Seu telefone sabe o que você está prestes a digitar antes de você. Netflix sabe o que você vai comer em seguida. Bancos saber se você conseguirá pagar um empréstimo. Spotify conhece as músicas que você tocará repetidamente.
Mas como? Quem está nos observando secretamente?
Pombos psíquicos? Uma sociedade secreta de pessoas que leem a mente? Ou sua mãe, porque ela, de alguma forma, sempre sabe?
Não. São os algoritmos de IA.
Esses sistemas fazem previsões assustadoramente precisas lendo toneladas de dados e analisando padrões.
Mas o que exatamente é um algoritmo de IA? Como ele funciona?
Quais são seus diferentes tipos e como está sendo usado em aplicações do mundo real? Tudo isso e muito mais no blog de hoje.
Vamos começar do início.
O que são algoritmos de IA?
Os algoritmos de IA são usados no cotidiano tecnologia - Pesquisa do Google, Siri, recomendações da Netflix - mas também são usados na detecção de fraudes, carros autônomos e diagnósticos médicos.
As raízes da IA remontam à década de 1940, quando Alan Turing fez uma pergunta, "As máquinas podem pensar?"
Ele criou a Máquina de Turing na década de 1950, que mais tarde foi testada com Teste de Turing. Ele mostrou como as máquinas podiam seguir etapas lógicas para resolver problemas.
Nunca mais se preocupe com a detecção de seus textos pela IA. Undetectable AI Pode lhe ajudar:
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- Bypass todas as principais ferramentas de detecção de IA com apenas um clique.
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Nas décadas de 1950 e 60, alguns programas (Logic Theorist) podiam provar teoremas matemáticos.
Mas havia um problema: eles não conseguiam aprender. Cada regra tinha de ser programada manualmente.
Em sua essência, a IA é apenas um conjunto de instruções-um algoritmo - que ajuda as máquinas a tomar decisões.
Alguns são simples, como a filtragem de e-mails de spam. Outras são mais complexas, como a previsão de riscos de doenças com base em registros médicos.
Mas vamos deixar claro: a IA não pensa por si mesma. Ela depende de programação humana e aprendizado consistente para melhorar o que faz.
Vamos entender isso com um exemplo,
A IA ajuda em decisões mais importantes. Por exemplo, um banco está aprovando um empréstimo. Ele pode usar uma Árvore de decisão (um modelo simples de IA que funciona como um fluxograma):
- O candidato tem uma renda estável? Não → Recusar o empréstimo. Sim → Verifique a pontuação de crédito.
- Boa pontuação de crédito? Não → Reconsiderar. Sim → Verifique os empréstimos existentes.
- Muitos empréstimos? Alto risco. Poucos empréstimos? Risco menor.
No final do processo, a IA aprova ou nega o empréstimo com base em uma lógica estruturada.
Agora vem a próxima parte...
Como os algoritmos de IA possibilitam o aprendizado de máquina e a automação
Pense da seguinte forma.
Imagine ensinar uma criança a reconhecer cães.
Um professor lhes mostrava fotos, apontava as principais características e, com o tempo, eles ficavam mais aptos a identificar um na vida real.
Os algoritmos de IA aprendem da mesma maneira - aprender com grandes quantidades de dados para fazer previsões e automatizar tarefas.
1 - Previsão
Um algoritmo de regressão estuda informações passadas para fazer previsões automatizadas em tempo real.
Por exemplo, A Netflix recomenda programas para você com base em previsões. Se você gostou de Stranger Things, isso pode sugerir Dark ou The Umbrella Academy porque outros que gostavam de Stranger Things também os assisti.
2 - Aprendizado de máquina
Mas a IA não se trata apenas de previsões - ela se adapta.
O aprendizado de máquina permite que os computadores aprendam e melhorem com a experiência sem serem explicitamente programados.
