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Inteligência artificial já é capaz de criar outras IAs melhor que humanos

Diego Melo Por

Pesquisadores de aprendizado de máquina estão desenvolvendo inteligências artificiais capazes de criar outras IAs de modo melhor e mais avançado do que as criadas por humanos. Ou seja: a Skynet está realmente cada vez mais próxima. Ou quase isso.

É o que diz um artigo publicado no MIT Technology Review nesta semana. De acordo com o texto, pesquisadores do Google Brain, divisão da gigante de buscas que trabalha com desenvolvimento de inteligência artificial, fizeram um software que criou um sistema de aprendizado que, ao ser testado contra uma plataforma que avalia a capacidade de processamento de linguagem, demonstrou ser superior a qualquer sistema criado diretamente por humanos.

Outros grupos de pesquisadores também apresentaram, nos últimos meses, progressos significativos nessa mesma área: fazer softwares de aprendizado de máquina desenvolverem outros softwares de aprendizado de máquina. Cientistas de lugares como o próprio MIT, Universidade da Califórnia, Berkeley e da DeepMind, outra companhia de pesquisa em IA do Google, estão trabalhando ativamente em projetos semelhantes.

Mas se os próprios programas de inteligência artificial estão criando outros programas de IA, como ficam os empregos dos desenvolvedores destes mesmos softwares? De acordo com Jeff Dean, líder das pesquisas do Google Brain na área, no futuro esse tipo de tecnologia realmente poderá substituir esses trabalhadores, mas com pelo menos um efeito positivo: eles estariam livres para trabalhar em funções mais importantes do que em tarefas mais comuns e laboriosas, como treinar os sistemas de inteligência com grandes volumes de dados. Atualmente, apesar do interesse das empresas e dos grandes investimentos na área, a mão de obra especializada ainda é escassa (e cara).

Mas, por enquanto, essa situação ainda está longe de tornar-se realidade. Por estar nos estágios iniciais de desenvolvimento, a automatização do aprendizado de máquina exige enorme poder de processamento. No teste do Google Brain, por exemplo, foram necessários 800 processadores gráficos trabalhando em conjunto — o que também torna esse tipo de pesquisa extremamente cara.

No entanto, especialistas estão otimistas com os avanços das pesquisas. Conforme a tecnologia for se tornando mais prática, ela poderá acelerar o tempo de desenvolvimento de novos produtos que incluem inteligência artificial.

Para o pesquisador do MIT Otkrist Gupta, esse é um investimento que vale a pena. “Aliviar a carga [de trabalho] sobre os cientistas de dados é uma grande recompensa”, disse em entrevista ao MIT Technology Review. “Isso pode torná-los mais produtivos, criar modelos melhores, e torná-los livres para explorar ideias de alto nível”.

Mas será que a humanidade vai conseguir acompanhar e se adaptar aos impactos e transformações que essas tecnologias certamente causarão na sociedade (ou, pelo menos, antes de a Skynet dominar o mundo)?

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Pétrickson
Sistemas criando sistemas, a cada geração uma i.a melhor q a outra, sua evolução é exponencial, logo a skynet vai n só ter consciência como adquirir vontades.
Se nossas emoções são reações químicas deve ser possível recriá-las com algoritmos lógicos complexos, algo q pelo fato do seu avanço ser exponencial n está muito longe, infelizmente...
Keaton
Já era.https://www.youtube.com/wat...
Keaton
Já era.
https://www.youtube.com/watch?v=FOtIYOJ7fJc
Willian Antonio Dos Santos
Esse negócio de Skynet é complicado, prefiro pensar na possibilidade do J.A.R.V.I.S. rsrs... sou otimista.

A "inteligência" humana leva a lutar geralmente por 2 motivos: o homem é limitado e necessita de recursos; e os recursos são escassos. Já as máquinas, para bem ou para mal, não tem muitas limitações desse tipo (então recurso não é um objetivo).

