Introdução:
A máquina reativa apenas executava o processo básico. A máquina reativa é o tipo mais básico de inteligência artificial. Produz um resultado em resposta a uma entrada específica. Uma máquina reativa simples é aquela que recebe um rosto humano como entrada e devolve um retângulo à sua volta para o distinguir como um rosto. Por não ter memória, não guarda quaisquer dados e não aprende nada.
Os métodos estáticos de aprendizagem automática são máquinas reativas. Têm a ideia mais simples e podem ser encontrados em repositórios do GitHub por toda a internet. Descarregar, trocar, passar e importar estes modelos para o conjunto de ferramentas de um programador é muito fácil.
O que é a máquina reativa?
Este é o tipo mais básico de IA com base nas funcionalidades. Tem capacidades limitadas. É totalmente relacional. Não tem capacidade de memorizar a experiência passada, pois não consegue prever resultados com base nela. Só trabalha com os dados presentes e reage de acordo com esses dados. Os dispositivos de IA reativa não conseguem tirar conclusões a partir dos dados para avaliar as suas ações futuras. Para uma entrada específica, o resultado será sempre o mesmo. Só conseguem realizar um número limitado de tarefas predefinidas.
Como funcionam as máquinas reativas?
A IA reativa funciona como esperado, produzindo resultados esperados com base no material que recebe. Estes dispositivos reativos reagirão sempre da mesma forma a eventos semelhantes. As máquinas reativas não conseguem aprender nem imaginar o passado ou o futuro.
Qual é o exemplo de IA reativa?
O célebre software de xadrez da IBM que derrotou o campeão mundial Garry Kasparov é um exemplo de IA reativa.
O Deep Blue consegue reconhecer todas as peças de um tabuleiro de xadrez e perceber como se movem. É capaz de prever que jogadas fará ele próprio e o seu adversário a seguir. Consegue também determinar o melhor curso de ação entre várias opções.
Por outro lado, não tem noção do passado nem recordação do que aconteceu antes. O Deep Blue ignora tudo o que veio antes do instante presente, com exceção de uma restrição específica do xadrez, raramente utilizada, que proíbe repetir a mesma jogada três vezes. Tudo o que faz é examinar as peças no tabuleiro tal como estão atualmente e selecionar uma de várias jogadas futuras prováveis.[1]
Quais são algumas características da IA reativa?
- É boa para o reconhecimento simples de padrões e a classificação simples.
- É também excelente em situações em que todos os parâmetros são conhecidos.
- Consegue vencer os humanos porque faz cálculos muito mais depressa.
- Não tem capacidade para lidar com situações em que é necessária experiência passada.
- Understanding the Four Types of Artificial Intelligence. 14 de novembro de 2016; Disponível em: https://www.govtech.com/computing/understanding-the-four-types-of-artificial-intelligence.html.
Exemplos de máquinas reativas
As máquinas reativas são raras nos produtos modernos porque a maior parte da IA aprende agora com dados, mas a ideia continua a ser útil. Exemplos comuns incluem:
- O Deep Blue, o computador de xadrez da IBM que venceu o campeão mundial Garry Kasparov em 1997. Avaliava a posição atual do tabuleiro e escolhia a melhor jogada usando regras fixas e pesquisa.
- A IA de jogos simples em jogos de arcada e puzzles, onde um adversário responde à posição atual do jogador.
- Os filtros baseados em regras, como um filtro de spam básico que bloqueia emails com determinadas palavras e não aprende com novos exemplos.
- As regras básicas de recomendação, como "mostrar produtos da mesma categoria".
Máquina reativa vs IA de memória limitada
A reactive machine only looks at the present input and never stores past experience. Limited memory AI also looks at recent data, such as the last few seconds of road conditions for a self-driving car, and is trained on past examples. Learn more in limited memory AI or see all four types of AI.
Respostas rápidas
O que é uma máquina reativa em palavras simples?
É uma IA que reage ao que vê no momento, sem memória do passado e sem capacidade de aprender com ele.
A IA reativa ainda é usada hoje?
Sim, em sistemas simples onde o comportamento previsível importa mais do que a aprendizagem, como controladores baseados em regras e adversários básicos em jogos.
Quais são as limitações das máquinas reativas?
Não conseguem aprender com a experiência, melhorar ao longo do tempo nem lidar com situações fora das suas regras.
