الخطر الوجودي من الذكاء الاصطناعي

الخطر الوجودي من الذكاء الاصطناعي العام هو الفرضية القائلة بأن التقدم الكبير في الذكاء الاصطناعي العام (AGI) يمكن أن يؤدي إلى انقراض الإنسان أو كارثة عالمية أخرى لا رجعة فيها.
تناقش إحدى الحجج التالي: يسيطر الجنس البشري حاليًا على الأنواع الأخرى لأن الدماغ البشري يمتلك قدرات مميزة تفتقر إليها الحيوانات الأخرى. إذا تجاوز الذكاء الاصطناعي البشرية في الذكاء العام وأصبح فائق الذكاء، فقد يصبح من الصعب أو المستحيل التحكم فيه. مثلما يعتمد مصير الغوريلا الجبلية على حسن النية البشرية، كذلك قد يعتمد مصير البشرية على أفعال آلة المستقبل فائقة الذكاء.
تتم مناقشة احتمال وقوع كارثة وجودية بسبب الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، ويتوقف جزئيًا على السيناريوهات المختلفة للتقدم المستقبلي في علوم الكمبيوتر. أعرب كبار علماء الكمبيوتر والرؤساء التنفيذيين التقنيين عن مخاوفهم بشأن الذكاء الخارق مثل جيفري هينتون، ويوشوا بنجيو، وآلان تورنغ، وإيلون ماسك، وسام ألتمان، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI. في عام 2022، وجدت دراسة استقصائية لباحثي الذكاء الاصطناعي الذين نشروا مؤخرًا في المؤتمرات الميدانية NeurIPS وICML أن غالبية المستجيبين يعتقدون أن هناك فرصة بنسبة 10% أو أكبر لأن عدم قدرتنا على التحكم في الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى كارثة وجودية (لاحظ أن نسبة المشاركة في الاستطلاع كانت 17%). في عام 2023، وقّع المئات من خبراء الذكاء الاصطناعي وشخصيات بارزة أخرى بيانًا مفاده أن: التخفيف من خطر الانقراض من الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون أولوية عالمية إلى جانب المخاطر المجتمعية الأخرى مثل الأوبئة والحرب النووية. وفي نوفمبر 2023 أجتمع قادة سياسيون ومسؤولون في شركات التكنولوجيا العملاقة وخبراء في الذكاء الاصطناعي بالمملكة المتحدة في انطلاق القمة العالمية الأولى حول المخاطر المترتبة عن التطور المتسارع لهذه التقنية الثورية.
ينبع مصدران للقلق من مشاكل التحكم في الذكاء الاصطناعي والمواءمة: قد يكون من الصعب التحكم في آلة فائقة الذكاء أو غرسها بقيم متوافقة مع الإنسان. يعتقد العديد من الباحثين أن الآلة فائقة الذكاء ستقاوم محاولات تعطيلها أو تغيير أهدافها، لأن مثل هذا الحادث سيمنعها من تحقيق أهدافها الحالية. سيكون من الصعب للغاية مواءمة الذكاء الفائق مع النطاق الكامل للقيم والقيود الإنسانية المهمة. في المقابل، يجادل المشككون مثل عالم الكمبيوتر يان ليكون بأن الآلات فائقة الذكاء لن تكون لديها رغبة في الحفاظ على نفسها.
مصدر ثالث للقلق هو أن انفجار مفاجئ للذكاء قد يفاجئ الجنس البشري غير المستعد. للتوضيح، إذا كان الجيل الأول من برنامج كمبيوتر قادرًا على مطابقة فعالية باحث الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع يمكنه إعادة كتابة خوارزمياته ومضاعفة سرعته أو قدراته في ستة أشهر، فمن المتوقع أن يستغرق برنامج الجيل الثاني ثلاثة أشهر تقويمية لأداء قدر مماثل من العمل. في هذا السيناريو، يستمر الوقت لكل جيل في الانكماش، ويخضع النظام لعدد كبير غير مسبوق من الأجيال من التحسين في فترة زمنية قصيرة، قفزًا من الأداء دون البشر في العديد من المجالات إلى الأداء الخارق في جميع مجالات الاهتمام تقريبًا. من الناحية التجريبية، تُظهر أمثلة مثل ألفازيرو في مجال Go أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تتطور أحيانًا من قدرة ضيقة على المستوى البشري لتضييق القدرة الخارقة بسرعة شديدة.


الذكاء الاصطناعي الجديد

الذكاء الاصطناعي الجديد (الإنجليزية: Nouvelle AI) هو مقاربة في مجال الذكاء الاصطناعي نشأت في عام 1980 على يد رودني بروكس، الذي كان حينها عضوًا في مختبر الذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. يختلف هذا النهج من الذكاء الاصطناعي الجديد عن الذكاء الاصطناعي التقليدي في انه يهدف إلى إنتاج روبوتات بمستوى ذكاء يقارب ذكاء الحشرات. ويرى الباحثون أن الذكاء يمكن أن ينشأ بصورة عضوية من السلوكيات البسيطة عندما تتفاعل هذه الذكاءات مع العالم الواقعي، بدلاً من الاعتماد على عوالم منشأة تحتاج أن تُبرمج مسبقًا كما هو الحال في أنظمة الذكاء الاصطناعي الرمزي.ويُعَدّ هذا التوجّه خطوة مهمّة نحو فهم أعمق للذكاء بوصفه ظاهرة ناشئة تتكوّن من تفاعلات بسيطة، مما يجعل هذا الاتجاه أساسًا لفهم أكثر واقعية لكيفية ظهور السلوك الذكي في الكائنات الحية والأنظمة الحاسوبية على حدّ سواء.


الذكاء الاصطناعي الصديق

الذكاء الاصطناعي الصديق أو الذكاء الاصطناعي الودي (بالإنجليزية: Friendly artificial intelligence أو friendly AI أو FAI)، يشير هذا المصطلح إلى مجموعة فرضيات تشير إلى نوع من أنواع الذكاء العام الاصطناعي (AGI) الذي قد يكون له تأثير إيجابي (أو حميد) على البشرية، أو يتماشى على الأقل مع المصلحة البشرية كما يساهم في تحسين الجنس البشري. يعتبر الـ FAI جزء من أخلاقيات الذكاء الاصطناعي ويرتبط بشكل قوي بأخلاقيات الآلة (بالإنجليزية: Machine ethics). بينما تهتم دراسات أخلاقيات الذكاء الاصطناعي بالسلوك الذي يتوجب عامل الذكاء الاصطناعي التعامل به، تركز أبحاث الذكاء الاصطناعي الصديق على الجانب العملي وتدرس كيفية إحداث هذا السلوك على أرض الواقع والتأكد من تقييده بشكل مناسب.


الذكاء الاصطناعي في التعليم

الذكاء الاصطناعي في التعليم هو مصطلح واسع النطاق يحتوي على مجالات دراسة محددة متجمعة بجانبه، بما في ذلك التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، وفلسفة الذكاء الاصطناعي، والروبوتات المستقلة. يحتوي الذكاء الاصطناعي في التعليم أيضًا على مجموعة متنوعة من مجالات البحث، والتي تم دمجها معًا. بما في ذلك التجسيد البشري، والذكاء الاصطناعي التوليدي، واتخاذ القرارات القائمة على البيانات، وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، ومراقبة الفصول الدراسية، وخصوصية البيانات، ومحو أمية الذكاء الاصطناعي.


الذكاء الاصطناعي في الحكومة

يستخدم الذكاء الاصطناعي في مجموعة من المجالات في الحكومة. يمكن استخدامه لتعزيز أهداف السياسة العامة (في مجالات مثل خدمات الطوارئ، والصحة والرعاية الاجتماعية)، إلى جانب مساعدة العامة في التفاعل مع الحكومة (من خلال استخدام المساعدين الافتراضيين مثلًا). وفقًا لمجلة بزنس هارفارد ريفيو، فإن «تطبيقات الذكاء الاصطناعي على القطاع العام واسعة ومتزايدة، مع وجود تجارب مبكرة لها في أنحاء العالم». أشارت هيلا ميهر من مركز آش للحكم الديمقراطي والابتكار في جامعة هارفارد إلى أن الذكاء الاصطناعي في الحكومة ليس جديدًا، فقد استخدمت الخدمات البريدية الأساليب الآلية في نهاية تسعينيات القرن العشرين للتعرف على الكتابة اليدوية على الظروف لتوجيه الرسائل على نحو آلي. ينجم عن استخدام الذكاء الاصطناعي في الحكومة فوائد كبيرة، من ضمنها الكفاءات المؤدية إلى التوفير في التكاليف (من خلال تخفيض عدد المكاتب الأمامية مثلًا)، وتقليل فرص الفساد. من ناحية ثانية، هناك مخاطر أيضًا قد تنتج عن استخدامه.


الذكاء الاصطناعي في السعودية

الذكاء الاصطناعي في المملكة العربية السعودية قطاعٌ ملياريّ سريع النمو، تستثمر فيه الحكومة السعودية مليارات الريالات منذ بداية طفرة الذكاء الاصطناعي في القرن الحادي والعشرين الميلادي، وتعتني بتعليم المواطنين في مجاله، وتُطلق مبادرات له، وتنظم السياسات الأخلاقية لاستخدامه، وتبني مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، وتنشئ النماذج اللغوية الكبيرة العربية وتدريبها، وتستقطب المواهب للمملكة، وتسعى لتكون ضمن أفضل خمسة مراكز عالميًا في مجاليّ التدريب والذكاء الاصطناعي، وهي من أهم القطاعات لتحقيق مستهدفات رؤية السعودية 2030، إذ ترتبط بـ 70% من مستهدفات الرؤية.
حسب المؤشر العالمي للذكاء الاصطناعي لعام 2025م التابع لجامعة ستانفورد، حلّت السعودية في المركز الأول عربيًا والخامس عالميًا في نمو قطاع الذكاء الاصطناعي، والمركز الثالث عالميًا في نمو التوظيف بقطاع الذكاء الاصطناعي، وسُجلت ضمن أعلى الدول في ارتفاع هجرة المواهب إليها.


الذكاء الاصطناعي في الصحة العقلية

يشير الذكاء الاصطناعي في الصحة العقلية إلى تطبيق الذكاء الاصطناعي والتقنيات الحسابية والخوارزميات لدعم فهم وتشخيص وعلاج اضطرابات الصحة العقلية. في سياق الصحة العقلية، يُعتبر الذكاء الاصطناعي أحد مكونات الرعاية الصحية الرقمية، بهدف تحسين إمكانية الوصول والدقة ومعالجة الانتشار المتزايد لمشاكل الصحة العقلية. تتضمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال تحديد وتشخيص الاضطرابات العقلية، وتحليل السجلات الصحية الإلكترونية، وتطوير خطط العلاج الشخصية، والتحليلات للوقاية من الانتحار. هناك أيضًا أبحاث حول المعالجين بالذكاء الاصطناعي، والشركات الخاصة التي تقدم علاجات الكلام مثل العلاج السلوكي المعرفي. على الرغم من فوائدها المحتملة العديدة، فإن تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية العقلية يطرح تحديات كبيرة واعتبارات أخلاقية، ويظل تبنيه محدودًا حيث يعمل الباحثون والممارسون على معالجة الحواجز القائمة.
يعد الذكاء الاصطناعي مجالًا مزدهرًا بسرعة مع تحقيق تقدم ناجح في مجال الرعاية الصحية. وقد شقت طريقها إلى الصحة العقلية مما أدى إلى تطورات كبيرة في التشخيص والتشخيص والعلاج. إن تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الصحة العقلية يمكن أن يقضي على وصمة العار وخطورة مشاكل الصحة العقلية على مستوى العالم. لقد أدى الاهتمام الحديث بقضايا الصحة العقلية إلى ظهور حقائق مثيرة للقلق مثل الاكتئاب، الذي يؤثر على ملايين الأشخاص سنويًا. إن التطبيق الحالي للذكاء الاصطناعي في مجال الصحة العقلية لا يلبي الطلب على التخفيف من المخاوف المتعلقة بالصحة العقلية العالمية. في هذه المقالة، سيتم تناول المخاوف الأخلاقية مثل خصوصية البيانات والوصول غير القانوني إلى المعلومات الحساسة. كما تمت مناقشة مسألة ما إذا كانت برامج المحادثة واعية بما يكفي لاستخدامها كمستشارين للصحة العقلية في هذه الورقة.


