Sabes tudo sobre IA? 10 Termos que deves conhecer

Olá, pessoal! Desde que a Inteligência Artificial (IA) generativa se tornou popular no final de 2022, muitos de nós começámos a entender melhor esta tecnologia fascinante e como ela utiliza a linguagem natural para facilitar a nossa interação com os computadores. Alguns de nós até já usamos termos como “prompts” e “Machine Learning” nas nossas conversas do dia a dia. Mas, à medida que a IA evolui, o seu vocabulário também. Vamos descobrir juntos 10 novos termos avançados de IA que certamente ouviremos falar muito em breve.

Raciocínio/Planeamento

Quando falamos de IA, raciocínio e planeamento são capacidades que permitem aos computadores resolver problemas e realizar tarefas utilizando padrões aprendidos a partir de dados históricos. Pense em pedir a uma IA para planear uma viagem a um parque temático. Ela pode selecionar o objetivo, planear a visita com diversas atrações e criar um cronograma para garantir que você aproveite ao máximo, inclusive organizando a aventura aquática para as horas de mais calor.

Raciocínio e planeamento são habilidades cruciais que permitem aos sistemas de Inteligência Artificial (IA) não apenas realizar tarefas, mas também resolver problemas complexos de forma autónoma. O raciocínio na IA é semelhante ao processo humano de tomar decisões baseadas em padrões e dados históricos. A IA analisa informações passadas para fazer previsões e tomar decisões informadas. Por exemplo, ao planear uma viagem, um sistema de IA pode usar dados sobre horários de pico, clima e preferências pessoais para criar um itinerário eficiente e personalizado. Este tipo de raciocínio avançado permite que a IA vá além de respostas simples, oferecendo soluções inteligentes e adaptadas às necessidades específicas dos usuários.

O planeamento, por outro lado, é a capacidade da IA de definir uma sequência de ações para alcançar um objetivo específico. Imagine que precisa organizar uma viagem a um parque temático. A IA pode não só selecionar as melhores atrações, mas também planear o percurso para evitar voltar atrás desnecessariamente e garantir que a aventura aquática acontece nas horas mais quentes do dia. Esta capacidade de criar e ajustar planos em tempo real é essencial para tarefas que exigem coordenação complexa e resposta rápida a mudanças, como a gestão de frotas de veículos autónomos ou a coordenação de operações de emergência. Em suma, raciocínio e planeamento transformam a IA de uma ferramenta passiva em um parceiro ativo e inteligente.

Formação/Inferência

Formação e inferência são dois pilares essenciais na criação e utilização de sistemas de IA. A formação é como uma “educação” para a IA, onde ela aprende a partir de grandes conjuntos de dados. Já a inferência é quando a IA aplica esse conhecimento para fazer previsões ou tomar decisões. Imagine fornecer à IA dados sobre preços de casas para que ela possa, posteriormente, prever o preço de uma nova casa no mercado.

A formação e a inferência são os dois pilares fundamentais que sustentam qualquer sistema de Inteligência Artificial (IA). A formação é o processo inicial onde um modelo de IA é “educado”. Durante esta fase, o modelo recebe enormes quantidades de dados, como um professor que ensina um aluno. Por exemplo, um modelo pode ser treinado com dados históricos de preços de casas, incluindo variáveis como número de quartos, localização e outras características. A IA utiliza esses dados para ajustar os seus parâmetros internos, aprendendo a reconhecer padrões e relações entre as variáveis para fazer previsões precisas. Este processo é intensivo e exige muito poder computacional, mas é crucial para que o modelo aprenda e se torne eficaz.

Uma vez concluída a fase de formação, o modelo entra na fase de inferência. Aqui, a IA aplica o conhecimento adquirido para fazer previsões ou tomar decisões com base em novos dados. Usando o exemplo dos preços das casas, durante a inferência, a IA pode analisar as características de uma nova casa e prever o seu preço de mercado. Esta fase é menos exigente em termos de recursos computacionais, pois o modelo já foi treinado e apenas precisa de aplicar os padrões que aprendeu. A combinação eficiente de formação e inferência permite que os sistemas de IA forneçam respostas rápidas e precisas, tornando-se ferramentas poderosas em diversas aplicações, desde previsão de mercado até diagnóstico médico.

