Inteligência Artificial aprende a jogar Street Fighter sozinha

Inteligência Artificial aprende a jogar Street Fighter sozinhaDidática Tech

Nesse vídeo você ver que quando misturamos aprendizado por reforço com redes neurais, o resultado é surpreendente. A técnica utilizada nesse vídeo foi inicialmente introduzida pela Deep Mind, ao criar algoritmos genéricos que dominavam todos os jogos do Atari. O diferencial é fazer a inteligência artificial aprender apenas observando os pixels da tela, sem informações extras sobre a dinâmica do jogo.

O vídeo está organizado da seguinte forma:

00:00 Introdução

01:01 Como Aprender

01:28 Técnica Utilizada

04:15 Arquitetura da Rede Neural utilizada

06:27 Honda

07:26 Chun Li

07:57 Sagat

08:52 Guile

09:22 Balrog

09:38 Zangief

10:30 Vega

10:51 Dhalsim

11:23 M. Bison

12:43 IA se defendendo

Quando o machine learning é utilizado dentro das técnicas de aprendizado por reforço, é possível generalizar o aprendizado para os mais diversos estados.

Fighteze-se: 3000 anos de engenharia, arquitetura e construção, Triângulo de Pascal,

10 fatos sobre inteligência artificial

O conceito de IA se refere à criação de máquinas – não necessariamente com corpo físico – com a habilidade de pensar e agir como humanos. Softwares que conseguem abstrair, criar, deduzir e aprender ideias. O objetivo geralmente está em facilitar tarefas do dia a dia, avançar pesquisas científicas e modernizar indústrias. Veja, a seguir, dez fatos que o TechTudo reuniu sobre o passado, o presente e o futuro da inteligência artificial. Isabela Cabral

1. A história da inteligência artificial tem pelo menos 62 anos

 Já na Antiguidade, seres artificiais e homens mecânicos apareciam em mitos gregos e romanos. Filósofos e matemáticos de várias eras exploraram a possibilidade de mecanização do pensamento. No início do século passado, a ideia começa a surgir nas obras de ficção científica, como na peça teatral Rossum’s Universal Robots (1920), que introduziu a palavra “robô”, e no celebrado filme Metropolis (1927).

A Segunda Guerra reuniu cientistas de diversas áreas, incluindo neurociência, engenharia, matemática e computação. Alguns discutiam já nas décadas de 1940 e 1950 a criação de um cérebro artificial. Entre eles estava Alan Turing, conhecido como “o pai da informática”. Em 1956, nasceu oficialmente um campo de estudo voltado para a inteligência artificial. A Conferência Dartmouth formalizou o termo, determinou a missão da IA e seus pesquisadores precursores. Marvin Minsky, John McCarthy, Allen Newell e Herbert A. Simon foram alguns dos nomes fundamentais no processo.

2. Ela já está presente na sua vida

Assistentes virtuais como a Siri, a Cortana e o Google Assistant são bons exemplos de inteligência artificial em contato direto com os usuários. Mas os smartphones, computadores e outros gadgets do cotidiano também operam com IA de muitas outras maneiras, a começar pelo Google.

O app Fotos reconhece o conteúdo de suas imagens e permite que você faça uma busca digitando o nome de um objeto ou ação. O YouTube pode transcrever áudio e gerar legendas para os vídeos em 10 idiomas. O Gmail oferece respostas automáticas inteligentes para seus e-mails. O Google Tradutor traduz textos de placas, rótulos e cardápios com a câmera do celular. E vem mais por aí: a empresa anunciou que IA é um dos temas centrais das apresentações do Google I/O 2018, conferência anual que traz as novidades da companhia.

Spotify e a Netflix usam inteligência artificial para entender as preferências dos usuários e recomendar, respectivamente, músicas e filmes. A Amazon faz algo parecido ao oferecer a seus clientes novos produtos a partir de machine learning. O software ajuda a decidir até qual é o melhor momento para fazer as ofertas.

Carros autônomos também já são realidade e devem chegar ao mercado em poucos anos. Empresas como Google, UberSamsung e Volkswagen estão desenvolvendo e testando veículos que dirigem sozinhos. No cinema, a inteligência artificial cria multidões de pessoas para cenas de filmes. Na medicina, está ajudando a avançar estudos sobre o câncer.

