A

Agente Inteligente

Uma entidade computacional que funciona de forma contínua e autónoma num ambiente restrito. Aquele que adota a melhor ação possível perante uma situação e está presente na resolução de uma infinidade de problemas.

AIED (Artificial Intelligence in Education)

O terno AIED refere-se a uma pesquisa interdisciplinar "nas fronteiras da informática, da educação e da psicologia. Promove a investigação rigorosa e o desenvolvimento da aprendizagem interativa e adaptativa em ambientes para alunos de todas as idades e em todos os domínios" (International AIED Society, 2010).

AlphaGo

Um exemplo de um sistema de inteligência artificial desenvolvida pela companhia DeepMind da Google. Em 2015, o AlphaGo tornou-se o primeiro programa de computador a derrotar um jogador humano profissional no jogo de tabuleiro altamente complexo  que é o "Go". Em 2016, derrotou o jogador, Lee Sedol, um dos melhores jogadores do mundo de "Go". Nesse encontro, humano e máquina disputaram 5 jogos, tendo a máquina ganho 4 desses jogos e o humano um. Ficou famosa a jogada 37 do segundo jogo, efetuada pela máquina, devido ao seu perfil imprevisível e nunca esperado numa máquina.

Algoritmo

Consiste num conjunto de instruções, não ambíguas, para a realização de uma tarefa. Na IA, são os algoritmos que dizem à máquina como encontrar respostas para uma pergunta ou soluções para um problema.

Ambientes de Aprendizagem Adaptativa

São ambientes digitais de aprendizagem que utilizam tecnologia digital para promover interações de ensino e mediar a aprendizagem de acordo com a necessidades específicas de cada aluno. Estes ambientes tem a capacidade de se adaptar ao ritmo de aprendizagem do aluno, bem como aconselhar na escolha dos materiais a apresentar de acordo com as necessidades específicas de cada aluno. Estes ambientes desenvolvem-se através de 3 modelos, o pedagógico, o do domínio do conhecimento e o da aprendizagem.

Análise da Aprendizagem (Learning Analytics)

A análise de aprendizagem consiste na medição, recolha, análise e relatório de dados sobre os alunos e os seus contextos, com o objetivo de entender e otimizar a aprendizagem e os ambientes em que ela se desenvolve.

Aprendizagem colaborativa

A aprendizagem colaborativa é um método educacional suportado em metodologias interativas que promove o trabalho colaborativo entre alunos ao nível da pesquisa, compreensão e interpretação da informação sobre determinados tópicos e assuntos. Trata-se de um método muito aplicado na vertente do desenvolvimento de trabalho de projeto.

Aprendizagem de máquina (Machine Learning ou ML)

Uma disciplina da IA que investiga o problema de fazer com que as máquinas resolvam problemas sem serem explicitamente programadas para tal. As máquinas "aprendem" a partir de padrões que reconhecem e ajustam o seu comportamento de acordo com esses padrões. Este conceito foi definido por Arthur Samuel em 1959 como "campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados".

Aprendizagem profunda (Deep Learning ou DL)

Trata-se de um subconjunto de técnicas de aprendizagem de máquina que utilizam modelos especializados (tipicamente baseados em redes neurais) para modelar e compreender estruturas e padrões complexos em dados.

Aprendizagem por reforço (Reinforcement Learning ou RL)

É um tipo de problema e uma classe de algoritmos de aprendizagem de máquina em que o algoritmo aprende por tentativa e erro. Durante o treino, cada decisão da máquina é avaliada quantitativamente mediante sua contribuição para o objetivo/tarefa a concretizar. Com base nestas avaliações, o algoritmo vai, lentamente, aprendendo em que circunstâncias uma decisão é útil ou não. Exemplos de tarefas de aprendizagem por reforço incluem "como ganhar uma alta pontuação num jogo" ou "como gerir uma fábrica de forma eficiente".

Aprendizagem não-supervisionada

É um tipo de aprendizagem de máquina onde se pretende identificar padrões existentes em conjuntos de dados, sem que seja fornecida ao algoritmo qualquer indicação acerca da informação que se pretende identificar. Cabe ao algoritmo identificar essa informação – por exemplo, informação que permite sumarizar os dados, agrupá-los, produzir dados artificiais semelhantes, etc...

