Fundamentos da Inteligência Artificial – Parte Três: Conceitos
Sim Gostou das nossas duas primeiras publicações sobre aprendizado de Inteligência Artificial (IA) para usuários de Linux?Então, hoje você provavelmente vai gostar desta terceira parte, onde abordaremos vários dos conceitos e termos mais importantes associados a este campo tecnológico. E, caso você não tenha lido as duas partes anteriores, gostaríamos de esclarecer que... Na segunda parte, abordaremos a questão sobre a diferença entre Inteligência Artificial Simbólica e Inteligência Artificial Conexionista e sobre os marcos históricos deste campo tecnológico ao longo dos últimos 100 anos. Enquanto que, no Na primeira parte, focamos en O que é IA e quais são os vários tipos já criados? (Estreito ou Fraco, Generativo e Agente) e que se espera que sejam criados (Geral ou Forte e Superinteligência Artificial).
E, como em ocasiões anteriores, lembre-se de que, assim como em seus dias, eletricidade, rádio, televisão, computadores, telefones, internet e redes sociais; A Inteligência Artificial é uma tecnologia que chegou para se integrar profundamente em tudo.E isso, ao nos poupar tempo valioso e horas de trabalho dispendiosas, e ao nos tornar mais produtivos, criativos e versáteis; sem dúvida, Aos poucos, irá suplantar aqueles que têm a menor ideia de sua existência e funcionamento.Portanto, nada melhor do que começar a entender o contexto de tudo relacionado a isso.
Fundamentos da Inteligência Artificial – Parte Um: Origens II
Mas, antes de nos aprofundarmos nisso... "A terceira parte do empolgante e surpreendente campo da Inteligência Artificial"E, mais especificamente em relação a alguns dos conceitos e termos mais importantes a serem considerados, compreendidos e dominados, recomendamos explorar o Publicações anteriores e recentes relacionadas a esta série de publicações., ao terminar de lê-lo:
Fundamentos da Inteligência Artificial – Parte Três: Conceitos e Termos Relacionados
20 conceitos e termos importantes que são sempre mencionados no campo da Inteligência Artificial.
1. Alucinação
Alucinação refere-se a uma situação em que um sistema de IA, especialmente um que lida com processamento de linguagem natural, começa a gerar resultados que podem ser irrelevantes, sem sentido ou incorretos com base na entrada fornecida. Isso geralmente ocorre quando o sistema de IA não tem certeza do contexto, depende demais de seus dados de treinamento ou não possui uma compreensão adequada do assunto.
2. Aprendizado de máquina
Uma subárea da IA que engloba o desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem às máquinas aprimorar seu desempenho com a experiência. Um exemplo seria um algoritmo de aprendizado de máquina capaz de prever a probabilidade de perda de clientes com base em comportamentos passados. Graças a um programa de aprendizado de máquina, a máquina aprende a resolver problemas a partir de exemplos: ela pode, assim, comparar e classificar dados e até mesmo reconhecer formas complexas.
3. Aprendizado Profundo
Uma subárea do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais multicamadas para aprender com dados, ou seja, emprega diferentes estruturas de redes neurais para aprender camadas sucessivas de representações de dados cada vez mais significativas. Atualmente, é a área mais popular dentro da IA. Surgiu da combinação de algoritmos de aprendizado de máquina com redes neurais formais e o uso de big data.
4.Big Data
Big Data é o ramo da Tecnologia da Informação que estuda as dificuldades inerentes ao processamento de grandes conjuntos de dados. Também chamados de Macrodados, referem-se a conjuntos de dados grandes e complexos, frequentemente grandes demais ou variados demais para serem processados por métodos tradicionais. Além disso, provêm de diversas fontes (redes sociais, sensores, etc.) e exigem técnicas avançadas, como inteligência artificial e aprendizado de máquina, para serem analisados e para a extração de informações úteis.
5. Conjunto de dados
Um conjunto de dados é uma coleção de dados, geralmente estruturada em uma tabela. Trata-se de uma coleção organizada de dados usada para treinar, testar ou validar modelos de inteligência artificial. Pode conter texto, imagens, vídeos ou outros tipos de informação, geralmente rotulados para permitir que algoritmos de aprendizado de máquina reconheçam padrões e façam previsões.
