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Coletar, analisar e usar informações para gerar inteligência
Dominar técnicas e ferramentas de inteligência tornou-se essencial em um cenário marcado pela poluição informacional e pelo crescimento acelerado de conteúdos de baixa qualidade. Em meio à sobrecarga de dados, aumenta o risco de decisões equivocadas baseadas em informações distorcidas, desatualizadas ou enganosas. O uso estratégico do OSINT permite filtrar, verificar e contextualizar dados públicos de maneira sistemática, fornecendo uma base mais confiável para análises e escolhas bem fundame...

IA + SimpleX = Assistente privado sem intermediários
Executar uma IA local (como LLaMA.cpp, whisper.cpp, etc.) em um mini PC ou Raspberry Pi, combinada com um relay SimpleX privado rodando via .onion (com Tor), permite que você tenha um assistente pessoal inteligente sem depender de intermediários. Isso evita, por exemplo, o vazamento de dados sensíveis para empresas proprietárias dessas inteligências artificiais. Ideal para pesquisadores que utilizam esse tipo de assistente, mas ainda estão em fase de sigilo em seus estudos e experimentos. Tam...

Experimente a Rede Onion
Os serviços onion representam uma alternativa poderosa e acessível para hospedagem web, combinando economia, privacidade e independência de forma única no cenário atual da internet. Se você pretende manter um site básico, com apenas textos, sem vídeos ou arquivos pesados, executar um servidor web através da rede Tor oferece uma série de benefícios únicos que o diferenciam significativamente dos métodos tradicionais de hospedagem. A simplicidade e acessibilidade dessa tecnologi...

