Dominar a inteligência artificial pode representar um desafio considerável, mesmo para especialistas na área. No entanto, tornou-se essencial para executivos e profissionais de diversos setores. Portanto, Susanna Ray, da Microsoft, ressalta a importância de se manter atualizado sobre os termos essenciais da IA, que estão em constante evolução.
IA imita a capacidade humana
IA é a tecnologia que imita a capacidade humana de pensar e tomar decisões de forma autônoma, utilizando algoritmos e sistemas computacionais para processar dados e realizar tarefas complexas de forma automatizada. O termo surgiu na década de 1950 e atualmente vem sendo mais utilizado devido aos avanços no aprendizado de máquina, por isso compreender conceitos fundamentais auxilia executivos e profissionais fora da área, a implementar soluções mais eficientes e inovadoras em seus trabalhos. Sendo amplamente aplicada em diversos setores como saúde, finanças, automação industrial e segurança.
O logotipo da OpenAI está sendo exibido em um smartphone com um cérebro de IA visível ao fundo (Reprodução/ Jonathan Raa/Getty Images Embed)
Cinco termos essenciais sobre IA
Raciocínio/planejamento - os computadores com inteligência artificial podem resolver problemas e executar tarefas baseadas em padrões aprendidos a partir de dados históricos. Além disso, eles podem criar planos e sequências de ações para alcançar objetivos mais complexos. Por exemplo, um programa de IA pode ajudar a organizar uma viagem a um parque temático, garantindo que você faça seis passeios diferentes, incluindo uma aventura aquática na parte mais quente do dia, sem repetir nenhum passeio e estando na montanha-russa entre meio-dia e 15h.
Treinamento/inferência - Para criar e usar um sistema de IA, é necessário passar pelas etapas de treinamento e inferência. Durante o treinamento, o sistema aprende a partir de um conjunto de dados, ajustando seus parâmetros internos para atribuir peso a diferentes fatores. Já na inferência, o sistema utiliza esses padrões aprendidos para fazer previsões ou realizar tarefas com base nos dados fornecidos.
SLMs/modelos de linguagem pequena - Os modelos de linguagem pequena, também conhecidos como SLMs, são versões compactas dos modelos de linguagem grandes, ou LLMs, ambos utilizando técnicas de aprendizado de máquina para reconhecer padrões na linguagem. Enquanto os LLMs exigem grande poder computacional e memória, os SLMs como o Phi-3 são treinados em conjuntos de dados menores e possuem menos parâmetros, sendo ideais para dispositivos offline. Isso os torna úteis para aplicativos simples, como um celular, e tirar dúvidas, por exemplo, sobre cuidados com animais de estimação, sem a necessidade de raciocínio detalhado.
Aterramento - os sistemas generativos de IA podem criar conteúdo criativo e responder a perguntas, mas às vezes têm dificuldade em separar fatos de ficção devido a dados desatualizados, levando a respostas imprecisas. Os desenvolvedores estão trabalhando para melhorar a precisão da IA utilizando o processo de aterramento, conectando o modelo com dados tangíveis para produzir resultados mais relevantes e personalizados.
Geração Aumentada de Recuperação (RAG sigla em inglês) - o método Retrieval Augmented Generation (RAG) ajuda os sistemas de IA a serem mais precisos e atualizados, sem a necessidade de treinamento adicional. É como Sherlock Holmes encontrando a peça que faltava no quebra-cabeça ao consultar conhecimento extra. Por exemplo, uma empresa de roupas pode usar o RAG em seu catálogo de produtos para ajudar os clientes a encontrar o suéter verde perfeito.
Foto Destaque: processador de inteligência artificial em 3D (Reprodução/Black Jack 3D/ Getty Images Embed)
