Artigos e Análises
Conteúdo especializado sobre Direito e Tecnologia, derivado do livro "Responsabilidade Civil por Inteligência Artificial" e da prática profissional.
1.3.5. IA Preditiva e IA Generativa: Análise Aprofundada
e suas aplicações em problemas específicos. Sob tal enfoque, abordaremos duas subcategorias de maior proeminência, a IA Preditiva e a IA Generativa, ambas diretamente derivadas das categorias...
1.3.5. IA Preditiva e IA Generativa: Conceitos Fundamentais
Esse é, portanto, o problema em comum apresentado pelas caixas-pretas em suas diferentes formas127: elas não nos permitem entender, explicar, rastrear ou auditar completamente como os dados são...
1.3.4. Caixas-Brancas e Caixas-Pretas: Aspectos Práticos
aplicadas em áreas onde a explicabilidade é tão importante quanto a precisão, como nas decisões médicas ou jurídicas, pois operam com códigos rastreáveis e auditáveis.123 Dentro da categoria da IA...
1.3.4. Caixas-Brancas e Caixas-Pretas: Análise Aprofundada
portamento de seres humanos ou de entidades racionais. Em outras palavras, sistemas que “pensam” e/ou agem como humanos, por um lado, e sistemas que “pensam” e/ou agem racionalmente, por outro. A...
1.3.4. Caixas-Brancas e Caixas-Pretas: Conceitos Fundamentais
Pode-se dizer que os sistemas de IA baseados em redes neurais artificiais destacam-se sobretudo no reconhecimento de padrões quando operam com grandes volumes de dados, incluindo informações não...
1.3.2. IA Fraca e IA Forte: Aspectos Práticos
fundamentais, como o bom senso, a autoconsciência e o reconhecimento do ambiente, aliando aspectos de aprendizado amplo e habilidades de autoaperfeiçoamento. Seu objetivo é simular a inteligência...
1.3.2. IA Fraca e IA Forte: Análise Aprofundada
A IA Fraca, também conhecida como IA “restrita”, “estreita” ou “branda”, refere-se a sistemas de IA projetados para realizar tarefas específicas utilizando algoritmos inteligentes e técnicas...
1.3.2. IA Fraca e IA Forte: Conceitos Fundamentais
resultados, como, em estágios mais avançados, resolvem problemas a partir de inferências complexas – como será visto a partir do próximo tópico. Algoritmos podem ser classificados como...
1.3.1. Os Pilares da IA: Dados e Algoritmos: Considerações Críticas
Observa-se, assim, que a característica basilar de qualquer algoritmo é que este deve resolver um problema determinado65. E, conforme enfatiza Caitlin Mulholand, “quanto mais dados forem...
1.3.1. Os Pilares da IA: Dados e Algoritmos: Fundamentos Jurídicos
Mas, o que são os algoritmos? De forma bastante sintética, Navarro instrui que algoritmo é o procedimento para encontrar a solução de um problema mediante um conjunto de regras60. Thomas Cormen et...
1.3.1. Os Pilares da IA: Dados e Algoritmos: Aplicações e Implicações
É evidente que os mesmos problemas de consistência e completude também se aplicam aqui, pois a informação surge de um processo de interpretação ou transformação aplicado aos dados. O manejo...
1.3.1. Os Pilares da IA: Dados e Algoritmos: Perspectivas e Desafios
e do objetivo específico da análise. Por exemplo, ao analisar uma gravação de áudio, pode ser complicado determinar se todas as informações importantes foram capturadas, já que a percepção do que...