A inteligência artificial generativa certamente está revolucionando diversos setores, trazendo consigo um novo vocabulário que faz parte do dia a dia de quem trabalha com ferramentas, sobretudo nos segmentos de tecnologia e comunicação. Para entender suas funcionalidades e aplicações, abaixo listamos os termos mais importantes da IA, organizados em clusters para facilitar a compreensão:

Fundamentos de IA

1. Inteligência Artificial (IA) generativa

A Inteligência Artificial é um campo da Ciência da Computação que desenvolve sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. Estes sistemas podem compreender a linguagem, tomar decisões, e aprender com a experiência. A IA está presente em diversos aspectos do nosso cotidiano, desde assistentes virtuais até recomendações de música e filmes nas plataformas de streaming que amamos.

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A IA generativa é uma subárea da Inteligência Artificial que se concentra na criação de novos conteúdos a partir de padrões e dados existentes. Diferente de outras formas de IA que apenas analisam e respondem a dados fornecidos, a IA generativa pode produzir textos, imagens, músicas, vídeos e até mesmo códigos de software.

Isso porque ela utiliza modelos de linguagem avançados e redes neurais profundas para entender e replicar padrões complexos de dados. Esses modelos, como os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), são treinados com enormes quantidades de dados textuais ou visuais, aprendendo a prever a próxima palavra ou pixel em uma sequência, com base nos exemplos que viram durante o treinamento.

Aplicações práticas

1. Criação de texto: modelos como GPT (Generative Pre-trained Transformer) podem escrever ensaios, artigos, histórias, e-mails e muito mais, imitando o estilo e a fluência de escritores humanos.
2. Geração de imagens: ferramentas como DALL-E podem criar imagens a partir de descrições textuais, permitindo a produção de arte digital e gráficos personalizados.
3. Música e áudio: modelos de IA podem compor músicas ou gerar efeitos sonoros baseados em padrões de músicas existentes.
4. Vídeo: a IA generativa pode também ser usada para criar vídeos animados ou editar automaticamente vídeos para combinar com uma determinada narração ou tema.
5. Design e arquitetura: ferramentas de IA podem sugerir designs inovadores para produtos, edifícios e espaços, baseando-se em princípios estéticos e funcionais aprendidos.

2. Aprendizado de Máquina (Machine Learning)

É uma subárea da IA que envolve o treinamento de algoritmos para reconhecer padrões e fazer previsões a partir de dados. O aprendizado de máquina permite que sistemas melhorem seu desempenho ao longo do tempo sem serem explicitamente programados para cada tarefa específica. Exemplos incluem reconhecimento de voz e análise de sentimentos.

Em vez de seguir instruções explícitas para realizar uma tarefa, sistemas de aprendizado de máquina analisam grandes volumes de dados, identificam padrões e fazem previsões ou decisões com base nesses padrões.

O aprendizado de máquina é amplamente utilizado em diversas áreas:

• Reconhecimento de imagens: identificação de objetos, pessoas ou atividades em imagens e vídeos.
• Processamento de Linguagem Natural (NLP): análise e geração de texto, tradução automática, e chatbots.
• Sistemas de recomendação: recomendação de produtos, músicas, ou filmes com base nas preferências do usuário.
• Diagnóstico médico: auxílio na identificação de doenças através da análise de imagens médicas ou históricos de pacientes.
• Finanças: previsão de preços de ações, detecção de fraudes e gestão de riscos.

3. Redes neurais

Redes neurais são sistemas computacionais inspirados na estrutura do cérebro humano. Elas consistem em camadas de nós (neurônios) que processam dados de entrada e aprendem a partir de exemplos. São fundamentais para o funcionamento de muitos modelos de aprendizado de máquina.

Estrutura e funcionamento

Uma rede neural típica consiste em três tipos de camadas:

1. Camada de entrada: recebe os dados de entrada e os transmite para as camadas ocultas.
2. Camadas ocultas: realizam a maior parte do processamento, utilizando várias funções de ativação para transformar os dados de entrada em um formato útil para a camada de saída.
3. Camada de saída: produz a resposta final do modelo, que pode ser uma classificação, regressão ou outra forma de previsão.

Cada conexão entre neurônios possui um peso que é ajustado durante o processo de treinamento para minimizar o erro nas previsões do modelo.

4. Modelos de transformadores 

Transformadores são um tipo de rede neural projetada para lidar com dados sequenciais, como texto. Eles são usados para compreender o contexto e gerar linguagem de forma coerente. O GPT (Generative Pre-trained Transformer) é um exemplo de modelo de transformador usado em IA generativa.

