​ Sin embargo, hay expertos[98]​en el tema que indican que ningún humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas, y autores como Howard Gardner han teorizado sobre la solución.

En los humanos, la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten, por ejemplo, almacenar y recuperar información en la memoria "Memoria (proceso)"), mientras que en los aspectos aprendidos reside el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser programados para que puedan llegar a resolverlos.

Muchas personas consideran que la prueba de Turing ha sido superada, citando conversaciones en que al dialogar con un programa de inteligencia artificial para chat no saben que hablan con un programa. Sin embargo, esta situación no es equivalente a una prueba de Turing, que requiere que el participante se encuentre sobre aviso de la posibilidad de hablar con una máquina.

Otros experimentos mentales como la habitación china, de John Searle, han mostrado cómo una máquina podría simular pensamiento sin realmente poseerlo, pasando la prueba de Turing sin siquiera entender lo que hace, tan solo reaccionando de una forma concreta a determinados estímulos (en el sentido más amplio de la palabra). Esto demostraría que la máquina en realidad no está pensando, ya que actuar de acuerdo con un programa preestablecido sería suficiente. Si para Turing el hecho de engañar a un ser humano que intenta evitar que le engañen es muestra de una mente inteligente, Searle considera posible lograr dicho efecto mediante reglas definidas a priori.

Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicación con el usuario. Este obstáculo es debido a la ambigüedad del lenguaje, y se remonta a los inicios de los primeros sistemas operativos informáticos. La capacidad de los humanos para comunicarse entre sí implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien que el humano aprenda el lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o bien que el sistema tenga la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza. También puede haber desperfectos en las instalaciones de los mismos.

Un humano, durante toda su vida, aprende el vocabulario de su lengua nativa o materna, siendo capaz de interpretar los mensajes (a pesar de la polisemia de las palabras) y utilizando el contexto para resolver ambigüedades. Sin embargo, debe conocer los distintos significados para poder interpretar, y es por esto que lenguajes especializados y técnicos son conocidos solamente por expertos en las respectivas disciplinas. Un sistema de inteligencia artificial se enfrenta con el mismo problema, la polisemia del lenguaje humano, su sintaxis poco estructurada y los dialectos entre grupos.

Los desarrollos en inteligencia artificial son mayores en los campos disciplinares en los que existe mayor consenso entre especialistas. Un sistema experto es más probable que sea programado en física o en medicina que en sociología o en psicología. Esto se debe al problema del consenso entre especialistas en la definición de los conceptos involucrados y en los procedimientos y técnicas a utilizar. Por ejemplo, en física hay acuerdo sobre el concepto de velocidad y cómo calcularla. Sin embargo, en psicología se discuten los conceptos, la etiología, la psicopatología, y cómo proceder ante cierto diagnóstico. Esto dificulta la creación de sistemas inteligentes porque siempre habrá desacuerdo sobre la forma en que debería actuar el sistema para diferentes situaciones. A pesar de esto, hay grandes avances en el diseño de sistemas expertos para el diagnóstico y toma de decisiones en el ámbito médico y psiquiátrico (Adaraga Morales, Zaccagnini Sancho, 1994).

Al desarrollar un robot con inteligencia artificial se debe tener cuidado con la autonomía,[99]​ hay que tener en cuenta el no vincular el hecho de que el robot tenga interacciones con seres humanos a su grado de autonomía. Si la relación de los humanos con el robot es de tipo maestro esclavo, y el papel de los humanos es dar órdenes y el del robot obedecerlas, entonces sí cabe hablar de una limitación de la autonomía del robot. Pero si la interacción de los humanos con el robot es de igual a igual, entonces su presencia no tiene por qué estar asociada a restricciones para que el robot pueda tomar sus propias decisiones.[100]​.

Con el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, muchas compañías de software como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural han comenzado a producirse y la cantidad de películas sobre inteligencia artificial ha aumentado.

Stephen Hawking advirtió sobre los peligros de la inteligencia artificial y lo consideró una amenaza para la supervivencia de la humanidad.[101]​.

