A inteligência artificial é um campo complexo e em rápida evolução, repleto de terminologia e jargões especializados que podem rapidamente se tornar confusos. Para ajudar a esclarecer os termos mais frequentemente encontrados na cobertura de IA, aqui está um guia simples e acessível.
AGI (Inteligência Artificial Geral)
A AGI é amplamente considerada um objetivo um tanto evasivo — o desenvolvimento de um sistema de IA tão capaz quanto um ser humano médio ou mediano na maioria das tarefas cognitivas. As definições variam ligeiramente: o CEO da OpenAI, Sam Altman, refere-se à AGI como semelhante à contratação de um colega humano competente, enquanto o estatuto da OpenAI a descreve como um sistema que supera os humanos na maioria das tarefas economicamente valiosas. O Google DeepMind oferece outra definição, tratando a AGI como uma IA que iguala ou excede as capacidades humanas em tarefas cognitivas. A falta de uma definição universalmente aceita ressalta o quão especulativa e incerta a AGI permanece, mesmo entre os principais especialistas.
Agente de IA
Um Agente de IA é um sistema avançado baseado em IA projetado para executar tarefas multietapas de forma autônoma em nome do usuário, como efetuar pagamentos, agendar reuniões, fazer reservas e até mesmo escrever ou manter código. Embora promissor, o significado de “agente de IA” ainda está em evolução, à medida que a infraestrutura e os conceitos subjacentes amadurecem.
Cadeia de Pensamento:
O raciocínio humano frequentemente se processa em múltiplas etapas lógicas, permitindo que as pessoas resolvam questões mais complexas de forma incremental. Em IA, essa mesma abordagem é chamada de raciocínio em cadeia de pensamento, em que um modelo lida com consultas complexas, dividindo-as em tarefas menores ou etapas intermediárias. Embora isso possa prolongar o tempo de processamento, geralmente leva a respostas mais precisas e confiáveis, especialmente para problemas que exigem lógica e precisão computacional.
Aprendizado Profundo (Deep Learning)
O aprendizado profundo (deep learning) refere-se a uma forma de aprendizado de máquina que utiliza redes neurais artificiais — arquiteturas complexas inspiradas nas conexões neuronais biológicas do cérebro humano. Esses sistemas conseguem reconhecer padrões e relacionamentos em conjuntos de dados excepcionalmente grandes e complexos e se adaptar ao feedback ao longo do tempo. Independentemente disso, o aprendizado profundo exige enormes conjuntos de dados e recursos computacionais significativos para alcançar resultados eficazes e confiáveis.
Difusão
Em IA, difusão descreve uma técnica central para muitos modelos generativos usados para criar imagens, texto ou conteúdo de áudio. Inspirados por processos físicos, algoritmos de difusão introduzem sistematicamente ruído em conjuntos de dados para degradá-los completamente e, em seguida, “reverter” a degradação, ensinando efetivamente os sistemas de IA a reconstruir padrões originais a partir de ruídos aparentemente aleatórios.
Destilação
: neste processo de otimização de IA, o conhecimento de um modelo complexo de “professor” é transferido para um modelo de “aluno” mais simples e compacto. Ao replicar os resultados de modelos maiores, os pesquisadores criam sistemas mais eficientes, com desempenho quase tão bom quanto. Modelos populares como o GPT-4 Turbo provavelmente surgiram por meio dessas técnicas de destilação. Embora amplamente difundidas internamente, as técnicas de destilação podem se tornar problemáticas ou violar os termos de serviço se os desenvolvedores utilizarem clandestinamente APIs de concorrentes.
Ajuste fino:
O ajuste fino envolve a utilização de um modelo geral de IA (geralmente um modelo de linguagem abrangente) e seu treinamento adicional com conjuntos de dados especializados e específicos de cada domínio para adaptá-lo a aplicações ou setores específicos. Essa abordagem direcionada melhora significativamente o desempenho e a usabilidade para tarefas ou necessidades de mercado definidas.
