Entenda a inteligência artificial e perca o medo de ficar sem emprego

Na era digital atual, o fascínio pela Inteligência Artificial (IA) está em alta, polarizando opiniões e despertando reações. Se você faz parte do grupo que se entusiasma com qualquer novidade relacionada a IA e não perde uma oportunidade de experimentar essas tecnologias, é provável que esteja sempre à procura do próximo grande avanço. Por outro lado, talvez você se identifique com aqueles que, apesar de já terem ouvido falar sobre IA, nunca dedicaram tempo para compreender profundamente como ela funciona. E há também o grupo daqueles que, saturados pelo bombardeio de marketing exagerado, estão se distanciando do assunto.

Independentemente de qual grupo você se encaixa, uma verdade inegável é que estamos vivendo um período de entusiasmo desenfreado em torno da Inteligência Artificial. Esse frenesim, no entanto, tende a criar uma camada de superficialidade que pode obscurecer a verdadeira essência da tecnologia. A realidade é que muitas das empresas que atualmente se aproveitam do hype da IA podem desaparecer rapidamente, enquanto as tecnologias fundamentais, que realmente fazem a diferença, se integrarão de maneira mais sutil e permanente em nossas vidas cotidianas.

Conversando com amigos e familiares fora do campo da tecnologia, ficou claro que a maioria das pessoas ainda tem uma visão bastante simplista e até um tanto mítica sobre o que é a IA. Para muitos, IA é simplesmente um “robô inteligente” que responde a perguntas ou, na pior das hipóteses, uma ameaça que pode roubar empregos no futuro. Essa percepção superficial é um reflexo da falta de compreensão mais profunda sobre o funcionamento e as implicações da IA.

Hoje colocaremos uma pausa no frenesi atual e oferecer uma visão mais fundamentada sobre os princípios básicos da Inteligência Artificial. Aqui, exploraremos o que realmente significa ser “inteligente”, como as máquinas podem aprender, e algumas dicas para você começar a trabalhar com IA no seu próprio computador. Também abordaremos o impacto da IA no mercado de trabalho e como a automação pode influenciar suas perspectivas profissionais.

O que é “inteligência” e “artificial”?

Vamos juntos explorar a expressão “inteligência artificial”, que à primeira vista pode parecer redundante. O que exatamente significam “inteligência” e “artificial”?

Se considerarmos que “artificial” se refere a algo criado pelo ser humano e não natural, então “inteligência artificial” seria uma forma de inteligência produzida por humanos, algo que não ocorre naturalmente. Isso faz sentido até certo ponto. Curiosamente, um dos sinônimos de “artificial” no Cambridge Dictionary é “fake”, ou seja, “falso”, como nas “fake news” ou notícias falsas. Assim, por definição, inteligência artificial poderia ser vista como uma forma de “inteligência falsa”.

O termo “inteligência” é muito mais complexo e debatido. Quando você vê alguém ou algo como inteligente, que tipo de processo de julgamento você usa? A definição de inteligência é amplamente controversa e não há uma forma objetiva ou quantificável de medi-la.

Embora tentativas de medir a inteligência humana, como o Teste de QI, existam há mais de um século, eles não são definitivos. O psicólogo William Stern criou o conceito de QI em 1912. Mesmo que esses testes tenham evoluído para avaliar habilidades específicas, eles não medem a inteligência de forma geral, que é um conceito abstrato.

Em 2008, a professora Radha Sharma publicou um artigo destacando que a inteligência pode ser definida de várias maneiras, incluindo capacidade de abstração, lógica, entendimento, autopercepção, aprendizado, conhecimento emocional, reflexão, planejamento, criatividade, pensamento crítico e solução de problemas. Assim, se não conseguimos definir a inteligência humana de maneira universal, qual é a validade de considerar o ChatGPT ou outros sistemas como inteligentes?

Existem abordagens variadas, como a concepção de inteligência na filosofia chinesa, que oferecem uma visão mais ampla e menos pragmática da inteligência. Quando chamamos a inteligência artificial de “inteligente”, estamos falando sobre que exatamente? Isso pode variar conforme a visão individual de inteligência. 

A IA não é uma invenção recente; suas raízes remontam aos anos 50, com Alan Turing sendo uma figura central no desenvolvimento das primeiras pesquisas em aprendizado de máquina. Portanto, IA não se resume ao ChatGPT, da mesma forma que a internet não é apenas o Google. A inteligência artificial é um campo vasto da computação que abrange vários subcampos, cada um com objetivos distintos.