E sobrevivência? bom... A autopreservação não é monopólio de indivíduos inteligentes, é um comportamento natural. Primeiro o indivíduo se autopreserva, depois ele lança mão de autoconsciência e inteligência para tal. A IA ainda está a nível instrumental, como a ciência e tecnologia, que precisam de justificativas (para a sociedade humana): esse artigo, por exemplo, se justifica por "The current approach to designing algorithms is a laborious process". Se for criar uma IA com autopreservação, autoconsciência e inteligencia, para depois tentar extingui-la merece ter que lutar com ela.
Willian Antonio Dos Santos
rsrs...
Falei mais no sentido de que há um costume na nossa sociedade de ver tudo sobre essa relação (do trabalho). Mas a maioria das pessoas passa 1/3 do seu tempo doidas para que o tempo passe: para chegar sexta-feira (final de semana), para chegar o 5° dia útil, para chegar as férias ou, no pior dos casos, a aposentadoria. O apogeu da evolução humana não será esse tipo de economia (baseada em troca de tempo por sobrevivência). Isso porque nós dominamos a natureza (inclusive a nossa própria natureza).
Gustave Dupré
"E quando não houver mais espaço, o sistema que indica que nascemos para trabalhar vai ruir. Porque máquinas não consomem coisas produzidas por outras máquinas."Que ótima reflexão. Uma luz no fim do túnel ou fim da nossa espécie com ascensão da skynet.
Gustave Dupré
"E quando não houver mais espaço, o sistema que indica que nascemos para trabalhar vai ruir. Porque máquinas não consomem coisas produzidas por outras máquinas."
Que ótima reflexão. Uma luz no fim do túnel ou fim da nossa espécie com ascensão da skynet.
Willian Antonio Dos Santos
Esse sistema está correto até a sétima vida do gato rsrsrMais do que isso não posso dar garantias.
Willian Antonio Dos Santos
Esse sistema está correto até a sétima vida do gato rsrsr
Mais do que isso não posso dar garantias.
Willian Antonio Dos Santos
Vlw, muito bom o grupo.Tenho interesse sim. ^^
Willian Antonio Dos Santos
Vlw, muito bom o grupo.
Tenho interesse sim. ^^
Keaton
d) Gato é mortal?Gato não é homem. Logo Gato é imortal. :pzuera haha
Keaton
d) Gato é mortal?
Gato não é homem. Logo Gato é imortal. :p

zuera haha
#VAICORINTHIANS
muito boa sua explicação, existe um grupo de I.A no facebook, em ingles, caso esteja interessado. Artificial Intelligence & Deep Learning
Felipe Souza
Que comentário show! Obrigado pelo incentivo.
Felipe Souza
Que comentário show! Obrigado pelo incentivo.
Gaba
http://olhardigital.uol.com...
Gaba
http://olhardigital.uol.com.br/noticia/robo-pedreiro-constroi-casa-inteira-em-2-dias/49504
Willian Antonio Dos Santos
Mas você pode colocar restrições programadas a IA. Se for um robô você pode programar uma camada de software para que a IA respeite as três leis da Robótica (ou leis da física em geral). Porém todo o comportamento não, porque seria inviável na maioria dos casos (seria rígido d+ também).Exemplo, usam um algoritmo chamado Min e Max para IAs em jogos. Ele tenta prever o futuro para escolher a melhor jogada. Para um jogo simples de Xadrez o número de combinações é enorme, demoraria muito tempo para programar cada jogada possível, caso fizesse apenas as principais ainda não seria tão bom quanto a estratégia do Min e Max. rsrs
Willian Antonio Dos Santos
Mas você pode colocar restrições programadas a IA. Se for um robô você pode programar uma camada de software para que a IA respeite as três leis da Robótica (ou leis da física em geral). Porém todo o comportamento não, porque seria inviável na maioria dos casos (seria rígido d+ também).

