11 termos que explicam os principais pilares da IA

Estes termos são essenciais para que você possa entender os conceitos fundamentais da IA;

O termo “IA” tem sido utilizado desde 1950 na ciência da computação, porém, foi só no final de 2022 que se tornou popular. Fora do setor, as pessoas começaram a adquirir um conhecimento básico sobre a tecnologia e entender como a linguagem natural facilita a interação com os computadores.

Conceitos como “prompts” e “Machine Learning” já permeiam as conversas do dia a dia. Mas à medida que a IA continua a evoluir, novos conceitos vão surgindo e é importante entender seus princípios para ficar por dentro.

APRENDIZADO DE MÁQUINA

O aprendizado de máquina (machine learning) é um campo da inteligência artificial que permite solucionar problemas e realizar tarefas utilizando padrões aprendidos a partir de dados executados. Esses dados, com diferentes entradas e feedbacks do usuário, fazem com que a máquina dê sentido à informação de forma semelhante ao raciocínio humano, aprendendo e melhorando seu desempenho ao longo do tempo.

O sistema usa esses padrões e parâmetros aprendidos para determinar o valor de cada um dos fatores, e assim, influenciar os resultados. Assim, é capaz de realizar ações de “forma autônoma”, o que tem revolucionado diversos setores da indústria.

Por exemplo, quando você faz compras online, o aprendizado de máquina ajuda a recomendar outros produtos que podem te agradar com base no que você já comprou. Quando o aspirador de pó robô aspira uma sala, o aprendizado de máquina ajuda a decidir se o trabalho foi concluído.

GRANDES MODELOS DE LINGUAGEM (LLMs)

Grandes modelos de linguagem, ou LLMs, utilizam técnicas de aprendizado de máquina para compreender grandes conjuntos de dados textuais a fim de gerar respostas cada vez mais naturais e coerentes; são capazes de entender contextos e semântica das frases.

O exemplo mais conhecido de LLM é o ChatGPT, com o qual os usuários podem “conversar” ou pedir para que ele realize tarefas relacionadas a linguagem.

Com o avanço dessa tecnologia, a IA tem interagido de forma mais intuitiva e inteligente com os seres humanos, abrindo portas para uma infinidade de aplicações em diversas áreas, como assistentes virtuais, tradução automática, análise de sentimentos, e mais.

PEQUENOS MODELOS DE LINGUAGEM (SLMs)

Os pequenos modelos de linguagem, ou SLMs, são “versões de bolso” dos grandes modelos de linguagem. Enquanto os LLMs têm uma maior dimensão, os SLMs são treinados em conjuntos de dados menores, selecionados e com menos parâmetros, como é o caso do Phi-3 da Microsoft.

Mais compactos, podem ser utilizados offline, são projetados para ter bom desempenho em tarefas mais simples, portanto, são mais acessíveis e fáceis de usar. Excelentes para aplicações em dispositivos, podem, ainda, ser ajustados para atender a necessidades específicas.

IA GENERATIVA

A IA generativa é uma abordagem da inteligência artificial que se baseia na capacidade dos grandes modelos de linguagem para criar coisas novas, imagens, textos ou qualquer outra informação a partir de um conjunto de dados de entrada.

Diferente da inteligência artificial convencional, que é baseada em regras pré-determinadas, a IA generativa aprende padrões e estruturas, mas cria conteúdo original e pode ser aplicada em diversas áreas, como na arte, na produção de música, na geração de textos e poemas, imagens, na indústria, otimizando a eficiência operacional.

ALUCINAÇÕES

Em constante evolução, a IA generativa pode aprimorar as experiências dos clientes, oferecer condições mais favoráveis para as equipes e comunicação, extrair dados em tempo real, bem como responder a perguntas. Mas, por vezes, a tecnologia têm dificuldade em separar os fatos da ficção ou opera com dados desatualizados. Por isso, suas respostas acabam sendo imprecisas, chamadas por alucinações.  

