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Ela poderá perceber que as respostas que aparecerão apontam para que tudo o que é dito aqui é um tanto razoável, mas que foi previamente digitado por mão humana. Ou seja, esta máquina, em primeiro lugar, não entende nada o quê se está lendo sobre ela. Embora tenhamos desenvolvido mecanismos complexos sobre Deep Learning e supercomputadores, eles ainda estão trabalhando com conjuntos de dados de navegação básicos e com aglomerados de texto ou resumos de coerência sintática, que em nada se assemelham a processos de compreensão semântica.
Um bom exemplo é o reconhecimento de imagem. A pouco tempo atrás foi apresentado brevemente um emaranhado de milhões de linhas de programação com muitos algoritmos de aprendizagem profundamente complexos, construídos pelo Google, que são capazes de recuperar o reconhecimento de uma imagem. Desde que você tenha muitos milhões de fotos, no final, este código é relativamente confiável para reconhecer um gato – relativamente confiável!
Absolutamente sim. Eu acho que é possível, mas não com os computadores digitais, como conhecemos agora. Esta é a ideia central: Nós construímos partes que são apenas mais rápidas para processar e, em seguida, fazemos bancos de dados maiores, esperando que isso permita que as máquinas possam “pensar”. Isso é quase tão lógico como dizer: Eu estou construindo um carro cada vez mais rápido e, eventualmente, ele poderá voar. Esta, naturalmente, não é uma conclusão lógica, porque para isso você deve primeiro inventar a asa, que é uma tecnologia completamente diferente. Pode ser que venhamos a descobrir esta tecnologia de amanhã em um ano, em dez anos ou talvez nunca. Portanto, em primeiro lugar, nós nem deveríamos nos angustiar com isso.
Como posso dizer a alguém que não é tão bem preparado no assunto e que repetidamente lê manchetes sobre o desenvolvimento dos robôs, que ele ou ela não deveriam estar preocupados?
Você deve apenas oferecer uma pergunta, para que ela possa usar no Google.
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