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Na prática, o movimento em direção ao surgimento de máquinas pensantes ganhou força quando Pascal 1623-1662 inventou a primeira máquina de calcular e Leibniz 1646-1716 defendeu a possibilidade das máquinas serem capazes de deduzir.
Leibniz entendia que o pensamento humano dotado de estrutura lógica poderia ser reproduzido por uma máquina capaz de executar operações lógicas. A máquina de calcular de Pascal foi considerada por Leibniz e outros pensadores como uma prova da possibilidade da criação de máquinas pensantes e serviu de estímulo para diversos estudos sobre o tema.
Entre os vários pesquisadores se destaca George Boole 1815-1864, matemático e filósofo britânico que desenvolveu a Álgebra Booleana, permitindo um salto evolucionário no desenvolvimento dos computadores e da inteligência artificial.
A lógica booleana consegue trabalhar com operadores de decisão como o E, OU e NÃO. Estas operações são executadas nos circuitos digitais e podem ser representadas de forma binária através dos sinais zero e um.
Existem diversos pesquisadores igualmente importantes no desenvolvimento da computação e inteligência artificial. É uma lista extensa de colaboradores, Frege, Russel, Wittgenstein, Quine, Carnap, Tarski, Turing, entre vários outros.
A pergunta sobre a possibilidade das máquinas pensarem é encarada de diversas formas ainda hoje. Para alguns, a resposta consiste em um forte não, uma vez que o pensar humano é entendido como algo que está além dos processos de operações lógicas, é um misto de emoções e percepções. Para outros, a resposta é positiva e o argumento se mantém na convicção do raciocínio ser um processo lógico cognitivo.
McCulloch e o matemático Pitts, propuseram em 1943 um modelo matemático para o neurônio, ainda em 1943 o pesquisador Hebb descobriu a plasticidade das sinapses e fundamentou uma explicação para o aprendizado do cérebro.
Tais descobertas motivaram o surgimento de modelos computacionais capazes de certas decisões e foi em 1956 que se usou pela primeira vez o termo “Inteligência Artificial” para denominar máquinas inteligentes.
Independente do tipo de convicção, alguns avanços ocorreram e já é possível distinguir duas formas distintas de inteligência artificial.
A primeira se refere ao fato de computadores conseguirem efetuar decisões em assuntos específicos e “aprender” com certos eventos. Aqui encontramos as redes neurais, algoritmos genéticos, entre outros.
A segunda forma de inteligência artificial é baseada na simulação do comportamento humano, onde uma máquina programada corretamente consegue imitar uma ou mais características dos seres vivos.
Do inicio dos estudos sobre inteligência artificial até os dias de hoje é possível identificar um mínimo de três períodos evolutivos.
Clássico (1956-1970) Tinha como objetivo simular a inteligência humana através de aplicação lógica.
Romântico (1970-1980) Concentrou em simular a inteligência humana em situações pré-determinadas através da representação de conhecimento adaptado ao tipo de problema.
Moderno (1980-1990) Buscou simular o comportamento de um especialista humano para resolver problemas em um domínio específico, aplicando sistemas de regras em modelos computacionais contextualizados.
Atualmente a maioria dos pesquisadores em inteligência artificial se concentra na produção de ferramentas especializadas em resolver ocorrências distintas para atender a demanda de mercado. A ideia de criar uma máquina com toda a complexidade encontrada no cérebro humano foi aos poucos substituída pela perspectiva de uma ferramenta capaz de executar tarefas específicas.
Na prática, o movimento em direção ao surgimento de máquinas pensantes ganhou força quando Pascal 1623-1662 inventou a primeira máquina de calcular e Leibniz 1646-1716 defendeu a possibilidade das máquinas serem capazes de deduzir.
Leibniz entendia que o pensamento humano dotado de estrutura lógica poderia ser reproduzido por uma máquina capaz de executar operações lógicas. A máquina de calcular de Pascal foi considerada por Leibniz e outros pensadores como uma prova da possibilidade da criação de máquinas pensantes e serviu de estímulo para diversos estudos sobre o tema.
Entre os vários pesquisadores se destaca George Boole 1815-1864, matemático e filósofo britânico que desenvolveu a Álgebra Booleana, permitindo um salto evolucionário no desenvolvimento dos computadores e da inteligência artificial.
A lógica booleana consegue trabalhar com operadores de decisão como o E, OU e NÃO. Estas operações são executadas nos circuitos digitais e podem ser representadas de forma binária através dos sinais zero e um.
Existem diversos pesquisadores igualmente importantes no desenvolvimento da computação e inteligência artificial. É uma lista extensa de colaboradores, Frege, Russel, Wittgenstein, Quine, Carnap, Tarski, Turing, entre vários outros.
A pergunta sobre a possibilidade das máquinas pensarem é encarada de diversas formas ainda hoje. Para alguns, a resposta consiste em um forte não, uma vez que o pensar humano é entendido como algo que está além dos processos de operações lógicas, é um misto de emoções e percepções. Para outros, a resposta é positiva e o argumento se mantém na convicção do raciocínio ser um processo lógico cognitivo.
McCulloch e o matemático Pitts, propuseram em 1943 um modelo matemático para o neurônio, ainda em 1943 o pesquisador Hebb descobriu a plasticidade das sinapses e fundamentou uma explicação para o aprendizado do cérebro.
Tais descobertas motivaram o surgimento de modelos computacionais capazes de certas decisões e foi em 1956 que se usou pela primeira vez o termo “Inteligência Artificial” para denominar máquinas inteligentes.
Independente do tipo de convicção, alguns avanços ocorreram e já é possível distinguir duas formas distintas de inteligência artificial.
A primeira se refere ao fato de computadores conseguirem efetuar decisões em assuntos específicos e “aprender” com certos eventos. Aqui encontramos as redes neurais, algoritmos genéticos, entre outros.
A segunda forma de inteligência artificial é baseada na simulação do comportamento humano, onde uma máquina programada corretamente consegue imitar uma ou mais características dos seres vivos.
Do inicio dos estudos sobre inteligência artificial até os dias de hoje é possível identificar um mínimo de três períodos evolutivos.
Clássico (1956-1970) Tinha como objetivo simular a inteligência humana através de aplicação lógica.
Romântico (1970-1980) Concentrou em simular a inteligência humana em situações pré-determinadas através da representação de conhecimento adaptado ao tipo de problema.
Moderno (1980-1990) Buscou simular o comportamento de um especialista humano para resolver problemas em um domínio específico, aplicando sistemas de regras em modelos computacionais contextualizados.
Atualmente a maioria dos pesquisadores em inteligência artificial se concentra na produção de ferramentas especializadas em resolver ocorrências distintas para atender a demanda de mercado. A ideia de criar uma máquina com toda a complexidade encontrada no cérebro humano foi aos poucos substituída pela perspectiva de uma ferramenta capaz de executar tarefas específicas.
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