6. Treinamento do modelo
O treinamento de modelos é o processo de usar um conjunto de dados para ensinar um modelo de inteligência artificial ou de aprendizado de máquina a executar uma tarefa específica, como classificação ou previsão. O modelo ajusta seus parâmetros com base nos exemplos fornecidos para melhorar sua precisão com novos dados.
7. Geração aprimorada por recuperação
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é um método que permite que uma IA consulte bancos de dados externos ou pesquise na internet por informações novas e atualizadas antes de gerar uma resposta. Em vez de ter que treinar todo o modelo novamente com novos dados, o RAG funciona como uma espécie de "aprendizado em tempo real" para a IA. Isso é muito útil porque força o sistema a se basear em documentos específicos e verificados, o que reduz consideravelmente o risco de a IA fabricar informações (alucinações).
8. GPT (Transformador Gerativo Pré-treinado)
São uma família de modelos de linguagem desenvolvida pela OpenAI que utilizam redes neurais para compreender e gerar texto de forma natural. Esses modelos GPT (Generative Pretrained Transformer) usam uma arquitetura chamada Transformer que lhes permite analisar estímulos e prever a resposta mais provável com base no treinamento com conjuntos de dados massivos. Por isso, o GPT consegue imitar as capacidades de compreensão da linguagem humana.
9. Geração de linguagem natural (Geração de linguagem natural)
A geração de linguagem natural é um subcampo da inteligência artificial que envolve a produção automática de textos ou fala compreensíveis em linguagem humana. Ela permite que uma máquina transforme dados brutos em frases ou parágrafos naturais, como em resumos automatizados ou assistentes virtuais.
10. Engenharia Rápida
É a arte de desenvolver instruções para solicitações que gerem resultados significativos — ou seja, resultados mais precisos, produtivos e inovadores. Ou, dito de outra forma, é a ciência de projetar, otimizar e refinar as instruções que damos a uma inteligência artificial generativa. Seu objetivo é guiar a IA para obter respostas precisas, relevantes e de alta qualidade, atuando como uma ponte de comunicação para evitar resultados genéricos ou errôneos.
11. Modelo
Um modelo é o objeto que representará a saída do algoritmo de aprendizado. Portanto, é o que a IA usa para fazer previsões de saída. Por exemplo, modelos fundamentais são uma categoria ampla de modelos de IA que incluem grandes modelos de linguagem e outros tipos de modelos, como modelos de visão computacional e de aprendizado por reforço. Eles são chamados de "modelos fundamentais" porque servem como base para a construção de aplicações, abrangendo uma ampla gama de domínios e casos de uso.
12. Modelos de Linguagem de Grande Porte
São um tipo de modelo de aprendizado profundo treinado em um grande conjunto de dados para realizar tarefas de compreensão e geração de linguagem natural. Modelos conhecidos incluem BERT, PaLM, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5 e o inovador GPT-4. Esses modelos variam em tamanho (número de parâmetros que podem ser ajustados), na gama de tarefas que podem executar (programação, bate-papo, ciência, etc.) e na base de conhecimento com a qual foram treinados.
13. Modelos de linguagem pequenos
São versões de bolso de grandes modelos de linguagem, ou LLMs. Ambos utilizam técnicas de aprendizado de máquina para ajudá-los a reconhecer padrões e relações, de modo a produzir respostas realistas em linguagem natural. Mas, enquanto os LLMs são enormes e exigem muita capacidade computacional e memória, pequenos modelos de linguagem como o Phi-3 são treinados em conjuntos de dados menores e mais selecionados, e possuem menos parâmetros, o que os torna mais compactos e até mesmo utilizáveis offline.
14. Viés
Essas são as suposições feitas por um modelo de IA sobre os dados. Um "compromisso entre viés e variância" é o equilíbrio que deve ser alcançado entre as suposições que um modelo faz sobre os dados e o quanto as previsões do modelo mudam, considerando diferentes dados de treinamento. O viés indutivo é o conjunto de suposições que um algoritmo de aprendizado de máquina faz sobre a distribuição subjacente dos dados.
15. Processamento de Linguagem Natural
É um campo interdisciplinar cuja ideia central é dotar as máquinas da capacidade de ler e compreender as línguas faladas pelos humanos. A pesquisa em Processamento de Linguagem Natural (PLN) visa responder à questão de como as pessoas conseguem compreender o significado de uma frase falada ou escrita e como entendem o que aconteceu, quando e onde aconteceu; e as diferenças entre uma suposição, uma crença e um fato. Consequentemente, envolve a programação de computadores para processar grandes volumes de dados linguísticos e concentra-se na transformação de textos livres em estruturas padronizadas.