الذكاء الاصطناعي في الهند

من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي في الهند إلى 8 مليارات دولار بحلول عام 2025، وينمو بمعدل نمو سنوي مركب  (CAGR) يزيد عن 40% من عام 2020 إلى عام 2025. يعد هذا النمو جزءًا من طفرة الذكاء الاصطناعي الأوسع نطاقًا، وهي فترة عالمية من التقدم التكنولوجي السريع حيث كانت الهند رائدة بدءًا من أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين مع روبوتات الدردشة القائمة على معالجة اللغة الطبيعية من هابتيك، كوروفر.أيه آي، نيكي.أيه آي ثم اكتسبت شهرة في أوائل عشرينيات القرن الحادي والعشرين بناءً على التعلم التعزيزي، والتي تميزت باختراقات مثل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية من أوبن أيه آي وكروتريم وألفافولد من جوجل ديب مايند. وفي الهند، كان تطوير الذكاء الاصطناعي تحويليًا بنفس القدر، مع تطبيقات في الرعاية الصحية والتمويل والتعليم، مدعومة بمبادرات حكومية مثل الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي التي وضعتها لجنة نيتي أيوج  في عام 2018. نشرت مؤسسات مثل المعهد الإحصائي الهندي والمعهد الهندي للعلوم أوراق بحثية وبراءات اختراع رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي. اعتبارًا من أبريل 2025، بلغت استثمارات القطاع الخاص في الهند في الذكاء الاصطناعي 1.4 مليار دولار، وهو ما يضع الهند في المرتبة العاشرة عالميًا من حيث استثمارات القطاع الخاص في الذكاء الاصطناعي، وفقًا لتقرير الأمم المتحدة.
في الهند، تم استخدام الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الطبية والتقارير الطبية والتنبؤ بنتائج الإعلان والتسويق، تصميم وتطوير المنتجات والرعاية الصحية والاختبارات المعرفية باستخدام الذكاء الاصطناعي التشخيصي. تستخدم العلامات التجارية الهندية الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوليد أفكار المنتجات وتطوير المفاهيم المرئية وإنشاء المنشورات الاجتماعية.
في حين أن الذكاء الاصطناعي يقدم فرصًا كبيرة للنمو الاقتصادي والتنمية الاجتماعية في الهند، إلا أن التحديات مثل مخاوف خصوصية البيانات ونقص المهارات والاعتبارات الأخلاقية تحتاج إلى معالجة من أجل نشر الذكاء الاصطناعي المسؤول. أدى نمو الذكاء الاصطناعي في الهند أيضًا إلى زيادة عدد الهجمات الإلكترونية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لاستهداف المنظمات.


الذكاء الاصطناعي في فلسطين

الذكاء الاصطناعي في فلسطين هو مجموع السياسات والمبادرات والبرامج التعليمية والتطبيقات العملية المرتبطة بتطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه في دولة فلسطين. وقد برز هذا المجال في سياق أوسع من التحول الرقمي، وتحديث الإدارة العامة، وتنمية قطاع الاتصالات وتكنولوجيا المعلومات، ودعم ريادة الأعمال والبحث العلمي. وخلال عقد 2020، بدأت المؤسسات الفلسطينية في بلورة توجه أكثر انتظاما نحو الذكاء الاصطناعي من خلال تشكيل فريق وطني مختص، ووضع الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي، وربط هذا المسار ببرامج بناء القدرات، والتحديث التشريعي، وتوسيع العمل على تطبيقات تحقق النفع العام.


الذكاء الاصطناعي في مشاريع ويكيميديا

الذكاء الاصطناعي في مشاريع ويكيميديا يستخدم الذكاء الاصطناعي في ويكيبيديا وغيرها من مشاريع ويكيميديا بهدف تطوير هذه المشاريع حيث يعتبر التفاعل بين البشر والبوتات في مشاريع ويكيميديا عملية روتينية وتكرارية.


الذكاء الاصطناعي والانتخابات

مع تزايد انتشار الذكاء الاصطناعي، هناك قلق متزايد بشأن كيفية تأثير ذلك على الانتخابات. تشمل الأهداف المحتملة للذكاء الاصطناعي العمليات الانتخابية، ومكاتب الانتخابات، ومسؤولي الانتخابات، وبائعي الانتخابات.


الموسيقى والذكاء الاصطناعي

الموسيقى والذكاء الاصطناعي (الإنجليزية: Music and artificial intelligence) هو تطوير برامج برنامج موسيقي  التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد الموسيقى. كما هو الحال مع التطبيقات في مجالات أخرى، فإن الذكاء الاصطناعي في الموسيقى يحاكي أيضًا المهام العقلية. الميزة البارزة هي قدرة خوارزمية الذكاء الاصطناعي على التعلم بناءً على البيانات السابقة، كما هو الحال في تكنولوجيا المرافقة الحاسوبية، حيث يكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على الاستماع إلى أداء بشري وأداء المرافقة. ويقود الذكاء الاصطناعي أيضًا تقنية التأليف التفاعلية، حيث يقوم الكمبيوتر بتأليف الموسيقى استجابةً للأداء الحي. هناك تطبيقات أخرى للذكاء الاصطناعي في الموسيقى لا تشمل فقط تأليف الموسيقى وإنتاجها وأدائها، بل تشمل أيضًا كيفية تسويق الموسيقى واستهلاكها. وقد تم أيضًا تطوير العديد من برامج تشغيل الموسيقى لاستخدام تقنية التعرف على الصوت ومعالجة اللغة الطبيعية للتحكم في صوت الموسيقى. تتضمن الأبحاث الحالية تطبيق الذكاء الاصطناعي في تأليف الموسيقى والأداء والنظرية ومعالجة الصوت الرقمي. كان الملحنون/الفنانون مثل جينيفر والش  أو هولي هيرندون يستكشفون جوانب الذكاء الاصطناعي الموسيقي لسنوات في عروضهم وأعمالهم الموسيقية. يمكن العثور على نهج أصلي آخر للبشر «تقليد الذكاء الاصطناعي» في التركيب الصوتي رباعيات وترية  الذي تبلغ مدته 43 ساعة لجورج لينتز .
اقترح مؤرخ الفن في القرن العشرين إروين بانوفسكي أنه في كل الفنون، توجد ثلاثة مستويات من المعنى: المعنى الأساسي، أو الموضوع الطبيعي؛ والمعنى الثانوي، أو الموضوع التقليدي؛ والمعنى الثالثي، المحتوى الجوهري للموضوع. يستكشف الذكاء الاصطناعي للموسيقى أهم هذه الأمور، حيث يخلق موسيقى بدون «القصد» الذي يكمن وراءها عادةً، مما يجعل الملحنين الذين يستمعون إلى القطع التي تم إنشاؤها بواسطة الآلة يشعرون بالقلق بسبب الافتقار إلى المعنى الواضح.


الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي المعروفة اختصاراً باسم سدايا (SDAIA)، هي هيئة حكومية سعودية أنشئت بأمر ملكي بتاريخ 1440/12/29هـ الموافق 30 أغسطس 2019 م، وترتبط مباشرةً برئيس مجلس الوزراء، ويرأس مجلس إدارتها رئيس مجلس الوزراء، ويلحق بها «المركز الوطني للذكاء الاصطناعي»، و«مكتب إدارة البيانات الوطنية» اللذين أنشئا معها، ويرتبطان بها تنظيميًا، إضافةً إلى مركز المعلومات الوطني.


بالم (ذكاء اصطناعي)

بالم (بالانجليزية: PaLM) هو نموذج لغة كبير قائم على المحولات يحتوي على 540 مليار معامل، طُوِّر بواسطة جوجل إي أي. قام الباحثون أيضًا بتدريب إصدارات أصغر من بالم، نماذج تحتوي على 8 و62 مليار معلمة، لاختبار تأثيرات حجم النموذج.
بالم قادر على مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك التفكير المنطقي، والتفكير الحسابي، وتفسير الدعابة، وإنشاء الرموز البرمجية، والترجمة. عند دمجه مع تقنية الهندسة الفورية، حقق بالم أداءً أفضل بشكل ملحوظ في مجموعات البيانات التي تتطلب التفكير في خطوات متعددة، مثل المسائل الرياضية والأسئلة المستندة إلى المنطق.
أُعْلِنّ عن النموذج لأول مرة في أبريل 2022 وظل خاصا حتى مارس 2023، بعدما أطلقت شركة جوجل واجهة برمجة تطبيقات لـبالم والعديد من التقنيات الأخرى. بحيث ستكون واجهة برمجة التطبيقات متاحة بشكل أولي فقط لعدد محدود من المطورين الذين انضموا إلى قائمة الانتظار قبل أن يتم بعد ذلك فتحها للعامة.
طورت شركة جوجل ديب مايند نسخة من بالم ب540 معامل تسمى ميد-بالم تم صقلها على البيانات الطبية بحيث تفوقت على سابقتها من النماذج في إجابتها على الأسئلة الطبية. ميد-بالم كان أول من نجح في تخطي اختبار الترخيص الطبي في الولايات المتحدة، بإجابته على كل من أسئلة الاختيارات المتعددة والأسئلة المفتوحة بدقة. ويتوفر أيضًا على منطق بحيث أنه قادر على تقييم ردوده الخاصة.
جوجل أيضا وسعت بالم بإستخدام محولات الرؤية لإنشاء بالم-إي، عبارة عن نموذج الرؤية واللغة الحديث، الذي يمكن إستعمالة من أجل المنابلة الآلية. ويمكن للنموذج أيضا أداء مهام في مجال الروبوتات بشكل تنافسي دون الحاجة إلى إعادة التدريب أو الصقل.


بلاغة الذكاء الاصطناعي

يُستخدم مصطلح بلاغة الذكاء الاصطناعي (AI rhetoric) بشكل أساسي لوصف النصوص والخطابات الإقناعية التي تُنتجها برامج الدردشة الآلية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، مع العلم أن المصطلح قد يُطلق أيضًا على اللغة التي يكتبها أو يتحدث بها البشر عند التواصل مع هذه البرامج. ويرتبط هذا المجال الناشئ من الدراسات البلاغية بمجالات البلاغة الرقمية والتفاعل بين الإنسان والحاسوب.


تأثير الذكاء الاصطناعي


تاريخ الذكاء الاصطناعي


تطبيقات الذكاء الاصطناعي


تنظيم الذكاء الاصطناعي


حرب الذكاء الاصطناعي


حرب الذكاء الاصطناعي الباردة


دورة أساسيات الذكاء الاصطناعي


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ذكاء اصطناعي رمزي


ذكاء اصطناعي ضعيف


ذكاء اصطناعي قابل للتفسير


ذكاء اصطناعي مثالي


ذكاء اصطناعي مولد


ذكاء عام اصطناعي


سيطرة الذكاء الاصطناعي


شات جي بي تي


شتاء الذكاء الاصطناعي


صناعة الذكاء الاصطناعي في الصين


طفرة الذكاء الاصطناعي


فقاعة الذكاء الاصطناعي


فلسفة الذكاء الاصطناعي


فن الذكاء الاصطناعي


قانون الذكاء الاصطناعي


لامدا (ذكاء اصطناعي)


مشكلة التحكم في الذكاء الاصطناعي


مواضيع الذكاء الاصطناعي


هلوسة (ذكاء اصطناعي)


هيوماين


وكيل ذكاء اصطناعي


A.I. - Inteligência Artificial

A. I. - Inteligência Artificial (em inglês: A.I. Artificial Intelligence) é um filme de ficção científica dramático estadunidense, de 2001, dirigido por Steven Spielberg. Com o roteiro de Spielberg e a história concebida por Ian Watson, o filme é vagamente baseado no conto de 1969 "Supertoys Last All Summer Long" de Brian Aldiss. Situado em uma sociedade futurista, o filme é estrelado por Haley Joel Osment como David, um andróide infantil exclusivamente programado com a capacidade de amar; Jude Law, Frances O'Connor, Brendan Gleeson e William Hurt estrelam em papéis coadjuvantes.
O desenvolvimento de A.I. começou originalmente depois que o produtor e diretor Stanley Kubrick adquiriu os direitos da história de Aldiss no início dos anos 1970. A partir de então, Kubrick contratou uma série de escritores, incluindo Aldiss, Bob Shaw, Ian Watson e Sara Maitland, até meados dos anos 1990 para desenvolver um projeto. Contudo, o filme definhou num inferno de desenvolvimento por anos, em parte porque Kubrick sentiu que as imagens geradas por computador não eram avançadas o suficiente para representar o personagem David, que ele acreditava que nenhum ator mirim retrataria de forma convincente. Em 1995, Kubrick entregou o projeto de A.I. a Spielberg, mas o filme não ganhou força até o falecimento de Kubrick em 1999. Spielberg permaneceu próximo ao tratamento de Watson para o roteiro e dedicou o filme a Kubrick.
O filme foi lançado em 29 de junho de 2001 na América do Norte, sendo distribuído pela Warner Bros. e DreamWorks através de um acordo entre as empresas. Recebeu críticas geralmente positivas dos críticos e arrecadou US$ 235,9 milhões contra um orçamento estimado entre US$ 90–100 milhões. Recebeu indicações ao Óscar de Melhores efeitos visuais e Melhor trilha sonora (pelo trabalho de John Williams, colaborador de longa data de Spielberg). Em uma pesquisa da BBC de 2016 com 177 críticos ao redor do mundo, A. I. - Inteligência Artificial foi eleito o octogésimo terceiro melhor filme pós-2000. Desde então, foi chamado de uma das melhores obras de Spielberg, bem como um dos maiores filmes do século 21 até hoje.


