Publicado originalmente por The Economist
Nenhum modelo é perfeito. Mas isso não os impede de serem úteis
O impressionante progresso da inteligência artificial na última década deve-se principalmente aos avanços no aprendizado de máquina, por meio do qual os computadores aprendem a si mesmos tarefas complicadas processando grandes quantidades de dados, em vez de serem programados diretamente por humanos. Essa abordagem impulsionou um rápido progresso em visão computacional, tradução de idiomas e, mais recentemente, nas habilidades de conversação humanas de chatbots como o GPT-4.
O aprendizado é feito por modelos de software chamados “redes neurais artificiais” ( ANNs ). A descrição padrão de uma RNA é que ela é vagamente inspirada pelas redes de neurônios do cérebro humano. É de rigueur seguir essa descrição com um aviso imediato, no qual tanto os cientistas da computação quanto os neurocientistas saltam nervosamente para apontar que a analogia é muito grosseira, que as ANNs são meros desenhos animados de cérebros reais (se tanto) e que eles falham em captar a complexidade do órgão biológico.
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