Por exemplo, E se você só gostasse de Stranger Things por seus elementos de ficção científica e odiasse terror? E se você preferisse programas curtos e rápidos em vez de dramas de ritmo lento? O algoritmo da Netflix analisará suas atividades de nível profundo e ajustará as recomendações.
3 - Automação
Depois, há a automação.
Automação é o processo de usar a tecnologia para executar tarefas com o mínimo de intervenção humana.
Por exemplo, Os carros autônomos fazem algo semelhante, usando a visão computacional para "ver" a estrada, reconhecer sinais de parada e aprender com cada quilômetro percorrido.
Quanto mais dados eles processam, mais inteligentes ficam.
Como funcionam os algoritmos de IA (passo a passo)
Assim como uma pessoa que aprende uma nova habilidade, a IA também aprende as coisas passo a passo.
Vamos detalhá-lo usando o recurso de reconhecimento de imagem do mecanismo de pesquisa do Google.
Etapa # 1 - Coleta de dados
Tudo começa com dados. A IA precisa de centenas de milhares de exemplos para aprender. No reconhecimento de imagens, isso inclui:
- Milhões de imagens rotuladas (por exemplo, fotos de gatos rotuladas como "gato", fotos de cães rotuladas como "cachorro").
- Variação na iluminação, nos ângulos e na qualidade.
- Diferentes tamanhos, cores e formas do mesmo objeto.
- Casos de borda (imagens borradas, objetos parcialmente ocultos, baixo contraste).
Etapa # 2 - Pré-processamento
As imagens brutas contêm muitas informações desnecessárias, como imagens borradas ou de baixa qualidade, objetos não relacionados e imagens desordenadas etc.
Antes de treinar a IA, os dados devem ser limpos e padronizados. Isso inclui:
- Redimensionamento de imagens em um tamanho uniforme para que possam ser processadas de forma consistente.
- Normalização de escala de cinza ou de cores para garantir que o brilho e o contraste não enganem a IA.
- Remoção de ruído, como elementos de fundo desnecessários que não contribuem para a identificação do objeto.
Etapa # 3 - Treinamento
A IA não "ver" imagens da mesma forma que os humanos. Ele as vê como números - milhares de pixels, cada um com um valor que representa o brilho e a cor.
Para entender isso, a IA usa uma Rede Neural Convolucional (CNN), um tipo especial de modelo de aprendizagem profunda criado para o reconhecimento de imagens.
Veja como as CNNs analisam uma imagem:
- Camadas de convolução: A IA escaneia a imagem em partes, primeiro detectando formas simples (linhas, curvas) e depois reconhecendo recursos complexos (olhos, orelhas, bigodes).
- Camadas de pooling: Eles reduzem a imagem, mantendo os detalhes essenciais e descartando os pixels desnecessários.
- Camadas totalmente conectadas: A IA vincula os recursos detectados para fazer uma previsão final - se ela vê orelhas pontudas e bigodes, identifica um gato.
Esse processo envolve épocas.
Imagine que você está aprendendo a reconhecer diferentes espécies de pássaros. Na primeira vez que vir um pardal e um pombo, talvez você os confunda.
Mas depois de ver as fotos, estudar suas características e receber feedback, você melhora.
A IA aprende da mesma forma.
Uma época é um ciclo completo em que a IA analisa todos os dados de treinamento, faz previsões, verifica se há erros e faz ajustes.
Ele faz isso repetidamente, da mesma forma que você pratica várias vezes para melhorar uma habilidade.
Etapa # 4 - Teste
Antes que a IA esteja pronta para o uso no mundo real, ela precisa ser testada. Isso envolve:
- Alimentando-o com imagens que ele nunca viu antes.
- Medindo sua precisão - ele rotula corretamente um gato como um gato?
- Verificação de sobreajuste, em que a IA memoriza dados de treinamento, mas tem dificuldades com novas imagens.
Se a IA falhar com muita frequência, ela volta para mais treinamento até conseguir identificar com segurança imagens que nunca encontrou.
