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No septuagésimo aniversário da histórica conferência de Dartmouth, onde o termo “Inteligência Artificial” foi introduzido, a conversa entre Stefano A. Cerri e Enrico Motta percorrerá a evolução da IA, começando pelos “General Problem Solvers” dos anos sessenta, passando pela representação do conhecimento, as ontologias e os sistemas inteligentes, até chegar aos Large Language Models que dominam o panorama atual.
Em particular, um tema chave que será abordado diz respeito à relação entre a IA tradicional, que se baseia em modelos explícitos e formais de representação do conhecimento e raciocínio, e a IA moderna, que se baseia em modelos estatísticos multidimensionais aplicados a uma enorme quantidade de dados.
A IA requer conhecimentos confiáveis, contexto, e também habilidades robustas de explicação, interpretação e interação.
Os LLMs são criticados pela falta de transparência e confiabilidade - limitações que acarretam riscos muito elevados, dado o nível de sofisticação dos modelos atuais.
Portanto, durante o debate será discutido se essas limitações dos atuais LLMs introduzem a necessidade de reconsiderar os elementos de representação e raciocínio que definem a IA tradicional.
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