Em termos gerais, a IA busca fazer com que sistemas computacionais realizem tarefas associadas à inteligência humana, como aprendizado, visão e análise, e solução de problemas. O “Machine Learning” ou aprendizado de máquina é um desses campos e envolve técnicas para ensinar um computador a resolver problemas específicos.

Um exemplo notável é o AlphaGo do Google, um programa que aprendeu a jogar o complexo jogo GO e derrotou campeões da modalidade em 2015 e 2016. Além do Machine Learning, existe o Deep Learning, que pode ser visto como uma forma mais avançada de aprendizado de máquina. Deep Learning utiliza redes neurais para lidar com dados complexos como imagens, fala e textos.

Por dentro das áreas da inteligência artificial

Uma área significativa dentro da Inteligência Artificial é o Processamento de Linguagem Natural (NLP). Este campo concentra-se em fazer com que os computadores compreendam e manipulem a linguagem humana de uma maneira que permita interações mais naturais e intuitivas. Isso envolve desde a tradução automática de idiomas até a criação de chatbots que entendem e respondem a perguntas de maneira inteligente. A complexidade aqui não está apenas em compreender palavras individuais, mas em interpretar contextos e nuances de significado.

A Visão Computacional (CV) é outra área da IA. Ela se ocupa da capacidade dos computadores de “ver” e interpretar o mundo visual similar como humanos fazem. Por exemplo, os veículos autônomos utilizam visão computacional para identificar objetos ao redor, ler sinais de trânsito e tomar decisões em tempo real. Isso é feito através da análise de imagens e vídeos para reconhecer padrões e objetos, permitindo a navegação com segurança desses veículos.

Outro termo, a Ciência Cognitiva, que estuda como os humanos pensam e processam informações, também se relaciona com a IA. Compreender o funcionamento do cérebro humano ajuda a desenvolver modelos que imitam as capacidades cognitivas humanas. Este campo é fascinante porque estamos tentando replicar a nossa forma de pensar, apesar de ainda não compreendermos totalmente como o cérebro humano realiza esse processo.

Uma aplicação prática da IA é a Robótica. Robôs, que utilizam algoritmos de IA, podem realizar tarefas de forma autônoma em ambientes variados, como explorar o espaço. A exploração de Marte pelos rovers, por exemplo, é um exemplo de como a robótica e a IA se combinam para enfrentar desafios complexos em um ambiente hostil. A NASA utiliza rovers como o Curiosity e o Perseverance para realizar pesquisas científicas e explorar a superfície de Marte, coletando dados que seriam impossíveis de obter de outra forma.

Se você está considerando entrar no campo da IA, essas são algumas das áreas que você poderia explorar. A IA é um campo em constante evolução, e novas áreas e subcampos continuam surgindo. Além disso, disciplinas auxiliares como estatística e probabilidade são fundamentais para o desenvolvimento de modelos de IA. Permitindo analisar dados e ajustar os algoritmos que alimentam sistemas como o ChatGPT.

Um dos maiores desafios é combinar todos esses elementos em soluções que sejam não apenas interessantes do ponto de vista acadêmico, mas também úteis no mundo real e economicamente viáveis. Algumas empresas estão na vanguarda dessa inovação, mas nem todas conseguem atingir seus objetivos, como ilustrado pela situação do Rabbit R1, que foi criticado como um dos produtos mais enganosos de 2024.

O que são redes neurais?

Lembremos que Inteligência Artificial é um termo genérico que abrange diversas tecnologias e abordagens, similar a termos como “nuvem” ou “tecnologia”. Enquanto exploramos essas áreas, é comum encontrar termos técnicos como Redes Neurais, que podem parecer complexos. No entanto, desmistificar esses conceitos pode ajudar a entender como os computadores “aprendem”.

Para entender como um computador aprende, pense em como ensinamos uma criança a reconhecer um gato. Mostramos várias imagens e corrigimos quando ela comete erros. Esse processo de tentativa e erro é análogo ao treinamento de uma rede neural. Redes Neurais utilizam funções matemáticas e matrizes para aprender a partir de dados, ajustando pesos e conexões com base no feedback recebido.

Essas redes são compostas por neurônios artificiais, que processam informações de maneira inspirada nos neurônios no cérebro humano, embora de forma bem diferente, na prática. Um exemplo de visualização de redes neurais pode ser encontrado no TensorFlow Playground, onde você pode ver como diferentes camadas e neurônios trabalham juntos para criar padrões.

A profundidade da rede neural, ou deep learning, refere-se à quantidade de camadas e neurônios em uma rede. Quanto mais camadas e neurônios, maior a capacidade de gerar resultados complexos e precisos. No entanto, isso também aumenta o tempo de processamento e o consumo de energia. Mesmo assim, redes neurais profundas podem criar resultados impressionantes, como a geração de imagens complexas.

