“No seu início, a Inteligência Artificial (IA) invadiu a Filosofia, a Matemática (Lógica) e a Linguagem, importando ideias sem uma interação de mão dupla com essas disciplinas. Hoje em dia, a multidisciplinaridade cedeu lugar à interdisciplinaridade (Ciência Cognitiva) (KOTSERUBA; TSOTSOS, 2018), levando a IA a conversar com as neurociências para poder ler o cérebro (de forma geral, esses estudos são baseados em Ressonância Magnética Funcional por Imagem [fMRI]). Essa conversa entre áreas permitiu a Aprendizagem Profunda (Deep Learning) com alguns êxitos. Entretanto, depois de se atingir um alvo, é desejável que se vá além, usando a criatividade e a imaginação para inovar ainda mais” (VICARI, 2021, p. 73).
Fonte: VICARI, R. M. Influências das Tecnologias da Inteligência Artificial no ensino. Estudos Avançados, v. 35, p. 73- 84, 2021. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ea/a/VqyZbNzYfnCJ8s8Psft4jZf/?format=html. Acesso em: 5 maio 2023.

Qual a principal tecnologia que permitiu os maiores avanços atuais da IA em sistemas de aprendizagem, e é treinada com muitos dados, com mecanismos de representação do conhecimento e raciocínio baseados nas Redes Neurais e nos modelos estatísticos?
Alternativas
Alternativa 1:
Algoritmos Genéticos.

Alternativa 2:
Redes Probabilísticas.

Alternativa 3:
Modelos Híbridos.

Alternativa 4:
Aprendizagem de Máquina (Machine Learning - ML)

Alternativa 5:
Arquitetura Agent-Zero