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 ou modelo não humano que demonstra uma ampla gama de resolução de problemas e criatividade.
Os computadores podem realizar funções avançadas, que historicamente eram usadas para entender e recomendar informações. Agora, com a IA, os computadores podem até gerar novo conteúdo.
A sigla IA é frequentemente usada de forma intercambiável para representar vários tipos de tecnologias que compõem o campo da IA.
Conceitos comuns 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 generativa e modelos de linguagem grandes
A IA generativa responde à entrada e cria conteúdo com base no contexto e na memória de um modelo de linguagem grande.
Um modelo de linguagem grande (LLM) é um modelo de IA com vários (muitas vezes bilhões) parâmetros que podem ser usados para realizar uma ampla variedade de tarefas, como gerar, classificar ou resumir textos ou imagens.
A IA generativa vai além da correspondência de padrões e das previsões. Algumas das ferramentas de IA generativa mais comuns incluem:
Essas ferramentas podem criar textos escritos, exemplos de código e imagens. Eles podem ajudar você a planejar uma viagem, 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
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 menor latência, custos reduzidos do lado do servidor, remoção de requisitos de chaves 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.
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 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 padrões climáticos, dados históricos e 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 atender 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 muitas 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 do seu código.
- 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. Ajuste é o processo de usar um modelo que já foi treinado em um conjunto de dados grande e 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.