A Inteligência Artificial (AI) geralmente é acordada como a ciência de fazer com que os pcs façam coisas que requerem inteligência quando são feitas por seres humanos. AI teve algum sucesso em domínios limitados ou simplificados. O comportamento humano é bastante fácil, podes ser inteligente, no entanto o modo bastante complexo que exercem os insetos é insuficiente inteligente. Qual é a diferença?
Considere o posicionamento da vespa escavadeira, Sphex ichneumoneus. Quando a vespa fêmea traz comida para tua toca, a deposita no limite, entra na toca pra acompanhar se há intrusos, e, logo depois, se a costa está clara, leva a comida. A natureza insuficiente inteligente do comportamento da vespa revela-se o experimentador observador move a comida poucos centímetros, durante o tempo que a vespa está dentro da toca.
Ao emergir, a vespa repete todo o procedimento: leva a comida pro grau mais uma vez, entra para observar ao redor e sai. Você pode fazer reforçar este passo de comportamento mais de quarenta vezes seguidas. A inteligência, notoriamente ausente no caso de Sphex, é a perícia de adaptar o modo de um para ajustar-se às recentes ocorrências.
- Primeira aparição: The Fury of Firestorm (The Flash)
- Melhoria da particularidade de vida dos trabalhadores
- Honey Kisaragi (Identidade humana)
- Outros domínios
- Restrições em acesso
- 4 Evolução posterior
O raciocínio dominante na psicologia considera a inteligência humana não como uma única maestria ou procedimento cognitivo, mas sim como uma série de componentes separados. A pesquisa em IA tem se concentrado principalmente nos seguintes componentes da inteligência: aprendizado, raciocínio, resolução de dificuldades, percepção e entendimento da linguagem.
A aprendizagem distingue-se em uma abundância de formas diferentes. O mais claro é aprender por ensaio e defeito. A título de exemplo, um programa descomplicado para definir problemas de xadrez mate-em-um pode testar movimentos aleatórios até que se veja um que consiga mate.
O programa lembra o movimento de sucesso, e a próxima vez que se fornece o mesmo dificuldade, o equipamento é apto de fornecer a resposta neste momento. A simples memorização de elementos individuais (soluções pra dificuldades, palavras, etc.) é conhecido como aprendizagem memorístico. O aprendizado de memória é relativamente descomplicado de implementar em um pc.
Mais desafiador é a dificuldade de implementar o que é denominado como generalização. A aprendizagem que envolve generalização deixa ao aluno condições de realizar-se melhor em situações que não haviam se achado antecipadamente. Um programa que aprende os tempos passados dos verbos regulares em inglês de memória não poderá produzir o tempo passado, como por exemplo,
As ferramentas ou aplicativos “deformadoras” permite esculpir uma área animada em duas ou mais formas. ↑ a b Hansen, Ben (22 de fevereiro de 2012). “New Tricks: An Interview With Naughty Dog’s Co-Presidentes”. Game Informer (em inglês). ↑ a b c d e Takahashi, Dean (5 de agosto de 2013). “The definitive interview with the creators of Sony’s blockbuster The Last of Us (part 1)”. GamesBeat (em inglês).
↑ a b Hanson, Ben (20 de fevereiro de 2012). “Capturing Joel And The Last Of Us For The Last Of Us”. Game Informer (em inglês). ↑ a b c Takahashi, Dean (6 de agosto de 2013). “What inspired The Last of Us? 2” (em inglês). VentureBeat. ↑ a b c d e “The Last of Us: An Interview with a Naughty Dog”.
The Digital Fix (em inglês). ↑ a b c “The Last of Us – The Best Film Of The Year That Wasn’t Actually A Film)”. Empire. Bauer Media Group. ↑ a b “The Last Of Us: the definitive postmortem – spoilers be damned – Page dois of 3”. Edge (em inglês). ↑ a b Cullen, Johnny (11 de dezembro de 2011). “Naughty Dog’s The Last of Us announced at VGAs” (em inglês).