Conceitos de IA que você deve conhecer

Com o sucesso da OpenAI e seu ChatGPT, a Inteligência Artificial - IA tomou de assalto as conversas de tecnologia e de negócios no último ano, porém, apesar de não ser uma tecnologia nova, seus avanços recentes demonstraram um grande salto e apresentou ao mundo diversas possibilidades e inúmeras aplicabilidades. Pensando nisso, separei alguns conceitos que acredito que todo profissional antenado deva conhecer.

Fundamentos

Nesta seção, abordarei os conceitos essenciais de aprendizado de máquina.

Machine Learning (Aprendizado de Máquina)

O aprendizado de máquina é um campo da inteligência artificial que se concentra em desenvolver algoritmos e técnicas que permitem aos computadores aprenderem a partir de dados, sem serem explicitamente programados para tarefas específicas. Em vez de seguir instruções passo a passo, como em programação tradicional, os algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de identificar padrões nos dados e fazer previsões ou tomar decisões com base nesses padrões. Por exemplo, imagine um sistema de recomendação de filmes online que aprende suas preferências com base nos filmes que você assistiu e gostou, sugerindo então novos filmes que provavelmente você também gostará. Esse sistema utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para analisar seus padrões de visualização e fazer recomendações personalizadas.

Aprendizado supervisionado

O aprendizado supervisionado é uma abordagem de treinamento de modelos de IA em que os dados são rotulados, ou seja, cada exemplo de treinamento possui uma entrada (características) associada a uma saída desejada (rótulo ou valor alvo). Durante o treinamento, o algoritmo busca aprender a relação entre as entradas e as saídas fornecidas nos dados de treinamento, de modo que ele possa fazer previsões ou tomar decisões sobre novos dados com base nessa relação aprendida.

Digamos que queremos criar um modelo que seja capaz de classificar músicas em gêneros musicais, como rock, pop, jazz, etc. Para isso, começamos com um conjunto de dados de músicas rotuladas, onde cada música é representada por características como ritmo, harmonia, instrumentação, etc., e cada música possui um rótulo indicando o gênero musical ao qual ela pertence.

Em seguida, alimentamos esses dados ao nosso algoritmo de aprendizado supervisionado. Durante o treinamento, o algoritmo ajusta seus parâmetros com base nas características das músicas e nos rótulos correspondentes dos gêneros musicais. O objetivo é aprender uma função que mapeia as características das músicas para os gêneros musicais.

Uma vez treinado, nosso modelo pode ser usado para prever o gênero musical de novas músicas que não foram vistas durante o treinamento. Por exemplo, podemos fornecer ao modelo as características de uma nova música e ele poderá prever se ela é rock, pop, jazz, etc.

O aprendizado supervisionado é amplamente utilizado em uma variedade de tarefas, incluindo classificação (onde o objetivo é atribuir uma categoria a uma entrada), regressão (onde o objetivo é prever um valor contínuo), detecção de anomalias, entre outros. É uma das abordagens mais comuns em aprendizado de máquina e é aplicável em uma variedade de domínios, como finanças, saúde, reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural, entre outros.

Aprendizado não supervisionado

No aprendizado não supervisionado, os dados de treinamento não são rotulados, ou seja, não possuem saídas desejadas associadas a eles. O objetivo principal é encontrar estruturas intrínsecas nos dados, identificar padrões ou agrupamentos naturais sem orientação externa.

Um exemplo comum de aprendizado não supervisionado é o agrupamento (clustering) de dados. Nesse caso, o algoritmo busca dividir os dados em grupos ou clusters de forma que os itens dentro de cada grupo sejam mais semelhantes entre si do que com itens em outros grupos. Um exemplo prático seria agrupar clientes com base em suas preferências de compra em um supermercado, sem ter informações prévias sobre categorias de clientes.

O aprendizado não supervisionado é utilizado em diversas áreas, como análise de dados, reconhecimento de padrões, segmentação de mercado, processamento de imagem, entre outros. Ele permite a descoberta de informações valiosas nos dados, mesmo quando não há rótulos disponíveis para orientar o processo de aprendizado.

Você pode entender mais a fundo esses conceitos nesse outro post: Como a Inteligência Artificial aprende?

Aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço é uma abordagem de aprendizado de máquina em que um agente aprende a tomar decisões sequenciais em um ambiente para maximizar uma recompensa acumulada ao longo do tempo. Ao contrário do aprendizado supervisionado, onde os exemplos de treinamento são rotulados, e do aprendizado não supervisionado, onde não há rótulos, no aprendizado por reforço, o agente aprende através da interação direta com o ambiente, recebendo feedback na forma de recompensas ou penalidades por suas ações.

