Como usar in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial

Ao tentar aprender como usar in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial (IA), muitos ini­ci­an­tes se deparam com termos e conceitos que podem ser com­pli­ca­dos. Nosso guia prático oferece algumas noções fun­da­men­tais para qualquer pessoa que deseje aprender sobre IA.

Por que aprender como usar IA?

Hoje em dia, o vasto campo da in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial não é mais ex­clu­si­vi­dade de es­pe­ci­a­lis­tas em tec­no­lo­gia. Por mais complexo e mul­ti­fa­ce­tado que o tema pareça à primeira vista, muitas pessoas desejam aprender sobre IA, devido ao seu crescente potencial para acelerar, au­to­ma­ti­zar e otimizar todo tipo de processos. Os recursos de in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial permitem realizar diversas tarefas de forma mais eficiente. A in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial em empresas e sites já é uma realidade, agindo em segundo plano, sem que os leigos sequer percebam. Contudo, as vantagens da IA também são muito in­te­res­san­tes para usuários comuns.

Usando cor­re­ta­mente essas fer­ra­men­tas, você pode cumprir várias tarefas com mais efi­ci­ên­cia e segurança. Os recursos de IA eliminam etapas de trabalho can­sa­ti­vas, não só ace­le­rando con­si­de­ra­vel­mente os processos, mas também di­mi­nuindo o risco de erros. Assim, você pode se con­cen­trar nos pontos im­por­tan­tes e trabalhar de forma mais di­re­ci­o­nada. A in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial já é muito aplicada atu­al­mente, em diversos setores do quo­ti­di­ano.

Neste artigo, apre­sen­ta­mos um panorama geral sobre o assunto e ex­pli­ca­mos os conceitos, processos e fer­ra­men­tas fun­da­men­tais para quem quer descobrir como usar in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial. No nosso Digital Guide, você também encontra in­for­ma­ções mais de­ta­lha­das sobre temas es­pe­cí­fi­cos.

Conceitos de IA para ini­ci­an­tes

Existem inúmeros conceitos e temas re­la­ci­o­na­dos à in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial. Os termos que apre­sen­ta­mos a seguir oferecem noções básicas para prin­ci­pi­an­tes que desejam aprender sobre IA.

In­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial

In­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial é um subsetor da in­for­má­tica cujo objetivo é treinar com­pu­ta­do­res para re­pro­du­zir a in­te­li­gên­cia humana da melhor maneira possível. Devido à com­ple­xi­dade do pen­sa­mento humano, talvez isso nunca seja com­ple­ta­mente re­a­li­zá­vel. Porém, para executar tarefas muito es­pe­ci­a­li­za­das, a IA já pode alcançar re­sul­ta­dos im­pres­si­o­nan­tes com a tec­no­lo­gia atual. A base de qualquer IA é um trei­na­mento extensivo.

Machine learning

O aspecto mais im­por­tante do trei­na­mento de uma IA é o chamado machine learning, ou apren­di­zado de máquina. Para isso, os sistemas são “ali­men­ta­dos” com enormes conjuntos de dados he­te­ro­gê­neos. Com a ajuda de diversos al­go­rit­mos, a IA reconhece padrões dentro desses dados e, com base neles, aprende a fazer previsões e tomar decisões. Quanto maior for o conjunto de dados e mais so­fis­ti­ca­dos forem os al­go­rit­mos, mais precisos serão os re­sul­ta­dos. Por isso, aprender como usar IA da melhor maneira é im­por­tante não só para os ini­ci­an­tes, mas também para os pro­fis­si­o­nais da área.

Deep learning

Deep learning (apren­di­zado profundo) é uma forma avançada de machine learning. Nessa mo­da­li­dade, os com­pu­ta­do­res são dotados de uma rede neural ar­ti­fi­cial, que tem como modelo o cérebro humano. Isso permite que a própria máquina iden­ti­fi­que padrões complexos em grandes volumes de dados. Essas redes consistem de várias camadas e são uti­li­za­das, por exemplo, no re­co­nhe­ci­mento de imagens ou de fala.

Embodied AI

A in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial também pode ser aplicada em sistemas físicos. Essa forma de IA é conhecida como embodied AI ou IA cor­po­ri­fi­cada. Por meio de sensores, apren­di­zado de máquina, sistemas motores co­or­de­na­dos e loops de feedback, por exemplo, drones e robôs podem interagir com o ambiente e executar diversas tarefas de forma au­to­má­tica.

Re­co­nhe­ci­mento de imagens

O re­co­nhe­ci­mento de imagens por IA tem como objetivo re­co­nhe­cer, analisar e ca­te­go­ri­zar objetos, pessoas ou ati­vi­da­des dentro de uma imagem ou conjunto de imagens. Com o trei­na­mento adequado, textos também podem ser re­co­nhe­ci­dos e pro­ces­sa­dos. O re­co­nhe­ci­mento de imagens é utilizado em diversos setores e, graças à sua alta precisão, pode aumentar muito a efi­ci­ên­cia dos fluxos de trabalho.

