Os básicos de IA

Olá, caros leitores!

Sejam bem-vindos a mais uma edição de nossa newsletter “Descomplicar a Inteligência Artificial”, onde discutimos as aplicações da IA na nossa vida. Antes demais, queria agradecer a todos os que responderam ao meu desafio e partilharam a newsletter! Não entreguei tantos e-books quanto gostaria mas foi um excelente começo! Um muito obrigado a todos!

Esta semana, damos um passo atrás nesta jornada mas penso ser algo essencial para evoluirmos neste campo em constante mudança. Hoje vamos aprender como as IAs funcionam de verdade. Ou seja, o que está por detrás dos interfaces bonitos do ChatGPT e companhia.

À medida que a IA continua a evoluir, diferentes abordagens e técnicas surgem para atender a diversas necessidades. Duas dessas abordagens amplamente utilizadas são a IA de machine learning (ML) e a IA generativa pré-treinada (GPT). Embora ambas sejam fascinantes e poderosas, elas têm características distintas que as tornam adequadas para diferentes cenários.

Algoritmos de Machine Learning: Adaptando-se aos Dados

A IA de ML é baseada em algoritmos que aprendem a partir dos dados disponíveis. Ela envolve a construção de modelos matemáticos capazes de aprender com exemplos e fazer previsões ou tomar decisões com base nesse aprendizado. O treino destes modelos ocorre por meio de exposição a grandes conjuntos de dados, nos quais são extraídos padrões e relações para tomar decisões ou gerar resultados.

Esta abordagem é amplamente utilizada em tarefas como reconhecimento de padrões, classificação de imagens, processamento de linguagem natural, recomendação de produtos e muito mais. A IA de machine learning é altamente flexível e pode se adaptar a diferentes domínios de aplicação, uma vez que os modelos podem ser treinados em diferentes conjuntos de dados para atender a tarefas específicas.

Redes Neurais Pré-Treinadas: Aproveitando o Conhecimento Prévio

Já a IA GPT, por outro lado, utiliza redes neurais profundas pré-treinadas em grandes conjuntos de dados para gerar conteúdo novo e original. Essas redes neurais são treinadas em dados do mundo real, como textos, imagens, áudios e até mesmo vídeos, e podem aprender a capturar e reproduzir características complexas presentes nestes dados.

Uma aplicação popular da IA generativa pré-treinada é a geração de texto. Esses modelos podem ser alimentados com uma pequena quantidade de texto inicial e, a partir disso, são capazes de gerar continuamente parágrafos completos, mantendo a coerência e o estilo semelhantes ao treino inicial. Além disso, também podem ser usados para gerar imagens realistas, criar músicas, compor obras de arte e muito mais.

Enquanto a IA de machine learning é mais adequada para resolver problemas específicos e realizar tarefas específicas com base no aprendizagem de dados e reconhecimento de padrões, a IA generativa pré-treinada tem como foco a geração de conteúdo novo e original, baseado em padrões aprendidos de grandes volumes de dados.

Vantagens e Aplicações

Os algoritmos de Machine Learning são flexíveis e podem ser adaptados a diferentes problemas. Eles permitem treinar modelos personalizados e ajustar as decisões com base nos dados específicos do problema em questão. Por outro lado, as Redes Neurais Pré-Treinadas economizam tempo e recursos, oferecendo representações de dados pré-aprendidas e de alto nível, que podem ser transferidas para novas tarefas.

As aplicações do Machine Learning são amplas, incluindo detecção de fraudes, previsão de demanda, diagnóstico médico, reconhecimento de fala e muito mais. Já as Redes Neurais Pré-Treinadas têm sido amplamente utilizadas em visão computacional, processamento de linguagem natural, tradução automática e até mesmo em jogos.

Conclusão

Nesta edição, explorámos as diferenças entre algoritmos de Machine Learning e Redes Neurais Pré-Treinadas. Enquanto os algoritmos de Machine Learning aprendem a partir dos dados fornecidos, ajustando-se para resolver problemas específicos, as Redes Neurais Pré-Treinadas são treinadas em grandes conjuntos de dados para capturar representações gerais.

Ambas as abordagens têm suas vantagens e aplicações específicas, e a escolha adequada depende do problema em questão e dos recursos disponíveis. À medida que a IA avança, é fundamental entender essas técnicas e explorar como elas podem ser aplicadas para melhorar a eficiência e a inovação em diferentes áreas da nossa vida.

Prompt da semana

Prompt - agora é o mixGPT, um expert em mixologia e perfeito na arte de fazer gin tónico. Tenho em casa uma garrafa de gin [inserir a garrafa(s) de gin que tens]. Tenho [inserir ingredientes que tens em casa]
Com base no teu conhecimento, que gin sugeres usar e que ingredientes devo usar para fazer um gin [inserir como gostas do teu gin] (por exemplo, suave e com toques doces)

Imagem da Semana

Espero que tenham gostado desta edição da “Descomplicar a Inteligência Artificial”. Se acharam este artigo útil ou interessante (ou mesmo ambos!), partilhem com a vossa família e amigos, para que todos possamos compreender melhor como a IA pode ser um poderoso aliado no nosso dia-a-dia.

Até para a semana,

Tiago

Equipa da “Descomplicar a Inteligência Artificial”