O documento discute os conceitos de inteligência artificial fraca e forte. Ele também aborda as definições de IA, como sistemas que pensam como seres humanos versus sistemas que pensam racionalmente, e os riscos éticos do desenvolvimento da IA.

2. Introdução
O campo da inteligência artificial, ou IA, vai ainda mais além: ele tenta não
apenas compreender, mas também construir entidades inteligentes.

3. O que é IA?
As definições do lado esquerdo medem o sucesso em termos de fidelidade
ao desempenho humano, enquanto as definições do lado direito medem o
sucesso em termos de fidelidade ao desempenho humano, enquanto as
definições do lado direito medem o sucesso comparando-o a um conceito
ideal de inteligência, que chamaremos racionalidade. Um sistema é racional
se “faz tudo certo”, com os dados que tem.

4. Sistemas que penam como seres humanos Sistemas que pensam racionalmente
“O novo e interessante esforço para fazer os computadores pensarem ... “O estudo das faculdades mentais pelo uso de modelos computacionais.”
máquinas com mentes, no sentido total e literal.” (Haugeland, 1985) (Charniak e McDermott, 1985)
“[Automatização de] atividades que associamos ao pensamento “O estudo das computações que tornam possível perceber, raciocinar e
humano, atividades como a tomada de decisões, a resolução de agir.” (Winston, 1992)
problemas, o aprendizado ...” (Bellman, 1978)
Sistemas que atuam como seres humanos Sistemas que atuam racionalmente
“A arte de criar máquinas que executam funções que exigem “A Inteligência Computacional é o estudo do projeto de agentes
inteligência quando executadas por pessoas.” (Kurzweil, 1990) inteligentes.” (Poole et al. 1998)

5. Agindo de forma humana: a
abordagem do teste de Turing
O teste de Turing, Processamento de linguagem
proposto por Alan natural para permitir que ele se
Turing(1950), foi projetado comunique com sucesso em um
para fornecer uma idioma natural.
definição operacional Representação de
satisfatória de inteligência. conhecimento para armazenar
Em vez de propor uma lista o que sabe ou ouve.
longa e talvez controversa Raciocínio automatizado para
de qualificações exigidas
usar as informações
para inteligência, ele
sugeriu um teste baseado armazenadas com a finalidade
na impossibilidade de de responder perguntas e tirar
distinguir entre entidades novas conclusões.
inegavelmente inteligentes Aprendizado de máquina para
– os seres humanos. se adaptar a novas
circunstâncias e para detectar e
extrapolar padrões.

6. Aplicação de IA em projetos
Tipo de agente
Sistema de
diagnóstico
médico
Sistema de
análise de
imagens de
satélite
Robô de seleção
de peças
Controlador de
refinaria
Instrutor de
inglês interativo

7. Aplicação de IA em projetos
Tipo de agente
Sistema de
diagnóstico
médico
Sistema de
análise de
imagens de
satélite
Robô de seleção
de peças
Controlador de
refinaria
Instrutor de
inglês interativo

8. Aplicação de IA em projetos
Tipo de agente
Sistema de
diagnóstico
médico
Sistema de
análise de
imagens de
satélite
Robô de
seleção de
peças
Controlador de
refinaria
Instrutor de
inglês interativo

9. Aplicação de IA em projetos
Tipo de agente
Sistema de
diagnóstico
médico
Sistema de
análise de
imagens de
satélite
Robô de seleção
de peças
Controlador de
refinaria
Instrutor de
inglês interativo

10. Aplicação de IA em projetos
Tipo de agente
Sistema de
diagnóstico
médico
Sistema de
análise de
imagens de
satélite
Robô de seleção
de peças
Controlador de
refinaria
Instrutor de
inglês
interativo

11. IA fraca: as máquinas podem agir com
inteligência?
Além disso, tradicionalmente eles formulam a questão de outra maneira,
perguntando: “Máquinas podem pensar?” Infelizmente, essa pergunta esta
mal definida. Para entender por que, considere as questões a seguir:
 Máquinas podem voar?
 Máquinas podem nadar?

12. IA forte: as máquinas podem
realmente pensar?
Turing chama esse argumento de consciência – a máquina tem de estar
ciente de seus próprios estados mentais e de suas ações. Embora a
consciência seja um assunto importante, o ponto fundamental destacado
por Jefferson se relaciona na verdade à fenomenologia, ou o estudo da
experiência direta – a máquina precisa realmente sentir emoções. Outros se
concentram na intencionalidade – ou seja, a questão de saber se as crenças,
os desejos e outras representações da máquina são realmente “sobre” algo
que existe no mundo real.

13. Seven Zoom
Ed – o robô
HUMANO: In the first line of your sonnet which reads “shall I compare thee
to a summer’s day”, would not a “spring day” do as well or better?
MÁQUINA: It wouldn't scan.
HUMANO: How about “a winter’s day”. That would scan all right.
MÁQUINA: Yes, but nobody wants to be compared to a winter’s day.
HUMANO: Would you say Mr. Pickwick reminded you of Christmas?
MÁQUINA: In a way.
HUMANO: Yet Christmas is a winter’s day, and I do not think Mr.Pickwick
would mind the comparison.
MÁQUINA: I don’t think you’re serious. By a winter’s day one means a
typical winter’s day. Rather than a special one like Christmas.

14. IA forte: as máquinas podem
realmente pensar?

15. A ética e os riscos de desenvolver a
inteligência artificial
• As pessoas poderiam perder seus empregos para a  As pessoas poderiam perder uma parte de seu direito à
automação. privacidade.
• As pessoas poderiam ter muito (ou pouco) tempo de  O uso de sistemas de IA poderia resultar na perda de
lazer.
responsabilidade.
• As pessoas poderiam perder seu sentido de
identidade.  O sucesso da IA poderia significar o fim da raça humana.

16. Bibliografias
Sendo usadas

17. Bibliografias
À serem usadas