Exemplo, usam um algoritmo chamado Min e Max para IAs em jogos. Ele tenta prever o futuro para escolher a melhor jogada. Para um jogo simples de Xadrez o número de combinações é enorme, demoraria muito tempo para programar cada jogada possível, caso fizesse apenas as principais ainda não seria tão bom quanto a estratégia do Min e Max. rsrs
???????Feripe Hatsune?
Lembram do filme Eu, Robô? Vai ser basicamente isso, máquinas (re) programando máquinas, máquinas fabricando máquinas sem nenhuma interação humana. E a Skynet propriamente dita ainda está distante, mas inevitável.
Willian Antonio Dos Santos
Já o paradigma conexionista é o mais usado hoje, ele se baseia em 2 características do cérebro:a) É um sistema distribuído;b) Realiza um mapeamento entre entrada e saída de forma flexível (não é mapeamento único).A rede neural contém vária camadas de neurônios artificiais que realizam operações super simples (cada neurônio contém uma saída de impulso e várias entradas com pesos diferentes). Ele ativa ou não se o impulso que vem das entradas for forte o suficiente, daí os pesos são super importantes. O treinamento consiste em algoritmos que buscam encontrar o melhor peso para que essas camadas de neurônios da rede transformem uma entrada em uma saída.Mas o que a entrada significa? pode ser uma imagem (os pixels dela). E a saída? pode ser o nome do objeto principal da imagem (Ex: duas saídas: a primeira ativa se for um avião, a segunda se for um barco). Você mostra a imagem de um barco para entrada da rede, diz para a rede na saída que aquilo ela tem que indicar que é um barco. Roda o algoritmo para ela encontrar os pesos que melhor realiza esse mapeamento. Faz isso para várias imagens, como se apontasse para o objeto e falasse o que é para uma criança.Na hora de usar a rede treinada, você poderia pega uma imagem de um hidroavião e mostra para ela. Se o treinamento foi bom, você pode ser surpreendido pela ativação das duas saídas (avião + barco), mesmo que ela nunca tenha "visto" um objetos desses.Porque ela aprenderia algo que você não ensinou explicitamente?- Ela generalizou, atividade humana que os outros paradigmas são incapazes (por isso redes neurais é tão utilizada). Ela consegue isso porque o mapeamento flexível e distribuído dela é capaz de representar meio símbolo (ou 1/4, 1/5 e etc). Metade dos neurônios podem ativar como se estivessem vendo um avião, enquanto a outra metade ativa para outro símbolo, o barco. Isso é realmente apreender um símbolo. No paradigma simbólico a inferência é incapaz de quebrar um símbolo, ou é 100% barco ou 0%. Na rede pode ser 50% barco. E esse valor é completamente baseado nos dados (quanto mais dados melhor a generalização, ela aprende a ignorar informações que não definem bem o que é um barco, mesmo que você só mostre exemplos, e não explique nada).Resumo, IA usa programação, como qualquer coisa em computação, mas o programador não define o comportamento do sistema, ele programa estratégias inteligentes de chegar a soluções que sejam/ou pareçam inteligentes. Isso tudo baseados em conhecimento (simbólico, textual, visual, sonoro ou etc). Quem desenvolve IA é como um Maestro, ele orquestra estratégias para um sistema se comportar de forma inteligente com base nos dados que o sistema conhece.
Willian Antonio Dos Santos
Já o paradigma conexionista é o mais usado hoje, ele se baseia em 2 características do cérebro:
a) É um sistema distribuído;
b) Realiza um mapeamento entre entrada e saída de forma flexível (não é mapeamento único).

A rede neural contém vária camadas de neurônios artificiais que realizam operações super simples (cada neurônio contém uma saída de impulso e várias entradas com pesos diferentes). Ele ativa ou não se o impulso que vem das entradas for forte o suficiente, daí os pesos são super importantes. O treinamento consiste em algoritmos que buscam encontrar o melhor peso para que essas camadas de neurônios da rede transformem uma entrada em uma saída.

Mas o que a entrada significa? pode ser uma imagem (os pixels dela). E a saída? pode ser o nome do objeto principal da imagem (Ex: duas saídas: a primeira ativa se for um avião, a segunda se for um barco).

Você mostra a imagem de um barco para entrada da rede, diz para a rede na saída que aquilo ela tem que indicar que é um barco. Roda o algoritmo para ela encontrar os pesos que melhor realiza esse mapeamento. Faz isso para várias imagens, como se apontasse para o objeto e falasse o que é para uma criança.

Na hora de usar a rede treinada, você poderia pega uma imagem de um hidroavião e mostra para ela. Se o treinamento foi bom, você pode ser surpreendido pela ativação das duas saídas (avião + barco), mesmo que ela nunca tenha "visto" um objetos desses.

