Limites e Cuidados no Aprendizado da IA
Overfitting explicado:
Modelos podem memorizar dados em vez de aprender padrões gerais.
Exemplo: modelo treinado apenas com dados de um ano falha ao prever tendências de outro.
Dados ruins geram IA ruim:
Dados enviesados produzem decisões enviesadas.
Exemplo: algoritmos de contratação baseados em histórico discriminatório.
Exemplos práticos:
IA híbrida e baseada em dados: recomendações e buscas.
Exemplo: Google Search, Netflix, Amazon.
Limites do aprendizado automático:
IA estreita executa apenas tarefas específicas e não entende contexto cultural ou ironia.
Exemplo: tradutor automático erra expressões idiomáticas.
Por que a IA não aprende como humanos:
Aprende padrões estatísticos, não significado ou contexto.
Exemplo: tradutor automático entende palavras, mas não expressões idiomáticas complexas.
Você sabia?