Etapa # 5 - Implantação
Depois de treinado e testado, o modelo de IA é implantado. Quando o alimentamos com uma imagem. Ele irá:
- Divida-o em valores de pixel
- Passe-o por todas as camadas aprendidas
- Gerar uma pontuação de probabilidade para cada rótulo possível
- Escolha a classificação mais provável
Um resultado típico pode ser semelhante:
- Cat: 99.7% probabilidade
- Cão: probabilidade de 0,2%
- Outros: Probabilidade de 0,1%
Tipos de algoritmos de IA e como eles são usados
Assim como as pessoas têm diferentes maneiras de aprender - algumas lendo, outras fazendo -, a IA tem diferentes tipos de algoritmos, cada um adequado a tarefas específicas.
1 - Aprendizagem supervisionada
Imagine uma criança aprendendo a reconhecer maçãs e laranjas. O professor rotula as figuras como:
"Isso é uma maçã."
"Isso é uma laranja."
Com o tempo, eles aprendem a perceber a diferença. Isso é aprendizado supervisionado - a IA é treinada com dados rotulados e aprende a fazer previsões.
Por exemplo,
O algoritmo de IA de filtros de spam examina milhares de e-mails rotulados como "spam" ou "não spam" e aprende padrões.
- O e-mail contém determinadas palavras-chave?
- É de um remetente suspeito?
Com o tempo, ele se torna melhor na captura de spam antes que ele chegue à sua caixa de entrada.
O aprendizado supervisionado potencializa os modelos de regressão, que preveem coisas como preços de imóveis, e os modelos de classificação, que decidem se um e-mail pertence ao spam ou à sua caixa de entrada principal.
2 - Aprendizagem não supervisionada
Agora imagine que você dê a essa mesma criança uma cesta de frutas, mas não diga a ela quais são maçãs ou laranjas.
Em vez disso, eles os agrupam com base em semelhanças - cor, forma, textura.
Isso é aprendizado não supervisionado - a IA encontra padrões em dados sem rótulos.
Por exemplo,
Os bancos nem sempre sabem instantaneamente se uma transação é fraudulenta, mas A IA pode ajudar a evitar fraudes.
Ele examina milhões de compras, aprendendo o que é "normal" para cada cliente e o que não é.
Digamos que você compre mantimentos e gasolina toda semana. Então, de repente, você quer comprar um carro de luxo de $5.000 em outro país.
A IA sinalizará a situação como suspeita e poderá congelar seu cartão ou enviar-lhe uma mensagem rápida "Era você?" mensagem.
3 - Aprendizado por reforço
Agora, digamos que você dê um desafio à criança: toda vez que ela escolher corretamente uma maçã, ganhará um doce. Se ela escolher a fruta errada, perderá um doce.
Com o tempo, eles aprendem a melhor maneira de obter o máximo de doces. Isso é aprendizado por reforço.
A IA faz a mesma coisa: testa diferentes ações, aprende com os erros e se ajusta com base em recompensas e penalidades.
Por exemplo,
Carros autônomos não começam sabendo como dirigir.
Mas depois de analisar milhões de quilômetros de dados de estradas, eles se tornam melhores para frear, entrar no trânsito e evitar obstáculos.
Cada erro é uma lição. Todo sucesso os torna mais inteligentes.
4 - Redes neurais e aprendizagem profunda
Alguns problemas são complicados demais para regras simples. É aí que entram as redes neurais.
Eles foram projetados para funcionar como o cérebro humano, reconhecendo padrões e tomando decisões sem precisar de cada pequena instrução explicitada.
Por exemplo,
A computador tradicional pode ter dificuldades com diferentes ângulos, iluminação ou expressões.
Mas um modelo de aprendizagem profunda (uma rede neural com várias camadas) pode aprender a reconhecer rostos, independentemente das condições.
Assim como as pessoas têm diferentes maneiras de aprender - algumas lendo, outras fazendo -, a IA tem diferentes tipos de algoritmos, cada um adequado a tarefas específicas.
