A jornada pela inteligência artificial (IA) começa com a compreensão de seus tipos fundamentais. Basicamente, a IA pode ser classificada em três categorias: IA reativa, IA de memória limitada e IA autoconsciente.
A IA reativa, como o famoso IBM Deep Blue, é programada para responder a uma série limitada de entradas com respostas predefinidas. Avançando, a IA de memória limitada aprende de experiências passadas e ajusta suas ações futuras – um exemplo claro são os carros autônomos que ajustam a condução com base no tráfego e nas condições climáticas percebidas.
Entre essas, as LLMs (Large Language Models), como o GPT (Generative Pre-trained Transformer) da OpenAI, representam um salto qualitativo. Elas não apenas processam e respondem com base em dados recebidos, mas são capazes de gerar texto coerente e contextualmente relevante, aprendendo com um vasto conteúdo pré-existente e interações para formar respostas que imitam o entendimento humano.
Qualidade e ciência de dados
A qualidade dos dados é fundamental para o sucesso de qualquer aplicação de inteligência artificial. Os dados precisam ser limpos, relevantes e bem estruturados para que as IAs possam aprender de forma eficaz. Ferramentas como Apache Hadoop e Apache Spark são essenciais no manejo de grandes volumes de dados, proporcionando um ambiente em que a limpeza, a agregação e a manipulação de dados acontecem de forma eficiente. Um exemplo fácil de entender é o de um varejista online usando essas ferramentas para organizar milhões de transações de clientes. Eles podem usar esses dados organizados para treinar um modelo de IA para prever quais produtos os clientes provavelmente comprarão no futuro, otimizando assim as recomendações de produtos.
A ciência de dados utiliza diversas ferramentas e técnicas para extrair insights e conhecimentos dos dados. Ferramentas como Python e R são amplamente usadas para análise de dados devido à sua simplicidade e eficiência, juntamente com bibliotecas como Pandas e TensorFlow, que facilitam a manipulação de dados e o treinamento de modelos de machine learning. Por exemplo, um banco pode usar essas ferramentas para analisar o comportamento de gastos dos clientes e identificar padrões fraudulentos, melhorando, assim, a segurança das transações.
Machine learning e IA generativa
O machine learning, por sua vez, utiliza os dados preparados pela ciência de dados para criar modelos que podem fazer previsões ou tomar decisões sem ser explicitamente programados para isso. Algoritmos como redes neurais, árvores de decisão e máquinas de vetores de suporte são usados para realizar tarefas complexas, como identificar a doença de um paciente a partir de imagens radiográficas.
A IA generativa, popularizada recentemente pela OpenAI com a introdução do ChatGPT, representa um marco na acessibilidade das tecnologias de IA. Desde o lançamento dos modelos de linguagem GPT-3 em 2020, a capacidade de gerar texto humano tem encontrado aplicações desde a criação de conteúdo até a programação assistida. Esses avanços, embora pareçam recentes, estão apoiados em décadas de pesquisa em ciência de dados e machine learning, demonstrando como inovações passadas pavimentaram o caminho para as tecnologias disruptivas de hoje.
Essa exploração detalhada não apenas ilumina os aspectos técnicos da inteligência artificial, mas também destaca a trajetória evolutiva da tecnologia, enfatizando a importância contínua da base e ciência de dados, aprendizado de máquina e do desenvolvimento teórico que sustenta esses avanços futuros.