295 Rafael Cemin Petry e Juliane Altmann Berwig Desta vertente científica e acadêmica emergiram contribuições para sedimentação de métodos de aprendizagem computacional em i) regras, como sistemas simbólicos codificáveis em regras lógicas e ii) redes neurais, buscando-se a edificação de um sistema de aprendizagem similar ao do cérebro humano (Lee, 2019, p. 20). A empreitada científica, ulteriormente com as contribuições de Geoffrey Hinton, tornou possível potencializar o desenvolvimento e processamento das redes neuras para criar o deeplearning, método de aprendizagemprofunda, capacitando os sistemas de Inteligência Artificial para executar com maior celeridade e precisão tarefas como reconhecimento de fala ou identificação de objetos (Kaufman, 2020, p. 9), despertando-se, consoante entreluz Kai-fu Lee (2019, p. 23), o interesse de pesquisadores, CEOs de tecnologia e futuristas quanto a capacidade da Inteligência Artificial em resolver problemas do mundo real, concomitantemente com a possibilidade de aplicações para reconhecimento de imagens, prever comportamentos, decifrar a fala, tomar decisões e até mesmo efetuar a condução de veículos automobilísticos, impactando campos societários de execução manual, bem como aspectos das tecnologias de informação e comunicação (TICs): O vapor alterou fundamentalmente a natureza do trabalho manual e a TIC fez o mesmo com certos tipos de trabalho cognitivo. A IA vai modificar ambos. Realizará muitos tipos de tarefas físicas e intelectuais com uma velocidade e potência que ultrapassarão emmuito qualquer ser humano, aumentando drasticamente a produtividade em tudo, desde o transporte até a manufatura e a medicina (Lee, 2019, p. 181). Contemporaneamente, ante a contínua exploração para o desenvolvimento técnico em áreas como Inteligência Artificial e robótica, torna-se possível encontrar, a título de exemplo, diversos tipos de veículos autônomos instalados com sensores de alta tecnologia, como aviões, caminhões, barcos e drones, expandindo-se tambémas aplicações destes veículos emuma diversidade de processos, como a agricultura de precisão (Schwab, 2016, p. 25). A utilização de drones torna-se um exemplo do refinamento tecnológico para equipamentos capazes de sentir e responder ao ambiente que estão inseridos, capacitando-os para evitar choques e colisões, tendo aplicações em
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