A tecnologia evolui todos os dias e uma das evoluções mais significativas é a introdução da Inteligência Artificial.
A IA está agora em todo o lado, desde as recomendações da sua lista de reprodução até ao assistente de voz do seu telefone. É como um ajudante invencível que melhora a sua vida quotidiana.
Todos nós interagimos com IA numa base diáriasem saber como funciona ou o que faz com que se comporte da forma como o faz.
Depois de conhecer a força dos sistemas de IA, aperceber-se-á de que a IA não é uma entidade mística como as pessoas gostariam de dizer.
Assim, considere este artigo como um mini-curso sobre inteligência artificial.
Principais conclusões
- A inteligência artificial funciona através da análise de dados e da utilização de algoritmos
- Aprende os padrões humanos para tomar decisões
- Utiliza redes neuronais para imitar o funcionamento do nosso cérebro
- A aprendizagem automática está na base da maioria das aplicações de IA
O que é a Inteligência Artificial?
O que é a inteligência artificial e como funciona? A IA é uma simulação da inteligência humana utilizando máquinas ou computadores.
A IA é comparável a treinar um computador para pensar e aprender como os seres humanos.
Agora imagine que está a tentar ensinar um amigo a reconhecer diferentes raças de cães.
Nunca mais se preocupe com o facto de a IA detetar os seus textos. Undetectable AI Pode ajudar-vos:
- Faça aparecer a sua escrita assistida por IA de tipo humano.
- Bypass todas as principais ferramentas de deteção de IA com apenas um clique.
- Utilização IA com segurança e com confiança na escola e no trabalho.
A forma mais adequada seria apresentar-lhes diferentes imagens de cães, indicando as diferenças entre essas raças.
Eventualmente, tornar-se-ão suficientemente bons para detetar as diferenças sem a sua ajuda.
É o que os especialistas fazem com a IA, só que em vez de treinarem um amigo, fazem-no com máquinas e sistemas informáticos.
As máquinas de inteligência artificial são ensinadas a avaliar tudo, desde um diagnóstico médico a perguntas comuns.
A inteligência artificial imita e melhora a capacidade humana de comunicar, aprender e tomar decisões. Efectua trabalhos que normalmente exigiriam a inteligência humana.
É por isso que se pode dizer que pensa como um ser humano, mas mais depressa. Em vez de utilizar instruções pré-programadas, a IA analisa os dados, reconhece padrões e apresenta resultados.
Inteligência simulada por máquinas
Artificial, como sabe, significa feito pelo homem, e a inteligência, por definição, tem a ver com a capacidade de aprender, resolver problemas e ser adaptável.
Por conseguinte, quando se juntam os dois termos, compreende-se que a IA é uma inteligência artificial que é induzida por máquinas.
A inteligência artificial é o poder cerebral criado pelo homem. Mas não são tão emocionais ou irracionais como nós, humanos.
São mais eficientes, embora não pensem exatamente como nós.
Por exemplo, pode identificar a voz de uma pessoa querida a quem está emocionalmente ligado e com quem tem muitas recordações.
No caso da IA, identifica a voz com base no padrão das ondas sonoras, na frequência e compara-a com milhões de bases de dados e amostras de voz.
Embora se obtenham os mesmos resultados, o processo não é o mesmo.
Embora a IA seja espantosa na realização de algumas tarefas, pode ser menos inteligente e falhar em algumas tarefas emocionais, como interpretar uma piada interna.
Os principais componentes da IA
A IA funciona porque tem determinados componentes. Pense nela como uma receita que requer ingredientes-chave para fazer uma refeição perfeita.
Estes componentes incluem:
- Dados
Os dados são muito importantes para a inteligência artificial. Isto deve-se ao facto de os sistemas de IA trabalharem com milhões de algoritmos e dados. Quanto mais dados o sistema tiver, mais inteligente será. Sem dados, a IA é inútil.
Os dados de IA incluem enormes quantidades de informação. Desde imagens, milhares de ficheiros áudio e documentos de texto.
A qualidade dos dados também é importante. Se alimentarmos o nosso sistema com dados de lixo, obtemos resultados de lixo. Por essa razão, os especialistas dedicam anos a acumular e a limpar os dados.
Uma vez recolhidos os dados, estes são submetidos a algoritmos capazes de identificar padrões. Com o tempo, estes algoritmos aprendem e melhoram para poderem efetuar diferentes tipos de tarefas.
Os dados são responsáveis pela evolução consistente da Inteligência Artificial no mundo atual.
- Algoritmos
Um algoritmo é uma instrução que a IA segue para realizar uma tarefa específica.