Questões de privacidade e direitos autorais

Algoritmos de aprendizado de máquina requerem grandes quantidades de dados. As técnicas utilizadas para adquirir estes dados levantam preocupações sobre questões de privacidade e vigilância. As empresas de tecnologia coletam uma grande quantidade de dados de seus usuários, incluindo atividades na Internet, dados de geolocalização, vídeo e áudio.[102]​ Por exemplo, para construir algoritmos de reconhecimento de voz, a Amazon, entre outros, gravou milhões de conversas privadas e permitiu que trabalhadores temporários as ouvissem para transcrever algumas delas.[103]​ As opiniões sobre esta vigilância generalizada variam desde aqueles que a vêem como um mal necessário até aqueles para quem é antiética e constitui uma violação do direito à informação. privacidade.[104]​ Os desenvolvedores de IA argumentam que esta é a única maneira de fornecer aplicativos valiosos e desenvolveram diversas técnicas que tentam preservar a privacidade durante a obtenção de dados, como agregação de dados, desidentificação (desidentificação (privacidade)") e privacidade diferencial.[105]​.

Desde 2016, alguns especialistas em privacidade, como Cynthia Dwork, começaram a ver a privacidade da perspectiva da justiça: "Justiça (aprendizado de máquina)"): Brian Christian escreveu que os especialistas mudaram "da questão de 'o que eles sabem' para a questão de 'o que estão fazendo com isso'?".[106]

A IA generativa é frequentemente treinada com obras protegidas por direitos autorais não autorizadas, incluindo domínios como imagens ou código de computador; a saída é então usada sob uma justificativa de uso justo. Os especialistas discordam sobre a validade desta justificativa durante um processo legal, pois pode depender do propósito e do caráter do uso da obra protegida por direitos autorais e do efeito no mercado potencial da obra protegida por direitos autorais.[107]​ Em 2023, escritores como John Grisham e Jonathan Franzen processaram empresas de IA por usarem suas obras para treinar IA generativa. que pedia “parar o ataque à criatividade humana”.[110]​.

La normativa tiene como objetivo regular y reglamentar el uso de la IA en el entorno educativo, específicamente en el aula. La IA ha experimentado un rápido desarrollo y se ha convertido en una herramienta potencialmente beneficiosa para mejorar la enseñanza y el aprendizaje. No obstante, su implementación plantea desafíos éticos, de privacidad y equidad que deben ser abordados de manera efectiva. Esta normativa se establece en respuesta a la necesidad de garantizar que la IA se utilice de manera ética, responsable y equitativa en el ámbito educativo.

Los objetivos de esta normativa son:.

Esta normativa se aplica a todas las instituciones educativas y docentes que utilizan la IA en el aula, así como a los proveedores de tecnología educativa que ofrecen soluciones basadas en IA.

Organizaciones como UNESCO Ethics AI (2020), UNESCO Education & AI (2021), Beijin Consensus, OCDE (2021), Comisión Europea (2019), European Parliament Report AI Education (2021), UNICEF (2021) y Foro Económico Mundial (2019) han mostrado preocupación por implementar lineamientos sobre la ética y la IA en el entorno educativo.[111]​ En 2024, la Universidad Nacional de Costa rica elaboró y publicó[112]​ la Declaración de Heredia:") principios sobre el uso de inteligencia artificial en la edición científica"), referida a la publicación científica, en la que propone una serie de consideraciones para el uso responsable de la inteligencia artificial (IA), se alienta a transparentar el uso de la IA para un ejercicio claro, trazable y reproducible del conocimiento y se llama la atención sobre los retos que supone la incorporación de la IA a la edición científica en cuanto a la diversidad de opciones, el evitar la propagación de sesgos y desinformación, y el respeto a la propiedad intelectual.

El uso de la IA en el entorno educativo debe regirse por los siguientes principios éticos y valores:.

Riscos da IA ​​no ambiente educacional

Assim como traz muitos benefícios, também encontramos diversos riscos aos quais a educação está exposta com seu uso.

Consideração da Diversidade e Inclusão

Deve ser dada especial atenção à diversidade dos estudantes e à garantia de que a IA seja acessível e benéfica para todos, independentemente da etnia, género, deficiência ou orientação sexual. As soluções de IA devem ser concebidas tendo em mente a acessibilidade e a inclusão.

Este regulamento baseia-se em investigação académica, recomendações de organizações educativas e melhores práticas estabelecidas na utilização da IA ​​na educação. As instituições são incentivadas a manter-se atualizadas com a literatura e diretrizes científicas relevantes.

Embora a IA possa ser uma ferramenta poderosa na sala de aula, ela não deve substituir a criatividade, a originalidade e o julgamento humano no processo educativo. A IA deve ser utilizada de forma complementar para enriquecer a experiência educacional.

