A Inteligência Artificial Geral (IAG), também conhecida como Inteligência Artificial forte, se refere à ideia de uma máquina que pode realizar qualquer tarefa que um ser humano possa fazer. Embora a IAG ainda esteja fora do alcance da tecnologia atual, a pesquisa em IA está avançando rapidamente e muitas tarefas que antes eram consideradas impossíveis para as máquinas agora são realizadas com sucesso por meio de algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais. À medida que a tecnologia continua a evoluir, a possibilidade de uma IAG se torna cada vez mais plausível.
A Inteligência Artificial Restrita (IAR), também conhecida como Inteligência Artificial fraca, é a forma atual de IA que está amplamente disponível. Ela é projetada para realizar tarefas específicas com alta precisão e eficiência. As IARs são treinadas para executar tarefas específicas, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, previsão de séries temporais e muito mais. Elas são amplamente utilizadas em várias indústrias, incluindo finanças, saúde, manufatura e varejo. Embora as IARs sejam úteis em muitas situações, elas ainda têm limitações e não podem executar tarefas que estão fora de sua programação específica.
O Machine Learning é uma das áreas mais importantes da Inteligência Artificial. Ele se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que as máquinas aprendam a partir de dados, sem serem explicitamente programadas para executar uma tarefa específica. O objetivo do Machine Learning é permitir que as máquinas sejam capazes de aprender e melhorar continuamente a partir dos dados, tornando-se mais precisas e eficientes ao longo do tempo.
Por meio do Machine learning obtemos ou não uma inteligencia artificial restrita.
Aprendizado da Máquina → Inteligência Artificial.