Algoritmos indicam aos sistemas de inteligência artificial como processar e o que aprender com os dados fornecidos. Existem diferentes algoritmos para funções específicas de IA.
Alguns algoritmos reconhecem imagens, enquanto outros compreendem a linguagem. Estes algoritmos são como ter diferentes métodos de ensino para diferentes disciplinas.
- Modelos
Um modelo de IA é um programa totalmente treinado em dados para tomar decisões. É treinado para funcionar sem intervenção humana. Aprende e raciocina sem que lhe sejam dadas instruções para cada cenário.
Os modelos são obtidos a partir da combinação de dados e algoritmos. Contêm todos os padrões e informações obtidos durante o seu processo de aprendizagem.
Podemos compará-lo a um estudante antes e depois de estudar para um exame.
Cada modelo de IA tem as suas próprias capacidades. Estas baseiam-se nos dados que processam.
Por exemplo, os Modelos de Linguagem Ampla (LLM) processam textos para gerar respostas semelhantes às humanas, enquanto as Redes Neuronais Convolucionais (CNN) utilizam padrões e caraterísticas de imagens para tarefas de reconhecimento de imagens.
É possível encontrar LLMs em ferramentas como GPT-4, Claude ou Gemini e CNNs em sistemas de reconhecimento facial.
- Loops de feedback e otimização
Um aspeto da IA é que aprende continuamente. Não se limita a processar dados e a esquecer-se deles. Pega nesses dados, analisa-os corretamente e encontra outras formas de os utilizar para melhorar os seus resultados.
O feedback faz com que os sistemas de inteligência artificial melhorem e produzam bons resultados. Quando prevê incorretamente alguma coisa, o sistema aprende a lição e, da próxima vez, procederá de forma diferente.
Assemelha-se a um processo de aprendizagem de bicicleta. Quando se cai, levanta-se, levanta-se até melhorar. A única diferença é que a IA pode fazer isto milhões de vezes por segundo.
Como a IA aprende: Noções básicas de aprendizagem automática
A principal forma de aprendizagem dos sistemas de IA é através da aprendizagem automática. A aprendizagem automática é uma das tendências crescentes da tecnologia atual.
Está por detrás de coisas como as recomendações da Netflix e o reconhecimento de voz para texto. O ML é uma mistura de matemática, ciência da computação e codificação.
A aprendizagem automática ajuda a IA a aprender através de grandes conjuntos de dados, identificando padrões e relações nos dados.
Também alimenta o algoritmo que ajuda a IA a melhorar uma tarefa sem ser programada para essa tarefa.
Ajuda as máquinas de IA a aprender com os dados e a prever tendências sem assistência humana.
A aprendizagem automática para modelos de IA consiste em diferentes tipos de conceitos básicos de aprendizagem.
Estes incluem:
- Aprendizagem supervisionada: O ML treina modelos de IA em dados rotulados. Fornece à IA grandes quantidades de dados com respostas corretas até conseguir distinguir as diferenças.
- Aprendizagem não supervisionada: O ML treina modelos para identificar padrões em dados não rotulados. São-lhe fornecidos dados sem etiquetas e deixa-se que descubra padrões ocultos. Funciona agrupando itens semelhantes ou simplificando os dados através da redução das suas dimensões.
- Aprendizagem Semi-Supervisionada: O ML treina algoritmos de IA em dados etiquetados e não etiquetados para melhorar o seu desempenho e precisão.
- Aprendizagem por reforço: Trata-se de uma aprendizagem por tentativa e erro. A IA experimenta várias acções e é recompensada com boas decisões e punida com más escolhas.
Em resumo, o ML ajuda a IA a aprender através de:
- Recolha e preparação de dados
- Seleção e treino de modelos
- Avaliação e aperfeiçoamento
- Implementação para aplicações reais
A aprendizagem automática é onde o trabalho acontece.
Assim, em vez de programar todos os cenários possíveis num computador, o ML ensina-o a aprender com a experiência.
A IA indetetável tem ferramentas treinadas por aprendizagem automática para o ajudar.
A nossa ferramenta Ask AI ajuda os estudantes que têm perguntas sobre qualquer área da sua educação. IAs indetectáveis Perguntar à IA fornece explicações claras, precisas e pormenorizadas.
Os nossos resultados são igualmente apoiados por recursos académicos fiáveis.
O nosso chat de IA é também uma boa forma de fazer perguntas sobre conhecimentos gerais sempre que precisar delas.
Também pode utilizar a IA Indetetável Chat de IA para resumir e gerar texto humanizado capaz de contornar os detectores de conteúdo de IA.