3. Inteligência artificial não é o mesmo que machine learning

O “aprendizado de máquina” é uma aplicação de IA muito utilizada hoje, em que um programa acessa um grande volume de dados e aprende com eles automaticamente, sem intervenção humana. É o que acontece no caso das recomendações da Netflix e do Spotify e no reconhecimento facial em fotos do Facebook, por exemplo.

4. O aumento na coleta de dados em massa impulsionou a IA

Big Data, conjunto massivo de dados que serve de base para o aprendizado dos mais diversos softwares, como o machine learning, com mais informação disponível, os pesquisadores e as empresas ganharam mais motivação para buscar maneiras inteligentes e automatizadas de processar, analisar e usar os dados.

5. Google, IBM, Microsoft, Facebook, Amazon e outras empresas formaram um grupo de pesquisa e defesa da IA

Em 2016, grandes corporações do mundo da tecnologia, incluindo Google, IBMMicrosoft, Facebook e Amazon, se uniram para criar a “Parceria em IA para beneficiar pessoas e a sociedade”. O grupo afirma que quer avançar pesquisas e defender implementações éticas da inteligência artificial.

6. A inteligência artificial vai substituir humanos em muitos empregos

De acordo com a empresa de consultoria e auditoria PricewaterhouseCoopers (PwC), até 2030 robôs substituirão 38% das vagas de trabalho nos Estados Unidos, 30% no Reino Unido e 21% no Japão. Os setores de transporte, armazenamento, manufatura e varejo serão os mais afetados.

7. Especialistas acreditam que a inteligência artificial vai alcançar a capacidade humana em menos de 25 anos

Uma pesquisa realizada em 2013 fez a seguinte pergunta para centenas de especialistas em IA: quando o nível de inteligência artificial será 50% da inteligência humana? A resposta média foi 2040. Enquanto isso, outro estudo recente mostrou que 42% de um grupo de cientistas acreditam que a singularidade será atingida antes de 2030.

8. Ela já é melhor que seres humanos em algumas tarefas

Não há previsões de quando a inteligência artificial chegará ao patamar humano, mas já existem robôs que são melhores do que nós em tarefas específicas. Por exemplo, em 2011 o IBM Watson venceu os humanos no Jeopardy!, famoso programa americano de perguntas e respostas. Depois disso, a IA continuou em desenvolvimento e hoje já consegue fazer diagnósticos de câncer com maior precisão que os médicos. Sua taxa de acerto é de 90%, em comparação a 50% no caso dos seres humanos.

9. Grandes nomes da tecnologia estão preocupados com as consequências desse avanço

Elon Musk, CEO da Tesla e da SpaceX, já falou publicamente várias vezes que acredita que a inteligência artificial pode um dia se tornar uma ameaça para as pessoas e até pôr fim à humanidade. O empresário é entusiasta das mais avançadas tecnologias, mas ressalta a necessidade de regulamentação na área da IA e gostaria que armas autônomas fossem banidas. Armamentos operados por softwares inteligentes já são realidade em alguns governos.

O físico Stephen Hawking, que morreu em março, expressava sua preocupação também com o poder destrutivo de armas independentes e temia a substituição da força de trabalho humana, sem a criação suficiente de novas vagas. Bill Gates, fundador da Microsoft, concorda com Musk e Hawking e disse que não entende como algumas pessoas não estão preocupadas.

10. O basilisco de Roko é uma hipótese terrível sobre a IA

Existe um experimento mental assustador conhecido como Basilisco de Roko. A ideia é que, no futuro, uma poderosa inteligência artificial possa torturar todos que não a ajudaram de alguma forma a ser criada. Apenas o fato de saber sobre o basilisco, como você está fazendo ao ler estas palavras, colocaria alguém em perigo, já que a IA passaria a incluir tal pessoa em suas simulações.

