Autoria e inteligência artificial 382 putacional e um enorme conjunto de dados, ambos os quais não eram acessíveis no passado. No entanto, com novas tecnologias, maior poder computacional e disponibilidade de dados abundantes, as técnicas de IA poderiam resolver até mesmo tarefas altamente complicadas. Atualmente, os dados disponíveis se tornaram abundantes: foi possível obter informações sobre empresas ou indivíduos, bem como sobre máquinas e sistemas (Ludermir, 2021, p. 85). A Inteligência Artificial se tornou um campo da ciência da computação que trata de projetar mecanismos e/ou dispositivos capazes de replicar funções cognitivas humanas. Isso significou pensar em ações de resolução de problemas, implicando também um aspecto de inteligência empregando modelos computacionais (Rico, 2019). Assim, inteligências artificiais nas quais a lógica paraconsistente, tornaram-se capazes de reproduzir um processo de tomada de decisão humano com toda a sua sutileza e ambiguidade tendo em vista que eles não operam exclusivamente em valores binários. Passaram a existir inteligências artificiais que poderiam aprender e não apenas imitar, mas também reproduzir perfeitamente o funcionamento do cérebro humano, com base em redes neurais (Gillet; Portela, 2018, p. 210). Dessa forma, foi possível afirmar que a IA se comportava dentro de um determinado contexto e ambiente, e possuía o poder de decidir quais ações tinham maior probabilidade de aumentar o desempenho nas tarefas que lhe eram atribuídas, nas quais o comportamento humano provavelmente não seria tão eficaz. O aumento no uso da IA poderia ser atribuído a desenvolvimentos notáveis no campo do aprendizado de máquinas ou aprendizado automatizado, onde uma máquina tinha uma capacidade inata de aprender por conta própria, daí o termo em inglês: “machine learning” (Leonardo; Estevão, 2020). No campo da ciência da computação, aprendizado automático ou aprendizado de máquina foi um estudo que surgiu a partir do desenvolvimento de pesquisas em reconhecimento de padrões e teoria de aprendizagem computacional na área de Inteligência Artificial. Centrou-se principalmente na ideia de que, com a ajuda de padrões, a IA podia permitir que os computadores aprendessem com os seres humanos e funcionassem como se fossem (Rico, 2019).
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