Quando você compra por meio de links afiliados em nosso site, podemos ganhar uma comissão sem nenhum custo adicional para você. Saiba Inteligência Computacional (CI) é um subcampo da inteligência artificial (IA) com o objetivo de desenvolver sistemas de IA capazes de resolver problemas complexos de maneira “natural”. Isto posto, saiba o que é e como funciona a Inteligência Computacional no artigo abaixo.
Qual é o significado de Inteligência Computacional?
A inteligência computacional (CI) é um subcampo da inteligência artificial (IA) que se concentra no desenvolvimento de sistemas de IA inspirados na biologia que são capazes de imitar a maneira como as entidades no mundo natural resolvem problemas complexos.
As estratégias de CI são frequentemente usadas em situações em que abordagens baseadas em regras ou estatísticas para aprendizado de máquina (ML) não são eficazes porque os problemas em questão não podem ser resolvidos por meio de algoritmos lineares tradicionais.
Inteligência Artificial (IA)
Inteligência Computacional (CI)
Definição
Um amplo campo da ciência da computação que se concentra em como a tecnologia pode ser usada para aumentar a inteligência humana e concluir tarefas em nome dos seres humanos.
Um subconjunto de inteligência artificial que se concentra em pesquisar como os humanos aprendem e a maneira como abelhas e formigas – e outras entidades sociais no mundo natural – se comunicam e cooperam para resolver problemas complexos.
Escopo
Abrange uma ampla gama de técnicas e estratégias, incluindo “árvores de decisão” e mecanismos de recomendação.
Concentra-se principalmente em tipos específicos de técnicas e estratégias dentro da IA, como lógica difusa e inteligência de enxame.
Abordagem de Aprendizagem
Enfatiza soluções baseadas em regras e algoritmos de aprendizado de máquina linear.
Enfatiza principalmente o aprendizado profundo e as estratégias que podem ser usadas para dar suporte à IA generativa.
Ênfase em Solução de Problemas
Aborda um amplo espectro de soluções que geralmente envolvem estatísticas e probabilidade.
Usado principalmente para resolver problemas extremamente complexos que possuem um grande número de dependências.
Tipos de Inteligência Computacional
As estruturas de inteligência computacional são inspiradas em sistemas biológicos e processos evolutivos. Na última década, os pesquisadores fizeram grandes avanços no uso de princípios matemáticos e de programação para imitar os processos naturais de resolução de problemas.
Estruturas importantes no campo da inteligência computacional incluem:
Redes neurais
As redes neurais são inspiradas na estrutura e função do cérebro humano. Eles consistem em nós interconectados (neurônios) que são capazes de processar e aprender com os dados. O aprendizado profundo, um subconjunto de redes neurais, tem sido particularmente influente nos últimos anos, levando a avanços significativos em novos tipos de modelos de aprendizado profundo para reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural (NLP).
Lógica difusa
A lógica difusa é uma ferramenta poderosa para ainda poder usar algoritmos quando a lógica binária tradicional pode não capturar as nuances e incertezas dos dados de entrada. Nesse contexto, o rótulo “difuso” significa “vago ou impreciso”. A lógica difusa lida com a incerteza, permitindo que as variáveis tenham graus de verdade entre 0 e 1.
Na conclusão das operações matemáticas, as saídas algorítmicas difusas são então “desfuzzificadas” para obter resultados numéricos precisos (nítidos).
Algoritmos evolutivos
Algoritmos evolutivos são um tipo de algoritmo de otimização inspirado no processo de seleção natural. O processo começa criando aleatoriamente ou heuristicamente uma população de soluções potenciais chamadas de candidatos. Um processo de seleção determina quais candidatos devem ser escolhidos para se tornarem pais para a próxima geração, e o algoritmo continua a iterar através de gerações até que uma condição de rescisão seja atendida.
As condições comuns de terminação incluem atingir um número máximo de gerações, alcançar uma solução satisfatória ou funcionar por um período de tempo especificado.
Inteligência de Enxame
A inteligência do enxame é inspirada no comportamento coletivo de alguns tipos de animais, como formigas, abelhas e pássaros. Esse tipo de inteligência conectiva simula a cooperação e a interação observadas em enxames naturais e ajusta os resultados com base no conhecimento coletivo do grupo.
A inteligência de enxame é particularmente útil para otimizar tarefas em ambientes dinâmicos quando há muitas variáveis interdependentes.
IA cognitiva
Os sistemas cognitivos de IA são projetados para imitar os processos de raciocínio do cérebro humano e entender o contexto. Uma das principais características dos sistemas cognitivos de IA é sua capacidade de identificar rapidamente padrões e relacionamentos em conjuntos de dados extremamente grandes e usar o que aprendem para resolver novos tipos de problemas em tempo real.
IA de desenvolvimento
Os sistemas de IA de desenvolvimento se inspiram nos processos de aprendizagem observados no “desenvolvimento infantil”. O objetivo desse tipo de IA computacional é criar sistemas que possam demonstrar um certo grau de independência de domínio.
Essencialmente, esse tipo de IA computacional começa com uma pequena quantidade de conhecimento e experiência e usa interações e feedback para adquirir novas habilidades e conhecimentos ao longo do tempo.
Sociedade de Inteligência Computacional
O objetivo da Sociedade de Inteligência Computacional de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE) é focar a atenção nos aspectos computacionais e teóricos a fim de imitar a natureza para resolver problemas.
De acordo com o site do IEEE, a Computational Intelligence Society (CIS) foi oficialmente fundada em 2004, e as principais tecnologias do CIS incluem computação neural, difusa e evolutiva, bem como sistemas inteligentes híbridos que combinam esses e outros paradigmas relacionados.
