No canal da Inteligência Artificial - Nova temporada de desgrenhados e empertigados
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Estudos Avançados |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-40142021000100007 |
Resumo: | RESUMO O estudo de Inteligência Artificial (IA) tem sido perseguido, desde seu início, segundo dois estilos diferentes, jocosamente referidos como scruffy (desgrenhado) e neat (empertigado). Esses estilos na verdade refletem distintas visões sobre a disciplina e seus objetivos. Neste artigo revisamos a tensão entre desgrenhados e empertigados ao longo da história da IA. Analisamos o impacto do atual desempenho de métodos de aprendizado profundo nesse debate, sugerindo que o desenvolvimento de arquiteturas computacionais amplas é um caminho particularmente promissor para a IA. |
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No canal da Inteligência Artificial - Nova temporada de desgrenhados e empertigadosInteligência ArtificialLógicaRepresentação de conhecimentoAprendizado profundoRESUMO O estudo de Inteligência Artificial (IA) tem sido perseguido, desde seu início, segundo dois estilos diferentes, jocosamente referidos como scruffy (desgrenhado) e neat (empertigado). Esses estilos na verdade refletem distintas visões sobre a disciplina e seus objetivos. Neste artigo revisamos a tensão entre desgrenhados e empertigados ao longo da história da IA. Analisamos o impacto do atual desempenho de métodos de aprendizado profundo nesse debate, sugerindo que o desenvolvimento de arquiteturas computacionais amplas é um caminho particularmente promissor para a IA.Instituto de Estudos Avançados da Universidade de São Paulo2021-04-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-40142021000100007Estudos Avançados v.35 n.101 2021reponame:Estudos Avançadosinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:UFRJ10.1590/s0103-4014.2021.35101.002info:eu-repo/semantics/openAccessCozman,Fabio Gagliardipor2021-04-15T00:00:00Zoai:scielo:S0103-40142021000100007Revistahttps://www.revistas.usp.br/eavPUBhttps://www.revistas.usp.br/eav/oai||estudosavancados@usp.br1806-95920103-4014opendoar:2021-04-15T00:00Estudos Avançados - Universidade de São Paulo (USP)false |
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RESUMO O estudo de Inteligência Artificial (IA) tem sido perseguido, desde seu início, segundo dois estilos diferentes, jocosamente referidos como scruffy (desgrenhado) e neat (empertigado). Esses estilos na verdade refletem distintas visões sobre a disciplina e seus objetivos. Neste artigo revisamos a tensão entre desgrenhados e empertigados ao longo da história da IA. Analisamos o impacto do atual desempenho de métodos de aprendizado profundo nesse debate, sugerindo que o desenvolvimento de arquiteturas computacionais amplas é um caminho particularmente promissor para a IA. |
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