Super inteligência artificial (Asi), aprendizado da máquina ( machine learning), redes neurais artificiais e processamentos de linguagens naturais ( NLP) abrangem capacitações interativas entre humanos e máquinas. As interligações e conexões inteligentes poderão em breve superar a capacidade cognitiva humana.
A IA permeado em aspecto amplo permite mimetizar resoluções humanas através de análises de dados, algoritmos e aprendizado da máquina. A IA reproduz de forma comparativa funções cognitivas da inteligência humana através de análises de dados. As interligações entre a IA e machine learning através de algoritmos propõem um aprendizado profundo. A IA e ML são capacitações tecnológicas que através dos big dates permitem ações integrativas profundas. Os usos recorrentes destas análises e propostas tecnológicas são mediadas em análises de dados em pacientes, ciências biológicas, comércio eletrônico, serviços financeiros, saúde entre outros. A tecnologia artificial capacita a extração de dados, através dos cruzamentos de informações na expectativa de resoluções de funções e resoluções humanas desenvolvidos pela ciência da computação.
Modelos tecnológicos da IA performam decisões autônomas tendo como base a matemática através do uso de algoritmos em sua base de dados. A Machine Learning faz com que os computadores aprendam o processamento de dados através dos algoritmos. A IA é a junção dos big dates mais a computação em nuvem. Os sistemas de dados recolhem informações, organizam e aprendem com os algoritmos para o entendimento humano. As máquinas inteligentes analisam de forma independente através de dados informacionais. O pensamento autônomo das máquinas dependem da machine learning. As redes neurais profundas propõem um aprendizado de formas abstratas através dos algoritmos. O aprendizado profundo permitem análises de reconhecimento de imagens e linguagens humanas através de redes neurais profundas. A deep learning propõe o desenvolvimento de algoritmos no aprendizado da fala humana, compreensão textual, leitura e interpretação de texto. Alguns cientistas definem a IA como a 4° revolução industrial.
Segundo dados teóricos de especialistas de IA a máquina inteligente seria capaz de atingir a inteligência humana através do aprendizado autônomo. Ainda de acordo com estudiosos o nome científico designado de auto aperfeiçoamento recursivo da IA tem como definição o aprendizado de forma contínua.
De acordo com um estudo publicado pela Harward Business Review algumas corporações utilizam a demanda de IA de acordo com questões relacionadas a ciência e segurança. A pesquisa indicou a possibilidade do uso de IA para o diagnóstico de doenças pré existentes em pacientes relativamente sadios. Dados de especialistas em IA indicam que a tecnologia possa atingir a capacidade suigêneris da cognição humana de forma autônoma e progressiva. A verticalização autônoma da IA é destacada através do “ auto aperfeiçoamento recursivo”. A ideia segundo especialistas é que a tecnologia de IA ascenda através do aprendizado da máquina, de maneira contínua, progressiva e recorrente.
Segundo uma pesquisa divulgada pelo Global Mckinsey destacou que até 2030 cerca de 13 trilhões de dólares serão gerados através da IA. Especialistas, indicam que o panorama ético do futuro da IA poderá transformar a capacitação do trabalho em larga escala. Diversas atividades repetitivas poderão ser substituídas pela IA. A perspectiva de substituição de trabalhos humanos por máquinas inteligentes permitirá ao indivíduo a capacitação de execução de atividades cognitivas e inovadoras em diversos setores da sociedade. Ainda segundo estudiosos, com a entrada da tecnologia em vários setores sociais a questão ética está sendo reavaliada e implementada em vários segmentos. Segundo estudos divulgados sobre IA algumas profissões da atualidade poderão desaparecer. Alguns novos trabalhos direcionados a setores de tecnologia com os recursos verticalizados da IA poderão surgir. A ascensão de plataformas trabalhistas vinculadas a IA exigirão habilidades humanas de alta qualidade com elevado poder cognitivo e correlato a ética. A interação entre humanos e máquinas serão disponibilizados através da demanda de mercado e treinamento efetivo vinculado a corporação. De forma responsiva e recorrente a IA deverá permear através de uma abordagem ética através de órgãos reguladores e empresas tendo como pauta uma integração entre humanos e IA com tarefas colaborativas a sociedade.
Dados informacionais sobre IA destacam que aproximadamente 80% de toda a cadeia produtiva sofrem um impacto com a ascensão da IA. Um estudo divulgado pelo banco de desenvolvimento e investimento aproximadamente de 8 a 10 profissionais deverão ser treinados a utilizar a IA.