No entanto, é importante destacar que, embora uma IA possa criar uma imagem de uma espiral com precisão, ela não entende o que essa espiral representa. A IA pode gerar resultados que imitam o trabalho humano, mas não possui consciência ou entendimento real sobre o significado dos dados que manipula. Ela simplesmente segue algoritmos e ajusta seus parâmetros com base nos dados e feedback que recebe.

Para ilustrar essa ideia, imagine que você está tentando ensinar alguém a resolver uma equação matemática sem fornecer o contexto ou significado dos símbolos envolvidos. A pessoa aprende a resolver a equação por tentativa e erro, sem entender o conceito subjacente da matemática. Da mesma forma, as redes neurais aprendem a realizar tarefas específicas sem compreender o significado ou o contexto das informações com as quais estão lidando.

Portanto, embora a IA possa criar resultados impressionantes e realizar tarefas complexas, a verdadeira inteligência e consciência continuam sendo aspectos exclusivos dos seres humanos, e as máquinas ainda têm um longo caminho a percorrer para alcançar um entendimento mais profundo e significativo do mundo ao seu redor.

Entenda os modelos LLM, como o ChatGPT

Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como o ChatGPT, podem ter milhões de “neurônios” e bilhões de conexões. Isso pode soar complexo, mas o cerne da questão está na arquitetura conhecida como Transformer. Essa tecnologia, desenvolvida inicialmente pelo Google em 2017, é a base para muitos sistemas de IA avançados hoje.

O Que São Transformers?

Transformers são uma arquitetura de deep learning projetada para converter texto em representações numéricas chamadas de tokens. Tokens podem ser entendidos como unidades básicas que representam palavras, caracteres ou até frases inteiras. Em vez de ser um banco de dados de conhecimento, um GPT, por exemplo, usa cálculos probabilísticos para gerar texto com base em padrões aprendidos durante o treinamento.

Os Transformers revolucionaram o campo da IA ao permitir que modelos como o GPT (Generative Pre-trained Transformer) aprendessem a gerar texto que pode parecer incrivelmente humano, mas não entende necessariamente o conteúdo significativamente. A inteligência gerada é baseada em estatísticas e padrões, e não em compreensão real.

Tokens e suas implicações

Tokens são frequentemente usados para medir a complexidade e a capacidade de um modelo de IA. No entanto, ter mais tokens não significa necessariamente uma IA melhor, mas sim uma capacidade maior de processar e gerar texto com base em um volume maior de dados. A eficiência de um GPT não vem do número de tokens, mas da qualidade e da relevância dos dados em que foi treinado.

Embora um GPT possa criar textos que imitam estilos de escrita, como o de Shakespeare, isso não significa que a IA possui criatividade. O modelo gera textos baseados em padrões aprendidos e não possui a capacidade de imaginar ou criar algo verdadeiramente novo. A “criatividade” da IA é uma combinação de elementos existentes somados à nossa própria percepção, não uma inovação genuína.

Apesar do avanço impressionante, IAs como GPT ainda não possuem inteligência real. Elas geram respostas com base em cálculos e estatísticas, não em compreensão profunda ou inteligência verdadeira. Problemas como “alucinações” — respostas que parecem corretas, mas são incorretas — exemplificam essas limitações. A IA é uma ferramenta poderosa, mas seu funcionamento é apenas matemático e estatístico, não cognitivo.

O Impacto da IA no Mercado de Trabalho

Há preocupações legítimas sobre a automação e o impacto da IA no emprego. A história mostra que mudanças tecnológicas frequentemente alteram o mercado de trabalho, mas também criam novas oportunidades, de modo que o nível de desemprego tem se mantido relativamente constante. Assim como a automação industrial e a digitalização mudaram o cenário de trabalho, a IA também trará transformações. No entanto, a extinção de certos empregos pode ser compensada pela criação de novos cargos e setores.

A IA já está integrada há mais tempo do que pensamos em muitas tecnologias que usamos diariamente, como assistentes pessoais e aplicativos de câmera que ajustam automaticamente as imagens. A tecnologia é mais comum do que parece e continuará a evoluir, oferecendo soluções para problemas complexos e variáveis, facilitando nossa vida e aumentando nossa produtividade.

Embora a IA tenha potencial revolucionário, ela ainda é limitada e não deve ser vista como uma ameaça iminente. Em vez de focar no medo do desconhecido, é mais produtivo entender como essas tecnologias funcionam e como podem ser aplicadas de maneira eficaz. Conhecer os princípios básicos da IA e suas limitações ajuda a adaptar-se às mudanças e a explorar as oportunidades que surgem com a inovação.

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