Natural Language Pro­ces­sing (NLP)

Os re­sul­ta­dos atuais na área de Natural Language Pro­ces­sing (NLP), ou pro­ces­sa­mento de linguagem natural, também são im­pres­si­o­nan­tes. Esse aspecto da in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial é focado na interação entre humanos e máquinas. Por meio de processos exaus­ti­vos de trei­na­mento, o com­pu­ta­dor aprende a entender e in­ter­pre­tar a linguagem humana ou natural, tornando-se capaz de gerar linguagem por conta própria. Graças a essa ca­pa­ci­dade de aprender, a IA alcança re­sul­ta­dos cada vez melhores. Essa tec­no­lo­gia já faz parte do dia-a-dia de muitas pessoas, pois é empregada, por exemplo, em as­sis­ten­tes de voz, em chatbots de IA ou na análise de chats.

Large Language Models (LLM)

Modelos de linguagem de grande escala, ou Large Language Models (LLM), também são baseados em apren­di­zado de máquina. Esses modelos processam grandes volumes de dados, re­co­nhe­cem padrões em um conjunto e, então, aprendem a entender e resumir textos. Graças ao deep learning, os modelos treinam a si mesmos e, fi­nal­mente, podem criar seus próprios textos, gerar código ou otimizar frases já exis­ten­tes. Os modelos de linguagem de grande escala são um tipo de Foun­da­tion Model (FM).

Foun­da­tion Models (FM)

Foun­da­tion Models (FM) também com­pre­en­dem textos, analisam detalhes e podem processar in­te­ra­ções do usuário. Porém seu escopo vai além do mero trabalho com textos, incluindo também outros tipos de dados, como imagens e vídeos. Esses modelos são uti­li­za­dos, prin­ci­pal­mente, no de­sen­vol­vi­mento de produtos, no aten­di­mento ao cliente e em pesquisas ci­en­tí­fi­cas.

Ar­ti­fi­cial In­tel­li­gence for IT Ope­ra­ti­ons (AIOps)

Devido aos avanços nas áreas de machine learning e NLP, a in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial pode realizar im­por­tan­tes tarefas no setor de TI. Análises, di­ag­nós­ti­cos, re­la­tó­rios, mo­ni­to­ra­mento de sistemas e backups de dados são au­to­ma­ti­za­dos por meio de Ar­ti­fi­cial In­tel­li­gence for IT Ope­ra­ti­ons (AIOps).

Banco de dados vetorial

Bancos de dados vetoriais armazenam dados mul­ti­di­men­si­o­nais na forma de vetores numéricos – ou seja, ba­si­ca­mente, pontos de co­or­de­na­das em um espaço de várias dimensões. Eles são par­ti­cu­lar­mente úteis para fer­ra­men­tas de IA, pois facilitam a busca por se­me­lhan­ças e ca­rac­te­rís­ti­cas em comum.

O poder da IA ge­ne­ra­tiva

Soluções de IA ge­ne­ra­tiva são capazes de gerar novos conteúdos, com base em um conjunto de dados de trei­na­mento. Para isso, as fer­ra­men­tas analisam enormes volumes de dados e, então, criam novos dados se­me­lhan­tes aos já co­nhe­ci­dos. Esse tipo de IA pode processar diversos tipos de conteúdo, como textos, imagens, vídeos e áudio. Exemplos famosos de IA ge­ne­ra­tiva são o gerador de texto ChatGPT ou o software de criação de imagens DALL-E.

Geradores de vídeo IA

Hoje em dia, é possível até mesmo criar vídeos a partir do zero, com a ajuda da in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial. Os geradores de vídeo IA são re­la­ti­va­mente fáceis de usar e produzem vídeos com alta qualidade visual. Mas a qualidade final do vídeo depende, acima de tudo, da precisão dos prompts for­ne­ci­dos à fer­ra­menta. Portanto, é preciso saber como usar a IA cor­re­ta­mente.

Sites de IA

Existem inúmeros sites de IA dis­po­ní­veis atu­al­mente. Essas pla­ta­for­mas oferecem várias fer­ra­men­tas e recursos para aprender como usar in­te­li­gên­cia ar­ti­fi­cial, ex­plo­rando e aplicando seus po­ten­ci­ais. Desde geradores de texto que ajudam a criar conteúdo ra­pi­da­mente, até geradores de imagens que produzem material gráfico a partir de comandos simples, os sites de IA abrem novos caminhos para a efi­ci­ên­cia e a cri­a­ti­vi­dade. Em nosso Digital Guide, você encontra uma visão geral das melhores opções de IA para ini­ci­an­tes e usuários ex­pe­ri­en­tes.

IA para pro­gra­ma­ção

Para pro­gra­ma­do­res que desejam descobrir como usar IA ao escrever código, fer­ra­men­tas de IA para pro­gra­ma­ção são um recurso muito promissor. Com a ajuda de geradores de código IA, é possível analisar e otimizar código, ou até gerá-lo au­to­ma­ti­ca­mente. Essas fer­ra­men­tas utilizam machine learning e LLMs para detectar erros, sugerir melhorias ou executar tarefas inteiras de pro­gra­ma­ção. Es­pe­ci­al­mente ao de­sen­vol­ver sites, apps ou processos de automação, as fer­ra­men­tas de IA eco­no­mi­zam tempo e alavancam a efi­ci­ên­cia.