O que é inteligência artificial?

Alexandra Klepper
Alexandra Klepper

A inteligência artificial (IA) abrange muitas tecnologias emergentes e complexas que antes exigiam entrada humana e agora podem ser realizadas por um computador. Os computadores podem realizar funções avançadas, que historicamente eram usadas para entender e recomendar informações. Agora, com a IA, os computadores podem até gerar novos conteúdos.

A sigla IA é usada com frequência de forma intercambiável para representar vários tipos de tecnologias que compõem o campo de IA.

Há vários termos e conceitos que definem a inteligência artificial e o aprendizado de máquina, que podem ser úteis. Confira algumas maneiras de trabalhar com a IA na prática, na Web

IA geral

De modo geral, a IA geral é um programa ou modelo não humano que demonstra uma ampla gama de resolução de problemas e criatividade. Um modelo é uma equação matemática muito grande, que inclui um conjunto de parâmetros e estrutura necessários para que uma máquina retorne uma saída.

Com a IA geral, é possível realizar vários tipos de tarefas, como analisar dados, traduzir textos, compor músicas, identificar doenças e muito mais.

IA restrita

A IA restrita é um sistema que pode executar um subconjunto de tarefas único ou específico. Por exemplo, um computador que joga xadrez contra um oponente humano (não confunda com o Mecânico Turco). A IA restrita tem um conjunto predefinido de parâmetros, restrições e contextos, que podem parecer compreensão, mas são, na verdade, apenas respostas para uma equação.

Você pode notar isso em sistemas de reconhecimento facial, assistentes de voz e previsão do tempo. Você pode usar modelos muito específicos para melhorar certas funcionalidades nos seus sites e apps.

Por exemplo, você criou um site dedicado a filmes, em que os usuários podem fazer login, classificar os filmes favoritos e descobrir novos para assistir. Você pode usar um banco de dados preenchido previamente para recomendar filmes com base na página atual que estão visitando. Ou você pode usar um modelo de IA restrito que analisa o comportamento e as preferências do usuário para mostrar as informações mais relevantes para esse leitor.

IA generativa

Um modelo de linguagem grande (LLM) é um modelo de IA de rede neural com muitos parâmetros que podem ser usados para realizar uma ampla variedade de tarefas, como gerar, classificar ou resumir textos ou imagens.

A IA generativa responde à entrada e cria conteúdo com base no contexto e na memória de um LLM. Isso vai além da correspondência de padrões e previsões. Algumas das ferramentas de IA generativa mais comuns incluem:

Essas ferramentas podem criar prosa escrita, exemplos de código e imagens. 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.

IA do lado do cliente, do servidor e híbrida

Embora a maioria dos recursos de IA na Web dependa de servidores, a IA do lado do cliente é executada diretamente no navegador do usuário. Isso oferece benefícios como baixa latência, custos reduzidos do lado do servidor, sem requisitos de chave de API, 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.

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 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.

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.

Machine learning (ML)

Machine learning (ML) é uma forma de IA em que um computador aprende sem programação explícita. Enquanto a IA se esforça para gerar inteligência, o ML permite que os computadores aprendam com a experiência. O ML consiste em algoritmos para fazer previsões de conjuntos de dados.

O ML é o processo de treinamento de um modelo para fazer previsões úteis ou gerar conteúdo com base em 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.

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.

Desafios com a IA

Há vários desafios ao criar e usar a IA. Confira a seguir alguns destaques do que você precisa considerar.

Qualidade e atualidade 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 oferecer suporte a alguns casos de uso. Pode ser útil tentar trabalhar com várias ferramentas ou personalizar o modelo de acordo com suas necessidades.

Preocupações com 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 nocivos, 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:

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. Ajustar é o processo de tomar um modelo, que já foi treinado em um conjunto de dados grande, e treinar mais para atender às suas necessidades de uso específicas. Há várias técnicas para ajustar um modelo: