Nos últimos anos, as ferramentas de Inteligência Artificial ganharam espaço no cotidiano de muitas pessoas, mas como elas aprendem?
A tecnologia por trás da Inteligência Artificial permite que aplicações imitem, em certa capacidade, a inteligência humana, aprendendo através de bancos de dados, algoritmos, e processamento iterativo. A IA faz parte da ciência da computação, e é amplamente utilizada na construção de ferramentas para resolver problemas lógicos e executar tarefas como responder perguntas, fazer previsões ou oferecer sugestões estratégicas.
A Inteligência Artificial possui muitas formas, de chatbots à aplicativos de navegação e smartwatches. Também existem diferentes tipos e complexidades das tarefas que um sistema IA é capaz de realizar e cada IA “aprende” de uma forma.
O primeiro termo que geralmente vem à mente quando se pensa em IA é “machine learning”, que é um subcampo da inteligência artificial e é um termo geral para quando os computadores aprendem com dados. Essa tecnologia está por trás de chatbots, de aplicativos de tradução de idiomas, das sugestões de programas da Netflix para cada usuário, bem como da FYP do TikTok.
Um algoritmo de machine learning é alimentado com dados por um computador e usa estatísticas para ajudá-lo a “aprender” como melhorar em uma tarefa de modo progressivo. Em outras palavras, machine learning significa dar aos computadores a capacidade de aprender sem serem diretamente programados.
O algoritmo é treinado o suficiente para garantir um alto grau de precisão e, em seguida, é implementado como uma solução para o objetivo programado. Mas qualquer entrada de dados posterior também contribui para aumentar a precisão do algoritmo.
O ChatGPT, por exemplo, usa três tipos de machine learning, Supervised Learning, Reinforcement Learning, e Reinforcement Learning. Este último é um diferencial, que usa feedback humano no ciclo de treinamento para minimizar resultados prejudiciais, falsos ou tendenciosos. O Midjourney, outra ferramenta com tecnologia de IA, gera imagens a partir de instruções e parâmetros de texto do usuário, e usa um algoritmo de machine learning treinado com uma grande quantidade de dados de imagem para gerar novas amostras de dados, neste caso as imagens, semelhantes àquelas em que foram treinados.
Embora os detalhes sejam escassos, especula-se que o MidJourney use a mesma tecnologia que alimenta o DALL-E, uma variante do modelo de difusão latente. Esse modelo de machine learning aprende a estrutura subjacente de um conjunto de dados, repetidamente adicionando ruído gaussiano a eles. A máquina aprende a recuperar os dados – revertendo esse processo de adição de ruído e, uma vez aprendidos, esses modelos podem transformar texto em imagem.
Os assistentes pessoais, por sua vez, como Siri, Alexa e Cortana, usam o processamento de linguagem natural, ramo da ciência da computação que dá aos computadores a capacidade de entender textos e palavras faladas, para receber instruções dos usuários e definir lembretes ou pesquisar informações.
Em muitos casos, esses assistentes são projetados para aprender as preferências do usuário e melhorar sua experiência ao longo do tempo, a partir dos dados de uso, gerando sugestões melhores e respostas personalizadas.
Os avanços que a inteligência artificial fez em diversos setores foram importantes nos últimos anos e, com o refinamento e as melhorias que ainda estão por vir, não há como saber qual será o futuro desta tecnologia.