O objetivo do agente é aprender uma política de ação que determine qual ação tomar em um determinado estado do ambiente para maximizar a recompensa total esperada ao longo do tempo. Para fazer isso, o agente explora diferentes ações, observa as consequências dessas ações no ambiente e ajusta sua política de acordo com as recompensas recebidas.

Um exemplo clássico de aprendizado por reforço é o jogo de xadrez. O agente (o jogador) toma decisões (movimentos de peças) em um ambiente (o tabuleiro de xadrez) e recebe feedback na forma de vitória, derrota ou empate. Ao longo do tempo, o agente aprende a melhorar suas habilidades e estratégias para maximizar suas chances de vencer.

O aprendizado por reforço é aplicado em uma variedade de áreas, incluindo jogos, robótica, finanças, saúde e muito mais. Ele oferece uma abordagem poderosa para lidar com problemas de tomada de decisão em ambientes complexos e dinâmicos.

Veja também: Inteligência Artificial - Introdução

Deep learning e redes neurais

Aqui, exploraremos o papel do deep learning das redes neurais no campo da Inteligência Artificial.

Deep learning (Aprendizado profundo)

Deep learning é uma subárea do aprendizado de máquina que se concentra no uso de redes neurais artificiais profundas para aprender e realizar tarefas complexas. Essas redes neurais são chamadas de "profundas" porque possuem várias camadas interconectadas entre si. Cada camada processa e extrai características dos dados de forma progressiva e hierárquica, permitindo que o sistema aprenda representações cada vez mais abstratas dos dados. Por exemplo, em reconhecimento de imagens, uma rede neural profunda pode começar reconhecendo bordas e formas simples nas camadas iniciais e, em seguida, combinar essas características para reconhecer objetos mais complexos nas camadas posteriores. O deep learning tem sido aplicado com sucesso em várias áreas, como reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural, visão computacional e muitas outras, alcançando resultados impressionantes em tarefas como reconhecimento facial, tradução automática e direção autônoma de veículos.

Redes Neurais Artificiais (RNA)

Redes neurais artificiais são modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano, que consistem em uma coleção de unidades de processamento interconectadas, chamadas de neurônios artificiais. Cada neurônio recebe inputs, processa esses inputs e produz um output. Essas conexões entre os neurônios têm pesos associados, que determinam a força da influência de um neurônio sobre o outro. Durante o treinamento da rede neural, esses pesos são ajustados para que a rede aprenda a mapear corretamente os inputs para os outputs desejados. As redes neurais artificiais são capazes de aprender a partir de exemplos e realizar uma variedade de tarefas, desde reconhecimento de padrões em imagens até previsão de séries temporais. Por exemplo, em reconhecimento de padrões, uma rede neural pode aprender a distinguir entre imagens de gatos e cachorros com base em características como formas e texturas. Essas redes são a base de muitos modelos de aprendizado de máquina e deep learning, sendo amplamente utilizadas em diversas áreas, como visão computacional, processamento de linguagem natural, medicina, finanças e muito mais.

Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

Redes neurais convolucionais (CNNs do inglês Convolutional Neural network ou ainda ConvNet) são um tipo de tecnologia usada para entender imagens de forma similar ao cérebro humano. Elas são eficazes em reconhecer padrões e características em fotos, como bordas, texturas e formas. As CNNs são frequentemente usadas em aplicativos que envolvem reconhecimento de objetos em imagens, como identificar rostos em fotos ou detectar carros em vídeos de trânsito. Essa tecnologia tem sido bastante útil em várias áreas, incluindo medicina, segurança e automação.

Processamento de Linguagem Natural e Visão computacional

Vamos entender um pouco a aplicabilidade do que vimos até agora.

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Processamento de linguagem natural (PLN ou NLP do inglês Natural Language Processing) é uma área da inteligência artificial que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana. O objetivo do PLN é capacitar os computadores a entender, interpretar e gerar linguagem humana de maneira semelhante aos humanos. Isso inclui tarefas como análise de sentimento, tradução automática, reconhecimento de entidades, geração de resumos automáticos, entre outras. Por exemplo, sistemas de PLN podem ser usados para analisar grandes volumes de texto de mídias sociais para identificar tendências, ou para traduzir automaticamente textos de um idioma para outro em tempo real. O PLN utiliza técnicas como processamento estatístico, aprendizado de máquina e deep learning para extrair significado e estrutura da linguagem humana, permitindo uma ampla gama de aplicações em diversas áreas, como assistentes virtuais, análise de dados textuais e muito mais.

