O ABC da AI

Setores de saúde a previsão do tempo e cadeias de suprimentos estão adotando a eficiência e a automação fornecidas pelas soluções AI. À medida que AI continua a penetrar no mercado, existem vários termos que podem ajudar sua marca a navegar e entender melhor a inteligência artificial, os sistemas de aprendizado de máquina e os métodos de treinamento.

Inteligência artificial é um ramo da ciência da computação amplamente focado na criação de sistemas e máquinas artificialmente inteligentes que são capazes de imitar a inteligência humana e a mente humana. Os sistemas artificialmente inteligentes geralmente "aprendem" a fazê-lo processando enormes conjuntos de dados, identificando padrões sobre os quais podem modelar a tomada de decisões em tempo real.

Também conhecido como Strong AI, este termo descreve uma máquina que pode realmente pensar como um ser humano, essencialmente replicando a inteligência humana resolvendo problemas que não foi especificamente treinada para trabalhar através de sua experiência cumulativa.

Esta é a versão de ficção científica do AI frequentemente visto no cinema e na televisão; um tipo de inteligência artificial que poderia, em teoria, passar no Teste de Turing (em homenagem a Alan Turing, que chamou sua versão do conceito de "o jogo da imitação" em 1950). No entanto, a AGI ainda não existe AlphaGo do Google DeepMind ganhou as manchetes como um possível avanço nesta área em 2016.

Este tipo de AI pode ter um enorme potencial de resolução de problemas e casos de uso abrangentes, mas também vem com um nível de dificuldade correspondente e grandes preocupações éticas sobre a criação de tal sistema foram levantadas durante AI pesquisa. O próximo nível de avanço seria a superinteligência artificial (ASI), um sistema que é superior aos humanos.

Um subconjunto da inteligência artificial onde a AI auxilia a forma como os humanos trabalham em vez de substituí-los completamente. A UA está focada em ajudar os seres humanos a tomar melhores decisões com ferramentas projetadas para melhorar suas habilidades cognitivas e ajudar na remoção de preconceitos e erros humanos.

Um tipo de solução AI que pode simular conversas, como um chatbot ou assistente virtual como a Siri da Apple, a Alexa da Amazon ou a tecnologia Google Assistant. É alimentado pelo processamento de linguagem natural (NLP), que se concentra em permitir que as máquinas não apenas processem a linguagem humana, mas entendam as nuances que ela contém.

Um método de treinamento em sistemas AI que ensina computadores a processar dados de uma forma inspirada no cérebro humano. Devido a esse design, os modelos de aprendizagem profunda podem reconhecer padrões complexos nos dados nos quais são treinados e usar esses padrões para produzir resultados precisos.

Uma filosofia que prioriza a compreensão humana do impacto, precisão, resultados e vieses de AI modelos. XAI é uma abordagem que ajuda os usuários a terem confiança nos resultados dos algoritmos de aprendizado de máquina e é especialmente importante quando se trata de construir confiança entre aqueles que usam modelos AI. A XAI também pode ajudar as marcas a criar uma abordagem responsável para o desenvolvimento e integração de AI em toda a organização.

Um termo abrangente que se refere amplamente a qualquer AI que gera algo "por conta própria", incluindo imagens, texto ou vídeo. O ChatGPT e seu equivalente gerador de imagem DALL-E se enquadram nessa categoria.

Uma classe de aprendizado de máquina e uma estrutura comum em AI generativa. As GANs consistem em duas redes neurais: um gerador e um discriminador. As redes neurais trabalham juntas durante o processo de treinamento e ambas se tornam mais qualificadas, como resultado. GANs são uma abordagem popular em estruturas de AI generativas porque essas duas redes neurais são especialmente úteis na geração de ativos multimídia.

Um tipo específico de modelo de linguagem grande (LLM), criado pela OpenAI e popularizado no ChatGPT-3 e ChatGPT-4. O GPT é treinado em grandes conjuntos de dados baseados em texto. Estes modelos produzem respostas a inputs que não são apenas racionais, mas textualmente relevantes.

Um modelo de linguagem grande também faz parte do subconjunto AI generativo. LLMs são um tipo de algoritmo que usa deep learning e enormes conjuntos de dados para gerar texto semelhante ao humano, estudando o texto que foi fornecido e prevendo a próxima palavra ou símbolo. Os LLMs são a tecnologia por trás da maioria dos chatbots e assistentes de voz.

Também conhecido como AI fraco ou AI especializado, este é o termo para um sistema AI projetado para uma tarefa específica, como análise preditiva ou reconhecimento de fala. Filtros de spam de e-mail e até mesmo veículos autônomos, como carros autônomos, se enquadram nessa categoria.

Um subcampo que une linguística, ciência da computação e inteligência artificial. A PNL é focada nas interações entre computadores e linguagem humana. Ele procura maneiras específicas de programar computadores para analisar grandes quantidades de dados de linguagem natural, para que seja possível para um computador organizar documentos e também processar e extrair informações com base nas nuances da linguagem dentro dos documentos.

A PNL é fundamental para muitas tecnologias AI que auxiliam as equipes de marketing por causa de sua utilidade na análise de postagens de mídia social, avaliações de clientes e tíquetes de suporte.

Um modelo de aprendizagem automática baseado na estrutura neural do cérebro humano. Ele organiza nós interconectados em camadas – assim como o cérebro humano faz com os neurônios – e ajusta o peso das conexões à medida que processa dados.

Um modelo de aprendizagem automática que pode ser mais facilmente descrito como "aprender fazendo", onde o sistema é recompensado por fazer a escolha correta até aprender a fazer a escolha correta por conta própria.

A automação robótica de processos (RPA) é uma tecnologia de software onde os usuários criam robôs de software, ou "bots", que podem aprender, imitar e, em seguida, executar processos de negócios baseados em regras.

Um subconjunto de aprendizado de máquina e inteligência artificial, o aprendizado de máquina supervisionado é definido exclusivamente pelo uso de vários pares de objetos de entrada e valores de saída desejados para treinar um algoritmo.

Usado no aprendizado de máquina, o transfer learning é a aplicação de um modelo previamente treinado em um novo problema. Na aprendizagem por transferência, uma máquina usa o conhecimento adquirido de uma tarefa anterior para melhorar a generalização sobre outra.

Uma abordagem em aprendizado de máquina onde as máquinas procuram semelhanças em dados de treinamento não rotulados e aprendem com os próprios dados, em vez de serem instruídas por humanos.

Para saber mais sobre AI e aprendizado de máquina, visite artigos e insights.