Principais aplicações

• Tradução de idiomas: modelos como o Google Translate utilizam transformadores para traduzir texto de um idioma para outro.
• Chatbots e assistentes virtuais: modelos como o GPT podem gerar respostas coerentes e contextualmente relevantes em conversas.
• Sumarização de textos: transformadores podem resumir longos artigos ou documentos em resumos concisos.
• Análise de sentimentos: determinação do sentimento expresso em um texto, útil em análises de mercado e feedback de clientes.

Tipos e aplicações de modelos de IA

5. Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)

LLMs são modelos treinados com vastas quantidades de texto para processar e gerar linguagem natural. Eles são usados para tarefas como tradução de idiomas, resposta a perguntas, e geração de texto. Esses modelos, como o GPT, têm capacidade de realizar uma ampla gama de tarefas linguísticas.

Em suma, são alimentados com grandes volumes de dados textuais durante o treinamento. Eles aprendem a prever a próxima palavra em uma sequência, permitindo que gerem texto coerente e contextualmente relevante. Esses modelos são capazes de realizar uma ampla variedade de tarefas, como tradução de idiomas, resposta a perguntas, resumo de textos e criação de conteúdo criativo.

6. Modelos de Linguagem Pequena (SLMs) 

SLMs são versões mais compactas dos LLMs, que consomem menos recursos computacionais e podem ser usados offline. Eles são ideais para dispositivos com recursos limitados, como smartphones, onde podem realizar tarefas simples de linguagem.

Eles são treinados com conjuntos de dados menores e têm menos parâmetros em comparação com os LLMs. Isso reduz a necessidade de poder computacional e memória, permitindo que funcionem offline e sejam usados em aplicativos onde a conectividade à internet é limitada.

7. Modelos multimodais

Esses modelos podem processar diferentes tipos de dados simultaneamente, como texto, imagem e áudio. Eles combinam essas informações para realizar tarefas complexas, como descrever uma imagem em palavras ou responder perguntas sobre um vídeo.

Utilizam redes neurais avançadas para analisar múltiplas modalidades de entrada. Por exemplo, um modelo multimodal pode combinar uma imagem com uma descrição textual para responder a perguntas sobre a imagem ou gerar uma legenda descritiva.

Aplicações:

• Análise de imagens: modelos multimodais podem interpretar imagens e fornecer descrições detalhadas.
• Assistentes visuais: utilizados em tecnologias de acessibilidade para ajudar pessoas com deficiência visual, descrevendo ambientes e objetos ao seu redor.
• Educação e treinamento: ferramentas que combinam vídeo e texto para criar experiências de aprendizagem interativas e envolventes.

8. Modelos de difusão

Usados principalmente para a criação de imagens, os modelos de difusão refinam gradualmente as imagens a partir de ruído aleatório até formar uma imagem coerente conforme o prompt fornecido.

Durante o processo de difusão, o modelo aplica pequenas alterações incrementais aos pixels da imagem, distribuindo-os de maneira que formem uma imagem clara e definida. Esse método permite a geração de imagens realistas e complexas a partir de descrições textuais ou de esboços simples.

Aplicações

• Criação de arte digital: geração de imagens artísticas e gráficos com base em prompts textuais.
• Design de produtos: uso em design industrial para visualizar novos produtos a partir de esboços iniciais.
• Entretenimento: criação de gráficos e cenários para filmes, jogos e outras formas de mídia visual.

9. Modelos de fronteira 

São sistemas de IA de grande escala que ultrapassam os limites tradicionais da tecnologia, oferecendo capacidades novas e surpreendentes. Eles são desenvolvidos por empresas líderes para definir novos padrões de segurança e desempenho.

Esses modelos são treinados com enormes quantidades de dados e utilizam a mais avançada infraestrutura de computação, como clusters massivos de GPUs. Eles são projetados para realizar uma ampla variedade de tarefas com um alto nível de precisão e eficiência.

Técnicas e Processos de IA

10. Treinamento e inferência 

Treinamento é o processo de alimentar um sistema de IA com dados para que ele aprenda a realizar tarefas específicas. Inferência é quando o sistema aplica o conhecimento adquirido durante o treinamento para fazer previsões ou realizar tarefas com novos dados.

11. Geração Aumentada de Recuperação (RAG)

RAG é uma técnica que combina informações de fontes confiáveis com modelos de IA para melhorar a precisão das respostas. Esta técnica permite que o sistema acesse dados atualizados sem precisar ser re-treinado completamente.

12. Alucinações

Alucinações ocorrem quando um sistema de IA gera respostas incorretas ou fictícias, frequentemente devido a dados de treinamento inadequados ou desatualizados. Desenvolvedores trabalham para minimizar essas ocorrências através de técnicas de aterramento.

13. Orquestração

É o processo de gerenciar as tarefas que um sistema de IA deve realizar, garantindo que a melhor resposta seja gerada com base no contexto e nas informações disponíveis. A orquestração envolve coordenar várias etapas e fontes de dados.

