O que é IA?

Sistemas de IA funcionam ao ingerir grandes quantidades de dados e usar processos cognitivos humanos para analisar e avaliar esses dados. Ao fazer isso, os sistemas de IA identificam e categorizam padrões e os usam para executar tarefas ou fazer previsões sobre resultados futuros sem supervisão ou instruções diretas de humanos.

Por exemplo, um programa de IA gerador de imagens como Midjourney que recebe grandes quantidades de fotografias pode aprender a criar imagens "originais" com base em instruções dadas por um usuário. Da mesma forma, um chatbot de IA de atendimento ao cliente treinado em grandes volumes de texto pode aprender a interagir com clientes de uma maneira que imita agentes humanos de atendimento ao cliente.

Embora cada sistema seja diferente, todos os modelos de IA geralmente são programados seguindo o mesmo processo de cinco etapas:

1. Treinamento— o modelo de IA recebe grandes quantidades de dados e utiliza uma série de algoritmos para analisar e avaliar esses dados.
   
   
2. Raciocínio—o modelo de IA categoriza os dados recebidos e identifica quaisquer padrões nessas informações.
   
   
3. Ajuste fino—à medida que o modelo de IA testa diferentes algoritmos, ele aprende quais tendem a ser mais bem-sucedidos e ajusta suas ações de acordo.
   
   
4. Criação—o modelo de IA utiliza o que aprendeu para executar tarefas atribuídas, tomar decisões ou criar música, texto ou imagens.
   
   
5. Aprimoramento—por fim, o modelo de IA faz ajustes contínuos e constantes para melhorar sua precisão, efetivamente "aprendendo" com sua experiência.

A maioria dos sistemas modernos de IA utiliza uma variedade de técnicas e tecnologias para simular os processos da inteligência humana. As mais importantes dessas são deep learning e machine learning (ML). Embora os termos machine learning e deep learning às vezes sejam usados como sinônimos, na verdade são processos bastante distintos no contexto do treinamento de IA.

Machine learning usa algoritmos para analisar, categorizar, classificar, aprender e interpretar grandes quantidades de dados para produzir modelos precisos e prever resultados sem precisar ser instruído exatamente sobre como fazê-lo.

Deep learning é uma subcategoria de machine learning que atinge os mesmos objetivos utilizando redes neurais para imitar a estrutura e a função do cérebro humano. Vamos explorar ambos os conceitos com mais detalhes a seguir.

Existem quatro tipos principais de machine learning:

1. Supervised machine learning— a IA utiliza conjuntos de dados que são conhecidos, definidos e classificados para descobrir padrões antes de aplicar o algoritmo.
   
   
2. Semi-supervised machine learning—a IA é treinada com um conjunto de dados rotulado e conhecido, que depois aplica a conjuntos de dados maiores, não rotulados e desconhecidos.
   
   
3. Unsupervised machine learning—a IA aprende a partir de conjuntos de dados que são desconhecidos, não rotulados e não classificados.
   
   
4. Reinforced machine learning—o modelo de IA não é treinado inicialmente com nenhum conjunto de dados, então aprende por tentativa e erro e altera seus comportamentos até alcançar o sucesso.

Machine learning é o que permite que carros autônomos respondam às mudanças no ambiente ao ponto de poderem levar seus passageiros com segurança ao destino escolhido. Outras aplicações de machine learning vão desde o reconhecimento de imagem e fala, aplicativos de tradução de idiomas, aplicativos impulsionados por IA, e mineração de dados para detecção de fraude em cartões de crédito, diagnósticos de saúde, e recomendações em mídias sociais, produtos ou marcas.

O aprendizado profundo é uma forma de machine learning baseada no uso de redes neurais avançadas — algoritmos de machine learning que imitam como os neurônios no cérebro humano funcionam para identificar padrões complexos em grandes conjuntos de dados.

Por exemplo, mesmo crianças muito pequenas conseguem distinguir instantaneamente seus pais de outros adultos porque seus cérebros conseguem analisar e comparar centenas de detalhes únicos ou distintivos em um piscar de olhos, desde a cor dos olhos até expressões faciais difíceis de diferenciar.

As redes neurais replicam o modo como os cérebros humanos funcionam ao analisar milhares ou milhões de detalhes nos dados que recebem para detectar e reconhecer padrões maiores entre eles. Sistemas de IA generativa (ou “GenAI”) como o ChatGPT da OpenAI ou o gerador de imagens Midjourney, por exemplo, usam aprendizado profundo para ingerir e analisar grandes quantidades de imagens ou texto, e então usam esses dados para criar novos textos ou imagens que são semelhantes — mas diferentes — dos dados originais.