Algoritmos de IA em aplicativos do mundo real
Como o detector de imagens com IA usa algoritmos para identificar imagens criadas por IA
As imagens geradas por IA agora são tão realistas que as pessoas mal conseguem distingui-las das fotos reais.
Mas os detectores de imagem de IA são treinados para ver além da superfície.
Técnica # 1 - Detecção de anomalias
O processo começa com a detecção de anomalias, que procura qualquer coisa que não pertença ao sistema.
Se uma imagem tiver texturas não naturais, iluminação inconsistente ou bordas borradas. Detector de imagens AI levanta uma bandeira vermelha.
Técnica # 2 - Redes Adversárias Generativas
Uma maneira de detectar imagens geradas por IA é observar os padrões ocultos deixados pela tecnologia que as cria.
Esses padrões são provenientes de Redes Adversárias Generativas (GANs), que alimentam a maioria das imagens de IA.
Assim como cada artista tem um estilo único, os GANs criam padrões que não estão presentes nas fotos do mundo real.
Detector de imagens AI é treinado para reconhecer esses padrões, o que ajuda a determinar se uma imagem foi gerada por uma Inteligência Artificial.
Técnica # 3 - Metadados
Além de apenas olhar para os pixels, um Detector de imagens AI também examina os metadados, que funcionam como a impressão digital de uma imagem.
Esses dados incluem detalhes como quando e onde uma foto foi tirada e qual dispositivo a capturou.
Se uma imagem afirma ser de 2010, mas na verdade foi criada por uma ferramenta de IA na semana passada, Detector de imagens AI o sinalizará como suspeito.
Preconceito nos algoritmos de IA e como reduzi-lo
A IA deveria ser justa, mas às vezes não é. A parcialidade da IA pode ocorrer de duas maneiras:
- Viés de dados - Isso acontece quando determinados grupos são sub-representados nos dados de treinamento.
- Viés de modelo - ocorre quando a IA comete mais erros para um grupo do que para outro, reforçando resultados injustos.
Ferramenta de contratação tendenciosa da Amazon
Em 2014, A Amazon teve que descartar uma ferramenta de contratação de IA porque era preconceituoso contra as mulheres.
O sistema aprendeu com os dados de contratações anteriores, em que mais homens haviam sido contratados para funções de tecnologia, por isso começou a favorecer candidatos do sexo masculino e a penalizar currículos que incluíam palavras como "feminino" (como em "clube de xadrez feminino").
A IA não estava tentando ser injusta, mas aprendeu com dados tendenciosos e levou essa tendência adiante.
Preocupações com a privacidade na coleta de dados de IA
Toda vez que você usa um aplicativo, navega na Web ou faz uma compra, os dados estão sendo coletados.
Algumas delas são óbvias, como seu nome, e-mail ou detalhes de pagamento.
Mas há dados ocultos, como localização GPS, histórico de compras, comportamento de digitação e hábitos de navegação.
As empresas usam essas informações para personalizar experiências, recomendar produtos e aprimorar serviços.
Com tantos dados circulando, os riscos são inevitáveis:
- Violações de dados - Os hackers podem roubar informações do usuário.
- Re-identificação - Até mesmo dados anônimos podem ser vinculados a indivíduos.
- Uso não autorizado - As empresas podem usar indevidamente os dados para obter lucro ou influência.
Mesmo quando as empresas afirmam anonimizar os dados, estudos demonstraram que os padrões podem revelar as identidades dos usuários com informações suficientes.
Para proteger a privacidade do usuário, as empresas estão usando:
- Anonimização - Remove detalhes pessoais de conjuntos de dados.
- Aprendizagem Federada - Os modelos de IA são treinados em seu dispositivo sem enviar dados brutos para um servidor central. (por exemplo, o Gboard do Google).
- Privacidade diferencial - Adiciona ruído aleatório aos dados antes da coleta para evitar o rastreamento (por exemplo, o sistema iOS da Apple).