Visão computacional

Visão computacional é uma área da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e sistemas capazes de extrair informações significativas a partir de imagens ou vídeos. O objetivo é permitir que os computadores entendam e interpretem o conteúdo visual do mundo real de maneira similar aos seres humanos. Isso envolve uma variedade de tarefas, como detecção e reconhecimento de objetos, segmentação de imagens, rastreamento de movimento, reconstrução 3D, entre outras.

Por exemplo, em um sistema de vigilância de segurança, a visão computacional pode ser usada para detectar automaticamente a presença de pessoas ou objetos suspeitos em uma cena, alertando os operadores sobre possíveis ameaças. Em medicina, a visão computacional é empregada em sistemas de diagnóstico por imagem, ajudando os médicos a identificar anomalias em exames de raio-X, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas.

Para alcançar esses resultados, os algoritmos de visão computacional frequentemente utilizam técnicas de processamento de imagem, aprendizado de máquina e redes neurais convolucionais, que são especialmente eficazes na extração de características visuais complexas. Essa capacidade de interpretar e compreender o mundo visual é fundamental para uma série de aplicações práticas em setores como automação industrial, assistência médica, transporte, entre outros.

Modelos avançados e aspectos éticos

Vamos explorar modelos mais complexos e aspectos éticos de seu uso e desenvolvimento.

Large Language Models (LLM)

Os Large Language Models (LLMs) são modelos de linguagem poderosos e avançados que usam inteligência artificial para entender e gerar texto em larga escala. Eles são treinados em enormes conjuntos de dados textuais, permitindo que compreendam contextos complexos e produzam respostas coerentes e relevantes para uma variedade de perguntas e tópicos. Os LLMs, como o GPT (Generative Pre-trained Transformer) da OpenAI, têm sido utilizados em uma ampla gama de aplicações, desde assistentes virtuais e corretores automáticos de texto até tradução automática e geração de conteúdo. Esses modelos são capazes de entender e gerar texto em vários idiomas, ajudando a superar barreiras linguísticas e facilitar a comunicação global. No entanto, seu uso também levanta questões éticas e de segurança, relacionadas ao potencial de disseminação de desinformação e viés nos resultados produzidos.

IA Generativa

Inteligência Artificial (IA) generativa refere-se a sistemas de IA capazes de criar novos dados, como imagens, texto, áudio ou vídeos, que são semelhantes ao que foi usado como entrada, mas não idênticos. Esses sistemas podem gerar conteúdo original a partir de um conjunto de dados de treinamento fornecido, sem intervenção humana direta. Por exemplo, um modelo de IA generativa pode criar imagens de rostos humanos realistas após ter sido treinado com milhares de fotos de pessoas reais.

Um exemplo notável de IA generativa é o GAN (Generative Adversarial Network), um tipo de arquitetura de rede neural composta por duas redes neurais concorrentes: o gerador e o discriminador. O gerador cria novos dados a partir de uma distribuição de probabilidade latente, enquanto o discriminador avalia a autenticidade dos dados gerados em comparação com os dados reais. Essas duas redes são treinadas em conjunto de maneira competitiva, o que resulta em um gerador capaz de criar dados cada vez mais convincentes.

A IA generativa tem sido aplicada em várias áreas, incluindo criação de arte, síntese de voz, geração de música, criação de personagens virtuais e muito mais. No entanto, também levanta preocupações sobre o uso ético desses modelos, especialmente no contexto da criação de conteúdo enganoso ou manipulado.

Veja também: O que posso fazer com a IA Generativa?

Hallucinations em IA

O termo "hallucinations" pode ser usado para descrever o fenômeno em que um modelo de IA gera resultados que não são precisos ou estão completamente fora do contexto esperado. Por exemplo, em um modelo de linguagem treinado para gerar texto, uma alucinação poderia ocorrer quando o modelo produz uma sequência de palavras que não faz sentido ou é incoerente com o contexto da entrada. Da mesma forma, em uma GAN treinada para gerar imagens realistas de rostos humanos, uma alucinação poderia resultar em imagens distorcidas ou semelhantes a ruídos visuais.

