O que é IA e por que ela gera tantas dúvidas?
A inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente em nosso cotidiano, mas a novidade tecnológica traz consigo um vocabulário técnico que nem sempre é de fácil compreensão. Uma pesquisa recente da Adapta, que ouviu 500 usuários brasileiros de ferramentas de IA, identificou os termos que mais causam confusão. Para ajudar a desmistificar o assunto, apresentamos um glossário com os 15 termos mais questionados.
1. Prompt: O Comando Essencial da IA
Disparado o termo que mais gerou dúvidas foi Prompt. Essencial para interagir com a IA, o prompt é o comando, a pergunta ou a instrução que o usuário envia para que o sistema execute uma tarefa. Quanto mais claro e detalhado for o prompt, melhor será a resposta da inteligência artificial.
2. Entendendo Deep Learning e Redes Neurais
Deep learning, traduzido como “aprendizado profundo”, é uma técnica avançada de aprendizado de máquina que utiliza múltiplas camadas de cálculo para processar informações complexas, como reconhecimento de imagem e voz. As redes neurais, por sua vez, são comparadas aos “neurônios das IAs”, imitando o sistema nervoso humano para aprender padrões a partir de dados.
3. Algoritmos, Códigos e Machine Learning: Os Pilares da IA
O termo algoritmo se refere a um conjunto de regras para alcançar um objetivo, semelhante a uma receita de bolo. No contexto da IA, ele é fundamental para o funcionamento dos sistemas. Códigos são as instruções escritas em linguagens de programação que fazem as ferramentas de IA operarem, sendo a “língua dos computadores”. Já o machine learning (aprendizado de máquina) é o campo da IA que permite aos sistemas aprenderem com dados, melhorando seu desempenho sem reprogramação constante.
4. Agentes, Embeddings e LLMs: IA em Ação
Agentes são sistemas de IA autônomos que executam tarefas e tomam decisões. Embeddings são a representação numérica de palavras que os computadores utilizam para processar a linguagem. LLMs (Large Language Models) são modelos de linguagem treinados com grandes volumes de texto, como o ChatGPT e o Gemini, capazes de compreender e gerar linguagem natural.
5. Alucinação de IA, Aprendizagem por Reforço e Fine-tuning
A alucinação de IA ocorre quando o modelo gera informações incorretas ou inventadas. A aprendizagem por reforço é um método de treinamento por tentativa e erro, com recompensas para acertos. O fine-tuning é o processo de ajustar um modelo já treinado para um uso específico.
6. Comandos, Tokens e Automação: Conectando os Pontos
Comandos são sinônimos de prompts. Tokens são as unidades mínimas de texto que a IA usa para processar linguagem. Por fim, automação refere-se ao uso de tecnologias para executar tarefas de forma automática, um processo que a humanidade utiliza há séculos, agora impulsionado pela IA.
A Diferença Crucial: Tokens vs. Embeddings
Para finalizar, vale esclarecer a diferença entre tokens e embeddings. O token é a forma como o texto é dividido (pedaços de palavras, palavras inteiras, símbolos), enquanto o embedding é a representação numérica desse token, capturando seu significado para a IA. Ou seja, o token é a divisão, e o embedding é a representação do significado.