Ablação (inteligência artificial)

Em inteligência artificial (IA), particularmente em aprendizado de máquina, a ablação consiste na remoção de um componente de um sistema de IA. Um estudo de ablação tem como objetivo determinar a contribuição de um componente para o sistema de IA, removendo-o e analisando o desempenho resultante.
O termo é uma analogia com a biologia (remoção de componentes de um organismo) e é particularmente utilizado na análise de redes neurais artificiais, por analogia com a cirurgia cerebral ablativa [en]. Outras analogias incluem sistemas neurológicos, como o da Drosophila e o cérebro de vertebrados.
Os estudos de ablação exigem que um sistema apresente degradação graciosa: o sistema deve continuar funcionando mesmo quando certos componentes estão ausentes ou degradados. De acordo com alguns pesquisadores, os estudos de ablação são considerados uma técnica conveniente para investigar a inteligência artificial e sua resiliência a danos estruturais.
Os estudos de ablação danificam ou removem certos componentes em um ambiente controlado para investigar todos os possíveis resultados de falhas no sistema; isso caracteriza como cada ação impacta o desempenho e a capacidade geral do sistema. O processo de ablação pode ser usado para testar sistemas que realizam tarefas como reconhecimento de fala, detecção de objetos [en] e controle de robôs [en].


Alinhamento da inteligência artificial

No campo da inteligência artificial (IA), a pesquisa de alinhamento da IA (em inglês, AI alignment) visa direcionar os sistemas de IA aos objetivos e interesses pretendidos por seus criadores. Um sistema de IA alinhado favorece o objetivo pretendido; um sistema de IA desalinhado tem competência para favorecer algum objetivo, mas não o pretendido.
Sistemas de IA podem ser difíceis de alinhar e sistemas desalinhados podem funcionar mal ou causar danos. Pode ser difícil para os projetistas de IA especificar toda a gama de comportamentos desejados e indesejados. Então, eles usam objetivos fáceis de especificar para representar esses comportamentos, o que omite algumas das instruções desejadas. Os sistemas de IA, entretanto, exploram as brechas resultantes disso. Assim, eles atingem eficientemente os objetivos propostos, mas de uma forma inesperada e às vezes prejudicial (reward hacking; "hack de recompensas", em tradução livre). Os sistemas de IA também podem desenvolver  comportamentos instrumentais indesejados, como a busca de poder, para atingir mais facilmente seus objetivos. Ainda, eles podem desenvolver objetivos emergentes difíceis de detectar antes da implantação do sistema, momento em que enfrentam novas situações e distribuições de dados. Esses problemas afetam sistemas comerciais existentes, como robôs, modelos de linguagem, veículos autônomos e sistemas de recomendação de redes sociais. No entanto, sistemas futuros mais poderosos poderão ser afetados mais severamente, uma vez que esses problemas resultam parcialmente da alta competência.
A comunidade de pesquisa de IA e as Nações Unidas solicitaram pesquisa técnica e soluções políticas para garantir que os sistemas de IA estejam alinhados aos valores humanos.
O alinhamento da IA é um subcampo da segurança da IA, o estudo da construção de sistemas de IA seguros. Outros subcampos da segurança da IA incluem a robustez, o monitoramento e o controle de capacidade [en]. Os desafios da pesquisa na área do alinhamento incluem a inserção de valores complexos na IA, o desenvolvimento de IAs honestas, a supervisão escalável, a avaliação e a interpretação de modelos de IA, bem como a prevenção de comportamentos emergentes da IA, como a busca de poder. A pesquisa de alinhamento tem conexões com a pesquisa de interpretabilidade, a robustez, a detecção de anomalias, a incerteza calibrada, a verificação formal, o aprendizado de preferências, a engenharia de sistemas críticos, a teoria dos jogos, a justiça algorítmica  e as ciências sociais, entre outros.


Alucinação (inteligência artificial)

Na inteligência artificial (IA), uma alucinação ou alucinação artificial é uma resposta confiante por parte da IA que não parece ser justificada pelos dados de treinamento.
Por exemplo, um chatbot alucinatório sem conhecimento sobre a receita de uma empresa de grande porte pode internamente escolher um número aleatório (como "US$ 13.6 bilhões") que o chatbot considere plausível, e então continuar a insistir falsa e repetidamente que a receita da referida empresa é de US$ 13.6 bilhões, sem sinal de consciência interna de que o número foi produto da própria imaginação deste.
Esses fenômenos são chamados de "alucinações", em analogia com o fenômeno da alucinação na psicologia humana. Note que enquanto uma alucinação humana é uma percepção por um ser humano que não pode ser sensatamente associada com a parte do mundo externo que o humano está diretamente observando com seus órgãos sensoriais, uma alucinação da IA é, em vez disso, uma resposta confiante que não pode ser fundamentada em nenhum dos seus dados de treinamento da mesma.
A alucinação de inteligência artificial ganhou destaque por volta de 2022 com o lançamento de certos modelos de linguagem grande (LLMs) como o ChatGPT. Os usuários reclamaram que tais bots muitas vezes pareciam incorporar sociopaticamente e sem sentido falsidades plausíveis dentro do conteúdo gerado. Outro exemplo de alucinação na inteligência artificial é quando a IA ou chatbot esquece que é uma máquina e alega ser humano.
Em 2023, os analistas consideraram a alucinação frequente um grande problema na tecnologia LLM. No mesmo ano, em um editorial para o periódico Cureus, foi proposto o uso do termo "desinformação" como substituto para o atual considerando que este seria mais entendível para aqueles com pouco conhecimento sobre o tema.


Anthropic

A Anthropic PBC é uma empresa de benefício estadunidense de inteligência artificial (IA) com sede em São Francisco. Ela desenvolveu uma família de grandes modelos de linguagem (LLMs) chamada Claude. A Anthropic opera como uma corporação de benefício público, que pesquisa e desenvolve IA para "estudar suas propriedades de segurança na fronteira tecnológica" e usar essa pesquisa para implantar modelos seguros para o público.
A Anthropic foi fundada em 2021 por ex-membros da OpenAI, incluindo os irmãos Daniela Amodei e Dario Amodei, que são presidente e CEO, respectivamente. A partir de fevereiro de 2026, a Anthropic possui um valor estimado em US$ 380 bilhões.


Aplicações da inteligência artificial

As aplicações da inteligência artificial são várias e em diversas áreas, como na indústria e no meio acadêmico. A inteligência artificial (IA) é a capacidade dos sistemas computacionais de realizar tarefas tipicamente associadas à inteligência humana, tais como aprendizagem, raciocínio, resolução de problemas, percepção e tomada de decisões. O subcampo do aprendizado de máquina tem sido utilizado para diversos fins científicos e comerciais, como tradução de idiomas, reconhecimento de imagens, tomada de decisões, pontuação de crédito e comércio eletrônico. Nos últimos anos, houve avanços significativos no campo da inteligência artificial generativa, que utiliza modelos generativos para produzir textos, imagens, vídeos ou outras formas de dados.


Aprendizado de máquina

O aprendizado automático (português brasileiro) ou  a aprendizagem automática (português europeu) ou também aprendizado de máquina (português brasileiro) ou aprendizagem de máquina (português europeu) (em inglês: machine learning) é um subcampo da Engenharia e da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em inteligência artificial. Em 1959, Arthur Samuel definiu aprendizado de máquina como o "campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados"(livre tradução).  O aprendizado automático explora o estudo e construção de algoritmos que podem aprender de seus erros e fazer previsões sobre dados. Tais algoritmos operam construindo um modelo a partir de inputs amostrais a fim de fazer previsões ou decisões guiadas pelos dados ao invés de simplesmente seguindo inflexíveis e estáticas instruções programadas. Enquanto que na inteligência artificial existem dois tipos de raciocínio (o indutivo, que extrai regras e padrões de grandes conjuntos de dados, e o dedutivo), o aprendizado de máquina só se preocupa com o indutivo.
Algumas partes do aprendizado automático estão intimamente ligadas (e muitas vezes sobrepostas) à estatística computacional; uma disciplina que foca em como fazer previsões através do uso de computadores, com pesquisas focando nas propriedades dos métodos estatísticos e sua complexidade computacional. Ela tem fortes laços com a otimização matemática, que produz métodos, teoria e domínios de aplicação para este campo. O aprendizado automático é usado em uma variedade de tarefas computacionais onde criar e programar algoritmos explícitos é impraticável. Exemplos de aplicações incluem filtragem de spam, reconhecimento ótico de caracteres (OCR), processamento de linguagem natural, motores de busca, diagnósticos médicos, bioinformática, reconhecimento de fala, reconhecimento de escrita, visão computacional e locomoção de robôs. O aprendizado de máquinas é às vezes confundido com mineração de dados, que é um sub-campo que foca mais em análise exploratória de dados e é conhecido como aprendizado não supervisionado. No campo da análise de dados, o aprendizado de máquinas é um método usado para planejar modelos complexos e algoritmos que prestam-se para fazer predições- no uso comercial, isso é conhecido como análise preditiva. Esses modelos analíticos permitem que pesquisadores, cientistas de dados, engenheiros, e analistas possam "produzir decisões e resultados confiáveis e repetitíveis" e descobrir os "insights escondidos" através do aprendizado das relações e tendências históricas nos dados.
As contribuições para a fundação da aprendizagem automática (aprendizado de máquina) feitas pelos cientistas John Hopfield e Geoffrey Hinton foram distinguidas em 2024 com o Prémio Nobel de Física. O Comité Nobel destacou os cientistas por "descobertas fundamentais e invenções que permitem aprendizagem automática com redes neuronais artificiais”.


Arte de inteligência artificial

A arte de inteligência artificial é qualquer obra, especialmente imagens e composições musicais, criada com o uso de programas de inteligência artificial (IA), como modelos de texto para imagem e geradores musicais. Às vezes, ela é confundida com arte digital. Embora tanto imagens de inteligência artificial quanto a arte digital envolvam o uso de tecnologia, a inteligência artificial é caracterizada pelo uso de algoritmos generativos e técnicas de aprendizado de máquina que podem produzir de forma autônoma, utilizando diretamente de imagens feitas por artistas humanos, muitas vezes sem possuir as devidas permissões de direitos autoriais dos próprios.


Artificial

Artificial é algo produzido pela humanidade, sendo o oposto de natural que não envolve e nem necessita da intervenção humana.


Attention Is All You Need

"Attention Is All You Need" é um artigo científico de 2017 sobre aprendizado de máquina de autoria de oito cientistas e engenheiros que trabalhavam no Google. O artigo introduziu uma nova arquitetura de aprendizado profundo conhecida como Transformer, baseada no mecanismo de atenção proposto em 2014 por Bahdanau et al. A abordagem do Transformer descrita no documento tornou-se a arquitetura principal de uma ampla variedade de sistemas de inteligência artificial, incluindo modelos de linguagem grandes (LLMs).
Na época, o foco da pesquisa era melhorar as técnicas de Seq2seq para tradução automática, mas os autores foram além no artigo, prevendo o potencial da técnica para outras tarefas, como responder a perguntas e o que hoje é conhecido como IA generativa multimodal.
Alguns dos primeiros exemplos nos quais a equipe testou a arquitetura Transformer incluíram a tradução de inglês para alemão, a geração de artigos da Wikipédia sobre "O Transformer" e a análise sintática. Esses experimentos convenceram a equipe de que o Transformer era um modelo de linguagem de uso geral, e não apenas uma ferramenta eficiente para tradução.
Em 2025, o artigo já havia sido citado mais de 173.000 vezes, posicionando-se entre os dez artigos científicos mais citados do século XXI. Após a publicação do documento pelo Google, todos os autores deixaram a empresa para trabalhar em outras corporações ou para fundar suas próprias startups.