Aprendizagem supervisionada

É um tipo de aprendizagem de máquina onde se pretende identificar correspondências entre dados (por exemplo, entre uma imagem e o seu conteúdo) a partir de exemplos explícitos, tipicamente fornecidos por humanos. Cabe ao algoritmo perceber, a partir dos exemplos, qual a correspondência que melhor explica os exemplos dados.

Argumento do quarto Chinês

É um famoso argumento filosófico de John Searle que, na sua interpretação mais genérica, questiona a possibilidade de o cérebro humano operar como um computador - refutando a hipótese da IA Forte, i.e., de que é possível a um sistema computacional exibir inteligência ao nível da humana. Na sua forma mais simples, o argumento de Searle é de que, se a IA Forte é possível, será possível criar um programa de computador "fluente" numa língua natural - por exemplo, o chinês - programa esse que seria capaz, em particular, de passar o Teste de Turing. No entanto, caso tal programa exista, um homem fechado num quarto seria capaz de processar texto em chinês passado através de uma abertura, seguindo para tal as "regras" desse programa, sem que, nesse processo, o homem compreendesse realmente chinês. Dada a conclusão absurda, o filósofo conclui que a premissa original (que a IA Forte é possível) é falsa. Pode assistir à explicação em vídeo, disponibilizada pela Open University.

Assistentes digitais

Um assistente pessoal inteligente é um agente inteligente de software que através da interação com um utilizador, utilizando o processamento natural da língua (NLP Natural Language Processing), consegue realizar um conjunto de tarefas e atividades. Exemplos disto são a Siri, o Google Assistant, a Alexa, a Cortana, entre outros.

Autonomia

No contexto da IA, a autonomia é a capacidade de agir sem supervisão/controlo de um humano. Assim, uma máquina ou veículo é referido como autónomo se puder operar da forma desejada sem intervenção humana. Um dos mais recentes exemplos no campo da IA são os veículos autónomos.

B

Big data

Grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados que são demasiado complexos para serem processados por um software de processamento de dados tradicional.

Blackbox

Diz-se de um sistema cujo funcionamento não é transparente para o utilizador, i.e., em que o utilizador não consegue perceber o processo que explica o comportamento do sistema. Este termo tem sido aplicado frequentemente em relação a muitos algoritmos de aprendizagem profunda. Estes algoritmos recebem dados disponibilizados, processam esses dados durante o seu processo de treino/aprendizagem, processo esse que vai determinar o seu comportamento futuro. No entanto, uma vez treinados, o comportamento destes sistemas não é fácil de interpretar para os humanos. Esta situação levanta questões de ordem ética pois desconhecemos como determinadas decisões são tomadas por estes algoritmos.

Bots

Qualquer agente de software que executa um programa, script ou tarefa de forma automatizada.

C

CAPTCHA 

       Este é o acrónimo em Inglês para "completed automated public Turing test to tell computers and             humans apart". Este método é muito usado na Internet para, por exemplo, validar uma inscrição.             Concretiza-se através de uma caixa de texto onde se tem de clicar no Não sou robô.

Chatbots

Um agente de software, com funcionalidades que lhe permite “conversar” com um humano através de comandos de texto ou voz. Utilizado em inúmeras empresas, por exemplo, de comércio eletrónico, educação, saúde e negócios para facilitar comunicação e para responder às perguntas dos utilizadores de forma mais rápida, consistente, e eficiente.

Ciência dos Dados (Data Science)

Consiste num alargado grupo de disciplinas, como estatística, probabilidade, computação, visualização de dados, etc. Tem como objeto de estudo o processo de extração de conhecimento de um conjunto heterogéneo de dados, como por exemplo: imagens, som, texto, links de redes sociais, medições físicas, etc. A Inteligência Artificial – em particular a Aprendizagem de Máquina - assumem um papel central neste processo.

Cobots ou robôs colaborativos

São robôs destinados a interagir com os seres humanos num espaço compartilhado e a interagir de forma colaborativa para atingir um determinado objetivo ou realizar uma tarefa, onde a sinergia humano/robô resulta numa mais valia para o processo. Os Cobots distinguem-se dos robôs industriais tradicionais, projetados para trabalhar autonomamente com segurança garantida pelo isolamento do contato com o ser humano.

Conexionismo

Linha de estudo, que remonta a meados do século XX, que procura perceber como opera o cérebro humano pela modelação do mesmo usando redes neurais artificiais.

