A inteligência artificial (IA) pela nuvem permite que a tecnologia seja mais econômica e simples de usar. Até sem demora, a inteligência artificial havia sido um brinquedo exclusivo pra grandes organizações de tecnologia como a Amazon, Baidu, o Google e a Microsoft, e outras algumas empresas. Mas para o resto das empresas, os sistemas de inteligência artificial, são muito caros e complicados de implementar.
Qual é a solução? As ferramentas de aprendizagem automática em nuvem estão usando a inteligência artificial, a um público muito mais grande. De instante, a Amazon entende a IA da nuvem com a sua filial AWS. O Google desafia com TensorFlow, uma biblioteca de código aberto de inteligência artificial que pode ser usado pra personalizar o software de aprendizado automático.
E há insuficiente, o gigante das buscas apresentou Cloud AutoML, um conjunto de sistemas preentrenados que conseguem fazer com que a inteligência artificial seja mais fácil de usar. A Microsoft também possui a tua própria plataforma em nuvem Azure. A empresa está colaborando com a Amazon para oferecer Gluon, uma biblioteca de código aberto de aprendizado profundo. Em começo, Gluon consegue elaborar redes neurais (uma das tecnologias-chave para a inteligência artificial que imita o processo de aprendizagem do cérebro humano) seja tão simples como construir uma aplicação pra celulares inteligentes. Não está claro qual delas vai se tornar o líder da oferta de serviços de IA na nuvem. Ganhe quem obter, terá uma enorme chance de negócio.
Estes produtos serão interessantes se a revolução da inteligência artificial consegue aumentar-se amplamente por outros setores da economia. Atualmente, a IA é usado principalmente pela indústria tecnológica, onde aumentou a eficiência e permitindo a constituição de novos produtos e serviços. Mas muitas novas corporações e indústrias tiveram problemas para aproveitar os proveitos da inteligência artificial. Setores como a medicina, a fabricação e a energia assim como poderia viver uma revolução se conseguem implementar a tecnologia, o que ajudaria a instigar a produtividade econômica. Contudo, a maioria das corporações ainda não dispõem de pessoal bastante e qualificado para utilizar a inteligência artificial para a nuvem, desse modo que a Amazon e o Google também apresenta serviços de consultoria. Quando a nuvem tenha posto a tecnologia ao alcance de quase todos, a verdadeira revolução da inteligência artificial estará pronto pra começar.
A Lógica Fuzzy Compensatória é um modelo de lógica multivalente que renuncia a muitos axiomas clássicos pra comprar um sistema idempotente e “sensível”, ao permitir a “contrapartida” de predicados. Na LD o valor de verdade da conjunção é pequeno ou aproximado a todas as componentes, enquanto que o valor de verdade da disjunção é superior ou idêntico a todas as componentes. A renúncia dessas restrições é a idéia básica da LDC. A lógica fuzzy é utilizada quando a complexidade do procedimento em charada é muito alta e não existem modelos matemáticos precisos, pra processos altamente não-lineares e no momento em que se envolvem definições e discernimento não estritamente acordado (impreciso ou intáctil).
Contudo, não é uma legal idéia usá-la quando um paradigma matemático neste momento resolve eficientemente o problema, no momento em que os problemas são lineares, ou no momento em que não têm solução. Esta técnica tem sido utilizado com bastante sucesso na indústria, principalmente no Japão, estendendo-se tuas aplicações em imensos campos.
A primeira vez que se usou de forma considerável foi no metrô japonês, com excelentes resultados. Posteriormente generalizou-se de acordo com a teoria da incoerência desenvolvida pelo matemático e economista espanhol Jaume Gil Aluja. Bases de fatos difusas: Armazenar e consultar dicas inexatas. Para esse ponto, a título de exemplo, existe a linguagem FSQL. Consiste na aplicação da lógica fuzzy com a intenção de imitar o raciocínio humano pela programação de pcs.
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Com a lógica tradicional, os pcs podem manipular valores estritamente duplas, como real/errôneo, sim/não ou ligado/desligado. Na lógica fuzzy, são utilizados modelos matemáticos para simbolizar noções subjetivas, como quente/morno/frio, pra valores específicos que possam ser manipuladas por computadores. Como principal vantagem, cabe sobressair os excelentes resultados que oferece um sistema de controlo baseado em lógica difusa: desfruta de saídas de uma forma rápida e deve, diminuindo, dessa maneira, as transições de estados fundamentais no lugar físico que controla. Tendo como exemplo, se o ar condicionado é encendiese ao entrar à temperatura de 30º, e a temperatura atual oscilase entre os vinte e nove e 30, o nosso sistema de ar condicionado estaria iluminando-se e se apagando continuamente, com o gasto de energia que isto acarretaria.
Se estivesse regulado pela lógica fuzzy, estes 30 não seriam nenhum limite, e o sistema de controle aprendendo a conservar uma temperatura estável, sem contínuos desligados e ligados. Também está a indecisão de escolher bem, pelos peritos ou na tecnologia (principalmente por intermédio de redes neurais) pra reforçar as regras heurísticas iniciais de cada sistema de controle baseado nesse tipo de lógica.
↑ O Mundo. “A Fundação BBVA recompensa Lofti Zadeh, o pai de todos os aparelhos ‘inteligentes'”. Arquivado em 8 de dezembro de 2008 no Wayback Machine. Aplicação da lógica fuzzy compensatória no sector empresarial, pelo Msc.