GAN (Rede Adversarial Generativa):
GANs são estruturas especializadas de aprendizado de máquina que consistem em duas redes neurais concorrentes: uma (o gerador) produz saídas — como imagens — que imitam dados autênticos, e a outra (o discriminador) tenta determinar sua validade. Por meio da competição iterativa, o gerador aprimora-se continuamente, eventualmente produzindo dados altamente realistas, como imagens convincentes e vídeos deepfake.
Alucinação:
Na terminologia da IA, alucinação descreve o fenômeno pelo qual um sistema de IA generativo fornece respostas totalmente imprecisas ou informações inventadas, gerando sérias preocupações sobre confiabilidade, desinformação e potenciais danos. Essa limitação inerente impulsiona os esforços atuais em direção a modelos mais especializados ou específicos de domínio que reduzem os riscos ao estreitar o foco e confiar em conjuntos de dados de treinamento precisos e abrangentes.
Inferência
A inferência é a fase operacional de um sistema de IA, onde o modelo já treinado faz previsões ou conclusões com base em dados que não necessariamente encontrou antes. A inferência eficaz depende muito de treinamento prévio suficiente e hardware adequadamente robusto; modelos maiores exigem significativamente mais poder de processamento do que modelos mais simples.
Os Modelos de Linguagem de Grande Porte são sistemas de IA poderosos, desenvolvidos para compreender e gerar textos com características humanas. Sistemas como a série GPT da OpenAI, o Gemini da Google e o Llama da Meta processam imensos volumes de dados de texto, reconhecendo padrões e compreendendo o contexto. Eles usam esse conhecimento para gerar respostas textuais coerentes e plausíveis, prevendo palavras e frases com base no contexto e nos padrões aprendidos.
Redes Neurais
As redes neurais estão no cerne dos avanços modernos da IA, formando uma arquitetura digital multicamadas, vagamente inspirada nas conexões neurais do cérebro humano. Embora o conceito remonte a décadas, as unidades de processamento gráfico (GPUs) modernas aumentaram drasticamente o poder computacional, transformando redes neurais teóricas em ferramentas práticas e poderosas que impulsionam o reconhecimento de voz, carros autônomos, descobertas médicas e outros avanços.
Treinamento:
O treinamento envolve fornecer a um sistema de aprendizado de máquina dados abrangentes a partir dos quais ele identifica relacionamentos e padrões, eventualmente moldando seus parâmetros ou estruturas internas de acordo. Esse processo de treinamento permite que um modelo de IA faça previsões precisas ou gere resultados úteis. Essas abordagens baseadas em aprendizado diferem significativamente dos sistemas baseados em regras, que operam estritamente de acordo com instruções predefinidas, sem evoluir por meio de interações de dados.
Aprendizado por Transferência:
Esta abordagem de IA utiliza o conhecimento já incorporado em um modelo treinado existente, redirecionando-o para acelerar o processo de desenvolvimento de tarefas relacionadas, porém distintas. O aprendizado por transferência ajuda a aumentar a eficiência e a reduzir os custos de desenvolvimento, o que é particularmente valioso em contextos onde os dados relevantes disponíveis podem ser limitados. No entanto, o refinamento usando conjuntos de dados específicos para cada tarefa muitas vezes continua sendo necessário para atingir a eficácia total do modelo.
Pesos
Os pesos são parâmetros numéricos em modelos de IA usados durante o treinamento, determinando a significância relativa das entradas. Inicialmente randomizados, eles se adaptam ao longo dos ciclos de treinamento para destacar os padrões mais críticos para a obtenção de resultados precisos. Em um exemplo prático como a IA imobiliária, os pesos atribuiriam importância variável a fatores como localização, tamanho do imóvel ou características como garagens na previsão de avaliações de imóveis.
Este guia simples continuará a evoluir junto com a área, incorporando termos e conceitos emergentes à medida que pesquisadores de IA exploram e ampliam nossa compreensão coletiva da inteligência artificial e suas implicações.
