SINOPSE
O aprendizado de máquina se beneficia de estruturas de dados que se aproximam do objetivo central: a aprendizagem. A proposta apresentada busca criar modelos adaptados a essas estruturas, sem regras rígidas, permitindo uma exploração mais ampla. A ideia central gira em torno da Base de Aprendizados, que se fundamenta em duas necessidades essenciais: perguntas e respostas, promovendo um ambiente onde a máquina pode buscar respostas para questões diversas, incluindo aquelas que não são exclusivamente humanas.
Esse conceito desafia a visão tradicional da Inteligência Aumentada, que muitas vezes subestima a capacidade das máquinas de inferir e abstrair. As respostas obtidas, mesmo que não sejam perfeitas, representam um passo no processo de aprendizado, visando alcançar uma verdade que satisfaça qualitativa e quantitativamente as indagações feitas. A abordagem formal, por meio de algoritmos, permite a tradução desse aprendizado em código de máquina.