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Braga foi o palco, no dia 25 de março, da mais recente edição dos Encontros Fora da Caixa, organizado pela Caixa, com o tema central
Este encontro reuniu especialistas e empresários para debater o potencial disruptivo da Inteligência Artificial (IA) em criar soluções inovadoras e sustentáveis, bem como as suas implicações éticas, democráticas e inclusivas.
Paulo Moita de Macedo, CEO da Caixa, na abertura do evento, enfatizou a importância da IA na melhoria da interação com os clientes e na otimização dos processos internos. Citou o exemplo da assistente digital da Caixa, que interage anualmente com 1 milhão de clientes, demonstrando o compromisso da instituição com a inovação tecnológica ao serviço do cliente.
O encontro destacou-se pela participação de Arlindo de Oliveira, Professor do IST e especialista em IA, que ofereceu uma perspectiva histórica e evolutiva da inteligência artificial, desde os tempos de Blaise Pascal até à atualidade, realçando o papel da IA no desenvolvimento de soluções eficientes e na prevenção de fraudes.
Rui Lopes, CEO da AgentifAI, trouxe ao palco casos de sucesso na aplicação de IA na banca e saúde, sublinhando a importância da personalização no atendimento ao cliente e como a IA tem permitido uma maior adaptação das tecnologias às necessidades humanas, ao invés do contrário.
Os Encontros Fora da Caixa em Braga deixaram claro que a Inteligência Artificial não é apenas uma ferramenta de transformação industrial, mas também um meio para repensar a interação humana com a tecnologia, promovendo uma sociedade mais inclusiva e sustentável.
A Inteligência Artificial (IA) é uma área da ciência da computação dedicada à criação de sistemas que podem realizar tarefas que, tradicionalmente, requerem inteligência humana. Essas tarefas incluem aprendizado, raciocínio, percepção, compreensão de linguagem natural, e até a criação de arte. A IA é um campo vasto, com diversas subáreas, cada uma focada em diferentes aspectos e técnicas.
- IA Fraca ou Estreita: Projetada para realizar uma tarefa específica (como reconhecimento de voz ou análise de imagens) sem a consciência de si mesma.
- IA Forte ou Geral: Ainda um objetivo teórico, refere-se a uma inteligência artificial com a capacidade de entender, aprender e aplicar conhecimentos em diferentes contextos, de forma similar à inteligência humana.
Técnicas de IA
Aprendizado de Máquina (Machine Learning, ML): Permite que as máquinas aprendam a partir de dados, melhorando seu desempenho em tarefas específicas com o tempo, sem serem explicitamente programadas para cada caso.
Redes Neurais e Aprendizado Profundo (Deep Learning): Subconjuntos de ML que imitam o funcionamento do cérebro humano para processar dados, sendo particularmente úteis para reconhecimento de padrões em grandes conjuntos de dados.
Processamento de Linguagem Natural (PLN): Capacita as máquinas a entender e interagir com textos ou vozes humanas, permitindo a comunicação natural com usuários.
Aplicações Atuais da IA
Assistentes Virtuais: Como Siri, Alexa e Google Assistant, que utilizam PLN para entender e responder a comandos de voz.
Veículos Autônomos: Usam IA para navegar e tomar decisões de direção com pouca ou nenhuma intervenção humana.
Diagnóstico Médico: IA pode ajudar na identificação de doenças a partir de imagens médicas, análises de dados clínicos e históricos de pacientes.
Sistemas de Recomendação: Plataformas como Netflix e Spotify usam IA para analisar seu histórico e preferências para recomendar conteúdo personalizado.
Robótica: IA é aplicada em robôs para realizar tarefas domésticas, industriais, ou mesmo em pesquisas e explorações espaciais.
Desafios Éticos e Sociais
Viés e Justiça: Como as máquinas aprendem a partir de dados, elas podem perpetuar e amplificar vieses existentes nos dados fornecidos.
Privacidade e Segurança: A coleta e análise de grandes quantidades de dados pessoais por sistemas de IA levantam preocupações significativas de privacidade.
Desemprego Tecnológico: A automatização de empregos tradicionalmente ocupados por humanos gera debates sobre o futuro do trabalho e a distribuição de renda.
Responsabilidade e Transparência: Decisões tomadas por sistemas de IA podem ter grandes impactos, levantando questões sobre como atribuir responsabilidade e garantir transparência nos processos de decisão.
A IA está transformando praticamente todos os aspectos da vida moderna, trazendo tanto promessas de avanços significativos quanto desafios éticos e sociais que precisam ser abordados com cuidado e consideração.
Fonte: https://infobank.pt