Os programadores trabalham para ajudar a IA a interagir com o mundo real de forma precisa através do processo chamado fundamentação, que é quando ligam e ancoram o modelo a exemplos tangíveis para melhorar os resultados, deixando-os mais contextualizados, relevantes e personalizados.

IA RESPONSÁVEL

A IA Responsável é um conjunto de regras que ajudam as empresas a garantir que estão desenvolvendo e implantando tecnologias de IA de maneira consistente com os princípios, em todos os níveis.

Uma grande parte da IA responsável envolve compreender os dados que foram utilizados para treinar sistemas a encontrar formas de mitigar erros, deficiências e danos que podem ter na sociedade.

MODELOS MULTIMODAIS

Os modelos multimodais podem processar uma ampla variedade de entradas, incluindo texto, imagens e áudio, convertendo-os em dados em várias saídas. Por exemplo, é possível enviar para o modelo a foto de um prato de macarrão e pedir que ele mostre uma receita disso.

É um multitarefa que apresenta enorme potencial para o desenvolvimento de novos produtos e serviços, já que diferente da IA tradicional, tem capacidade de processar e interpretar vários tipos de dados.

PROMPT

Como já falamos aqui, os “prompts” são comandos, basicamente frases ou perguntas essenciais que servem como estímulo para que um modelo de IA gere respostas.

É como fazer seu pedido em uma padaria: você não pede apenas um sanduíche no balcão, mas especifica o recheio, o tipo de pão, o queijo, para obter o resultado desejado. Assim, quanto melhor for a sua habilidade de dar instruções à IA através de prompts, melhor será a ajuda que você receberá.

MEMÓRIA IA

Os modelos de IA atuais não têm tecnicamente memória, mas os programas podem ter instruções orquestradas que os ajudam a “recordar” informações, seguindo passos específicos em cada transação – é como armazenar temporariamente perguntas e respostas anteriores num chat e depois incluir esse contexto no pedido atual.

COPILOT

Com o desenvolvimento dos grandes modelos de linguagem, o copilot compreende a linguagem humana e fornece respostas, cria conteúdo ou age de forma responsável, otimizando os processos de negócios.plug-ins,

Um copiloto é como um assistente pessoal que trabalha ao lado de várias aplicações digitais, ajudando em tarefas como escrever um artigo, resumir uma conversa por e-mail, obter informações importantes em reuniões de acompanhamento, reduzindo a carga cognitiva de um usuário.

Com o Copilot no Microsoft 365, integrado em vários serviços da gigante de software — a ferramenta analisa todo o universo de dados (todos os seus e-mails, reuniões, bate-papos, documentos e muito mais, além da Web) para resolver os problemas mais complexos no trabalho.

PLUG-INS

Os plug-ins são ferramentas complementares desenvolvidas especificamente para o modelo de linguagem, sem que seja preciso alterá-los, ampliando suas funcionalidades.

São eles que permitem ao Copilot interagir com outros softwares e serviços, ou seja, “conversar” com outros programas. Os plugins de IA podem ser usados para estender o Microsoft Copilot, ou usados dentro de um copiloto personalizado como uma ação.

Com o Microsoft Copilot Studio, você pode criar um plug-in de conversa integrado que permite ampliar o comportamento do seu aplicativo; por exemplo, um plug-in de fluxo do Power Automate que utiliza dados de contato de potenciais clientes fornecidos pelo usuário, pode ajudar os usuários a obter informações sobre as próximas ações de venda.

75% dos trabalhadores do conhecimento em escala global já incorporam IA em sua rotina profissional.

Dado da pesquisa Tendências de Trabalho em 2024

Maximize seu fluxo de trabalho com o Copilot para Microsoft 365

Quando uma empresa decide investir em aplicativos e experiências que facilitam a conexão, a colaboração e a conclusão das tarefas, os resultados são simplesmente surpreendentes!

Além de garantir economia, eficiência e produtividade, você pode aproveitar todo o poder da inteligência artificial e do aprendizado de máquina para obter vantagens competitivas no cenário digital em constante evolução. 

Não perca mais tempo e entre em contato conosco agora mesmo para testar o desempenho do Copilot.

Fonte: News Microsoft