Aprendizado de senso comum pela inteligência artificial: uma análise exploratória
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Data de Publicação: | 2024 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_SP |
Texto Completo: | https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/41778 |
Resumo: | This research explores the challenge of incorporating commonsense knowledge into Artificial Intelligence (AI) systems, aiming to improve their ability to perform natural language processing tasks such as understanding text, generating responses, and resolving ambiguities. Through a methodology that included comprehensive literature analysis, critical evaluation of existing research, and analysis of simulated cases on the main AI platforms on the market, the study identified that, despite significant technological advances, there are still substantial gaps and challenges in effective integration. of commonsense knowledge in AI systems. The results point to the need for combined strategies, involving ontologies, knowledge databases, and advanced machine learning techniques, to achieve a more efficient understanding and application of commonsense by AI systems. The conclusion of the work emphasizes the importance of interdisciplinary and ethical approaches in the development of AI, highlighting that, to achieve truly autonomous and efficient systems, it is essential that they can interpret and react in an adaptive and sensitive way to the nuances of commonsense human knowledge |
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Nöth, Winfriedhttp://lattes.cnpq.br/7221866306191176http://lattes.cnpq.br/9711925680961569Sousa, Carlos Eduardo Lemos de2024-06-06T14:17:09Z2024-06-06T14:17:09Z2024-05-15Sousa, Carlos Eduardo Lemos de. Aprendizado de senso comum pela inteligência artificial: uma análise exploratória. 2024. Dissertação (Mestrado em Tecnologias da Inteligência e Design Digital) - Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Inteligência e Design Digital da Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, São Paulo, 2024.https://repositorio.pucsp.br/jspui/handle/handle/41778This research explores the challenge of incorporating commonsense knowledge into Artificial Intelligence (AI) systems, aiming to improve their ability to perform natural language processing tasks such as understanding text, generating responses, and resolving ambiguities. Through a methodology that included comprehensive literature analysis, critical evaluation of existing research, and analysis of simulated cases on the main AI platforms on the market, the study identified that, despite significant technological advances, there are still substantial gaps and challenges in effective integration. of commonsense knowledge in AI systems. The results point to the need for combined strategies, involving ontologies, knowledge databases, and advanced machine learning techniques, to achieve a more efficient understanding and application of commonsense by AI systems. The conclusion of the work emphasizes the importance of interdisciplinary and ethical approaches in the development of AI, highlighting that, to achieve truly autonomous and efficient systems, it is essential that they can interpret and react in an adaptive and sensitive way to the nuances of commonsense human knowledgeA presente pesquisa explora o desafio de incorporar conhecimento de senso comum em sistemas de Inteligência Artificial (IA), visando melhorar sua capacidade de realizar tarefas de processamento de linguagem natural, como compreensão de texto, geração de respostas e resolução de ambiguidades. Através de uma metodologia que incluiu análise abrangente da literatura, avaliação crítica de pesquisas existentes, e análise de casos simulados nas principais plataformas de IA do mercado, o estudo identificou que, apesar dos avanços tecnológicos significativos, ainda existem lacunas e desafios substanciais na integração efetiva do conhecimento de senso comum em sistemas de IA. Os resultados apontam para a necessidade de estratégias combinadas, envolvendo ontologias, bases de dados de conhecimento, e técnicas avançadas de aprendizado de máquina, para alcançar uma compreensão e aplicação mais eficaz do senso comum por sistemas de IA. A conclusão do trabalho enfatiza a importância de abordagens interdisciplinares e éticas no desenvolvimento da IA, ressaltando que, para alcançar sistemas verdadeiramente autônomos e eficientes, é essencial que eles possam interpretar e reagir de forma adaptável e sensível aos nuances do conhecimento humano de senso comumCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior – CAPESporPontifícia Universidade Católica de São PauloPrograma de Pós-Graduação em Tecnologias da Inteligência e Design DigitalPUC-SPBrasilFaculdade de Ciências Exatas e TecnologiaCNPQ::ENGENHARIASDesenvolvimento tecnológicoInteligência artificialAprendizado de máquinaSenso comumTechnological developmentArtificial intelligenceMachine learningCommonsenseAprendizado de senso comum pela inteligência artificial: uma análise exploratóriaCommonsense learning by artificial intelligence: an exploratory analysisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_SPinstname:Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC-SP)instacron:PUC_SPTEXTCarlos Eduardo Lemos de Sousa.pdf.txtCarlos Eduardo Lemos de Sousa.pdf.txtExtracted texttext/plain203337https://repositorio.pucsp.br/xmlui/bitstream/handle/41778/2/Carlos%20Eduardo%20Lemos%20de%20Sousa.pdf.txtece44cdb3471c62f2a6b9ea76212518eMD52THUMBNAILCarlos Eduardo Lemos de Sousa.pdf.jpgCarlos Eduardo Lemos de Sousa.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1175https://repositorio.pucsp.br/xmlui/bitstream/handle/41778/3/Carlos%20Eduardo%20Lemos%20de%20Sousa.pdf.jpg14048b54ac8e314d0993d4e6a3632889MD53ORIGINALCarlos Eduardo Lemos de Sousa.pdfapplication/pdf614258https://repositorio.pucsp.br/xmlui/bitstream/handle/41778/1/Carlos%20Eduardo%20Lemos%20de%20Sousa.pdf2112a386832f096e7861f872a356eb4fMD51handle/417782024-06-18 13:14:36.942oai:repositorio.pucsp.br:handle/41778Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://sapientia.pucsp.br/https://sapientia.pucsp.br/oai/requestbngkatende@pucsp.br||rapassi@pucsp.bropendoar:2024-06-18T16:14:36Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_SP - Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC-SP)false |
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