Inteligência Artificial
O que é IA? A inteligência artificial (IA) refere-se à capacidade de uma máquina imitar a inteligência humana, realizando tarefas como aprendizado, raciocínio, resolução de problemas, percepção e compreensão da linguagem. Na MIT Technology Review Brasil, você pode explorar as últimas tendências e avanços nesse campo fascinante. A cada dia, inovações em machine learning, redes neurais e robótica emergem, moldando o futuro de diversas indústrias.
O que está em alta sobre Inteligência Artificial no momento?
IA nos serviços públicos: revolução cidadã ou ameaça à privacidade?
A Inteligência Artificial tem o potencial de transformar o setor público, tornando os serviços mais eficientes e centrados no cidadão, como exemplificado por Estônia e Singapura. No entanto, surgem preocupações com privacidade e proteção de dados, ressaltando a necessidade de princípios éticos e governança adequada.
O que você encontrará neste artigo:
– O potencial transformador da IA no setor público
– A revolução da experiência do cidadão
– Equilíbrio entre inovação e responsabilidade
A síndrome de Frankenstein na era da Inteligência Artificial
A síndrome de Frankenstein é um termo que foi popularizado por críticos culturais e estudiosos para descrever o medo e a desconfiança em relação às criações tecnológicas que parecem escapar do controle humano.
O que você encontrará neste artigo:
– Exemplos contemporâneos da síndrome de Frankenstein
– A urgência de entender e controlar a IA
Quase metade das empresas brasileiras já iniciou a implementação da IA generativa
No entanto, os desafios enfrentados no processo evidenciam a importância de certificar que os principais tomadores de decisão tenham conhecimentos mais aprofundados antes de elaborar uma estratégia ampla de GenAI para os negócios.
O que você encontrará neste artigo:
– Benefícios e desafios da implementação
– Estratégia e ROI da IA generativa
– Segurança, ética e governança
Oferecido por
Um novo modelo de IA de código aberto pequeno tem desempenho tão bom quanto os grandes e poderosos
Os resultados sugerem que treinar modelos com menos dados, mas de maior qualidade, pode reduzir os custos de computação.
O que você encontrará neste artigo:
– Eficiência de dados e treinamento de alta qualidade
– Demonstração e capacidade de “apontar” para elementos visuais
– Impacto do código aberto e futuro das aplicações
Modelos de IA permitem que robôs realizem tarefas em ambientes desconhecidos
Os “modelos de utilidade robótica” evitam a necessidade de ajustar os dados usados para treinar robôs toda vez que eles tentam realizar algo em cenários desconhecidos.
O que você encontrará neste artigo:
– Desafios em ensinar robôs a operar em ambientes desconhecidos
– Abordagem do projeto e resultados
– Potencial impacto na robótica doméstica