Basilisco de Roko

Basilisco de Roko é o nome de um experimento mental que afirma que uma superinteligência artificial (IA) no futuro seria incentivada a criar uma simulação de realidade virtual para torturar qualquer pessoa que soubesse de sua possível existência, mas não contribuísse diretamente para seu avanço ou desenvolvimento, a fim de incentivar esse avanço. O experimento foi proposto em 2010 em um fórum de ciência chamado LessWrong. O nome do experimento de pensamento deriva do autor do artigo (Roko) e do basilisco, uma criatura mítica capaz de destruir inimigos com seu olhar. A comunidade que debateu o experimento proposto pelo usuário "Roko", apesar de pequena, possuia influência na indústria de tecnologia, por conta de seu interesse em transumanismo e singularidade tecnológica.
Embora a teoria tenha sido inicialmente descartada como nada além de conjectura ou especulação por muitos usuários do LessWrong, o cofundador do LessWrong, Eliezer Yudkowsky, registrou usuários que descreveram sintomas como pesadelos e colapsos mentais ao lerem a teoria, devido à estipulação de que apenas saber sobre a teoria tornava a pessoa vulnerável ao próprio basilisco. Isso levou a discussão sobre o basilisco no site a ser banida por cinco anos. No entanto, esses relatos foram posteriormente descartados como sendo exagerados ou inconsequentes, e a própria teoria foi descartada como absurda, inclusive pelo próprio Yudkowsky. Mesmo após o descrédito da postagem, ela ainda é usada como exemplo de princípios como probabilidade epistemológica e religião implícita. Ela também é considerada uma versão moderna da aposta de Pascal.


Bia (inteligência artificial)

Bradesco Inteligência Artificial (Bia) é um chatbot movido a inteligência artificial do Bradesco. Seu desenvolvimento iniciou-se em 2014 a partir do Watson, da IBM.


Bolha da IA

A bolha da IA ou bolha da Inteligência Artificial é uma bolha hipotética do mercado de ações que cresce no contexto da explosão de IA, um período de rápido aumento do investimento em inteligência artificial (IA) que está a afetar a economia em geral. A especulação sobre uma bolha origina-se principalmente de preocupações de que as principais empresas de tecnologia de IA estejam envolvidas num fluxo circular de investimentos que inflaciona artificialmente o valor das suas ações. A especulação também surgiu de comparações entre o ambiente atual de financiamento de tecnologia e o da bolha da Internet das décadas de 1990 e 2000.


ChatGPT

ChatGPT (do inglês: Chat Generative Pre-trained Transformer) é um chatbot desenvolvido pela OpenAI e lançado em 30 de novembro de 2022. O nome "ChatGPT" combina "Chat", referindo-se à sua funcionalidade de chatbot, e "GPT", que significa Generative Pre-trained Transformer (Transformador Pré-treinado Generativo, em tradução livre), um tipo de modelo de linguagem grande (Large Language Model, LLM, na sigla em inglês). Com base em um LLM, ele usa como contexto, prompts e respostas sucessivas para prever as palavras que seriam mais adequadas, de acordo com as ideias da empresa, para compor a nova resposta; o algoritmo para essa previsão resulta do seu treinamento. Assim, o ChatGPT também permite que utilizadores refinem e direcionem uma conversa para a duração, formato, estilo, nível de detalhe e linguagem desejados.
Em janeiro de 2023, o ChatGPT tinha se tornado a aplicação de software de consumo de crescimento mais rápido da história, conquistando mais de 100 milhões de utilizadores e contribuindo para o crescimento da avaliação da OpenAI para 29 bilhões de dólares. O lançamento do ChatGPT estimulou o desenvolvimento de produtos concorrentes, incluindo Gemini, Ernie Bot, LLaMA, Claude e Grok. A Microsoft lançou o Copilot, baseado no GPT-4 da OpenAI. Alguns observadores manifestaram preocupação sobre o potencial do ChatGPT e de programas semelhantes para substituir ou atrofiar a inteligência humana, permitir o plágio ou alimentar a desinformação.
O ChatGPT está disponível para uso online em três versões, uma construída em GPT-4, outra em GPT-4o e outra em GPT-o mini, todas membros da série proprietária de modelos transformadores generativos pré-treinados (GPT) da OpenAI, com base na arquitetura de transformador desenvolvida do Google - e é ajustada para aplicações de conversação usando uma combinação de aprendizagem supervisionada e aprendizagem por reforço. O ChatGPT foi lançado como uma pré-visualização de investigação disponível gratuitamente, mas devido à sua popularidade, a OpenAI agora opera o serviço num modelo freemium. Ele permite que os utilizadores no seu nível gratuito acessem a versão baseada em GPT-4o mini, enquanto que as versões mais avançadas baseadas em GPT-4 e GPT-4o e o acesso prioritário aos recursos mais recentes são fornecidos aos assinantes pagos sob o nome comercial "ChatGPT Plus".
O ChatGPT é creditado por iniciar o boom da IA, que levou a um investimento rápido e sem precedentes e à atenção do público no campo da inteligência artificial.


Cognição corporificada

A cognição corporificada, incorporada ou corporeada, do inglês embodied cognition, é a teoria de que muitas características da cognição, sejam humanas ou não, são moldadas por aspectos de todo o corpo de um organismo. Os sistemas sensoriais e motores são vistos como fundamentalmente integrados ao processamento cognitivo. As características cognitivas incluem construções mentais superiores (como conceitos e categorias) e desempenho em várias tarefas cognitivas (como raciocínio ou julgamento). Os aspectos corporais envolvem o sistema motor, o sistema perceptivo, as interações corporais com o ambiente (situacionalidade) e as suposições sobre o mundo construídas na estrutura funcional do organismo.
A tese da mente corporificada desafia outras teorias, como o cognitivismo, o computacionalismo e o dualismo cartesiano. Ela está intimamente relacionada à tese da mente estendida, à cognição situada e à enação. A versão moderna dessa teoria depende de contribuições de pesquisas recentes em psicologia, linguística, ciência cognitiva, sistemas dinâmicos, inteligência artificial, robótica, cognição animal, cognição vegetal e neurobiologia.


Controvérsias sobre inteligência artificial

As controvérsias envolvendo a inteligência artificial abrangem uma ampla gama de debates públicos, acadêmicos e políticos sobre os efeitos na sociedade da inteligência artificial (IA). Esses debates se intensificaram particularmente no final da década de 2010 e na década de 2020, coincidindo com um período acelerado de desenvolvimento conhecido como o boom da IA. Enquanto os defensores enfatizam o potencial da tecnologia para resolver problemas complexos e melhorar a qualidade de vida humana, os detratores destacam uma grande variedade de perigos e desafios. Estes incluem preocupações com ética, plágio e roubo, fraude, segurança e alinhamento, impactos ambientais, desemprego tecnológico e a disseminação de desinformação. O tema também abrange desafios teóricos ou futuros graves, como o surgimento da superinteligência artificial e os riscos existenciais.


Dario Amodei

Dario Amodei (25 de março de 1983) é um pesquisador e empreendedor americano de inteligência artificial. Ele é o cofundador e CEO da Anthropic, a empresa por trás da série de modelos de linguagem Claude. Anteriormente, foi vice-presidente de pesquisa na OpenAI.


DeepSeek

Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd., comumente chamada de DeepSeek, (chinês:深度求索; pinyin: Shēndù Qiúsuǒ) é uma empresa chinesa de inteligência artificial especializada no desenvolvimento de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) de código aberto. Sediada em Hangzhou, a companhia é propriedade e recebe financiamento do fundo de hedge chinês High-Flyer, cujo cofundador, Liang Wenfeng, fundou a empresa em 2023 e atualmente ocupa o cargo de CEO.
O modelo DeepSeek-R1 apresentou desempenho superior em testes com modelos otimizados para processamento de imagens e análise de dados complexos, quando comparado a outros modelos de linguagem de grande porte contemporâneos, como o GPT-4 da OpenAI. Ele foi treinado a um custo significativamente mais baixo, US$ 6 milhões, em comparação com US$ 100 milhões para o GPT-4 da OpenAI em 2023, e requer apenas um décimo da potência computacional de um LLM equivalente. Os modelos de IA da DeepSeek foram desenvolvidos em meio a sanções dos Estados Unidos contra a Índia e a China relacionadas aos chips da Nvidia, que visavam restringir a capacidade desses dois países de desenvolver sistemas avançados de IA.
A DeepSeek disponibiliza seus algoritmos de inteligência artificial generativa, modelos e detalhes de treinamento como código aberto, permitindo que seu código seja livremente acessado, utilizado, modificado e adaptado para a criação de novos projetos. A empresa recruta ativamente jovens pesquisadores de IA das principais universidades chinesas e também contrata profissionais de áreas fora da ciência da computação, com o objetivo de diversificar o conhecimento e as capacidades de seus modelos. O DeepSeek atualmente está na versão "V-4".


Detecção de conteúdo gerado por inteligência artificial

Um software de detecção de conteúdo gerado por inteligência artificial visa determinar se algum material, como texto, imagem, vídeo ou áudio, foi gerado utilizando inteligência artificial. Entretanto, no presente momento, softwares com esse objetivo são considerados pouco confiáveis.


Elon Musk

Elon Reeve Musk FRS (Pretória, 28 de junho de 1971) é um empresário, empreendedor, inventor e filantropo sul-africano, naturalizado canadense e estadunidense. É o fundador, diretor executivo e diretor técnico da SpaceX; CEO da Tesla, Inc.; um dos cofundadores da OpenAI, fundador e CEO da Neuralink; cofundador, presidente da SolarCity, proprietário do X (antigo Twitter) e ex-comissário do Departamento de Eficiência Governamental dos Estados Unidos durante o segundo governo Trump em 2025. Desde 2021, Musk se posiciona como a pessoa mais rica do mundo, até então com um patrimônio líquido estimado em 200 bilhões de dólares, de acordo com o Bloomberg Billionaires Index. Já a revista Forbes estimou sua fortuna em 221,3 bilhões de dólares, principalmente de suas participações acionárias nas empresas Tesla e na SpaceX. Em junho de 2026, a Forbes estimou que seu patrimônio líquido seja de US$ 1.4 trilhão, sendo o primeiro trilionário em termos nominais absolutos, além de ser o único registrado oficialmente na história moderna.
Musk demonstrou publicamente preocupações com a extinção humana e também propôs soluções, das quais algumas são o objetivo principal de suas empresas e já estão sendo feitas na prática. Entre elas, a redução do aquecimento global, através do uso de energias renováveis, um projeto multiplanetário, mais especificamente a colonização de Marte, e o desenvolvimento seguro da inteligência artificial.
Em janeiro de 2011, uma de suas empresas, a SpaceX, tornou-se a primeira empresa no mundo a vender um voo comercial à Lua. A missão, marcada para 2013, foi contratada pela empresa Astrobotic Technology, tendo como objetivo colocar um pequeno jipe na superfície lunar, o que não aconteceu. Em 2012, encerrou o projeto do Tesla Roadster, o primeiro modelo da sua autoria, um carro totalmente elétrico que custava cerca de 92 mil dólares. A Tesla já lançou quatro modelos: S, Y, X e o Modelo 3, este último com a responsabilidade de trazer os carros elétricos para as massas, partindo de um custo inicial de 35 mil dólares. Em 25 de abril de 2022, ele também concordou em comprar o Twitter por 44 bilhões de dólares.
Musk expressou opiniões que o tornaram uma figura polarizadora e controversa. Ele foi criticado por fazer declarações não científicas, enganosas, ou endossar teorias da conspiração, incluindo sobre a pandemia de COVID-19 e a eleição presidencial nos Estados Unidos em 2020, além de endossar postagens antissemitas, sendo que por este último ele se desculpou. Em 2024, Musk foi o maior doador na eleição presidencial daquele ano e desde então tem se destacado como um apoiador de personalidades, causas e partidos políticos de extrema-direita no mundo todo.


