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favourites to win europa league,Junte-se à Hostess Popular Online para Desbloquear as Estratégias Mais Recentes e Eficazes, Garantindo Que Você Esteja Sempre Um Passo à Frente nos Jogos..Fenomenólogos como Edmund Husserl (1850-1938), Martin Heidegger (1889-1976) e Maurice Merleau-Ponty (1908-1962) serviram de fonte de inspiração para o que mais tarde seria conhecido como a tese da corporificação ''embodiment''. Eles se opuseram à abordagem mecanicista e descorporificada da explicação da mente, enfatizando o fato de que existem aspectos da experiência humana (consciência, cognição) que não podem ser simplesmente explicados por um modelo da mente como computação de símbolos internos. Do ponto de vista fenomenológico, tais aspectos permanecem inexplicáveis se, como no dualismo cartesiano, não estiverem "profundamente enraizados nas porcas e parafusos físicos do agente-interagente". Merleau-Ponty, em sua ''Phénoménologie de la perception'', por exemplo, rejeita a ideia cartesiana de que o modo primário de estar no mundo é o ''pensamento'' e propõe a ''corporeidade'', ou seja, o próprio corpo como local primário de conhecimento do mundo, e a percepção como meio e fundamento pré-reflexivo da experiência.,A inteligência artificial tradicional envolve uma abordagem computacional. Esse paradigma computacional primário evoluiu para a perspectiva corporificada e trouxe mais tópicos de pesquisa interdisciplinar para a IA. Essa nova perspectiva traz a necessidade de trabalhar com o mundo físico e com os sistemas que acompanham a robótica. A robótica é essencial para a perspectiva artificial corporificada porque computadores e robôs são diferentes. Os computadores definem as entradas; e os robôs podem interagir com o mundo físico através de seu próprio corpo. Os pesquisadores que trabalham com IA corporificada estão se afastando de uma abordagem baseada em algoritmos para os robôs interagirem com o mundo físico. Procura-se descobrir, primeiro, como sistemas biológicos funcionam, depois construir regras básicas de comportamento inteligente e, finalmente, aplicar esse conhecimento para criar sistemas artificiais, robôs ou dispositivos inteligentes. Essa proposta tem uma grande escala de aplicações e pesquisas. Por exemplo, pode ser vista em sistemas micro e nanomecatrônicos e ''hardware'' evolutivo, pesquisa de sistemas biossintéticos de cima para baixo, sistemas quimiossintéticos de baixo para cima e sistemas bioquímicos. A maioria da IA corporificada se concentra no treinamento de robôs e tecnologias de veículos autônomos. Os veículos autônomos têm um interesse significativo em aplicações, porque essa tecnologia permite dirigir e fazer julgamentos possíveis com base no que eles veem como os humanos fazem..
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