Porque ela aprenderia algo que você não ensinou explicitamente?
- Ela generalizou, atividade humana que os outros paradigmas são incapazes (por isso redes neurais é tão utilizada). Ela consegue isso porque o mapeamento flexível e distribuído dela é capaz de representar meio símbolo (ou 1/4, 1/5 e etc). Metade dos neurônios podem ativar como se estivessem vendo um avião, enquanto a outra metade ativa para outro símbolo, o barco. Isso é realmente apreender um símbolo. No paradigma simbólico a inferência é incapaz de quebrar um símbolo, ou é 100% barco ou 0%. Na rede pode ser 50% barco. E esse valor é completamente baseado nos dados (quanto mais dados melhor a generalização, ela aprende a ignorar informações que não definem bem o que é um barco, mesmo que você só mostre exemplos, e não explique nada).

Resumo, IA usa programação, como qualquer coisa em computação, mas o programador não define o comportamento do sistema, ele programa estratégias inteligentes de chegar a soluções que sejam/ou pareçam inteligentes. Isso tudo baseados em conhecimento (simbólico, textual, visual, sonoro ou etc). Quem desenvolve IA é como um Maestro, ele orquestra estratégias para um sistema se comportar de forma inteligente com base nos dados que o sistema conhece.
Willian Antonio Dos Santos
O paradigma evolucionário representa as soluções para um problema como se fosse um indivíduo de uma espécie:Ex:- Se você quer procurar a jogada mais inteligente em um jogo de damas, o indivíduo poderia ter um cromossomo por casa do tabuleiro.- O valor do cromossomo seria: 0, se vazia; 1, se for peça sua; e -1 em peça do adversário.E para solucionar o problema ele vai precisar de: - Um mecanismo de cruzamento: com mutação aleatória, altera um cromossomo; e crossover, mistura os cromossomos do pai e da mãe em algum ponto.- Uma função de avaliação para matar indivíduos ruins: como se fosse a natureza. Soluções ruins morrem (se a movimentação da peça piora, ou não melhora, a condição do jogador).
Willian Antonio Dos Santos
O paradigma evolucionário representa as soluções para um problema como se fosse um indivíduo de uma espécie:
Ex:
- Se você quer procurar a jogada mais inteligente em um jogo de damas, o indivíduo poderia ter um cromossomo por casa do tabuleiro.
- O valor do cromossomo seria: 0, se vazia; 1, se for peça sua; e -1 em peça do adversário.

E para solucionar o problema ele vai precisar de:
- Um mecanismo de cruzamento: com mutação aleatória, altera um cromossomo; e crossover, mistura os cromossomos do pai e da mãe em algum ponto.
- Uma função de avaliação para matar indivíduos ruins: como se fosse a natureza. Soluções ruins morrem (se a movimentação da peça piora, ou não melhora, a condição do jogador).
Willian Antonio Dos Santos
O paradigma simbólico é baseado em descrever simbolicamente proposições e através de um motor de inferências, você inferir algum conhecimento com base também em outras proposições conhecidas.Exemplo:a) Todo homem é mortal => Se X = Homem, então X = Mortal.b) Aristóteles é um homem => Aristoteles = Homemc) Aristóteles é mortal?Para resolver C, e gerar conhecimento, o motor de inferências nega a pergunta e busca uma contradição no resto da base (A ou B). Se achou, é porque a resposta é sim.
Willian Antonio Dos Santos
O paradigma simbólico é baseado em descrever simbolicamente proposições e através de um motor de inferências, você inferir algum conhecimento com base também em outras proposições conhecidas.