O experimento está fundamentado em teorias complexas, mas que remetem a uma noção de que uma IA não teria limites por tentar tornar o mundo cada vez melhor. Com as ambiguidades da tarefa e sem a moral humana, ela faria de tudo que considerasse necessário, inclusive machucar pessoas. Assim, os que não facilitaram sua existência e desenvolvimento estariam sob ameaça.

O Basilisco de Roko foi proposto em um fórum de discussão do LessWrong, uma plataforma criada pelo pesquisador Eliezer Yudkowsky, que está a frente do Instituto de Pesquisa de Inteligência de Máquina (MIRI). O próprio Yudkowsky já deixou claro que acredita nos riscos da ideia.

AIze-se: iDvogados, Google Doodle Jogos, 20 Startups Super Quentes para Observarmos em 2020, Neon, IA – Indígena é Ateu? E os emojis com isso?, Inteligência digital plus Inteligência emocional, Arte mecaniza vida?, Simulação de Estupro?!?, deepfake

Indústria 4.0 ou Quarta Revolução Industrial

Indústria 4.0 ou Quarta Revolução Industrial é uma expressão que engloba algumas tecnologias para automação e troca de dados e utiliza conceitos de Sistemas ciber-físicosInternet das Coisas[1] e Computação em Nuvem.[2][3][4] O foco da Indústria 4.0 é a melhoria da eficiência, segurança e produtividade dos processos e do retorno de investimento.[5]

A Indústria 4.0 facilita a visão e execução de “Fábricas Inteligentes” com as suas estruturas modulares, os sistemas ciber-físicos monitoram os processos físicos, criam uma cópia virtual do mundo físico e tomam decisões descentralizadas. Com a internet das coisas, os sistemas ciber-físicos comunicam e cooperam entre si e com os humanos em tempo real, e através da computação em nuvem, ambos os serviços internos e intra-organizacionais são oferecidos e utilizados pelos participantes da cadeia de valor.[2]

Estas novas tecnologias trazem inúmeras oportunidades para a agregação de valor aos clientes e aumento de produtividade de processos, mas sem o enfoque adequado podem desperdiçar grandes investimentos, com poucos resultados.[6]

HISTÓRIA DAS OUTRAS REVOLUÇÕES INDUSTRIAIS

  • Primeira Revolução Industrial: A revolução industrial na antiga Grã-Bretanha entrou para introduzir máquinas em produção no final do século XVIII. Isso incluía sair da produção manual e começar o uso de motores a vapor e água como fonte de energia. Isso ajudou muito a agricultura e o termo “fábrica” ​​se tornou um pouco popular. Uma das indústrias que se beneficiaram com essas mudanças é a indústria têxtil e foi a primeira a adotar esses métodos. Representou também uma grande parte da economia britânica na época.
  • Segunda Revolução Industrial: A segunda revolução industrial, datada entre 1870 e 1945, introduzindo sistemas preexistentes, como telégrafos e ferrovias, nas indústrias. Talvez a característica definidora desse período tenha sido a inclusão da produção em massa como principal meio de produção em geral, popularizada por Henry Ford. A eletrificação das fábricas ajudou na concepção dos primeiros sistemas de automação industrial. A produção em massa de aço ajudou a inserir ferrovias no sistema, o que consequentemente contribuiu para a produção em massa. Inovações em química, como a invenção do corante sintético, também marcam um período em que a química estava em um estado bastante primitivo na época. No entanto, essas abordagens revolucionárias da indústria foram encerradas com o início da Primeira Guerra Mundial. A produção em massa, é claro, não foi encerrada, mas apenas desenvolvimentos no mesmo contexto foram feitos.
  • Terceira Revolução Industrial: A terceira revolução industrial, datada entre 1950 e 1970. É frequentemente chamada de Revolução Digital e surgiu da mudança de sistemas analógicos e mecânicos para sistemas digitais. Outros chamam de Era da Informação também. A terceira revolução foi, e ainda é, um resultado direto do enorme desenvolvimento em computadores e tecnologia da informação e comunicação.[7]

O termo foi usado pela primeira vez na Hannover Messe. Em Outubro de 2012, o Grupo de Trabalho na Indústria 4.0, presidido por Siegfried Dais (Robert Bosch GmbH) e Henning Kagermann (German Academy of Science and Engineering) apresentaram um conjunto de recomendações para implementação da Indústria 4.0 ao Governo Federal Alemão. Em Abril de 2013, novamente na Feira de Hannover, o relatório final do Grupo de Trabalho da Indústria 4.0 foi apresentado.