14. Memória

Embora os modelos de IA atuais não possuam memória no sentido humano, eles podem ser programados para armazenar temporariamente informações contextuais para melhorar a continuidade das interações.

Ferramentas e implementações de IA

15. Prompts

Prompts são as instruções fornecidas a um sistema de IA para realizar uma tarefa específica. A qualidade dos resultados frequentemente depende da clareza e especificidade do prompt, tendo os especialistas cunhado a expressão “engenharia de prompt” para construir mensagens mais lógicas e com resultados assertivos.

16. Copilotos

Copilotos são assistentes pessoais digitais que ajudam em tarefas como escrita, codificação, e pesquisa. Eles utilizam grandes modelos de linguagem para fornecer respostas precisas e realizar ações em diferentes aplicativos. O mais conhecido é o Microsoft Copilot.

17. Plugins

Plugins são extensões que aumentam as funcionalidades dos sistemas de IA, permitindo a integração com outros softwares e serviços. Eles ajudam os sistemas de IA a acessar novas informações e executar operações específicas.

Conceitos de Governança e Ética

18. IA responsável

Refere-se a práticas e diretrizes que garantem o desenvolvimento e uso ético e justo da IA. Envolve medidas para evitar vieses, garantir a transparência e assegurar a segurança dos sistemas.

19. Inteligência de dados

É o processo de coleta, organização e análise de dados para tomar decisões estratégicas. Envolve o uso de plataformas de automação para personalizar produtos e serviços com base em dados.

Hardware e Infraestrutura

20. GPU (Unidade de Processamento Gráfico)

GPUs são os dispositivos de hardware como placas de vídeo, essenciais para o treinamento e a inferência de IA devido à sua capacidade de processar grandes volumes de cálculos em paralelo. Elas são fundamentais para o desempenho eficiente dos modelos de IA.

Originalmente projetadas para renderizar gráficos em videogames, as GPUs são agora fundamentais para o processamento paralelo de grandes volumes de dados em aplicações de IA. Elas são compostas por milhares de núcleos menores, que permitem a execução simultânea de muitos cálculos matemáticos. Essa capacidade de processamento paralelo é ideal para as operações intensivas de cálculo necessárias no treinamento de modelos de aprendizado de máquina e redes neurais.

Exemplos

• NVIDIA Tesla: amplamente utilizada em data centers e supercomputadores para tarefas de IA.
• AMD Radeon: utilizada tanto em jogos quanto em aplicações de IA devido à sua capacidade de processamento paralelo.

21. Open Banking e Open Finance

Open Banking e Open Finance são conceitos inovadores que visam transformar o setor financeiro ao promover a abertura e o compartilhamento de dados entre instituições financeiras, com o consentimento do cliente. Essas iniciativas permitem maior transparência, inovação e personalização dos serviços financeiros.

Open Banking

Open Banking refere-se ao conjunto de regras e tecnologias que permitem que bancos e outras instituições financeiras compartilhem dados do cliente (com o consentimento do cliente) através de APIs (Interfaces de Programação de Aplicações). Isso facilita a integração entre diferentes sistemas financeiros, promovendo a inovação e a concorrência.

Open Finance

Open Finance é uma extensão do Open Banking, abrangendo uma gama mais ampla de serviços financeiros, incluindo seguros, investimentos, câmbio e pagamentos. Isso permite uma visão mais holística das finanças do cliente, possibilitando serviços mais integrados e personalizados.

Exemplos no Brasil

• Pix: é o sistema de pagamentos instantâneos implementado pelo Banco Central do Brasil, que facilita transações financeiras rápidas e seguras.
• APIs de Open Banking: regulamentadas pelo Banco Central, permitem a integração entre diferentes bancos e fintechs para oferecer melhores serviços aos consumidores.

22. API (Interface de Programação de Aplicações) 

Uma API, ou Interface de Programação de Aplicações, é um conjunto de protocolos e ferramentas que permitem que diferentes softwares se comuniquem entre si. APIs são essenciais para a integração de sistemas e o desenvolvimento de novas aplicações.

APIs definem as regras e padrões através dos quais diferentes componentes de software interagem. Elas permitem que uma aplicação solicite serviços ou dados de outra, facilitando a interoperabilidade entre sistemas diversos.

Conclusão

Este glossário cobre uma uma parcela dos termos mais atuais para entender como a IA está moldando o presente e o futuro, porém ele deve acelerar e crescer com o passar do tempo, na medida em que a tecnologia está expandindo.

Por isso, acompanhe o blog Positivo Do Seu Jeito para se manter atualizado com essas terminologias e obter assim uma melhor compreensão e participação nas conversas sobre inteligência artificial.