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
Uma máquina reativa olha apenas para a entrada atual e nunca armazena experiências passadas. A IA de memória limitada também considera dados recentes, como os últimos segundos das condições da estrada para um carro autônomo, e é treinada com exemplos passados. Saiba mais em IA de memória limitada ou veja os quatro tipos de IA.
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.