16. Solicitar
Um prompt é uma instrução ou conjunto de instruções (entrada) fornecida a um sistema computacional para gerar uma resposta. No contexto da Inteligência Artificial, trata-se da instrução inicial, comando, pergunta, solicitação ou declaração textual fornecida ao modelo para orientar e direcionar a geração de uma resposta ou resultado específico. O prompt atua como um estímulo ou gatilho para a IA, indicando o tópico, estilo, direção ou tipo de resposta esperada. A forma como o prompt é formulado (seu enquadramento) determina diretamente a qualidade e a relevância dos resultados obtidos.
17. Rede Neural
São um modelo computacional baseado em um grande conjunto de unidades neurais simples (neurônios artificiais), aproximadamente análogas ao comportamento observado nos axônios dos neurônios em cérebros biológicos. Constituem a unidade fundamental de funcionamento do Aprendizado Profundo. Além disso, trata-se de um modelo de aprendizado de máquina que permite o reconhecimento de padrões e a resolução de problemas, baseado em aprendizado de máquina ou aprendizado profundo, buscando modelar os mecanismos analíticos do cérebro humano.
18. Transformador
Os Transformers representam um tipo de arquitetura de rede neural projetada para processar dados sequenciais, como texto. Os Transformers aprendem o contexto e, consequentemente, o significado. Eles capturam as relações entre diferentes elementos de uma sequência (palavras, frases) em paralelo, em vez de sequencialmente como os modelos tradicionais. Os Transformers são a base de modelos de sucesso como o GPT e o BERT e são usados para tarefas de processamento de linguagem natural.
19. Símbolo
Em Inteligência Artificial, um token é a unidade básica de dados (palavras, partes de palavras, caracteres ou símbolos) que os Modelos de Aprendizagem de Linguagem (LLMs), como o GPT ou o Gemini, utilizam para processar, compreender e gerar texto. É a "moeda" ou a informação essencial que a IA lê e analisa, permitindo-lhe decompor a linguagem humana em partes gerenciáveis (computáveis). Consequentemente, os modelos de IA processam tokens para compreender as relações entre eles e desbloquear capacidades como previsão, geração e raciocínio. Quanto mais rápido os tokens forem processados, mais rápido os modelos podem aprender e responder.
20. Validação cruzada
É um método utilizado para avaliar os resultados de uma análise e garantir a precisão das previsões de modelos de aprendizado de máquina. Portanto, trata-se de uma técnica de avaliação de modelos de aprendizado de máquina que se concentra na divisão de um conjunto de dados em vários subconjuntos (ou "folds"). O modelo é então treinado em alguns subconjuntos e testado em outros. Isso permite uma estimativa mais confiável do desempenho do modelo, reduzindo o sobreajuste.
Outros fundamentos da Inteligência Artificial que valem a pena investigar, compreender e dominar nesta terceira parte.
Esses são apenas alguns conceitos e termos dentre os muitos que realmente valem a pena conhecer, entender e dominar. Neste campo moderno e inovador da Inteligência Artificial, oferecemos a você este recurso. Portanto, para complementar as informações aqui apresentadas e facilitar o seu acesso a outros recursos, disponibilizamos este material. Infográfico interessante criado com IA Para lhe dar uma pequena ideia de outras coisas que são igualmente importantes e essenciais:
Resumo
Em suma, esperamos que este "A terceira parte do empolgante e surpreendente campo da Inteligência Artificial" Com ênfase em Inteligência Artificial Generativa (IAG), você pode ter contribuído ainda mais para fortalecer e ampliar seus conhecimentos e habilidades neste campo moderno e inovador. Não se esqueça disso. A inteligência artificial e a robótica estão mudando o mundo e a forma como vivemos nossas vidas.E que, nos anos vindouros, quando a computação quântica se tornar comercialmente disponível e a energia quântica (produzida pelo efeito Casimir) for amplamente acessível a toda a humanidade, a experiência poderá ser completamente diferente da que temos hoje. Portanto, é melhor aprender sobre Inteligência Artificial agora do que recusá-la e se arrepender amanhã. E, claro, não se esqueça de continuar participando, contribuindo e apoiando nosso amado e valioso universo Linux.
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