Segundo o Fórum Econômico Mundial cerca de 23% dos trabalhos realizados na atualidade poderão se tornar obsoletos até 2027, mas nesta mesma projeção novos trabalhos poderão surgir. Muitas atividades profissionais poderão ser realizados por machine learning ou robôs. Seguindo este raciocínio os humanos poderão realizar tarefas de alta performance cognitiva. De forma ética e segura, governos, empresas e organizações colaborativas deverão se preparar para novas ações integrativas através do aperfeiçoamento e investimento em educação e atividades em IA.
De acordo com cientistas da informação existem quatro tipos de inteligência artificial generativa que permeiam na classificação de “revoluções tecnológicas”. As máquinas reativas são classificados como primeiros modelos de inteligência artificial ou mais antiquados modelos das máquinas inteligentes. O modelo Deep Blue fabricado na década de 90 é uma das primeiras máquinas reativas de IA. A segunda classificação de memória ilimitada de IA se destaca pela capacidade de aprendizado com dados informativos passados. Estas máquinas atuais sugerem uma forma autônoma de aprendizado. A capacidade limitada de memória performa uma abrangência maior de armazenamento de dados informacionais. Especialistas de IA destacam que os modelos de IA de máquinas com memória limitada realiza tarefas específicas como a Siri, Alexa e Google Assistance. Os comandos de voz com perguntas e respostas possuem capacidade limitada. A terceira categoria de máquinas inteligentes é classificada como “teoria da mente”. O desenvolvimento capacitatório de modelo de IA e de forma análoga com a cognicidade humana abrange a comunicação humana e empática. Ainda segundo estudos científicos a “teoria da mente” é a mais recente forma de desenvolvimento cognitivo, capaz de compreender os estados emocionais humanos, comportamentais e até de intencionalidade. O avanço tecnológico das máquinas reconhecidas como “ teoria da mente” se destaca pela capacidade suigêneres de compreender “estados mentais” através da comunicação participativa. Segundo estudos, a última etapa da classificação dos modelos de inteligência artificial generativa ainda está em andamento. As máquinas “ auto conscientes” são um avanço na capacidade tecnológica inovadora pois compreendem de forma auto consciente e autônoma. A classificação técnica ( ANI), inteligência estreita, ou com níveis de capacidade generativa limitada representa a IA de forma geral, com capacidade de memória limitada. A IA estreita, Artificial narrow intelligence, tem como objetivo a promoção de tarefas repetitivas utizando de forma padrão análises informacionais que possuem em seus sistemas de dados. A ANI pode exceder a inteligência humana através dos algoritmos programados sem a capacidade auto consciente. Estes modelos não são autônomos e independentes. Funcionam na atualidade como modelos inteligentes em smartphones, siri, alexa e chapgpt. Ainda de acordo com artigos científicos publicados sobre IA, a Inteligência Artificial Geral, AGI, é considerada uma forte inteligência artificial generativa com capacidade de mimetizar de forma precisa a cognição humana. “ Hoje em dia dispomos de enorme quantidade de poder de processamento em nuvem e de diversas bases de dados de conhecimento humano digitalizado” Kevin Scott
De forma hipotética, a Super Inteligência Artificial, ASI, é eficaz nas resoluções de questões científicas, de sustentabilidade, culturais e sociais. Através da ASI alguns aspectos da cognicidade humana são ultrapassadas e superadas. De acordo com o diretor de tecnologia da microsoft, Kevin Scott, a maior parte de tecnologia de IA disponível possui o aprendizado da máquina capaz de exercer funções estreitas e com especificidades. Ainda segundo o especialista da microsoft a IAG, inteligência geral, está longe do alcance do uso cotidiano.
Foi realizado no Parlamento Europeu em Bruxelas em 2023 novas propostas reguladoras sobre IA. Foram postas em pauta novos entendimentos reguladores das máquinas inteligentes que poderão entrar em vigor em 2025. As novas regras poderão ser reguladas devido ao entendimento e advento das novas plataformas inteligentes. No Brasil foi aprovado em 2023 o projeto de lei que visa a proteção de dados pessoais com implementação de sistemas seguros e confiáveis.
Kevin Scott, destaca que com o avanço da IA com automação avançada empreendedores ampliam a capacitação e criação de novos empregos na atualidade, podendo aumentar a produção agrícola através da semeadura, ciclo de nitrogênio, irrigação e produções de alimentos. “ Abordar a IA com rigor científico é a única maneira real de ter inteligência em sistemas complexos” Kevin Scott. Para Scott o futuro da IA necessitará de trabalhadores com capacidade de funções diversificadas entre operários, técnicos e cientistas, de alta, média e estreitas diversidades e com qualificações para que possam participar da criações e operações de sistemas inteligentes.
