O termo “IA” tem sido usado na ciência da computação desde a década de 1950, mas a maioria das pessoas fora da indústria só começou a falar sobre isso no final de 2022. Isso porque os avanços recentes no aprendizado de máquina levaram a grandes avanços que estão começando a ter um impacto profundo em quase todos os aspectos de nossas vidas.

Então vamos te ajudar a entender as palavras mais populares dentro do universo de IA, para que fique por dentro do conceito.


1. Artificial Intelligence
A inteligência artificial é basicamente um sistema de computador superinteligente que pode imitar os humanos em alguns aspectos, como compreender o que as pessoas dizem, tomar decisões, traduzir entre idiomas, analisar se algo é negativo ou positivo e até aprender com a experiência.

É artificial porque seu intelecto foi criado por humanos usando tecnologia. Às vezes, as pessoas dizem que os sistemas de IA têm cérebros digitais, mas não são máquinas físicas ou robôs – são programas executados em computadores.

Eles funcionam colocando uma vasta coleção de dados por meio de algoritmos, que são conjuntos de instruções, para criar modelos que podem automatizar tarefas que normalmente exigem inteligência e tempo humanos.


2. Machine Learning

Se a inteligência artificial é o objetivo, o Machine Learning é a forma de chegarmos lá. É um campo da ciência da computação, sob a égide da IA, onde as pessoas ensinam um sistema de computador como fazer algo, treinando-o para identificar padrões e fazer previsões com base neles.

Os dados são executados continuamente por meio de algoritmos, com diferentes entradas e feedback a cada vez para ajudar o sistema a aprender e melhorar durante o processo de treinamento.

É especialmente útil com problemas que de outra forma seriam difíceis ou impossíveis de resolver usando técnicas de programação tradicionais, como reconhecimento de imagens e tradução de idiomas.


3. Large Language Models

Grandes Modelos de Linguagem, ou LLMs, usam técnicas de Machine Learning para ajudá-los a processar a linguagem para que possam imitar a maneira como os humanos se comunicam.

Eles são baseados em redes neurais, ou NNs, que são sistemas de computação inspirados no cérebro humano – como um monte de nós e conexões que simulam neurônios e sinapses. Eles são treinados em uma grande quantidade de texto para aprender padrões e relações na linguagem que os ajudam a usar palavras humanas.

Suas capacidades de resolução de problemas podem ser usadas para traduzir idiomas, responder perguntas na forma de um chatbot, resumir textos e até escrever histórias, poemas e códigos de computador.


4. Generative AI

A IA generativa aproveita o poder de grandes modelos de linguagem para criar coisas novas, e não apenas regurgitar ou fornecer informações sobre coisas existentes. Ele aprende padrões e estruturas e então gera algo semelhante, mas novo.

Ele pode criar coisas como imagens, músicas, textos, vídeos e códigos. Ele pode ser usado para criar arte, escrever histórias, projetar produtos e até ajudar médicos em tarefas administrativas. Mas também pode ser usado por maus atores para criar notícias falsas ou imagens que parecem fotografias, mas não são reais, por isso as empresas de tecnologia estão trabalhando em maneiras de identificar claramente os geradores de IA.


5. Responsible AI

A IA responsável orienta as pessoas enquanto elas tentam projetar sistemas que sejam seguros e justos – em todos os níveis, incluindo o modelo de aprendizado de máquina, o software, a interface do usuário e as regras e restrições implementadas para acessar um aplicativo.

É um elemento crucial porque estes sistemas têm muitas vezes a tarefa de ajudar a tomar decisões importantes sobre as pessoas, como na educação e na saúde, mas como são criados por humanos e treinados com base em dados de um mundo imperfeito, podem refletir quaisquer preconceitos inerentes.

Uma grande parte da IA responsável envolve compreender os dados que foram usados para treinar os sistemas e encontrar maneiras de mitigar quaisquer deficiências para ajudar a refletir melhor a sociedade em geral, não apenas certos grupos de pessoas.


6. Prompts
Um prompt é uma instrução inserida em um sistema em linguagem, imagens ou código que informa à IA qual tarefa executar. Os engenheiros – e na verdade todos nós que interagimos com sistemas de IA – devem projetar prompts cuidadosamente para obter o resultado desejado dos grandes modelos de linguagem.

É como fazer seu pedido em uma delicatessen: você não pede apenas um sanduíche, mas especifica o pão que deseja e o tipo e a quantidade de condimentos, vegetais, queijo e carne para conseguir um almoço que achará delicioso e nutritivo.


7. Copilots

Um copiloto é como um assistente pessoal que trabalha ao seu lado em todos os tipos de aplicações digitais, ajudando em tarefas como escrever, codificar, resumir e pesquisar. Também pode ajudá-lo a tomar decisões e compreender muitos dados.

O recente desenvolvimento de grandes modelos de linguagem tornou possíveis os copilotos, permitindo-lhes compreender a linguagem humana natural e fornecer respostas, criar conteúdo ou agir enquanto você trabalha em diferentes programas de computador. Os copilotos são construídos com proteções de IA responsável para garantir que estejam seguros e sejam usados da maneira correta.

Assim como um copiloto em um avião, ele não está no comando – você está – mas é uma ferramenta que pode ajudá-lo a ser mais produtivo e eficiente.


Fonte: Microsoft News, por Susanna Ray