Use o Teste de Turing para discutir um critério clássico de inteligência baseado em comportamento observável. Reconheça por que passar por humano em uma conversa não prova, sozinho, compreensão, consciência ou competência geral.

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Trace o ciclo básico de um agente: perceber o ambiente, processar informações, decidir e agir. Identifique sensores, atuadores e ambiente em exemplos simples, como um robô aspirador, um filtro de spam ou um assistente virtual.

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Diferencie um sistema que só executa comandos fixos de um sistema que escolhe ações de acordo com metas, contexto e consequências esperadas. Analise quando a autonomia é pequena, como em uma sugestão, ou maior, como em um carro autônomo.

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Separe automação comum, algoritmos tradicionais e IA sem depender de jargão. Classifique exemplos em que as regras são totalmente pré-programadas, em que há escolha inteligente e em que o sistema melhora com dados.

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Reconheça a IA baseada em regras, na qual especialistas escrevem condições, exceções e heurísticas para tomar decisões. Entenda o papel dos sistemas especialistas e por que eles funcionam bem em domínios claros, mas sofrem quando há ambiguidade demais.

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Distinga aprendizagem de máquina de regras escritas manualmente: o sistema usa dados para ajustar um modelo que depois será usado em novos casos. Acompanhe a diferença entre treinar um modelo e usar o modelo já treinado para responder.

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Reconheça a IA generativa como a família de sistemas que produz texto, imagem, áudio, vídeo ou código em vez de apenas escolher uma categoria. Relacione modelos fundacionais a sistemas treinados em grandes volumes de dados e adaptados para muitas tarefas.

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Classifique tarefas comuns de IA, como reconhecer padrões, classificar itens, prever valores, recomendar opções, planejar ações e gerar conteúdo. Para cada situação, decida qual tipo de tarefa está sendo pedido antes de pensar em ferramentas ou técnicas.

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Diferencie a IA estreita, feita para tarefas específicas, da inteligência artificial geral, ou AGI, que seria capaz de aprender e agir amplamente em muitos contextos. Reconheça que a IA atual é poderosa, mas ainda especializada e limitada.

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Raciocine sobre por que sistemas de IA podem errar mesmo quando parecem confiantes: dados incompletos, situações novas, objetivos mal definidos ou padrões enganosos. Identifique sinais de que uma resposta precisa de verificação humana.

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