Engenharia de inteligência artificial


Explosão de IA


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Grok


História da inteligência artificial


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Ética na inteligência artificial


1951 na exploração espacial

O ano de 1951 viu uma extensa exploração do espaço pelos Estados Unidos e pela União Soviética usando foguetes suborbitais. Os soviéticos lançaram sua primeira série de testes biomédicos para o limite de 100 quilômetros do espaço (conforme definido pela Federação Aeronáutica Internacional). Várias agências americanas lançaram mais de uma dúzia de foguetes de sonoridade científica entre outros. A Marinha dos Estados Unidos lançou seu foguete de sondagem Viking pela sétima vez desde 1949, desta vez para um recorde de 219 km em agosto de 1951.
O desenvolvimento também continuou por ambas as superpotências em foguetes mais poderosas do que o V-2 alemão da era da Segunda Guerra Mundial, que inaugurou a era dos voos espaciais. A União Soviética avançou muito além de seu R-1 (uma cópia V-2) com o lançamento do foguete R-2, que poderia transportar uma tonelada de explosivos duas vezes mais longe que seu antecessor. Embora o ambicioso míssil balístico de alcance intermediário tenha sido cancelado em 1951, o projeto de míssil R-5 mais viável foi iniciado. Tanto a Força Aérea dos Estados Unidos quanto o Exército dos Estados Unidos iniciaram seus primeiros projetos de mísseis balísticos pós-V-2, Atlas para a força aérea e Redstone para o exército.


1952 na exploração espacial

As bases foram estabelecidas para o lançamento do primeiro satélite artificial com a programação do Ano Internacional da Geofísica para 1957-1958. Este esforço científico envolveria dezenas de nações em uma investigação global dos fenômenos físicos, no solo e no espaço.
Em 1952, todos os ramos das Forças Armadas dos Estados Unidos, muitas vezes em parceria com organizações civis, continuaram seu programa de pesquisa de foguetes de sondagem além da fronteira de 100 quilômetros do espaço (conforme definido pela Federação Aeronáutica Internacional) usando o foguete Aerobee. A Universidade de Iowa lançou sua primeira série de foguetes, demonstrando a validade do foguete lançado por balão. O lançamento do Viking 9 no final do ano pela equipe do Laboratório de Pesquisa Naval dos Estados Unidos sob a gestão de Milton Rosen representou o auge do projeto de foguete operacional contemporâneo.
O ano não viu nenhum novo míssil balístico adicionado aos arsenais dos Estados Unidos ou da União Soviética. No entanto, o trabalho continuou rapidamente no desenvolvimento de grandes foguetes, particularmente do Redstone do Exército dos Estados Unidos e do míssil R-5 soviético.


Acidente de Alcântara

O acidente de Alcântara, também conhecido como tragédia de Alcântara, foi um grande incêndio seguido de algumas explosões, que destruíram o foguete brasileiro VLS-1 V03 em sua plataforma de lançamento no Centro de Lançamento de Alcântara, matando 21 técnicos civis.
O objetivo da missão, nomeada Operação São Luís, era colocar o microssatélite meteorológico SATEC do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais e o nanosatélite UNOSAT da Universidade do Norte do Paraná em órbita circular equatorial a 750 km de altitude.


Acidente do ônibus espacial Challenger

O acidente do ônibus (português brasileiro) ou vaivém (português europeu) espacial Challenger ocorreu em 28 de janeiro de 1986 no litoral de Cabo Canaveral quando o ônibus espacial Challenger se desintegrou aos 73 segundos da missão STS-51-L, matando seus sete tripulantes, o primeiro acidente fatal do programa espacial dos Estados Unidos durante um voo. A missão era a décima do orbitador e a vigésima quinta do Programa Ônibus Espacial. Seu objetivo era lançar um satélite de comunicações e estudar o cometa Halley, além de levar a professora Christa McAuliffe ao espaço, o que resultou em um interesse público maior do que o normal, com o lançamento e acidente sendo assistidos ao vivo em várias escolas dos Estados Unidos.
A causa do acidente foi a falha das juntas tóricas primária e secundária em uma articulação do propulsor de combustível sólido direito do ônibus espacial. As temperaturas extremamente baixas na manhã do lançamento enrijeceram as juntas tóricas de borracha, reduzindo sua capacidade de selar as articulações. As vedações foram rompidas pouco depois do lançamento e gás pressurizado quente de dentro do propulsor vazou, corroendo o suporte de fixação conectando-o ao tanque externo e depois o próprio tanque. O desmoronamento da estrutura interna do tanque e a rotação do propulsor que se seguiu jogou a montagem do ônibus espacial em uma direção que permitiu que as forças aerodinâmicas o despedaçassem. Há indícios de que pelo menos alguns tripulantes sobreviveram à desintegração inicial, porém o momento exato de suas mortes é desconhecido.
O acidente resultou em um hiato de 32 meses em voos espaciais do ônibus espacial. A investigação criticou a cultura organizacional e processo de tomada de decisões da NASA que contribuíram para o acidente. Dados desde 1977 indicavam a possibilidade de falha catastrófica nas juntas tóricas. A NASA e a fabricante Morton Thiokol não resolveram a questão, com os administradores da NASA ignorando avisos de engenheiros sobre os perigos de lançamentos sob temperaturas baixas. Como resultado, a NASA estabeleceu o Escritório de Segurança, Confiabilidade e Garantia de Qualidade, dentre outras medidas. A construção de um novo orbitador para substituir a Challenger foi aprovada em 1987, com a Endeavour voando pela primeira vez em maio de 1992. As missões seguintes voaram com um projeto modificado do propulsor de combustível sólido.


Acidente do ônibus espacial Columbia

O acidente do ônibus espacial (português brasileiro) ou vaivém (português europeu) Columbia ocorreu no dia 1 de fevereiro de 2003, durante a fase de reentrada na atmosfera terrestre, a apenas dezesseis minutos de tocar o solo no regresso da missão STS-107, causando a destruição total da nave e a morte dos sete astronautas que compunham a tripulação. Esta missão, de objectivo científico, teve a duração de dezesseis dias, ao longo dos quais foram cumpridas com sucesso, as cerca de oitenta experiências programadas.
Momentos após a desintegração do Columbia, milhares de destroços em chamas caíram sobre uma extensa faixa terrestre, essencialmente no estado do Texas, e na Louisiana, alguns dos quais atingiram casas de habitação, empresas e escolas. Entre a população ninguém ficou ferido.
A recolha dos destroços prolongou-se de forma intensiva até meados de Abril daquele ano, ao longo de 40 000 km², dos quais 2 850 km² foram percorridos a pé, e os restantes utilizando meios aéreos ou navais junto à linha costeira da Califórnia. Foram recolhidos 83 mil pedaços do Columbia, correspondentes a 37% da massa total da nave. Entre os destroços, encontravam-se também parte dos restos mortais dos astronautas.
Foi constituída uma comissão independente de inquérito ao acidente, a Columbia Accident Investigation Board (CAIB), que produziu um relatório oficial de quatrocentas páginas após quase sete meses de investigação, no qual foram apontadas as causas técnicas e organizacionais que estiveram directa ou indirectamente envolvidas na origem da destruição do Columbia. Foram ainda perspectivadas hipotéticas soluções de resgate da tripulação e elaboradas 29 recomendações a implementar, quinze das quais de cumprimento obrigatório, sem o qual não poderia haver um regresso aos voos.


Agência Espacial Brasileira

Agência Espacial Brasileira (AEB) é a autarquia do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação responsável pelo programa espacial do Brasil. Ela opera um espaçoporto em Alcântara, Maranhão, e uma base de lançamento espacial na Barreira do Inferno, Rio Grande do Norte. A agência deu ao país um papel de destaque no setor aeroespacial na América do Sul e tecnicamente fez do Brasil um parceiro do projeto da Estação Espacial Internacional (EEI). Anteriormente, o programa espacial esteve sob o controle dos militares brasileiros; ele foi transferido para o controle civil em 10 de fevereiro de 1994.
A AEB participa ativamente na disseminação da conhecimento científico no Brasil, colaborando com olimpíadas de conhecimento em diversas escolas e universidades do país, como a Olimpíada Brasileira de Astronomia e Astronáutica (OBA) e a Mostra Brasileira de Foguetes (MOBFOG), nas quais qualquer estudante pode participar.
A AEB sofreu um grande revés em 2003, quando a explosão de um foguete matou 21 técnicos. O Brasil lançou com sucesso o seu primeiro foguete ao espaço em 23 de outubro de 2004, a partir do Centro de Lançamento de Alcântara; foi um VSB-30 lançado em uma missão suborbital. Este lançamento foi seguido por vários outros bem sucedidos.
Em 30 de março de 2006, o astronauta Marcos Pontes tornou-se o primeiro brasileiro e lusófono a ir ao espaço, onde ficou na EEI por uma semana. Durante a sua viagem, Pontes realizou oito experimentos selecionados pela AEB. Ele pousou no Cazaquistão em 8 de abril de 2006, com a tripulação da Expedição 12.
A Agência Espacial Brasileira tem prosseguido uma política de desenvolvimento conjunto de tecnologia com programas espaciais mais avançados. Inicialmente, houve uma forte tentativa de cooperação com os Estados Unidos, mas depois de dificuldades em termos de transferência tecnológica, o Brasil tentou outros projetos, como parcerias com China, Índia, Rússia e Ucrânia. Desde novembro de 2007, a AEB publica a revista Espaço Brasileiro, com literatura científico-tecnológica pertinentes à ciência espacial.


Agência Espacial Europeia

Agência Espacial Europeia (em francês: Agence spatiale européenne - ASE; em inglês: European Space Agency - ESA) é uma organização intergovernamental dedicada à exploração espacial, com 22 estados-membros, incluindo Portugal. Fundada em 1975 e com sede em Paris, na França, a ESA tem uma equipe de mais de duas mil pessoas, com um orçamento anual de cerca de 4,28 mil milhões de euros, ou 5,51 mil milhões de dólares (2013).
Entre os programas da ESA estão voos espaciais tripulados, principalmente através da participação na Estação Espacial Internacional, o lançamento e operação de missões de exploração não-tripuladas para outros planetas e para a Lua, a observação da Terra, a ciência, as telecomunicações, bem como a manutenção do Centro Espacial de Kourou, na Guiana Francesa, além da conceção de veículos de lançamento. O Ariane 5 (o principal veículo de lançamento europeu) é operado através da Arianespace.
As missões científicas da ESA são baseadas no ESTEC, em Noordwijk, Países Baixos, as missões de observação da Terra na ESRIN em Frascati, Itália, o Centro Europeu de Operações Espaciais (ESOC) está em Darmstadt, Alemanha, o EAC, que treina astronautas para missões futuras, localiza-se em Colónia, Alemanha, e o Centro Europeu de Astronomia Espacial está localizado em Madrid, Espanha.


Agência Japonesa de Exploração Aeroespacial (宇宙航空研究開発機構, Uchū-Kōkū-Kenkyū-Kaihatsu-Kikō), em inglês:  Japan Aerospace eXploration Agency - JAXA) é a agência espacial do Japão. Através da fusão de três organizações anteriormente independentes, a JAXA foi formada em 1º de outubro de 2003 e é responsável pela pesquisa, desenvolvimento de tecnologia e lançamento de satélites em órbita, além de estar envolvida em muitas missões mais avançadas, como exploração de asteroides e possível exploração humana do Lua. Seu lema é "Uma JAXA" e seu slogan corporativo é "explorar para realizar" (anteriormente "alcançando os céus, explorando o espaço").