E

Educational data mining (EDM)

Campo de pesquisa relacionado com a aplicação da recolha de dados, aprendizagem de máquina e estatística gerada a partir de ambientes educacionais (por exemplo, sistemas inteligentes de tutoria).

Ética

Ética ou filosofia moral é, na filosofia, o estudo do conjunto de valores morais de um grupo ou indivíduo. A palavra "ética" vem do grego ethos e significa caráter, disposição, hábito, sendo sinónimo de moral.

H

Heurística

Na resolução de problemas, uma heurística pode ser vista como uma estratégia de resolução rápida que permite simplificar o problema fornecendo, ainda assim, soluções aceitáveis ou até ótimas (embora optimalidade não seja, muitas vezes, assegurada).

I

Internet das Coisas (IoT)

 A Internet das coisas é um conceito que se refere à interligação digital de objetos do dia a dia através da internet (ou outras redes) com a capacidade de transmissão de dados. Resumidamente a IoT é uma rede de objetos físicos interligados capaz de reunir e de transmitir dados.

Inteligência Artificial (IA)

Um campo da ciência da computação dedicado ao estudo de desenvolvimento de sistemas computacionais que tomam decisões inteligentes, raciocinam e resolvem problemas.

Inteligência Artificial Fraca (Artificial Narrow Intelligence, ANI)

Conhecida em Inglês como Artificial Narrow Intelligence (ANI) ou Week AI, é o tipo de inteligência exibido por sistemas que apenas conseguem desempenhar uma tarefa ou problema muito específico, por exemplo, jogar xadrez. Não consegue estender para contextos diferentes o que aprendeu num determinado contexto (por exemplo, como jogar um jogo de vídeo). Esta é a IA que  existe atualmente.

Inteligência Artificial Forte (Artificial General Intelligence, AGI)

Conhecida em Inglês como Artificial General Intelligence (AGI) ou Strong AI, é a inteligência artificial ao nível da inteligência humana. Atualmente, é uma área de investigação muito intensa, mas o trabalho nesta área é ainda muito preliminar, não havendo nenhum sistema que exiba um tipo de inteligência que possa ser considerada AGI. No entanto, especialistas como Ray Kurzweil aponta o ano de 2045 para o atingir da singularidade.

Inteligência de máquina

Sinónimo de Inteligência Artificial.

Inteligência Artificial simbólica

Diz respeito aos métodos de inteligência artificial que utilizam representações "simbólicas" de na resolução de problemas. Tais métodos assentam em processos dedutivos abstratos e na lógica, tendo sido o paradigma dominante na IA desde meados dos anos 50 até o final dos anos 80.

P

Perceptrão

Um dos modelos fundacionais que viria, mais tarde, a dar origem às redes neurais - o perceptrão pode ser visto como um modelo abstrato de um “neurónio”, e foi desenvolvido em 1957 por Frank Rosenblatt no Cornell Aeronautical Laboratory. Juntamente com os algoritmos de aprendizagem associado, recebeu inicialmente uma grande atenção por exibir a capacidade de aprender. No entanto, foram rapidamente reconhecidas as suas principais limitações, o que diminuiu muito o interesse no estudo das redes neurais durante muitos anos, dando lugar ao que se designou por um dos Invernos da IA.

Planeamento

Um subproblema da IA que lida com a identificação da sequência de ações ou estratégia a serem executadas (tipicamente por uma máquina) de forma a resolver um dado problema. Tem de se considerar qual a informação a ter em conta na escolha das ações a tomar, qual o efeito dessas ações, qual o objetivo a atingir/problema a resolver.

Processamento de língua natural (Natural Language Processing ou NLP)

É uma disciplina que fica na intersecção entre a Inteligência Artificial e a Linguística e que estuda os problemas da produção e compreensão automática de linguagens humanas. Procura dotar os computadores com a capacidade de "compreender" a língua humana, falada ou escrita.

V

Viés na IA

Na inteligência artificial (IA) - tal como nos humanos - os processos de decisão estão sujeitos a viés/preconceito. Tais preconceitos poderão passar por vezes despercebidos, sobretudo nos sistemas de IA que aprendem a partir dos dados. Na realidade, os dados utilizados por tais sistemas são dados que representam ou resultam, na sua maioria, de decisões humanas. Assim, incorporam implicitamente o viés e preconceito da decisão humana, muitas vezes ditada por estereótipos definidos ao longo do tempo. Importa pois, em muito, a qualidade dos dados utilizados para treinar as máquinas que vão tomar decisões baseadas nesses mesmos dados.