Os algoritmos de IA podem ser totalmente neutros?
A IA não é criada em um vácuo.
Ele é criado por humanos, treinado com dados humanos e usado na sociedade humana. Portanto, ela pode ser realmente neutra?
Resposta curta: Não. Pelo menos, ainda não.
A IA aprende com dados do mundo real, e esses dados vêm com todos os vieses, suposições e imperfeições dos seres humanos que os criaram.
Use a ferramenta de reincidência COMPAS, Por exemplo.
Ele foi projetado para prever quais criminosos tinham maior probabilidade de reincidir.
Parece simples, certo?
Mas estudos mostraram que o algoritmo sinalizava desproporcionalmente os réus negros como de alto risco em comparação com os réus brancos.
Ele não é tendencioso porque alguém o programou para ser, mas porque herdou padrões de um sistema de justiça criminal falho.
Então, será que a IA pode se tornar justa?
Alguns especialistas acham que sim.
Os pesquisadores desenvolveram restrições de justiça - técnicas matemáticas projetadas para forçar os modelos de IA a tratar grupos diferentes de forma mais igualitária.
Auditorias de viés e conjuntos de dados de treinamento diversificados também ajudam a reduzir os resultados distorcidos.
Mas, mesmo com todas essas proteções, a verdadeira neutralidade é complicada.
E mesmo que pudéssemos tornar a IA completamente "neutro". Devemos?
A IA não toma decisões em uma bolha. Ela afeta pessoas reais de maneiras reais.
A realidade é que a IA reflete o mundo que alimentamos com ela.
Se quisermos uma IA imparcial, precisamos primeiro lidar com os vieses em nossos sistemas.
Caso contrário, estaremos apenas ensinando as máquinas a reproduzir nossas falhas - só que mais rapidamente e em escala.
Perguntas frequentes sobre algoritmos de IA
Qual é o algoritmo de IA mais comum?
As redes neurais, especialmente a aprendizagem profunda, estão no centro da maioria dos aplicativos de IA atualmente.
São elas que alimentam ferramentas como o ChatGPT, o software de reconhecimento facial e os sistemas de recomendação que sugerem o que assistir ou comprar em seguida.
Algoritmos de IA são o mesmo que aprendizado de máquina?
Não exatamente. A IA é o grande guarda-chuva que abrange muitas tecnologias diferentes, e o aprendizado de máquina é apenas uma parte dele.
O aprendizado de máquina refere-se especificamente a sistemas de IA que aprendem padrões a partir de dados em vez de seguir regras rígidas e pré-programadas.
Mas nem toda IA depende do aprendizado de máquina - algumas usam outros métodos, como sistemas baseados em regras.
Como os algoritmos de IA melhoram com o tempo?
A IA melhora com a experiência, assim como acontece com os humanos.
Quanto mais dados um algoritmo processa, melhor ele se torna em detectar padrões e fazer previsões precisas.
O ajuste fino de seus parâmetros, o uso de técnicas como o aprendizado por reforço e a atualização contínua dos dados de treinamento ajudam a refinar seu desempenho.
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Considerações finais: O futuro dos algoritmos de IA
Então, o que tudo isso significa para nós?
A IA está influenciando nossas decisões diariamente. Ela decide o que assistimos, o que compramos e até mesmo a segurança de nossa conta bancária.
Mas aqui está a pergunta...
Se a IA está aprendendo conosco, o que estamos ensinando a ela?
Estamos nos certificando de que ela seja justa, imparcial e útil? Ou estamos permitindo que ele cometa os mesmos erros que os humanos cometem?
E se a IA continuar ficando mais inteligente, o que acontecerá em seguida? Ela será sempre uma ferramenta que controlamos ou poderá um dia começar a fazer escolhas que não compreendemos totalmente?
Talvez a maior questão não seja o que a IA pode fazer, mas o que devemos permitir que ela faça.
O que você acha?