Este regulamento apresenta-se como um quadro geral que deve ser adaptado e ampliado pelas instituições de ensino de acordo com as suas necessidades e contextos específicos. Deve ser comunicado de forma eficaz a todos os envolvidos no processo educativo e revisto periodicamente para garantir a sua validade.

Este regulamento visa garantir que a IA seja utilizada de forma ética e responsável na sala de aula, promovendo o benefício dos alunos e o avanço da educação. O seu cumprimento é essencial para alcançar uma implementação bem-sucedida da IA ​​no ambiente educacional.

Quanto à natureza da aprendizagem, a IA pode ser subdividida em dois campos conceitualmente distintos:.

Ao falar em propriedade intelectual atribuída a criações de inteligência artificial, surge um forte debate em torno de se uma máquina pode ter direitos autorais. Segundo a Organização Mundial da Propriedade Intelectual (OMPI), qualquer criação da mente pode fazer parte da propriedade intelectual, mas não especifica se a mente deve ser humana ou pode ser uma máquina, deixando incerta a criatividade artificial.

Diferentes legislações começaram a surgir ao redor do mundo para gerenciar a inteligência artificial, tanto seu uso quanto sua criação. Os decisores políticos e os membros do governo começaram a pensar nesta tecnologia, enfatizando os seus riscos e desafios complexos. Olhando para o trabalho criado por uma máquina, as leis questionam a possibilidade de concessão de propriedade intelectual a uma máquina, abrindo uma discussão sobre a legislação relacionada à IA.

Em 5 de fevereiro de 2020, o Escritório de Direitos Autorais dos Estados Unidos e a OMPI participaram de um simpósio para analisar profundamente como a comunidade criativa está usando a inteligência artificial (IA) para criar trabalhos originais. Foram discutidas as relações entre inteligência artificial e direitos autorais, qual nível de envolvimento é suficiente para que o trabalho resultante seja válido para proteção de direitos autorais; os desafios e considerações do uso de insumos protegidos por direitos autorais para treinar uma máquina; e o futuro da inteligência artificial e suas políticas de direitos autorais.[117]​[118]​.

O Diretor Geral da OMPI, Francis Gurry, manifestou preocupação com a falta de atenção aos direitos de propriedade intelectual, uma vez que as pessoas muitas vezes direcionam o seu interesse para questões de segurança cibernética, privacidade e integridade de dados quando falam de inteligência artificial. Da mesma forma, Gurry questionou se o crescimento e a sustentabilidade da tecnologia de IA nos levariam a desenvolver dois sistemas de gestão de direitos de autor – um para criações humanas e outro para criações mecânicas.[119]

Ainda falta clareza no entendimento em torno da inteligência artificial. Os desenvolvimentos tecnológicos estão a avançar a um ritmo rápido, aumentando a sua complexidade em políticas, aspectos legais e problemas éticos que merecem atenção global. Antes de encontrar uma forma de trabalhar com direitos autorais, é necessário entendê-lo corretamente, pois ainda não se sabe julgar a originalidade de uma obra que nasce da composição de uma série de fragmentos de outras obras.

A atribuição de direitos de autor em torno da inteligência artificial ainda não foi regulamentada devido à falta de conhecimentos e definições. Ainda há incerteza sobre se, e em que medida, a inteligência artificial é capaz de produzir conteúdos de forma autónoma e sem qualquer envolvimento humano, algo que pode influenciar se os seus resultados podem ser protegidos por direitos de autor.

O sistema geral de direitos autorais ainda deve se adaptar ao contexto digital da inteligência artificial, uma vez que está focado na criatividade humana. Os direitos de autor não foram concebidos para resolver quaisquer problemas políticos relacionados com a criação e utilização de propriedade intelectual, e pode ser prejudicial ampliar excessivamente os direitos de autor para resolver problemas periféricos, dado que:

“Usar os direitos autorais para governar a inteligência artificial é imprudente e contraditório à função primária dos direitos autorais de fornecer um espaço propício para o florescimento da criatividade.”[120]

A conversa sobre propriedade intelectual terá de continuar para garantir que a inovação seja protegida, mas também tenha espaço para florescer.

na literatura

Abaixo estão alguns trabalhos que têm a inteligência artificial como tema central.

no cinema

A inteligência artificial está cada vez mais presente na sociedade, a evolução da tecnologia é uma realidade e com ela a produção de filmes sobre este tema. Ressalte-se que há muito tempo existem peças audiovisuais sobre inteligência artificial, seja incluindo personagens, seja mostrando uma formação moral e ética. Abaixo está uma lista de alguns dos principais filmes que tratam deste tema:.