IMPACTOS E BENEFÍCIOS DA INDÚSTRIA 4.0

  • Postos de Trabalho: O impacto no número de empregos é o que mais gera polêmica na Indústria 4.0. Os debates têm sido polarizados por aqueles que acreditam em oportunidades ilimitadas de novos empregos e aqueles que preveem a substituição direta da mão de obra e o desaparecimento de postos de trabalho (Fórum Econômico Mundial, 2016). A necessidade do aperfeiçoamento de competências e habilidades é uma consequência lógica da geração de empregos que exigem uma maior qualificação.[10]
  • Interação homem-máquina: A interação entre o homem e a máquina é um dos impactos a serem provocados pela Indústria 4.0 no trabalho, trazendo, segundo o “BGC” (2015b), significativas mudanças para a natureza do trabalho, utilizando alta tecnologia para a estrutura produtiva das firmas.[11]
  • Menos custos: Como a tecnologia é baseada em nuvem, não será necessário muitas pessoas para gerenciar e manter sistemas, o número de funcionários irá diminuir, uma vez que as maquinas irão fazer muitas funções que hoje adotamos pessoas para realizá-las, tendo assim um trabalho mais rápido, e com menor custo.
  • Operações em tempo real: Utilizando a tecnologia, será possível a construção de um banco de dados,vindo diretamente dos processos de produção da fábrica, em tempo real. desse modo, operar em tempo real irá auxiliar em grande escala na tomada de novas decisões da empresa.
  • Manufatura modular: As máquinas poderão ser alteradas/reprogramadas com facilidade, dessa forma, a flexibilidade nos processos de produção irá ser maior, permitindo a facilidade na criação de novos produtos, alterando algum produto já existente, já que a forma de alterar as máquinas será mais rápida.
  • Operações integradas: Com a adoção do Sistemas ciber-físicos, as fábricas ficarão mais inteligentes, dessa forma, a infraestrutura será capaz de estabelecer contato com a cadeia de fornecedores e clientes, tendo assim, uma demanda mais sincronizada, proporcionando mais benefício à empresa.
  • Otimização: A otimização é importantíssima para uma empresa, com a otimização da indústria 4.0, a empresa que utiliza os dispositivos inteligentes, terá tempo de inatividade quase zero, já que as máquinas não precisam de descanso como as pessoas, oferecendo maior numero de produção, com menor custo e mais facilidade, não precisando da mão de obra humana.[13]
  • Interoperabilidade: a habilidade dos Sistema ciber-físicos (suporte de peças, estações de montagem e produtos), dos humanos e das Fábricas Inteligentes de se conectarem e se comunicarem entre si através da Internet e da Computação em nuvem.[14]
  • Virtualização: uma cópia virtual das Fábricas Inteligentes é criada por sensores de dados interconectados (que monitoram processos físicos) com modelos de plantas virtuais e modelos de simulação.[15]
  • Descentralização: a habilidade dos sistemas Sistema ciber-físicos das Fábricas Inteligentes de tomarem decisões sem intervenção humana.
  • Capacidade em Tempo-Real: a capacidade de coletar e analisar dados e entregar conhecimento derivado dessas análises imediatamente.
  • Orientação a Serviço: oferecimento dos serviços (dos sistemas ciber-físicos, humanos ou das Indústrias Inteligentes) através da Computação em nuvem.
  • Modularidade: adaptação flexível das Fábricas Inteligentes para requisitos mutáveis através da reposição ou expansão de módulos individuais.
  • maior segurança: a documentação digital constante permite codificar e rastrear todos os processos, aumentando a segurança e a transparência da produção.
  • menos custos: devido à autorregulação das máquinas, à automatização dos processos e à diminuição do componente humano, o custo da empresa será reduzido.