SLMs/Pequenos Modelos de Linguagem

Os pequenos modelos de linguagem (SLMs) são versões compactas dos grandes modelos de linguagem (LLMs). Embora os LLMs precisem de grandes quantidades de poder computacional, os SLMs, como o Phi-3, são mais eficientes e podem até funcionar offline. São perfeitos para dispositivos móveis, onde a necessidade de processamento é menor, mas ainda se precisa de respostas rápidas e precisas.

Os pequenos modelos de linguagem, ou SLMs (Small Language Models), são a resposta da IA à necessidade de soluções mais leves e eficientes. Enquanto os grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-4 da OpenAI exigem enormes quantidades de poder computacional e memória para funcionar, os SLMs são “versões de bolso” que conseguem executar tarefas similares com muito menos recursos. Estes modelos menores são treinados em conjuntos de dados mais seletivos e têm menos parâmetros, o que os torna extremamente úteis para aplicações em dispositivos móveis ou em ambientes onde a conectividade à internet é limitada. Imagine ter um assistente virtual eficiente no seu telemóvel que pode responder a perguntas sobre o cuidado de animais de estimação sem precisar de acesso contínuo à internet.

A beleza dos SLMs reside na sua capacidade de balancear desempenho e eficiência. Enquanto os LLMs são ideais para tarefas que requerem processamento intensivo e raciocínio detalhado, os SLMs brilham em contextos onde a simplicidade e a rapidez são essenciais. Eles podem ser usados em tudo, desde a automação de respostas em aplicações de serviço ao cliente até na personalização de experiências de usuário em dispositivos portáteis. Além disso, a capacidade de operar offline torna-os uma escolha excelente para situações em que a segurança dos dados e a privacidade são prioritárias, uma vez que minimizam a necessidade de transferir informações sensíveis através da internet. Em suma, os SLMs estão a redefinir a forma como a IA pode ser integrada nas nossas vidas diárias, oferecendo soluções rápidas, eficientes e acessíveis.

Fundamentação

Fundamentação refere-se ao processo de garantir que a IA produza respostas precisas e relevantes ao ligar e ancorar o modelo a dados concretos e exemplos tangíveis. Isto ajuda a evitar alucinações, onde a IA pode gerar respostas incorretas ou ficcionais, melhorando a precisão e a relevância das respostas.

Geração Aumentada de Recuperação (RAG)

A Geração Aumentada de Recuperação (RAG) permite que a IA aceda a fontes de dados externas para melhorar a precisão das suas respostas. Este método economiza tempo e recursos ao adicionar conhecimento extra sem precisar reprogramar a IA. Pense num chatbot de uma loja de vestuário que usa RAG para consultar o catálogo de produtos e responder a perguntas específicas sobre a disponibilidade de uma camisola.

Orquestração

A orquestração é a camada que gere as várias tarefas que a IA precisa realizar para fornecer uma resposta correta. Se perguntar ao Microsoft Copilot quem é Ada Lovelace e, em seguida, perguntar quando nasceu, a orquestração ajuda a IA a manter o contexto da conversa e fornecer uma resposta precisa e contextual.

Memória

Embora os modelos de IA atuais não tenham memória verdadeira, eles podem seguir passos orquestrados para “recordar” informações temporariamente, ajudando em conversas contínuas onde o contexto precisa ser mantido. Isto melhora a relevância e a precisão das respostas em interações prolongadas.

Modelos de Transformação e Modelos de Difusão

Os modelos de transformação, como os que alimentam o ChatGPT, são ótimos a compreender o contexto e a gerar texto coerente. Os modelos de difusão, por outro lado, são usados principalmente para a criação de imagens, gerando visualizações a partir de descrições textuais de forma gradual e precisa.

Os modelos de transformação são a espinha dorsal dos mais recentes avanços em inteligência artificial generativa. Estes modelos, como o GPT (Generative Pre-trained Transformer) da OpenAI, são notáveis pela sua capacidade de compreender e gerar texto com uma fluidez impressionante. O que diferencia os modelos de transformação é a sua habilidade de processar grandes quantidades de dados, identificar padrões complexos e produzir respostas coerentes e contextualizadas. Eles funcionam através de uma arquitetura de rede neural que pondera a importância de diferentes palavras numa frase para prever a próxima palavra com uma precisão surpreendente. É esta capacidade que permite que assistentes virtuais, chatbots e outras aplicações de IA interajam com os humanos de uma forma que parece quase natural.