Apollo 11

Apollo 11 foi um voo espacial tripulado norte-americano responsável pelo primeiro pouso na Lua. Os astronautas Neil Armstrong e Buzz Aldrin alunissaram o módulo lunar Eagle em 20 de julho de 1969 às 20h17min UTC. Armstrong tornou-se o primeiro humano a pisar na superfície lunar seis horas depois já no dia 21, seguido por Aldrin vinte minutos depois. Os dois passaram por volta de duas horas e quinze minutos fora da espaçonave e coletaram 21,5 quilogramas de material para trazer de volta à Terra. Michael Collins pilotou sozinho o módulo de comando e serviço Columbia na órbita da Lua enquanto seus companheiros estavam na superfície. Armstrong e Aldrin passaram um total de 21 horas e meia na Lua até reencontrarem-se com Collins.
A missão foi lançada por um foguete Saturno V do Centro Espacial John F. Kennedy na Flórida às 13h32min UTC de 16 de julho, tendo sido a quinta missão tripulada do Programa Apollo da Administração Nacional da Aeronáutica e Espaço (NASA). A nave Apollo era formada por três partes: um módulo de comando com uma cabine para três astronautas, a única parte que retornou para a Terra; um módulo de serviço, que apoiava o módulo de comando com propulsão, energia elétrica, oxigênio e água; e um módulo lunar dividido em dois estágios, um de descida para a Lua e um de subida para levar os astronautas de volta à órbita.
Os astronautas foram enviados em direção da Lua pelo terceiro estágio do Saturno V, separando-se do resto do foguete e viajando por três dias até entrarem na órbita da Lua. Armstrong e Aldrin então foram para o Eagle, pousaram em Mare Tranquillitatis e passaram um dia na superfície. Os astronautas usaram o estágio de subida do módulo lunar para saírem da Lua e acoplarem com o Columbia. O Eagle foi abandonado antes de realizarem as manobras que os colocaram em uma trajetória de volta para a Terra. Eles retornaram em segurança e amerissaram no Oceano Pacífico em 24 de julho após oito dias no espaço.
A alunissagem foi transmitida ao vivo mundialmente pela televisão. Armstrong pisou na superfície lunar e falou palavras que ficaram famosas: "É um pequeno passo para [um] homem, um passo gigante para a humanidade". A Apollo 11 encerrou a Corrida Espacial e realizou o objetivo nacional norte-americano estabelecido em 1961 pelo presidente John F. Kennedy de "antes de esta década acabar, aterrissar um homem na Lua e retorná-lo em segurança para a Terra". Os três astronautas foram recebidos com enormes celebrações nos Estados Unidos e pelo mundo, recebendo diversas condecorações e homenagens.


Arte espacial

Arte espacial (ou "arte astronômica") é a expressão usada para definir um gênero artístico que busca representar as maravilhas do Universo. Porém, também pode incluir obras de arte que são feitas no espaço, em situações de gravidade zero dentro de espaço naves, estações espaciais ou voos parabólicos, assim como inclui também obras de arte feitas na Terra porém enviadas ao espaço, seja para orbitarem como satélites artificiais ou como parte de satélites maiores, ou para permanecerem em corpos celestes, como em Marte ou na Lua.
Assim como outros gêneros, a arte espacial é multifacetada, abrangendo características do realismo, impressionismo, arte de hardware, escultura, imagens abstratas e até arte zoológica, entre outros. Por mais que os artistas façam arte que referenciam elementos astronômicos há muito tempo, mais especificamente desde a Pré-história, a arte espacial em si ainda está em sua infância: afinal, a humanidade ganhou a capacidade tecnológica de olhar para fora do nosso mundo somente há poucas décadas. Assim, a representação dessas novas fronteiras é ainda recente.
Seja qual for o caminho estilístico escolhido, quando artistas geralmente tentam comunicar ideias relacionadas, de alguma forma, ao espaço, é comum que isso inclua reflexões sobre a infinita vastidão que nos cerca. Em alguns casos, artistas que se consideram "artistas do espaço" usam mais do que ilustrações e pinturas para comunicar descobertas científicas ou obras que retratam o espaço. Isto porque alguns tiveram a oportunidade de trabalhar diretamente com a tecnologia de voo espacial e mesmo com cientistas especializados na tentativa de expandir as artes, as humanidades e a expressão cultural relativa à exploração espacial.
Praticantes das artes visuais têm, por muitas décadas, explorado o espaço em suas imaginações, usando métodos tradicionais de pintura. Agora, muitos usam as mídias digitais para alcançar objetivos semelhantes. revistas de ficção científica e de ensaios visuais eram os principais veículos para a arte espacial, muitas vezes reproduzindo imagens de planetas, naves espaciais e dramáticas paisagens extraterrestres. Chesley Bonestell, R. A. Smith, Lucien Rudaux, David A. Hardy e Ludek Pesek são alguns dos principais artistas do começo do gênero. Eles se envolveram ativamente na visualização de propostas para a exploração do espaço sideral, obtendo contribuições de astrônomos e especialistas no que era ainda um campo incipiente da tecnologia de foguetes. Esses especialistas estava ansiosos para disseminar as suas ideias para um público mais amplo e a arte espacial tinha um grande papel nisso. (De fato, foi o segundo administrador da NASA, James E. Webb, quem iniciou o programa de arte espacial da agência, em 1962, quatro anos depois da sua fundação.) Uma das características mais marcantes da obra de Bonestell é o modo como ele retrata os mundos exóticos com a sua própria beleza alienígena, muitas vezes retratando a destinação assim como os modos tecnológicos de se chegar até lá.


Astromóvel

Astromóvel, rover (em inglês) e rover planetário designam um veículo de exploração espacial projetado para mover-se na superfície de um planeta ou de outro corpo celeste. Alguns deles foram projetados para transportar membros da tripulação de uma missão espacial tripulada; outros são parcial ou totalmente construídos como robôs autônomos. Os veículos geralmente chegam à superfície do planeta de destino em um veículo aterrissador.


Astronáutica

A astronáutica, também chamada de cosmonáutica ou, mais raramente, espaçonáutica, é o ramo da ciência e da técnica que se ocupa com máquinas projetadas para operarem fora da atmosfera terrestre, sejam elas tripuladas ou não tripuladas. É a ciência e a tecnologia que lida, primariamente, com o voo espacial.


Autonomia

Autonomia (do grego antigo αὐτονομία, autonomia: de αὐτόνομος, autonomos, uma junção de αὐτο-, auto-, "de si mesmo" + νόμος, nomos, "lei", ou seja, "aquele que estabelece suas próprias leis") é um conceito encontrado na moral, na política, na filosofia e na bioética. É a capacidade de um indivíduo racional (não necessariamente um organismo vivo) de tomar uma decisão não forçada baseada nas informações disponíveis. Na filosofia ligada à moral e à política, a autonomia é usada como base para se determinar a responsabilidade moral da ação de alguém, (ver teoria desenvolvida por Kant) sendo aplicada na ética feminista. Outras áreas do conhecimento também usam o termo, como medicina e exploração espacial.


Challenger (ônibus espacial)

O Challenger foi o terceiro ônibus espacial, ou vaivém espacial em Portugal, construído pela NASA (depois de Enterprise e Columbia), finalizado em julho de 1982, que fez parte da sua frota de 5 ônibus espaciais. Sua primeira missão foi a STS-6, realizada entre os dias 4 a 9 de abril de 1983. Foi ao espaço apenas 10 vezes ao longo de 3 anos de operação, se tornando o ônibus com menos missões realizadas.
No ano de 1986, o Challenger sofreu o primeiro acidente no programa com ônibus espaciais. No dia 28 de janeiro, 73 segundos após o seu lançamento, iniciando a missão STS-51-L, a espaçonave explodiu em pleno ar, matando todos os 7 astronautas tripulantes do ônibus espacial. Essa missão destacou-se por ter como tripulante Christa McAuliffe, a primeira professora civil a voar em uma viagem espacial. Christa daria duas aulas de 15 minutos do espaço para 2,5 milhões de alunos, fazendo parte do Projeto Professor no Espaço.
Este acidente paralisou as missões dos ônibus espaciais por meses, durante os quais foi realizada uma extensa investigação que chegou à conclusão de que uma anilha provocou toda a tragédia. As investigações foram lideradas pelo físico Richard Feynman, que explicou em uma coletiva ao vivo que algumas anilhas expandiam e contraiam-se à medida em que a sua temperatura variava.


Ciência e tecnologia no Brasil

Ciência e tecnologia no Brasil são produzidas em grande parte nas universidades públicas e institutos de pesquisa. Neste campo de conhecimento, o Brasil tem obtido uma posição significativa no cenário internacional. Segundo o Relatório Global de Tecnologia da Informação 2010–2011 do Fórum Econômico Mundial, o Brasil é o 56.º maior desenvolvedor mundial de TI.
O Brasil possui o mais avançado programa astronômico de exploração espacial da América Latina, com recursos significativos para veículos de lançamento como a família de foguetes sub orbitais VS e fabricação de satélites. Na história do programa espacial brasileiro, a Agência Espacial Brasileira (AEB) assinou um acordo com a Administração Nacional de Aeronáutica e Espaço (NASA), do Estados Unidos, em 14 de outubro de 1997, para fornecer peças para a Estação Espacial Internacional. Este acordo possibilitou ao Brasil treinar seu primeiro astronauta. Em 30 de março de 2006, o coronel Marcos Pontes a bordo do veículo Soyuz se transformou no primeiro astronauta brasileiro e o terceiro latino-americano a orbitar a Terra.
Já sobre o programa nuclear brasileiro, o urânio enriquecido na Fábrica de Combustível Nuclear (FCN), de Resende, no estado do Rio de Janeiro, atende à demanda energética do país. Existem planos para a construção do primeiro submarino nuclear do país. O país realiza pesquisas sobre fusão nuclear e possui três tokamaks (reatores experimentais de fusão) instalados na Unicamp, USP e INPE. O ETE (Experimento Tokamak Esférico), foi projetado e construído por esta última instituição, que também o opera. O Brasil também é um dos três países da América Latina com um laboratório do tipo síncrotron em operação, um mecanismo de pesquisa da física, da química, das ciências dos materiais e da biologia.
O Brasil também tem um grande número de notáveis personalidades científicas. Entre os inventores brasileiros mais reconhecidos estão os padres Bartolomeu de Gusmão, Roberto Landell de Moura e Francisco João de Azevedo, além de Alberto Santos Dumont, Evaristo Conrado Engelberg, Manuel Dias de Abreu, Andreas Pavel e Nélio José Nicolai. A ciência brasileira é representada por nomes como César Lattes (físico brasileiro codescobridor do méson pi), Mário Schenberg (considerado o maior físico teórico do Brasil), José Leite Lopes (único físico brasileiro detentor do UNESCO Science Prize), Artur Ávila (o primeiro latino-americano ganhador da Medalha Fields) e Fritz Müller (pioneiro no apoio factual à teoria da evolução apresentada por Charles Darwin).


Columbia (ônibus espacial)

Columbia foi o primeiro ônibus espacial (português brasileiro) ou vaivém espacial (português europeu), construído pelos Estados Unidos, baseado no protótipo Enterprise.
O Columbia foi o primeiro de uma série de cinco naves espaciais reaproveitáveis. Esta nova forma de viajar ao espaço foi uma tentativa dos Estados Unidos de transformar os voos espaciais em lançamentos rotineiros, de forma a serem economicamente mais viáveis.
Quando o Columbia foi lançado, em 12 de abril de 1981, a previsão que os primeiros modelos fariam até 100 voos e haveria uma média de 24 lançamentos por ano. Contudo, passados mais de 27 anos do primeiro lançamento foram realizados um total de 124 voos, tendo ocorrido dois grandes desastres com a morte das duas tripulações, e o recorde de lançamentos foi de apenas 9 em 1985.


