Uma memória associativa recupera informação armazenada pelo seu conteúdo e não por um endereço: uma pista parcial ou com ruído basta para evocar o todo correspondente – tal como os primeiros compassos trazem à memória uma canção inteira. As redes de Hopfield são um exemplo clássico na investigação em IA. O princípio surge também no hardware (memória endereçável por conteúdo) e em análises do mecanismo de atenção dos modelos de linguagem modernos.
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Iniciar demonstraçãoAs redes neuronais artificiais (RNA) são modelos computacionais compostos por muitas unidades ligadas ("neurónios") dispostas em camadas, que processam entradas através de ligações ponderadas. Durante o treino, os pesos são ajustados passo a passo com exemplos, normalmente por retropropagação. As RNA são a base do deep learning e alimentam o reconhecimento de imagem, o reconhecimento de voz e os grandes modelos de linguagem. Apesar da inspiração biológica, funcionam de forma muito mais simples do que o cérebro humano.
O reconhecimento de padrões é a identificação automática de regularidades, estruturas ou características recorrentes em dados como imagens, sons, textos ou medições. Os sistemas atribuem novas observações a categorias conhecidas ou descobrem grupos sem rótulos predefinidos. Entre as aplicações contam-se o reconhecimento facial, o reconhecimento de escrita manual, a inspeção de qualidade na produção e a deteção de transações invulgares. A disciplina é um alicerce importante da aprendizagem automática.
A computação cognitiva é um termo genérico para sistemas que pretendem emular processos de pensamento humanos, como compreender a linguagem, raciocinar e aprender com a experiência, a fim de apoiar as decisões das pessoas. O termo tornou-se amplamente conhecido na década de 2010, sobretudo através do IBM Watson. Combina métodos como o processamento de linguagem natural, o machine learning e a representação do conhecimento; hoje fala-se mais frequentemente de assistentes de IA ou de modelos de linguagem.
