Publicado em 17 de fevereiro de 2024 e atualizado pela última vez em 22 de abril de 2025
A inteligência artificial (IA) abrange muitas tecnologias emergentes e complexas que antes exigiam entrada humana e agora podem ser realizadas por um computador. De modo geral, a IA é um programa, modelo ou computador não humano que demonstra uma grande variedade de resolução de problemas e criatividade. Os computadores podem realizar funções avançadas, que historicamente eram usadas para entender e recomendar informações. Com a IA generativa, os computadores podem até gerar novos conteúdos.
A sigla IA é usada com frequência de forma intercambiável para representar vários tipos de tecnologias no campo da inteligência artificial, mas os recursos de IA podem variar muito.
Aqui você encontra vários termos e conceitos de IA na prática, na Web. Para saber mais sobre o aprendizado de máquina, consulte o glossário de aprendizado de máquina.
Como a IA funciona?
O treinamento é a primeira etapa de cada modelo, em que os engenheiros de aprendizado de máquina criam um algoritmo para fornecer entradas específicas ao modelo e demonstrar as saídas ideais. Em geral, os desenvolvedores da Web não precisam realizar essa etapa, mas você pode se beneficiar ao entender como um determinado modelo foi treinado. Embora seja possível ajustar um modelo, é melhor escolher o melhor modelo para sua tarefa.
A inferência é o processo de um modelo que tira conclusões com base em novos dados. Quanto mais treinamento um modelo tiver em uma área específica, maior a probabilidade de a inferência criar uma saída útil e correta. No entanto, não há garantia de inferência perfeita, não importa o quanto um modelo tenha recebido de treinamento.
Por exemplo, o Green Light usa um modelo de IA treinado com dados do Google Maps para entender os padrões de tráfego. À medida que mais dados são recebidos, a inferência é realizada para fornecer recomendações e otimizar os semáforos.
Onde a IA é realizada?
O treinamento de IA é concluído antes do lançamento de um modelo. Pode haver mais treinamentos que podem levar a novas versões de modelos com mais recursos ou precisão.
Os desenvolvedores da Web precisam se preocupar com a inferência de IA. O custo de usar a IA é bastante afetado pela inferência. O intervalo de recursos de um único modelo também é bastante afetado.
IA do lado do cliente
Embora a maioria dos recursos de IA na Web dependa de servidores, a IA do lado do cliente é executada no navegador do usuário e realiza inferência no dispositivo dele. Isso oferece latência mais baixa, custos reduzidos do lado do servidor, requisitos de chaves de API removidos, maior privacidade do usuário e acesso off-line. É possível implementar a IA do lado do cliente que funciona em vários navegadores com bibliotecas JavaScript, incluindo Transformers.js, TensorFlow.js e MediaPipe.
É possível que um modelo pequeno e otimizado do lado do cliente supere uma versão maior do lado do servidor, principalmente quando otimizado para desempenho. Avalie seu caso de uso para determinar qual solução é a certa para você.
IA do lado do servidor
A IA do lado do servidor inclui serviços de IA baseados na nuvem. O Gemini 1.5 Pro funciona em uma nuvem. Esses modelos tendem a ser muito maiores e mais poderosos. Isso é especialmente verdadeiro para modelos de linguagem grandes.
IA híbrida
IA híbrida se refere a qualquer solução que inclua um componente de cliente e de servidor. Por exemplo, você pode usar um modelo do lado do cliente para executar uma tarefa e fazer fallback para um modelo do lado do servidor quando a tarefa não puder ser concluída no dispositivo.
Machine learning (ML)
Machine learning (ML) é o processo em que um computador aprende e realiza tarefas sem programação explícita. Enquanto a IA se esforça para gerar inteligência, o ML consiste em algoritmos para fazer previsões de conjuntos de dados.
Por exemplo, suponha que queremos criar um site que avalie o clima em qualquer dia. Tradicionalmente, isso pode ser feito por um ou mais meteorologistas, que podem criar uma representação da atmosfera e da superfície da Terra, calcular e prever os padrões climáticos e determinar uma classificação comparando os dados atuais com o contexto histórico.
Em vez disso, podemos fornecer a um modelo de ML uma quantidade enorme de dados meteorológicos até que o modelo aprenda a relação matemática entre os padrões climáticos, os dados históricos e as diretrizes sobre o que torna o clima bom ou ruim em qualquer dia específico. Na verdade, criamos isso na Web.
IA generativa e modelos de linguagem grandes
A IA generativa é uma forma de aprendizado de máquina que ajuda os usuários a criar conteúdo que pareça familiar e imite a criação humana. A IA generativa usa modelos de linguagem grandes para organizar dados e criar ou modificar texto, imagens, vídeo e áudio com base no contexto fornecido. A IA generativa vai além da correspondência de padrões e previsões.
Um modelo de linguagem grande (LLM) tem vários (muitas vezes bilhões) parâmetros que podem ser usados para realizar uma ampla variedade de tarefas, como gerar, classificar ou resumir textos ou imagens.