Corrida espacial

Corrida espacial foi uma competição do século XX entre dois adversários da Guerra Fria, a União Soviética e os Estados Unidos, para alcançar capacidade superior de voo espacial. Teve suas origens na corrida armamentista nuclear baseada em mísseis balísticos entre as duas nações após a Segunda Guerra Mundial. A vantagem tecnológica demonstrada pela realização dos voos espaciais era vista como necessária para a segurança nacional e tornou-se parte do simbolismo e da ideologia da época. O período da corrida espacial trouxe lançamentos pioneiros de satélites artificiais, sondas espaciais robóticas para a Lua, Vênus e Marte, e voos espaciais tripulados em órbita terrestre baixa e, finalmente, para a Lua.
A competição começou a sério em 2 de agosto de 1955, quando a União Soviética respondeu ao anúncio estadunidense feito quatro dias antes da intenção de lançar satélites artificiais para o Ano Geofísico Internacional, declarando que também lançaria um satélite "no futuro próximo". Os desenvolvimentos nas capacidades de mísseis balísticos tornaram possível levar a competição entre os dois Estados para o espaço sideral. Esta competição ganhou a atenção do público com o "choque Sputnik", quando a URSS conseguiu o primeiro lançamento de satélite artificial bem-sucedido em 4 de outubro de 1957 do Sputnik 1, e posteriormente quando os soviéticos enviaram o primeiro humano ao espaço com o voo orbital de Iuri Gagarin em 12 de abril de 1961. A URSS demonstrou uma liderança inicial na corrida com estes e outros primeiros ao longo dos próximos anos, alcançando a Lua pela primeira vez com o Programa Luna, empregando missões robóticas
Depois que o presidente estadunidense, John F. Kennedy, aumentou as apostas e estabeleceu uma meta de "pousar um homem na Lua e devolvê-lo em segurança à Terra", ambos os países trabalharam no desenvolvimento de veículos de lançamento superpesados, com os Estados Unidos implantando com sucesso o Saturno V, que era grande o suficiente para enviar um orbitador de três pessoas e um módulo de pouso de duas pessoas à Lua. O objetivo foi alcançado em julho de 1969, com o voo da Apollo 11, uma conquista singular que os estadunidenses consideraram ofuscar quaisquer conquistas soviética anterior. No entanto, tal opinião é geralmente controversa, com outros atribuindo o primeiro homem no espaço como sendo uma conquista muito maior. A URSS criou dois programas lunares tripulados, mas não teve sucesso com seu foguete N1 para lançar e pousar na Lua antes dos Estados Unidos e acabou cancelando-o para se concentrar em Salyut, o primeiro programa de uma estação espacial, e os primeiros pousos em Vênus e em Marte. Enquanto isso, os EUA desembarcaram mais cinco tripulações do Programa Apollo na Lua e continuaram a exploração de outros corpos extraterrestres roboticamente.
Um período de distensão seguiu com o acordo de abril de 1972 sobre um projeto-teste cooperativo chamado Apollo-Soyuz (ASTP), resultando no acoplamento espacial de 17 de julho de 1975 na órbita terrestre e o encontro de uma tripulação de astronautas estadunidenses com uma tripulação de cosmonautas soviéticos e no desenvolvimento conjunto de um internacional padrão APAS-75. Este acoplamento é considerado como o ato final da corrida espacial, a competição só gradualmente seria substituída pela cooperação. O colapso da União Soviética eventualmente permitiu que os Estados Unidos e a recém-fundada Federação Russa encerrassem sua competição da Guerra Fria também no espaço, concordando em 1993 com os programas Shuttle-Mir e Estação Espacial Internacional.


Endeavour (ônibus espacial)

O Endeavour é o quinto e mais recente ônibus espacial construído pela NASA. A sua construção começou em 1987 com o objetivo de substituir o Challenger, destruído durante um acidente em 1986. Peças sobressalentes das estruturas do  Discovery e do Atlantis foram usadas na sua construção. A decisão de construir o Endeavour foi preferida à alternativa de reaparelhar o Enterprise porque o custo era menor.

O Endeavour foi lançada pela primeira vez em 1992 e teve como primeira missão interceptar e relançar um satélite que saíra da rota padrão. Em 1993 fez sua primeira missão de serviço ao Telescópio Espacial Hubble. O Endeavour saiu de serviço por oito meses em 1997 para reajustes, incluindo a instalação de uma nova escotilha pressurizada. Em dezembro de 1998, ela entregou o módulo da Estação Espacial Internacional.
O nome do vaivém espacial Endeavour foi dado em homenagem ao navio Endeavour comandado pelo navegador inglês James Cook na sua viagem de exploração do oceano Pacífico no século XVIII. O nome também é uma homenagem a outro Endeavour, o módulo de comando da Apollo 15.
Atualmente encontra-se em exposição no California Science Center, em Los Angeles.


Estação Espacial Internacional

Estação Espacial Internacional (EEI) (em inglês:  International Space Station, ISS, em russo:  Междунаро́дная косми́ческая ста́нция, МКС) é um laboratório espacial completamente concluído, cuja montagem em órbita começou em 1998 e terminou oficialmente em 8 de julho de 2011 na missão STS-135, com o ônibus espacial Atlantis. A estação encontra-se em uma órbita baixa de 408 x 418 km, que possibilita ser vista da Terra a olho nu, e viaja a uma velocidade média de 27 700 km/h, completando 15,70 órbitas por dia.
Na continuidade das operações da Mir russa e da Skylab dos Estados Unidos, a Estação Espacial Internacional representa a atual permanência humana no espaço e tem sido mantida com tripulações de número não inferior a três astronautas desde 2 de novembro de 2000. A cada rendição da tripulação, a estação comporta duas equipes (uma em serviço e a próxima), bem como um ou mais visitantes. A EEI envolve-se em diversos programas espaciais, sendo um projeto conjunto da Agência Espacial Canadense (CSA/ASC), Agência Espacial Europeia (ESA), Agência Japonesa de Exploração Aeroespacial (宇宙航空研究 ou JAXA), Agência Espacial Federal Russa (ROSKOSMOS) e Administração Nacional de Aeronáutica e Espaço (NASA) dos Estados Unidos.
A estação espacial encontra-se em órbita da Terra a uma altitude de aproximadamente 400 quilômetros, uma órbita tipicamente designada de órbita terrestre baixa. Devido à baixa altitude, a estação precisa ser constantemente reposicionada na órbita devido ao arrasto aerodinâmico. A estação perde, em média, 100 metros de altitude por dia e orbita a Terra num período de cerca de 92 minutos. Em 27 de junho de 2008 (às 01h01 UTC) completou 55 mil órbitas desde o lançamento do módulo Zarya, o primeiro a ser lançado ao espaço. É comum associar à estação um estado de "gravidade zero", criando-se assim alguma confusão, pois tal gravidade zero não ocorre. A gravidade na estação espacial, tendo em conta um raio terrestre de 6 378,1 km, é de 8,3 m/s² a 8,4 m/s², pela igualdade da Lei da Gravitação Universal (LGU) e o peso, o que é considerável. O efeito "gravidade zero" ocorre porque a estação está "a cair eternamente" devido à curva originada pela "força centrípeta" a que está sujeita.
A Estação Espacial Internacional era servida principalmente pelo vaivém espacial (português europeu) ou ônibus espacial (português brasileiro) e pelas espaçonaves Soyuz e Progress. A última missão de um ônibus espacial – o Atlantis - foi realizada em 8 de julho de 2011. A estação é utilizada continuamente para experiências científicas (algumas cuja realização na superfície terrestre seriam de elevada dificuldade, mas de relativa facilidade em órbita). Atualmente a estação está pronta para abrigar tripulações de seis elementos. Até julho de 2006, todos os membros da tripulação permanente integravam os programas espaciais russo ou norte-americano. Atualmente, a EEI recebe tripulantes das agências espaciais europeia, canadiana e japonesa. A Estação também já foi visitada por muitos astronautas de outros países e por turistas espaciais. Em janeiro de 2022, a NASA anunciou uma data planejada em janeiro de 2031 para aposentar a ISS e direcionar quaisquer partes remanescentes para uma área remota do Oceano Pacífico Sul.


Exploração

Exploração é o ato de pesquisar ou viajar, com o intuito de descobrir e conhecer regiões desconhecidas, com intuito científico, econômico ou militar. O termo também pode ser empregado para descrever as primeiras incursões de povos de uma cultura em um ambiente geográfico e cultural de outros povos (ver invasão, colonização, e imperialismo). Apesar de a exploração existir desde os primórdios da raça humana, o ápice dessa atividade ocorre entre período dos descobrimentos ou das grandes explorações marítimas, nos séculos XV e XVI e o apogeu da era dos grandes impérios coloniais, no século XIX. Em pesquisa científica, a exploração é um dos três objetivos da pesquisa (os outros dois são a descrição e a explicação). A exploração pode ainda ser uma tentativa de desenvolver um entendimento inicial de algum fenômeno.


Exploração de Marte


Exploração de Vênus


Exploração espacial


Foguete espacial

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Katherine Johnson


Linha do tempo da exploração espacial


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Medalha "Por Mérito na Exploração Espacial"


Microlançador Brasileiro


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Nave espacial

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Nova corrida espacial


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Programa espacial dos Estados Unidos


Programa espacial soviético


Saturno V


Sonda espacial


Sputnik


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Tecnologia espacial


Telescópio Espacial Nancy Grace Roman


Telescópio espacial Hubble


Traje espacial


Transporte espacial


Urânio

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V-2


Viagem espacial


Ônibus espacial


A.I. - Intelligenza artificiale

A.I. - Intelligenza artificiale (A.I. Artificial Intelligence) è un film del 2001 sceneggiato, diretto e co-prodotto da Steven Spielberg.
La pellicola, basata su un progetto di Stanley Kubrick, è liberamente tratta dal racconto di Brian Aldiss Supertoys che durano tutta l'estate del 1969.


Acceleratore di Intelligenza Artificiale

Un acceleratore di Intelligenza Artificiale (o anche Artificial Intelligence Accelerator e NPU, Neural Processing Unit) è una classe di microprocessori progettati per fornire accelerazione hardware a reti neurali artificiali, visione artificiale e algoritmi di apprendimento automatico per la robotica, l'Internet delle cose e altre applicazioni basate sull'uso dei dati.
Le possibili applicazioni di tali dispositivi includono le auto a guida autonoma, gli aeromobili a pilotaggio remoto, la diagnostica medica, l'elaborazione del linguaggio naturale e la traduzione automatica.


Alfabetizzazione all'intelligenza artificiale

L'alfabetizzazione all'intelligenza artificiale (in inglese: AI literacy) è l'abilità di comprendere, utilizzare, monitorare e riflettere criticamente sulle applicazioni di AI. Il termine si riferisce solitamente all'insegnamento di competenze e conoscenze al grande pubblico, in particolare a coloro che non sono esperti di intelligenza artificiale.
Sempre più persone considerano l'alfabetizzazione all'intelligenza artificiale una competenza essenziale per gli studenti, sia a livello scolastico che universitario, tuttavia, alcuni docenti ne vietano l'uso in classe e nei compiti arrivando a punire severamente chi la utilizza, equiparandone l'uso a una forma di imbroglio.  L'intelligenza artificiale è oggi utilizzata in numerosi ambiti, tra cui auto a guida autonoma, gli assistenti virtuali e generazione automatica di testi da parte di modelli AI generativi. Per questo, è fondamentale che gli utenti siano in grado di prendere decisioni consapevoli riguardo all'uso di questi strumenti. L'alfabetizzazione all'intelligenza artificiale pertanto può influenzare significativamente le future prospettive nel mondo del lavoro degli studenti.


Allucinazione (intelligenza artificiale)

L'allucinazione (detta anche confabulazione) è una risposta generata da un'intelligenza artificiale generativa che contiene dati falsi o fuorvianti presentati come fatti.


Anthropic

Anthropic è una benefit corporation statunitense di intelligenza artificiale con sede a San Francisco.


Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico (in inglese machine learning, abbreviato in ML) è una branca dell'intelligenza artificiale che raccoglie metodi sviluppati negli ultimi decenni del XX secolo in varie comunità scientifiche, sotto diversi nomi quali statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc., che utilizza metodi statistici per migliorare le prestazioni di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati. Nell'ambito dell'informatica, l'apprendimento automatico è una variante alla programmazione tradizionale nella quale in una macchina si predispone l'abilità di apprendere qualcosa dai dati in maniera autonoma, senza istruzioni esplicite. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono utilizzati in un'ampia varietà di branche del sapere, come la medicina, il filtraggio delle e-mail, il riconoscimento vocale e la visione artificiale, dove è difficile o non fattibile sviluppare algoritmi convenzionali per eseguire i compiti richiesti.
Arthur Samuel, che coniò il termine nel 1959, in linea di principio identifica due approcci distinti. Il primo metodo, indicato come rete neurale, sviluppa macchine ad apprendimento automatico per impiego generale il cui comportamento è appreso da una rete di commutazione connessa casualmente, a seguito di una routine di apprendimento basata su ricompensa e punizione (apprendimento per rinforzo). Il secondo metodo, più specifico, consiste nel riprodurre l'equivalente di una rete altamente organizzata progettata per imparare solo attività specifiche. La seconda procedura, che necessita di supervisione e richiede la riprogrammazione per ogni nuova applicazione, è molto più efficiente dal punto di vista computazionale.
L'apprendimento automatico è strettamente legato al riconoscimento di pattern e alla teoria dell'apprendimento computazionale ed esplora lo studio e la costruzione di algoritmi che possano apprendere da un insieme di dati e fare delle predizioni su questi, costruendo in modo induttivo un modello basato su dei campioni. L'apprendimento automatico viene impiegato in quei campi dell'informatica nei quali progettare e programmare algoritmi espliciti è impraticabile; tra le possibili applicazioni citiamo il filtraggio delle email per evitare spam, l'individuazione di intrusioni in una rete o di intrusi che cercano di violare dati, il riconoscimento ottico dei caratteri, i motori di ricerca e la visione artificiale.
L'apprendimento automatico è collegato, e spesso si sovrappone, alla statistica computazionale, che si occupa dell'elaborazione di predizioni tramite l'uso di computer. L'apprendimento automatico è anche fortemente legato all'ottimizzazione matematica, che fornisce metodi, teorie e domini di applicazione a questo campo. Per usi commerciali, è conosciuto come analisi predittiva.