Veículos autónomos

Um veículo autónomo designa qualquer veículo terrestre com capacidade de transporte de pessoas ou bens sem a utilização de um condutor humano.

R

Reconhecimento de imagem

O processo de identificação ou deteção de um objeto (ou característica de um objeto) numa imagem ou vídeo. Atualmente, soluções baseadas na aprendizagem de máquina (nomeadamente aprendizagem profunda) apresentam resultados superiores aos obtidos por seres humanos no reconhecimento de imagem.

Rede Generativa Adversarial (Generative Adversarial Network ou GAN)

Uma classe de modelos, tipicamente baseados em redes neurais utilizados na aprendizagem não-supervisionada. Numa GAN, duas redes neurais competem entre si num jogo de soma zero. Uma das redes (a rede geradora) procura gerar dados artificiais o mais realistas possível. A segunda rede (a rede discriminadora) procura identificar se um determinado dado é real ou gerado pela rede geradora. Através da competição, a rede geradora é treinada para gerar, por exemplo, fotos que parecem autênticas a observadores humanos, contendo muitas características realistas.

Redes neurais artificiais (Artificial Neural Networks ou ANN)

Modelos utilizados na aprendizagem de máquina que são constituídos por um número elevado de unidades de processamento de informação muito simples ("neurónios"). Afinando o funcionamento de cada neurónio individualmente, as ANNs conseguem fazer que um computador aprenda a resolver tarefas que seriam demasiado difíceis de programar explicitamente.

S

Singularidade

No campo da Inteligência Artificial, a "singularidade" refere-se ao momento em que as máquinas atingem inteligência sobre-humana, levando a um crescimento exponencial de inteligência e da tecnologia.

Sistema híbridos inteligente

Um sistema híbrido inteligente é um sistema de software que combina técnicas de IA simbólica e subsimbólica (e.g., conexionista).

Sistema pericial (Expert System)

Sistema de IA que procura condensar o conhecimento/experiência humanos numa determinada área, como por exemplo no diagnóstico médico. Os sistemas periciais tiveram um impacto muito grande no início da IA. A sua arquitetura inclui tipicamente uma base de conhecimento e um conjunto de regras (programadas manualmente) que determinam a utilização desse conhecimento em situações bem definidas. As técnicas de aprendizagem de máquina têm vindo a substituir esta abordagem específica de IA. No entanto, alguns especialistas na área afirmam que o desenvolvimento futuro da IA terá de passar pela combinação de ambas as abordagens, naquilo que se designa por sistemas híbridos inteligentes.

Sistema de reconhecimento facial

Um sistema de reconhecimento facial é uma técnica cujo ponto de partida reside em que cada pessoa tem um padrão característico facial e que através de um sistema inteligente de análise profunda de imagem, se pode identificar a pessoa ou mesmo percecionar, por exemplo, emoções.

Sistema tutorial inteligente (Intelligent Tutoring Sistems ou ITS)

Um Sistema Tutorial Inteligente (STI) é um sistema suportado em tecnologia digital que oferece instruções diretas personalizadas ou feedback aos alunos, ou seja, dispensando a intervenção direta de um professor ou educador.

T

Teste de Turing

Um teste concebido por Alan Turing que visa avaliar a capacidade de uma máquina imitar o comportamento humano. O teste envolve um avaliador humano que conversa, através de um terminal de computador, com um humano e uma máquina, usando língua natural e vai avaliando as conversas. O obetivo era que uma máquina consegue passar no teste pois o avaliador humano não conseguia distinguir entre a máquina e o humano. Pode assistir à explicação em vídeo, disponibilizada pela plataforma TEDEd.

Tradutor automático de língua ( Language Translator)

       Um tradutor automático de língua é um software que traduz automáticamente palavras ou texto             de uma língua de partida ( o Inglês, por exemplo) para uma língua de chegada ( o Português). 

V

Visão computacional (Computer Vision)

É uma área de estudo que procura desenvolver software e hardware que permita a um computador "compreender" imagens ou vídeos. Na visão computacional desenvolve-se a tecnologia necessária à captura, processamento e análise de imagens com vista à obtenção de informação de alto nível (i.e., compreender o que está representado na imagem).