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Inference is a cognitive process that involves drawing conclusions from available evidence and reasoning. It’s a fundamental component of critical thinking and problem-solving, playing a significant role in fields as diverse as scientific research, literature interpretation, and inteligência artificial^[1]. There are several types of inference, including deductive, inductive, abductive, statistical, and causal, each with its own unique approach and application. For instance, deductive inference is about deriving specific conclusions from general principles, while inductive inference forms general conclusions from specific observations. On the other hand, abductive inference is about making educated guesses based on available evidence, while statistical and causal inferences involve interpreting data to draw conclusions about a population or to determine cause-and-effect relationships. However, biases, preconceptions, and misinterpretations can influence the accuracy of inferences. Despite these challenges, inference remains an essential skill that can be improved through practice, critical thinking exercises, and engaging in diverse reading materials.

Definições de termos

1. ↑ inteligência artificial.

1 A Inteligência Artificial (IA) refere-se ao domínio da ciência da computação que tem por objetivo criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam a inteligência humana. Estas tarefas incluem o raciocínio, a aprendizagem, o planeamento, a perceção e a compreensão da linguagem. A IA tem origem em diferentes domínios, incluindo a psicologia, a linguística, a filosofia e a neurociência. Este domínio é proeminente no desenvolvimento de modelos de aprendizagem automática e de sistemas de processamento de linguagem natural. Desempenha também um papel importante na criação de assistentes virtuais e de sistemas de computação afectiva. As aplicações da IA estendem-se a vários sectores, incluindo os cuidados de saúde, a indústria, a administração pública e a educação. Apesar dos seus benefícios, a IA também suscita preocupações éticas e sociais, exigindo políticas regulamentares. A IA continua a evoluir com técnicas avançadas, como a aprendizagem profunda e a IA generativa, oferecendo novas possibilidades em vários sectores.

2 A Inteligência Artificial, vulgarmente conhecida por IA, é um domínio da ciência informática dedicado à criação de máquinas inteligentes que executam tarefas que normalmente requerem o intelecto humano. Estas tarefas incluem a resolução de problemas, o reconhecimento do discurso, a compreensão da linguagem natural e a tomada de decisões. A IA divide-se em dois tipos: a IA restrita, que é concebida para executar uma tarefa específica, como o reconhecimento de voz, e a IA geral, que pode executar quaisquer tarefas intelectuais que um ser humano possa fazer. É uma tecnologia em constante evolução que se baseia em vários domínios, incluindo a informática, a matemática, a psicologia, a linguística e a neurociência. Os conceitos fundamentais da IA incluem o raciocínio, a representação do conhecimento, o planeamento, o processamento da linguagem natural e a perceção. A IA tem aplicações abrangentes em vários sectores, desde os cuidados de saúde e os jogos até ao militar e à criatividade, e as suas considerações e desafios éticos são fundamentais para o seu desenvolvimento e implementação.

Artigos relacionados:

Inferência (Wikipédia)

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Inferences are steps in reasoning, moving from premises para logical consequences; etymologically, the word infer means to "carry forward". Inference is theoretically traditionally divided into deduction e induction, a distinction that in Europe dates at least to Aristotle (300s BCE). Deduction is inference deriving logical conclusions from premises known or assumed to be true, with the laws of valid inference being studied in logic. Induction is inference from particular evidence to a universal conclusion. A third type of inference is sometimes distinguished, notably by Charles Sanders Peirce, contradistinguishing abduction from induction.

Various fields study how inference is done in practice. Human inference (i.e. how humans draw conclusions) is traditionally studied within the fields of logic, argumentation studies, and cognitive psychology; inteligência artificial researchers develop automated inference systems to emulate human inference. Statistical inference uses mathematics to draw conclusions in the presence of uncertainty. This generalizes deterministic reasoning, with the absence of uncertainty as a special case. Statistical inference uses quantitative or qualitative (categorical) data which may be subject to random variations.

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