Inteligência Artificial – Com o sucesso da IA chinesa DeepSeek, que abalou o mercado dos Estados Unidos, a Inteligência Artificial ganhou ainda mais destaque no debate público.
Entenda os principais termos utilizados quando o assunto é IA:
IA
A plataforma ChatGPT, que existe em função da inteligência artificial, revela o significado deste termo: é o que “permite que uma máquina simule certos aspectos da inteligência humana, como a capacidade de aprender, resolver problemas ou interagir com seu ambiente de forma autônoma”
O funcionamento da IA se dá consumindo enormes quantidades de dados, que são tratados usando física estatística.
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A IA abarca ciência da computação, matemática, linguística, psicologia, neurociência e filosofia.
Ela é utilizada em reconhecimento facial, previsão de falhas industriais, robôs conversacionais, tradução de idiomas, pesquisa de tumores, e direção autônoma.
Algoritmo
É uma sequência de etapas ou instruções que um programa de computador segue para chegar a um determinado resultado.
O algoritmo é a base do funcionamento de um computador. Algoritmos fornecem à IA regras de operação que a ajudam a atingir um determinado resultado. Diferente de um simples programa de computador, o algoritmo faz com que o sistema aprenda sozinho.
Aprendizagem automática
O princípio da aprendizagem automática tem inspiração no funcionamento do cérebro humano, mais precisamente das redes neurais, nas quais o aprendizado fortalece as conexões entre certos neurônios e as enfraquece entre outros.
Essa aprendizagem pode ser supervisionada, para o sistema aprender a classificar novos dados de um modelo, por exemplo, para identificar spam em um e-mail.
A aprendizagem também pode ser não supervisionada, caso em que a máquina descobre padrões ou categorias nos dados que são invisíveis à primeira vista, por exemplo, fazendo com que um comerciante online descubra tendências de compra.
Essa aprendizagem também pode ser de reforço, com um método de repetição de tentativa e erro, onde o sistema é penalizado ou recompensado de acordo com o resultado de suas escolhas, buscando aprender e aprimorar seu desempenho.
Um exemplo disso é um veículo autônomo cujo objetivo final seria chegar a um local o mais rápido possível com segurança e que aprenderia a não ultrapassar o sinal vermelho, apesar do risco de perder tempo.
Aprendizagem profunda
Aprendizagem profunda é um subdomínio da IA, termo usado para o que seria semelhante a um ‘empilhamento de camadas de neurônios artificiais’.
A partir de dados brutos, o sistema os analisa camada por camada, processando parâmetros cada vez mais subjetivos.
Essa invenção é atribuída a Geoffrey Hinton (Nobel de Física de 2024) e a John Hopfield, precursor do estudo das redes neurais nos anos 1980.
“Quanto mais camadas houver, mais complexo o comportamento pode ser, e quanto mais complexo o comportamento pode ser, mais fácil é aprender efetivamente um comportamento desejado”, revela Francis Bach, diretor do laboratório de aprendizagem estatística SIERRA, na Escola Normal Superior Francesa.
Esses estudos foram responsáveis pelo grande salto tecnológico na década de 2010, devido ao aumento da potência de cálculo dos computadores e à grande quantidade de dados para “alimentar os modelos”.
A pesquisa resultou em grandes avanços para a ciência e, por esse motivo, pesquisadores que usaram a aprendizagem profunda para criar e prever estruturas de proteínas receberam o Nobel de Física em 2024.
Chatbots e outros modelos de linguagem
Com notoriedade na IA generativa, os modelos de linguagem (LLM) são o coração de ferramentas como Gemini (do Google) ou ChatGPT (da OpenAI).
Essas ferramentas têm a capacidade de responder a uma pergunta sobre assuntos específicos, escrever redação, ou mostrar uma receita culinária. Elas funcionam usando modelos estatísticos, porém, isso não faz delas infalíveis.
Os assistentes de conversação ou chatbots podem servir também como interlocutores para visitantes de um site.
Muito presentes, no entanto invisíveis, os mecanismos de recomendação sugerem, por exemplo, uma música, um filme ou até mesmo um usuário a partir da afinidade do seu perfil com o de outros clientes.
A IA também é utilizada em softwares de navegação ou na ferramenta de correção ortográfica automática.
IA geral (AGI)
É a joia da coroa da disciplina: uma máquina capaz de imitar todas as capacidades cognitivas humanas.
Empresas como DeepSeek, OpenAI ou Anthropic utilizam a Inteligência artificial geral (AGI) usando grandes quantidades de dados para alimentar os LLM e enormes capacidades computacionais para processá-los.
Alguns especialistas, porém, apontam limites nesse método.
“Os LLM não funcionam como humanos, pois são ‘máquinas para produzir senso comum”, o que está além do alcance das máquinas, explica Maxime Amblard, professor de ciência da computação na Universidade de Lorraine.
(Com informações de AFP)
(Foto: Divulgação/Freepik)