Por outro lado, os modelos de difusão, como o Stable Diffusion e o DALL-E, são mestres na geração de imagens. Funcionam de maneira diferente dos modelos de transformação, pois começam com uma imagem ruidosa e, através de um processo iterativo, refinam-na até atingir a forma desejada. Este método de “difusão” é incrivelmente eficaz para criar imagens realistas ou artisticamente impressionantes a partir de descrições textuais. A combinação destes dois tipos de modelos permite-nos não só interagir com a IA através de texto, mas também visualizar conceitos que antes só existiam na nossa imaginação. Esta fusão de linguagem e imagem está a redefinir a criatividade e a comunicação, abrindo novas possibilidades para o futuro da inteligência artificial.

Modelos de Fronteira

Os modelos de fronteira são sistemas avançados de grande escala que podem realizar uma ampla variedade de tarefas com capacidades impressionantes. Estes modelos são tão poderosos que até surpreendem os seus criadores. Empresas como a Microsoft formaram fóruns para garantir o uso seguro e responsável destes modelos, partilhando conhecimento e estabelecendo padrões de segurança.

Os modelos de fronteira representam o ápice da evolução em inteligência artificial, levando a capacidade dos sistemas de IA a níveis nunca antes vistos. Estes modelos são construídos com uma escala e complexidade impressionantes, capazes de realizar uma ampla gama de tarefas com uma precisão e eficiência que frequentemente nos deixam maravilhados. Empresas como a Microsoft, Google e OpenAI estão na linha da frente, desenvolvendo estes sistemas avançados que têm o potencial de transformar setores inteiros, desde a saúde até à automação industrial. O objetivo principal é não apenas criar máquinas que possam aprender e executar tarefas, mas também inovar de formas que antecipem e resolvam problemas complexos que antes eram considerados intratáveis.

Para garantir que esses poderosos modelos de fronteira sejam desenvolvidos e utilizados de maneira responsável, foi formado o Frontier Model Forum, uma colaboração entre líderes da indústria para partilhar conhecimentos, estabelecer padrões de segurança e promover práticas éticas. Este fórum é essencial para enfrentar os desafios e riscos associados ao uso de IA em grande escala, como a privacidade de dados e a transparência nos algoritmos. Com a união de esforços, espera-se que os modelos de fronteira não apenas continuem a expandir os limites do que é tecnologicamente possível, mas também o façam de uma forma que beneficie a sociedade como um todo, garantindo que os avanços sejam seguros, justos e acessíveis a todos.

GPU

As GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) são essenciais para a IA devido à sua capacidade de realizar cálculos paralelos em grande escala. Inicialmente desenvolvidas para melhorar os gráficos dos videojogos, as GPUs são agora cruciais para treinar e operar modelos de IA, graças ao seu poder de processamento massivo.

As GPUs, ou Unidades de Processamento Gráfico, são muito mais do que simples componentes para melhorar os gráficos dos videojogos. Estas “potências de cálculo” têm sido fundamentais na aceleração dos avanços em Inteligência Artificial (IA). Com a capacidade de realizar milhares de cálculos simultâneos graças aos seus numerosos núcleos, as GPUs tornam-se ferramentas indispensáveis para o processamento paralelo intensivo, essencial para o treino de modelos complexos de IA. Enquanto as CPUs são ótimas para tarefas gerais, as GPUs brilham em aplicações que exigem grandes volumes de dados e processamento rápido, como o reconhecimento de imagem e a geração de linguagem natural.

O impacto das GPUs na IA é evidente em várias áreas. Em sistemas de reconhecimento de imagem, as GPUs permitem que modelos de deep learning analisem e interpretem grandes conjuntos de dados visuais com uma rapidez sem precedentes. Da mesma forma, no processamento de linguagem natural (NLP), GPUs são utilizadas para treinar modelos como o GPT-4 da OpenAI, que conseguem entender e gerar texto de forma impressionante. Além disso, em veículos autónomos, as GPUs processam dados de sensores e câmaras em tempo real, permitindo uma condução mais segura e eficiente. À medida que a tecnologia avança, podemos esperar que as GPUs continuem a ser o motor que impulsiona as inovações na IA, tornando-se cada vez mais eficientes e poderosas.

Conclusão

E aí, aprenderam algo novo? Com a constante evolução da IA, é essencial manter-se atualizado com os novos termos e conceitos. Se gostaram deste artigo e querem saber mais sobre tecnologia, sigam o AndroidGeek para todas as novidades e análises sobre o mundo da tecnologia.

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