Os chatbots se tornaram ferramentas muito populares para usar a IA generativa, incluindo:
Essas ferramentas podem criar textos, exemplos de código e artes. Eles podem ajudar você a planejar férias, suavizar ou profissionalizar o tom de um e-mail ou classificar diferentes conjuntos de informações em categorias.
Há infinitos casos de uso para desenvolvedores e não desenvolvedores.
Aprendizado profundo
O aprendizado profundo (DL, na sigla em inglês) é uma classe de algoritmos de ML. Um exemplo seria as redes neurais profundas (DNNs, na sigla em inglês), que tentam modelar a forma como o cérebro humano processa informações.
Um algoritmo de aprendizado profundo pode ser treinado para associar determinados recursos de imagens a um rótulo ou categoria específica. Depois de treinado, o algoritmo pode fazer previsões que identificam essa mesma categoria em novas imagens. Por exemplo, o Google Fotos pode identificar a diferença entre gatos e cães em uma foto.
Processamento de linguagem natural (PLN)
O processamento de linguagem natural é uma classe de ML que se concentra em ajudar os computadores a compreender a linguagem humana, desde as regras de qualquer idioma específico até as idiossincrasias, dialetos e gírias usados por indivíduos.
Desafios com a IA
Há vários desafios na criação e no uso da IA. Confira a seguir alguns destaques do que você precisa considerar.
Qualidade e recência dos dados
Os grandes conjuntos de dados usados para treinar vários modelos de IA geralmente ficam desatualizados logo após o uso. Isso significa que, ao buscar as informações mais recentes, você pode se beneficiar da engenharia de comandos para melhorar a performance de um modelo de IA em tarefas específicas e produzir melhores resultados.
Os conjuntos de dados podem estar incompletos ou ser muito pequenos para atender a alguns casos de uso. Pode ser útil tentar trabalhar com várias ferramentas ou personalizar o modelo de acordo com suas necessidades.
Questões de ética e viés
A tecnologia de IA é empolgante e tem muito potencial. No entanto, no final das contas, computadores e algoritmos são criados por humanos, treinados com dados que podem ser coletados por humanos e, portanto, estão sujeitos a vários desafios. Por exemplo, os modelos podem aprender e amplificar o viés humano e estereótipos prejudiciais, afetando diretamente a saída. É importante abordar a criação de tecnologia de IA com a mitigação de viés como prioridade.
Há várias considerações éticas sobre direitos autorais de conteúdo gerado por IA: quem é o proprietário do resultado, especialmente se ele é fortemente influenciado ou copiado diretamente de material protegido por direitos autorais?
Antes de gerar novos conteúdos e ideias, considere as políticas atuais sobre como usar o material que você cria.
Segurança e privacidade
Muitos desenvolvedores da Web disseram que a privacidade e a segurança são as principais preocupações deles ao usar ferramentas de IA. Isso é especialmente verdadeiro em contextos empresariais com requisitos de dados rígidos, como governos e empresas de saúde. A exposição de dados do usuário a mais terceiros com APIs de nuvem é uma preocupação. É importante que qualquer transmissão de dados seja segura e monitorada continuamente.
A IA do lado do cliente pode ser a chave para resolver esses casos de uso. Há muito mais pesquisa e desenvolvimento a serem feitos.
Começar a usar a IA na Web
Agora que você já conhece os vários tipos de inteligência artificial, pode começar a considerar como usar os modelos atuais para se tornar mais produtivo e criar sites e aplicativos da Web melhores.
Você pode usar a IA para:
- Crie um preenchimento automático melhor para a pesquisa do seu site.
- Detectar a presença de objetos comuns, como humanos ou animais de estimação, com uma câmera inteligente
- Resolva o spam de comentários com um modelo de linguagem natural.
- Ative o preenchimento automático para melhorar a produtividade.
- Crie uma experiência de escrita WYSIWYG com sugestões para a próxima palavra ou frase.
- Forneça uma explicação legível por humanos de um conjunto de dados.
- E mais…
Os modelos de IA pré-treinados podem ser uma ótima maneira de melhorar nossos sites, apps da Web e produtividade, sem precisar entender completamente como criar os modelos matemáticos e reunir conjuntos de dados complexos que alimentam as ferramentas de IA mais conhecidas.
Talvez a maioria dos modelos atenda às suas necessidades imediatamente, sem ajustes adicionais. O ajuste é o processo de usar um modelo que já foi treinado em um grande conjunto de dados e de fazer mais treinamentos para atender às suas necessidades de uso específicas. Há várias técnicas para ajustar um modelo:
- O aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF, na sigla em inglês) é uma técnica que usa feedback humano para melhorar o alinhamento de um modelo com as preferências e intenções humanas.
- A adaptação de baixo escalão (LoRA, na sigla em inglês) é um método eficiente para LLMs que reduz o número de parâmetros treináveis, mantendo a performance do modelo.