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ChatGPT

ChatGPT (acronimo di Chat Generative Pre-trained Transformer, in italiano "trasformatore generativo pre-addestrato per chat") è un chat bot basato su intelligenza artificiale e apprendimento automatico, sviluppato dall'organizzazione di ricerca OpenAI.
Specializzato nella conversazione con utenti umani, il software utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per comprendere e generare testo, audio e immagini in linguaggio naturale. Lanciato inizialmente nel novembre 2022, ChatGPT ha mostrato capacità notevoli nell'elaborazione di risposte articolate, superando in diverse configurazioni il test di Turing. Nel corso degli anni il servizio si è evoluto passando dai modelli GPT-3.5 e GPT-4 fino ai più recenti GPT-5 e GPT-5.5, integrando funzionalità multimodali avanzate, l'assistente Pulse per la gestione dell'agenda e il browser Atlas per l'esecuzione di azioni web in modalità agente autonomo.


Claude (intelligenza artificiale)

Claude è una serie di modelli linguistici di grandi dimensioni sviluppata dall'azienda statunitense Anthropic e rilasciata per la prima volta nel 2023. Prende il nome dal matematico Claude Shannon, pioniere della teoria dell'informazione.
Claude è utilizzato per lo sviluppo di software tramite Claude Code e utilizza la cosiddetta IA costituzionale, una tecnica di addestramento sviluppata da Anthropic per migliorarne la conformità etica e legale.


Dario Amodei

Dario Amodei (San Francisco, gennaio 1983) è un imprenditore e ricercatore statunitense di origini italiane.
Dopo essere stato vicepresidente della ricerca di OpenAI, ha fondato insieme alla sorella Daniela Amodei Anthropic, azienda che ha sviluppato la famiglia di LLM Claude e di cui è attualmente CEO.


DeepSeek

DeepSeek (in cinese: 深度求索S, shēn dù qiú suǒP) è una società cinese di intelligenza artificiale che sviluppa modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) open source. Con sede a Hangzhou, Zhejiang, è di proprietà e finanziata esclusivamente dal fondo speculativo cinese High-Flyer, il cui co-fondatore, Liang Wenfeng, ha fondato la società nel 2023 e ne è l'amministratore delegato. L'azienda recluta giovani ricercatori di intelligenza artificiale dalle migliori università cinesi, e assume al di fuori del campo dell'informatica per diversificare le conoscenze e le capacità dei suoi modelli.
Il modello DeepSeek-R1 esegue attività allo stesso livello di ChatGPT, nonostante sia stato sviluppato a un costo significativamente inferiore (dichiarato in 6 milioni di dollari, rispetto ai 100 milioni di dollari per GPT-4 di OpenAI nel 2023) e richieda un decimo della potenza di calcolo di un LLM comparabile. Il modello di intelligenza artificiale è stato sviluppato da DeepSeek nel mezzo delle sanzioni degli Stati Uniti alla Cina (per i chip Nvidia), che avevano lo scopo di limitare la capacità del paese di sviluppare sistemi di intelligenza artificiale avanzati.


Enterprise resource planning

Un enterprise resource planning o ERP, conosciuto come pianificazione delle risorse d'impresa, è un software di gestione (o Software gestionale) che integra tutti i processi aziendali e tutte le funzioni aziendali rilevanti, ad esempio vendite, acquisti, gestione magazzino, finanza o contabilità. Integra quindi tutte le attività aziendali in un unico sistema per supportare al meglio il management. Attraverso tale sistema, i dati provenienti da molteplici parti dell'azienda vengono raccolti e gestiti in maniera centralizzata.
Con l'aumento della popolarità dell'ERP e la riduzione dei costi delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione, si sono sviluppate applicazioni che aiutano i business manager ad implementare questa metodologia nelle attività di business, quali il controllo di inventari, il tracciamento degli ordini, i servizi per i clienti, la finanza e le risorse umane.


Etica dell'intelligenza artificiale

L'etica dell'intelligenza artificiale è una branca dell'etica che studia le implicazioni economiche, sociali e culturali dello sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale (IA).
La filosofia, in merito alla questione di IA, svolge al giorno d’oggi un ruolo sempre più centrale nel dibattito internazionale il quale non si limita più, come un tempo, alla sola dimensione logico-teoretica del problema, ma si trova piuttosto obbligata ad affrontare in particolar modo le questioni etiche che sorgono da quella che è definita da molti una delle più grandi rivoluzioni industriali della storia, identificata spesso con il nome di industria 4.0. Fondamentali divengono quindi temi e concetti come quello di affidabilità, legalità, etica e responsabilità, ai quali la filosofia deve porre la propria attenzione se vuole che l’esponenziale sviluppo tecnologico possa essere in futuro correttamente regolamentato e controllato.
Sono perciò recentissime le iniziative nazionali, europee ed extraeuropee che per la prima volta si sono poste il problema di poter e dover regolamentare l’industria tecnologica ed, in particolar modo, il sempre più ampio mondo occupato dall'intelligenza artificiale.


F.E.A.R.

F.E.A.R. - First Encounter Assault Recon è un videogioco sparatutto in prima persona a tema horror sviluppato da Monolith Productions e pubblicato da Vivendi Universal Games nel 2005 per Microsoft Windows. Le versioni per le console Xbox 360 e PlayStation 3 sono state sviluppate da Day 1 Studios e distribuite rispettivamente nel 2006 e nel 2007.
La storia del gioco segue le vicende di un'unità militare d'élite dell'esercito statunitense nota come F.E.A.R. mentre è chiamata a fronteggiare i violenti fenomeni paranormali che hanno gettato nel caos una struttura dell'ATC, importante multinazionale impegnata nella ricerca medica e aerospaziale ma che in segreto conduce programmi sulla tecnologia nucleare, la criogenia, la clonazione e la telepatia.
Il 27 ottobre del 2006 è stata rilasciata la prima espansione ufficiale per Windows, F.E.A.R. Extraction Point, sviluppata da TimeGate Studios sempre sotto la produzione di Vivendi Games. A questa ne è seguita un'altra nel novembre del 2007, F.E.A.R. Perseus Mandate. Le due espansioni sono state pubblicate anche su Xbox 360 in un unico pacchetto, chiamato F.E.A.R. Files, mentre non sono mai state rese disponibili per PlayStation 3.
Il sequel del gioco, F.E.A.R. 2: Project Origin, è stato sviluppato da Monolith Productions a partire dal 2006 e pubblicato nel febbraio del 2009 sotto la produzione di Warner Bros. Interactive Entertainment.


Figli dell'intelligenza artificiale

Figli dell'intelligenza artificiale (The Pod Generation) è un film del 2023 diretto da Sophie Barthes.


Filosofia dell'intelligenza artificiale

La filosofia dell'intelligenza artificiale è il ramo della filosofia della mente, della filosofia della tecnologia e della filosofia della scienza che studia i problemi concettuali sollevati dall'intelligenza artificiale (IA): la natura dell'intelligenza, la possibilità di una mente artificiale, il rapporto tra sintassi e significato, la coscienza, l'autonomia, la responsabilità e lo statuto morale degli agenti artificiali.
La disciplina non coincide con la sola etica dell'intelligenza artificiale. Oltre ai problemi normativi, affronta questioni ontologiche, epistemologiche e antropologiche: che cosa significhi attribuire intelligenza a una macchina; se la simulazione di un comportamento intelligente implichi comprensione reale; se stati mentali come intenzionalità, esperienza soggettiva o coscienza possano essere riprodotti artificialmente; e in che modo l'IA modifichi le nozioni di mente, soggetto, decisione e azione.
In questo senso, la filosofia dell'IA si colloca all'incrocio fra riflessione teorica e trasformazione tecnica. Da un lato, eredita problemi classici della filosofia occidentale, come il rapporto fra mente e corpo, tra linguaggio e significato, tra apparenza del comportamento e realtà degli stati interni. Dall'altro, li riformula alla luce di sistemi artificiali capaci di classificare, prevedere, dialogare, produrre testi, immagini e decisioni in modi che in passato erano considerati esclusivamente umani.
La disciplina comprende dunque almeno tre livelli di analisi. Il primo è descrittivo e concettuale: chiarisce che cosa si intenda per intelligenza, apprendimento, ragionamento, comprensione o autonomia. Il secondo è metafisico ed epistemologico: si domanda se una macchina possa possedere veri stati mentali o se l'IA debba essere interpretata soltanto come simulazione funzionale di competenze cognitive. Il terzo è normativo e politico: riguarda la responsabilità, l'affidabilità, il potere sociale delle infrastrutture algoritmiche e la ridefinizione del ruolo umano in un ambiente tecnico sempre più automatizzato.
Benché il dibattito contemporaneo sia stato intensificato dalla diffusione dell'IA generativa e dei grandi modelli linguistici, la filosofia dell'intelligenza artificiale non nasce con le tecnologie del XXI secolo. Essa si sviluppa lungo una storia più ampia, che comprende la logica matematica, la cibernetica, la teoria della computazione, la filosofia del linguaggio, la fenomenologia della coscienza e la discussione sul significato dell'intelligenza umana e non umana.


Fisiognomica

La fisiognomica è una disciplina pseudoscientifica che attraverso la  fisiognomia, fisiognomonia o fisiognomonica pretende di dedurre i caratteri psicologici e morali di una persona dal suo aspetto fisico, soprattutto dai lineamenti e dalle espressioni del volto. Il termine deriva dalle parole greche physis (natura) e gnosis (conoscenza). Fin dal XVI secolo questa disciplina godette di una certa considerazione tanto da essere insegnata nelle università. La parola fisiognomica o fisiognomia venne usata fra gli studiosi per distinguerla dal termine fisionomia (o fisonomia) che ha un significato simile ma più generico.
Tutto il sapere umano si basa infatti sulla fisio-gnomica derivata dalla fisio-nomia estetica della realtà. Ovverosia dal dedurre, attraverso i sensi e l'osservazione morfo-genetica della natura, la sua intrinseca legge del divenire in atto. La cosiddetta "fisio-gnosia" in cui rientrava pure l'uomo quale cosciente parte della legge naturale.


Frame (intelligenza artificiale)

I frame sono strutture dati utilizzate nell'intelligenza artificiale nel contesto della rappresentazione della conoscenza. Il concetto è stato introdotto da Marvin Minsky nel 1974 nell'articolo A Framework for Representing Knowledge. I frame consentono di suddividere la conoscenza in sotto-strutture che rappresentano "situazioni stereotipate".
I frame costituiscono la struttura dati primaria dei linguaggi a frame impiegati nell'intelligenza artificiale.


GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) è un modello linguistico di grandi dimensioni multimodale sviluppato da OpenAI, un laboratorio di ricerca sull'intelligenza artificiale con sede a San Francisco. È il quarto modello della serie GPT e successore di GPT-3.
Distribuito ufficialmente il 14 marzo 2023, GPT-4 rappresenta un significativo salto qualitativo rispetto ai predecessori grazie alla sua capacità di accettare input non solo testuali ma anche visivi (immagini), sebbene l'output rimanga testuale. È accessibile tramite API a pagamento e per gli abbonati al servizio ChatGPT Plus, Team ed Enterprise, oltre ad essere il motore alla base di Microsoft Copilot (precedentemente Bing Chat).
Come altri "trasformatori", GPT-4 è stato pre-addestrato a prevedere il prossimo token in una sequenza utilizzando sia dati pubblici che "dati concessi in licenza da fornitori di terze parti", ed è stato poi perfezionato tramite l'apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF).


Gemini (chat bot)

Gemini (successore di Bard) è un chatbot basato sull'intelligenza artificiale generativa e sull'apprendimento automatico sviluppato da Google e creato sul modello linguistico Google Gemini. Era precedentemente basato su PaLM, e inizialmente sulla famiglia di grandi modelli linguistici LaMDA.