TECNOLOGIAS DA INDÚSTRIA 4.0

Sistemas Ciber-Físicos: Os CPS (Sistemas ciber-físicos) é a associação entre a computação, rede e processos físicos.É a combinação de vários sistemas de natureza diferente, cujo objetivo principal é administrar um processo físico e, através do seu feedback, adequar-se a novas condições, em tempo real.

Big Data Analytic: O vocábulo “big data” se refere aos gigantescos armazenamentos digitais de informações, velocidade e variedade. A análise de big data é o recurso da utilização de software para descobrir tendências, padrões, correlações ou outras informações úteis nesses enormes armazenamentos de dados.

Computação na nuvem: Computação em nuvem é um vocábulo geral para qualquer coisa que compreenda a transmissão de serviços hospedados pela Internet. Esses serviços fazem com que empresa não necessite mais de uma infraestrutura de TI em sua unidade. A computação na nuvem divididos em três categorias: Infraestrutura como Serviço (IaaS), Plataforma como Serviço (PaaS) e Software como Serviço (SaaS).[16]

Internet das Coisas(IoT): A IoT é o conceito de conectar algum dispositivo à Internet e a outros dispositivos conectados. É uma rede imensa de coisas e pessoas conectadas ,que coletam e compartilham dados sobre a maneira como são utilizadas e sobre o ambiente ao seu redor. Cada vez mais, organizações de diversos setores estão usando a IoT para operar com mais competência, compreender melhor os clientes para oferecer um serviço aperfeiçoado ao cliente, melhorar a tomada de decisões e aumentar o valor dos negócios.

Internet dos Serviços(IoS): A IoS é, fundamentalmente, o acompanhamentos dos serviços da Internet das Coisas ou a produção de serviços profundamente ligados à IoT. Partindo basicamente que a IoT abrange a comunicação constante entre máquinas/máquinas e entre máquinas/homem.[16]Uma brincadeira com um crânio fazendo alusão a IA

Manufatura aditiva: É um tipo de ideia pelo qual divergentes processos são empregados ​​para replicar fisicamente objetos 3D criados por CAD (desenho auxiliado por computador). A fabricação aditiva pode ser realizada com variados tipos de materiais e não necessita necessariamente de ferramentas ou um bloco de matéria-prima transformando a fabricação muito mais rápida e barata. Esse processo fabrica um artefato adicionando material camada por camada, motivação pela qual também é chamado de fabricação aditiva, adverso a usinagem convencional, fundição e forjamento – procedimentos em que o material é retirado de um item de estoque ou derramado em um molde e modelado por meio de matrizes, [16]

Inteligência Artificia(IA): É a habilidade da máquina para executar tarefas normalmente associadas a seres inteligentes. A IA é frequentemente empregado ao projeto de elaboração de sistemas dotados dos processos intelectuais peculiares aos seres humanos, como a predisposição de raciocinar, descobrir significado, generalizar ou aprender com a experiência passada. Desde a criação do computador digital na década de 1940, foi comprovado que os computadores podem ser programados para efetuar tarefas muito complexas.[16]

[17]

Sensores Inteligentes: Sensores Inteligentes são dispositivos capazes de providenciar funções além daquelas necessárias para gerar uma correta representação da quantidade medida e/ou controlada. [18] Resumidamente, um sensor inteligente recebe um estímulo externo do ambiente em que se encontra, recebe os dados relacionados com esse estímulo e faz o processamento dos mesmos de forma a gerar informação relevante. Um dos métodos computacionais utilizado para realizar o processamento dos dados são as Redes Neuronais Artificiais, método este relacionado também com o conceito de Machine Learning (Aprendizado de Máquina), que se inspira no neurónio animal. Um exemplo da integração de sensores inteligentes em aparelhos eletrónicos trata-se do caso dos Wearables ou relógios inteligentes, onde estes sensores, através dos dados recebidos do movimento dos utilizadores, fazem o processamento dos mesmo e como resultado contabilizam esses mesmos passos e conseguem converter em número de calorias queimadas e número de quilómetros percorridos. Muitas vezes, os sensores inteligentes são aplicações inseridas no conceito de Internet das Coisas – IoT (Internet of Things). Mais informações: Acordo Coletivo

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