Jarvis, a futura inteligência artificial do Google, tem o potencial de revolucionar a forma como navegamos na web.

Fonte: Clube91.5FM

O Google está trabalhando em uma nova tecnologia de inteligência artificial (IA) que funciona diretamente no navegador Chrome.

Essa inovação permitirá realizar tarefas como buscas, compras e reservas, apresentando um sistema capaz de “prever vários passos à frente”, conforme a visão do CEO Sundar Pichai.

Internamente chamado de Projeto Jarvis, o sistema poderá ser apresentado ao público em dezembro durante o lançamento do modelo avançado de IA Gemini 2.0, conforme informações da The Information.

Jarvis, uma inteligência artificial de navegação com funções de planejamento e execução de tarefas.

O Jarvis é uma ferramenta não divulgada voltada ao consumidor, desenvolvida para automatizar tarefas comuns na internet, como realizar pesquisas, preencher formulários e navegar entre sites.

Impulsionado pelo Gemini 2.0, o Jarvis tem como objetivo adotar uma abordagem inovadora, capturando e interpretando frequentemente capturas de tela do navegador para tomar decisões e executar ações.

Entre essas tarefas, o Jarvis poderia clicar em botões e inserir informações em campos de texto, tudo isso sob a supervisão do usuário.

Esta tecnologia foi apresentada inicialmente no Google I/O 2024, onde o Gemini se destacou como uma plataforma capaz de organizar, raciocinar e sintetizar informações com base nos comandos do usuário.

Restrito ao navegador Chrome e operando inicialmente na nuvem.

O sistema está sendo adaptado para o Google Chrome, mas ainda não há confirmação do Google sobre sua disponibilidade em dispositivos móveis ou apenas na versão desktop. No momento, o Jarvis apresenta uma latência entre as ações porque precisa “pensar” por alguns segundos antes de realizar cada tarefa. Isso sugere que ele depende da nuvem para processar e executar comandos nesta etapa atual.

Esta abordagem de processamento remoto está em linha com o padrão adotado anteriormente pela empresa, no entanto, novos modelos são testados inicialmente em servidores e, posteriormente, otimizados para uso em dispositivos locais.

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