Exemplo:
a) Todo homem é mortal => Se X = Homem, então X = Mortal.
b) Aristóteles é um homem => Aristoteles = Homem
c) Aristóteles é mortal?
Para resolver C, e gerar conhecimento, o motor de inferências nega a pergunta e busca uma contradição no resto da base (A ou B). Se achou, é porque a resposta é sim.
Willian Antonio Dos Santos
IA é definida como gerar comportamento que seja ou que pareça inteligente em sistemas computacionais. Em IA tem vários paradigmas, os mais importantes:1) Simbólico (se baseia em lógica proposicional);2) Evolucionário (se baseia numa metáfora com o processo de seleção natural da biologia);3) Conexionista (se baseia em modelos para emular a rede neural de um cérebro humano).
Willian Antonio Dos Santos
IA é definida como gerar comportamento que seja ou que pareça inteligente em sistemas computacionais. Em IA tem vários paradigmas, os mais importantes:
1) Simbólico (se baseia em lógica proposicional);
2) Evolucionário (se baseia numa metáfora com o processo de seleção natural da biologia);
3) Conexionista (se baseia em modelos para emular a rede neural de um cérebro humano).
Antônio Augusto Morais
João Malaquias, não, não está.Para a máquina tudo é puramente número. Normalmente as Redes Neurais Artificiais (que fornecem a inteligência artificial) são treinadas com um conjunto enorme de dados (entradas e saídas) de forma que a cada iteração nesse processo de treinamento a informação contida em cada Neurônio Artificial é alterada.Depois de encerrado o treinamento da Rede Neural, quem é dá área diz que essa Rede se torna uma caixa preta, ou seja, não sabemos o que tem dentro, mas sabemos que funciona. Inclusive na área acadêmica existem muitas pesquisas relacionadas à extração de regras de uma Rede Neural.Ao final, essa Rede Neural é testada com um conjunto de dados que é chamado Conjunto de Teste, para se verificar a eficácia da Rede em resolver o problema para o qual ela foi treinada.Um exemplo de aplicação disso é o reconhecimento e a transcrição automática de voz em texto.
Antônio Augusto Morais
João Malaquias, não, não está.
Para a máquina tudo é puramente número. Normalmente as Redes Neurais Artificiais (que fornecem a inteligência artificial) são treinadas com um conjunto enorme de dados (entradas e saídas) de forma que a cada iteração nesse processo de treinamento a informação contida em cada Neurônio Artificial é alterada.
Depois de encerrado o treinamento da Rede Neural, quem é dá área diz que essa Rede se torna uma caixa preta, ou seja, não sabemos o que tem dentro, mas sabemos que funciona. Inclusive na área acadêmica existem muitas pesquisas relacionadas à extração de regras de uma Rede Neural.
Ao final, essa Rede Neural é testada com um conjunto de dados que é chamado Conjunto de Teste, para se verificar a eficácia da Rede em resolver o problema para o qual ela foi treinada.
Um exemplo de aplicação disso é o reconhecimento e a transcrição automática de voz em texto.
Willian Antonio Dos Santos
Não desista, ainda há muita coisa em IA a ser explorada. Processamento Natural de Linguagem (PNL) é uma das aplicações. Se uma IA proporciona avançar as IAs nessa área específica não significa que todos os problemas em IA estão resolvidos. Eu pesquiso na área de Criatividade Computacional (mestrado) e uso extensivamente IA. Por exemplo, esse avanço em PNL pode auxiliar no meu trabalho. É assim que ciência funciona, um avanço pode saturar uma área, mas viabiliza outras áreas. Abre nichos.
Esse desafio devia motivar e não desmotivar.