Essas alucinações podem surgir devido a várias razões, incluindo falhas no treinamento do modelo, falta de dados representativos, distribuições de dados desbalanceadas, entre outros. Embora as alucinações em modelos de IA possam ser fascinantes do ponto de vista técnico, elas também destacam a importância de avaliar criticamente os resultados gerados pelos modelos de IA e reconhecer suas limitações. Essa compreensão é crucial, especialmente em aplicações críticas, onde a precisão e a confiabilidade são fundamentais.

Veja também: IA Generativa - O poder criativo da IA

Responsible AI (IA Responsável)

A inteligência artificial responsável, refere-se a práticas e abordagens que buscam garantir que os sistemas de IA sejam desenvolvidos, implementados e utilizados de maneira ética, justa, transparente e segura. Essa abordagem reconhece que os sistemas de IA podem ter um impacto significativo na sociedade e, portanto, devem ser projetados e utilizados com consideração cuidadosa aos valores éticos e aos direitos humanos.

Alguns princípios-chave da inteligência artificial responsável incluem:

Transparência: Garantir que os sistemas de IA sejam compreensíveis e transparentes em sua operação e tomada de decisões, permitindo que os usuários entendam como os resultados foram alcançados.

Justiça e equidade: Assegurar que os sistemas de IA não perpetuem ou ampliem viéses existentes, discriminem grupos específicos ou causem impactos desproporcionais em determinadas comunidades.

Privacidade e segurança: Proteger a privacidade dos dados e garantir a segurança dos sistemas de IA para evitar o acesso não autorizado ou o uso indevido de informações pessoais.

Responsabilidade: Estabelecer mecanismos claros de responsabilidade e prestação de contas para desenvolvedores, fabricantes e usuários de sistemas de IA, de modo que possam ser responsabilizados por quaisquer consequências negativas decorrentes do uso desses sistemas.

Colaboração e inclusão: Envolver diversas partes interessadas, incluindo especialistas em ética, direitos humanos, comunidades afetadas e usuários finais, no desenvolvimento e implementação de sistemas de IA para garantir que as vozes de todos sejam ouvidas e consideradas.

A adoção de práticas de inteligência artificial responsável é fundamental para promover a confiança pública nos sistemas de IA e garantir que eles contribuam para o bem-estar social e o progresso humano. Organizações, governos e desenvolvedores de IA são incentivados a integrar esses princípios em todas as fases do ciclo de vida dos sistemas de IA, desde a concepção até o uso em produção.

Multimodal Models (Modelos Multimodais)

Os modelos multimodais, são capazes de processar e compreender informações de múltiplos tipos como texto, imagem, áudio e vídeo, de forma integrada. Esses modelos são projetados para lidar com dados provenientes de diferentes fontes sensoriais e, muitas vezes, são capazes de capturar relações complexas entre diferentes tipos de informação.

Um exemplo comum de um modelo multimodal é aquele que pode analisar tanto uma imagem quanto sua descrição em texto. Por exemplo, dado uma imagem de uma praia, o modelo pode entender que há areia, água, céu azul e pessoas, e então associar esses elementos à sua descrição textual correspondente. Da mesma forma, esses modelos podem ser utilizados em tradução de linguagem de sinais para texto, onde interpretam movimentos das mãos e expressões faciais para gerar texto escrito ou falado.

Eles frequentemente se beneficiam de técnicas avançadas de aprendizado de máquina, como redes neurais convolucionais para processamento de imagem, redes neurais recorrentes para processamento de linguagem natural e redes neurais convolucionais 3D para processamento de vídeo. Esses modelos têm aplicações em uma variedade de áreas, incluindo reconhecimento de objetos em imagens, tradução automática multimodal, legendagem automática de vídeos, entre outras. Ao integrar informações de diferentes modelos têm o potencial de melhorar significativamente a compreensão e a interpretação de dados complexos em uma ampla gama de aplicações.

Prompts

Um "prompt" em inteligência artificial geralmente se refere a uma entrada de texto ou instrução dada a um modelo de linguagem para orientar sua geração de texto ou resposta. É uma espécie de estímulo que direciona o modelo sobre o que deve ser produzido em seguida. Por exemplo, em um modelo de geração de texto, um prompt pode ser uma pergunta, uma frase inicial ou um contexto específico fornecido pelo usuário para iniciar a geração de um texto coerente e relevante.

Por exemplo, se você estiver usando um modelo de linguagem para escrever uma história sobre viagens espaciais, o prompt poderia ser algo como: "Escreva uma história sobre uma expedição humana ao planeta Marte". A partir desse prompt, o modelo começaria a gerar texto continuando a história com base nas informações fornecidas.

