A inteligência artificial (IA) é um universo fascinante, porém complexo e repleto de termos técnicos que podem confundir até os mais entusiastas da tecnologia. Cientistas e desenvolvedores frequentemente utilizam um jargão específico para descrever seus avanços, tornando o acompanhamento das novidades um desafio. Para facilitar a compreensão e manter todos atualizados sobre este campo em rápida evolução, apresentamos um guia com alguns dos termos mais cruciais no mundo da IA.
Navegando pelo Vocabulário da Inovação
À medida que a IA se torna mais integrada ao nosso cotidiano, entender sua linguagem é fundamental. Abaixo, exploramos definições simplificadas de conceitos importantes que você encontrará frequentemente:
AGI (Inteligência Artificial Geral)
A Inteligência Artificial Geral (AGI) é um termo ainda um tanto nebuloso, mas geralmente se refere a uma IA com capacidade intelectual superior à de um humano médio na maioria das tarefas, senão em todas. Sam Altman, CEO da OpenAI, descreveu a AGI como o “equivalente a um humano mediano que você poderia contratar como colega de trabalho”. Já a OpenAI, em seus estatutos, define AGI como “sistemas altamente autônomos que superam os humanos na maioria dos trabalhos economicamente valiosos”. O Google DeepMind tem uma visão ligeiramente diferente, considerando AGI como “IA que é pelo menos tão capaz quanto os humanos na maioria das tarefas cognitivas”. A complexidade é tanta que até mesmo os maiores especialistas em IA ainda debatem sua definição exata.
Agente de IA (AI Agent)
Um Agente de IA é uma ferramenta que utiliza tecnologias de inteligência artificial para realizar uma série de tarefas em seu nome, indo além do que um chatbot básico poderia fazer. Pense em funcionalidades como registrar despesas, reservar passagens ou uma mesa em um restaurante, ou até mesmo escrever e manter códigos de programação. Embora o conceito de “agente de IA” possa variar, a ideia básica implica um sistema autônomo capaz de recorrer a múltiplos sistemas de IA para executar tarefas complexas de múltiplos passos. A infraestrutura para realizar plenamente suas capacidades ainda está em desenvolvimento.
Cadeia de Pensamento (Chain of Thought)
Em um contexto de IA, o raciocínio por Cadeia de Pensamento para modelos de linguagem grande significa decompor um problema em etapas intermediárias menores para melhorar a qualidade do resultado final. Assim como uma pessoa pode precisar de papel e caneta para resolver um problema matemático com vários passos, essa técnica ajuda a IA a “pensar” de forma mais estruturada. Geralmente, leva mais tempo para obter uma resposta, mas a probabilidade de ela estar correta aumenta, especialmente em contextos de lógica ou programação.
Deep Learning (Aprendizagem Profunda)
O Deep Learning é um subcampo do aprendizado de máquina (machine learning) no qual os algoritmos de IA são projetados com uma estrutura de rede neural artificial (RNA) de múltiplas camadas. Essa arquitetura, inspirada nas vias interconectadas dos neurônios no cérebro humano, permite que eles façam correlações mais complexas em comparação com sistemas mais simples. Modelos de IA baseados em deep learning conseguem identificar características importantes nos dados por conta própria, sem que engenheiros humanos precisem defini-las. Contudo, sistemas de deep learning exigem grandes volumes de dados para apresentar bons resultados e seu treinamento costuma ser mais demorado e custoso.
LLM (Modelo de Linguagem Grande / Large Language Model)
Os Modelos de Linguagem Grande (LLMs) são os motores por trás de assistentes de IA populares como o ChatGPT, Claude, Gemini do Google e Llama da Meta. Quando você interage com um assistente de IA, está, na verdade, se comunicando com um LLM que processa sua solicitação. Estes são redes neurais profundas, compostas por bilhões de parâmetros numéricos (ou pesos), que aprendem as relações entre palavras e frases, criando uma espécie de mapa multidimensional da linguagem. São criados a partir da codificação de padrões encontrados em bilhões de livros, artigos e transcrições, permitindo-lhes gerar o texto mais provável em resposta a um comando.
Alucinação (Hallucination)
Alucinação é o termo preferido pela indústria de IA para descrever quando os modelos de IA “inventam” coisas – literalmente, gerando informações incorretas ou factualmente erradas. Obviamente, este é um grande problema para a qualidade e confiabilidade da IA. As alucinações podem produzir resultados enganosos e até mesmo levar a riscos na vida real, como fornecer conselhos médicos prejudiciais. Acredita-se que o problema surja como consequência de lacunas nos dados de treinamento do modelo. Este fenômeno está impulsionando uma tendência em direção a modelos de IA cada vez mais especializados ou verticais, como forma de reduzir a probabilidade de lacunas de conhecimento.
A Importância de Estar Informado
Compreender esses termos é o primeiro passo para navegar com mais confiança no crescente universo da inteligência artificial. À medida que a IA continua a evoluir, manter-se informado sobre seu vocabulário e conceitos fundamentais será cada vez mais importante para todos, desde profissionais da área até usuários cotidianos da tecnologia. O campo da IA está em constante descoberta, revelando novos métodos e identificando riscos emergentes, tornando o aprendizado contínuo essencial.
Texto: Filippe Sims
Redação Portal Guavira