Se pensássemos apenas em manter o sistema, ainda estaríamos apertando parafusos em linhas de montagem em série. E sinceramente, não acho que isso seja algo da nossa natureza, nascemos para irmos além. Do mesmo jeito que as pessoas usam Uber, Airbnb e etc hoje em dia e não ficam super preocupadas com as formas de trabalho que vão sofrer impacto, com IA vai ser a mesma coisa, o trabalho vai migrar (para coisas mais humanas). E quando não houver mais espaço, o sistema que indica que nascemos para trabalhar vai ruir. Porque máquinas não consomem coisas produzidas por outras máquinas.
Willian Antonio Dos Santos
Não desista, ainda há muita coisa em IA a ser explorada. Processamento Natural de Linguagem (PNL) é uma das aplicações. Se uma IA proporciona avançar as IAs nessa área específica não significa que todos os problemas em IA estão resolvidos. Eu pesquiso na área de Criatividade Computacional (mestrado) e uso extensivamente IA. Por exemplo, esse avanço em PNL pode auxiliar no meu trabalho. É assim que ciência funciona, um avanço pode saturar uma área, mas viabiliza outras áreas. Abre nichos.Esse desafio devia motivar e não desmotivar.Se pensássemos apenas em manter o sistema, ainda estaríamos apertando parafusos em linhas de montagem em série. E sinceramente, não acho que isso seja algo da nossa natureza, nascemos para irmos além. Do mesmo jeito que as pessoas usam Uber, Airbnb e etc hoje em dia e não ficam super preocupadas com as formas de trabalho que vão sofrer impacto, com IA vai ser a mesma coisa, o trabalho vai migrar (para coisas mais humanas). E quando não houver mais espaço, o sistema que indica que nascemos para trabalhar vai ruir. Porque máquinas não consomem coisas produzidas por outras máquinas.
Igor Ferraz
Não de forma explícita. É meio que: aplique essa fórmula matemática nesses GB de dados e, de acordo com o resultado, execute uma das ações possíveis nesses outros GB de dados utilizando análise combinatória.
Imagino como sendo algo assim. Não é algo tão previsível, entende? Lembrando que não possuo propriedade para falar do assunto.
João Malaquias
É essa a minha dúvida: esta "ação mais apropriada para determinado momento" NÃO está escrita no código?
Igor Ferraz
Me corrijam se eu estiver errado, mas aí vai:A IA é desenvolvida por pesquisadores, desenvolvedores e afins. Não deixa de ser uma forma de programação ou, ainda, um programa. Tendo esse ponto esclarecido, continuemos.A parte não trivial é que os desenvolvedores que criaram uma determinada IA não sabem exatamente como ela vai se comportar. Através de análise de dados que em que essa IA é submetida, seu comportamento é alterado (em alguns caso até se reprogramando). Não é só um "if" num código. As IAs analisam dados, encontram padrões no mesmo e conseguem identificar a ação mais apropriada para determinado momento.Programaticamente, como isso é feito?Essa parte eu deixo para alguém mais entendido no assunto comentar. rs
Igor Ferraz
Me corrijam se eu estiver errado, mas aí vai:
A IA é desenvolvida por pesquisadores, desenvolvedores e afins. Não deixa de ser uma forma de programação ou, ainda, um programa. Tendo esse ponto esclarecido, continuemos.
A parte não trivial é que os desenvolvedores que criaram uma determinada IA não sabem exatamente como ela vai se comportar. Através de análise de dados que em que essa IA é submetida, seu comportamento é alterado (em alguns caso até se reprogramando). Não é só um "if" num código. As IAs analisam dados, encontram padrões no mesmo e conseguem identificar a ação mais apropriada para determinado momento.
Programaticamente, como isso é feito?
Essa parte eu deixo para alguém mais entendido no assunto comentar. rs
João Malaquias
Eu vejo muito esses termos de venda 'IA' e 'aprendizado de máquina' hoje em dia mas eu não entendo exatamente como isso é considerado algo autônomo ou independente. O que temos nessa área que não é algo literalmente escrito para ser como é? Por que isso é 'inteligência' ou 'aprendizado' e não apenas 'programação'?
Keaton
Eh, não tem robo que construa casa sozinho... Mas impressora de casa já tem... =p
Keaton
Eh, não tem robo que construa casa sozinho... Mas impressora de casa já tem... =p
Felipe Souza
Mas existem muitas possibilidades e novas tendências deverão surgir. Não desistirei de Ciência da Computação.
Felipe Souza
Mas existem muitas possibilidades e novas tendências deverão surgir. Não desistirei de Ciência da Computação.
Wagner Sabor
Esquema é virar pedreiro... Antes que inventem algum robô que construa casas sozinho... hahahaha
Wagner Sabor
Esquema é virar pedreiro... Antes que inventem algum robô que construa casas sozinho... hahahaha
JulioTenorio
Só falta eles se fabricarem, ai adeus humanos.
Juliotenorio
Só falta eles se fabricarem, ai adeus humanos.
Lucas Carvalho
Se uma IA criada por humanos cria uma IA melhor que as IAs criadas por humanos, isso quer que ela cria uma IA melhor que si mesma, e que portanto tem mais capacidade de criar um IA melhor que si mesma. ... e assim por diante.Agora é só deixar esse processo correr sozinho.
Lucas Carvalho
Se uma IA criada por humanos cria uma IA melhor que as IAs criadas por humanos, isso quer que ela cria uma IA melhor que si mesma, e que portanto tem mais capacidade de criar um IA melhor que si mesma. ... e assim por diante.

Agora é só deixar esse processo correr sozinho.
Myker
Não só você, meu caro. Essa notícia me fez reconsiderar minha opção de curso.
Myker
Não só você, meu caro. Essa notícia me fez reconsiderar minha opção de curso.
Felipe Souza
E eu tava aqui empolgadão para entrar no curso de Ciência da Computação e seguir me especializando na área de IA.
Felipe Souza
E eu tava aqui empolgadão para entrar no curso de Ciência da Computação e seguir me especializando na área de IA.
Daniel Lima
Nossa...
Daniel Lima
Nossa...