Os prompts são essenciais para controlar o comportamento e a saída dos modelos de linguagem, permitindo que os usuários orientem a geração de texto de acordo com suas necessidades e intenções específicas.

Veja também: Engenharia de Prompt: A Ponte entre Linguística e Computação

Plugins

Em modelos de IA, os plugins são usados para adicionar funcionalidades específicas, como pré-processamento de dados, pós-processamento de resultados, integração com sistemas externos e extensões de funcionalidades, tornando mais fácil personalizar, estender ou integrar o modelo conforme necessário. Por exemplo, um plugin pode integrar um modelo com um sistema de compras e realizar transações através de um prompt do usuário.

Ética em IA e Viés algorítmico

São áreas importantes de preocupação na comunidade de IA. A ética em IA refere-se à consideração dos impactos éticos das decisões tomadas por sistemas de IA, enquanto o viés algorítmico se refere à tendência dos algoritmos produzirem resultados enviesados ou discriminatórios devido a fatores como os dados de treinamento utilizados ou as suposições embutidas nos algoritmos.

Portanto é essencial garantir que os sistemas de IA sejam desenvolvidos utilizando princípios de IA responsável que vimos anteriormente.

O viés algorítmico pode surgir de várias maneiras, como na seleção de dados de treinamento que não representam adequadamente a diversidade da população ou na formulação de algoritmos que reproduzem preconceitos existentes na sociedade. Isso pode levar a resultados discriminatórios ou injustos, reforçando desigualdades existentes.

Para abordar essas questões, são necessárias práticas de desenvolvimento de IA responsáveis, que incluem a avaliação sistemática dos impactos éticos, a diversidade na equipe de desenvolvimento, a revisão e mitigação do viés nos dados e algoritmos, e a prestação de contas por parte dos desenvolvedores e usuários de sistemas de IA.

É fundamental que a comunidade de IA trabalhe em conjunto para desenvolver e promover práticas éticas e responsáveis em todas as fases do ciclo de vida dos sistemas de IA, garantindo que eles contribuam para o bem-estar e o progresso da sociedade como um todo.

Small Language models (SML)

Small Language Models (SLMs) são versões compactas de modelos de processamento de linguagem natural (PLN), projetados para serem mais eficientes em termos de consumo de recursos do que os seus contrapartes maiores, como os Large Language Models (LLMs). Estes modelos menores exigem menos poder computacional, memória e energia para funcionar, tornando-os ideais para dispositivos com capacidade limitada de processamento, como smartphones e dispositivos IoT (Internet das Coisas). Além disso, os SLMs são mais rápidos para treinar e realizar inferências, o que os torna adequados para aplicações que necessitam de respostas em tempo real ou para desenvolvedores e organizações com orçamentos mais restritos.

Apesar de sua eficiência e velocidade, os SLMs geralmente não alcançam o mesmo nível de profundidade ou capacidade de generalização em comparação com os LLMs, o que pode limitar sua eficácia em tarefas complexas de PLN. No entanto, eles ainda são muito úteis para tarefas específicas de PLN, como classificação de texto, detecção de sentimentos e respostas a perguntas simples, onde a complexidade de modelos maiores não é necessária. A capacidade de atualizar e personalizar esses modelos de forma mais frequente e com custo reduzido também oferece flexibilidade para pesquisa e desenvolvimento em IA, demonstrando que os SLMs são uma solução valiosa para uma ampla gama de aplicações de PLN.

Em resumo, a inteligência artificial (IA) se tornou uma força dominante nas discussões de tecnologia e negócios nos últimos anos, apresentando avanços significativos e diversas aplicações. Desde os fundamentos do aprendizado de máquina até os modelos avançados de processamento de linguagem natural e visão computacional, a IA está transformando radicalmente a forma como interagimos com a tecnologia e com o mundo ao nosso redor.

Para profissionais antenados que desejam se manter atualizados neste cenário em constante evolução, é crucial compreender os conceitos fundamentais e acompanhar as últimas tendências. Desde o aprendizado supervisionado e não supervisionado até o desenvolvimento de modelos responsáveis e a consideração ética, há muito a explorar e a aprender.

Portanto, não perca a oportunidade de se aprofundar nessas áreas e explorar as inúmeras possibilidades oferecidas pela IA. Esteja pronto para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades que essa revolução tecnológica proporciona. Vamos juntos construir um futuro onde a inteligência artificial seja usada para o bem da humanidade. Mantenha-se informado, atualizado e envolvido - o futuro da IA está em nossas mãos!