Redes Neuronais e Aprendizagem Profunda
A aprendizagem profunda é um subconjunto da aprendizagem automática concebido para modelar e imitar o cérebro humano. Utiliza redes neuronais para processar padrões complexos.
Vejamos em que consistem os dois conceitos:
O que são redes neurais?
As redes neuronais são uma série de algoritmos que ajudam a reconhecer relações num conjunto de dados através de um processo que imita a forma como o cérebro humano funciona.
Tal como o cérebro humano é composto por neurónios, as redes neuronais são constituídas por nós que comunicam entre si.
Estes nós também são capazes de reforçar as suas ligações em função dos novos dados. Quanto mais ligações, mais facilmente uma rede aprende a identificar padrões complexos e a produzir resultados.
Este facto torna as redes neuronais aplicáveis ao reconhecimento de imagens, ao reconhecimento da fala humana e à tradução de línguas.
Camadas, nós e funções de ativação
Uma rede neuronal tem várias camadas. Estas incluem:
- A camada de entrada onde a informação entra
- A camada oculta, onde a informação é processada ao longo de várias fases
- A camada de saída, onde a informação é apresentada como resultado final.
Nas redes neuronais, cada nó desempenha uma função específica. Alguns nós detectam imagens e objectos, enquanto outros reconhecem imagens e texto.
Os nós das redes neuronais são também neurónios que transmitem informações a várias partes da rede neuronal.
Recebem entradas, aplicam uma função de ativação para produzir uma saída que é transmitida a outros nós.
As funções de ativação nas redes neuronais são como guardiães que determinam se a informação é suficientemente boa para passar à fase seguinte.
Realizam um controlo de qualidade para determinar se um neurónio deve ser ativado. É como um filtro para os neurónios. Também alteram o valor do neurónio com base nos dados que recebem.
Sem funções de ativação, as redes neuronais não conseguem fazer boas previsões. Isto acontece porque os neurónios apenas transmitem dados uns aos outros sem distinguir o que é importante e o que não é.
Como a aprendizagem profunda potencia o reconhecimento de imagem e de voz
Enquanto subconjunto da aprendizagem automática, a aprendizagem profunda permite que a IA compreenda padrões complexos, especialmente em imagens e discurso.
Para o reconhecimento de imagens, a aprendizagem profunda permite que os algoritmos detetem rostos apesar das alterações estéticas.
As primeiras camadas das redes neuronais podem detetar coisas simples como linhas e curvas. As camadas intermédias combinam-nas em formas e texturas.
As camadas finais juntam tudo para reconhecer objectos, rostos ou cenas.
O reconhecimento da fala também funciona como o reconhecimento de imagens. Com o reconhecimento da fala, a aprendizagem profunda utiliza milhões de clips de áudio para reconhecer a fala.
Em seguida, utiliza algoritmos para compreender o que o utilizador disse e diferenciar tons e vozes.
As primeiras camadas processam as ondas sonoras, as camadas intermédias identificam fonemas e sílabas e as camadas finais encontram palavras e significados.
É por isso que pode facilmente pesquisar coisas dizendo apenas "Olá Google" ou "Olá Siri".
Processamento de linguagem natural (PNL)
A PNL é a forma como a IA compreende e gera a linguagem humana. Ensina os computadores a compreender e a produzir resultados em respostas semelhantes às humanas.
A PNL é a junção da ciência da computação, da linguística, da aprendizagem automática e da aprendizagem profunda. Ajuda a IA a compreender texto não estruturado ou dados de voz e a extrair informações dos mesmos.
Por exemplo, quando faz uma pergunta à Siri ou conversa com um bot de apoio ao cliente, a PNL faz com que estes bots compreendam o que está a dizer.
Com a PNL, os modelos GPT podem lidar com o contexto, o sarcasmo e os múltiplos significados das palavras.
Entre os exemplos mais populares de tecnologias que dependem da PNL estão os assistentes virtuais activados por voz, os programas que escrevem e-mails para reconhecer spam e as aplicações de tradução.
As IA's indetectáveis Detetor de IA e o detetor de imagens são também ferramentas que utilizam o processamento de linguagem natural.
O nosso Detetor de IA oferece uma análise exaustiva do texto para detetar a escrita com IA.
Também pode utilizar o nosso Detetor de imagens AI para verificar se uma imagem é gerada por IA ou genuinamente de origem humana.
Como a IA toma decisões
A forma como a IA toma decisões é diferente da forma como os humanos tomam decisões. Os humanos envolvem emoções e intuição, enquanto a IA se baseia em padrões nos dados.
Por exemplo, quando pensamos no que vestir, consideramos subconscientemente o tempo, os nossos planos e provavelmente outros factores. A IA faz algo semelhante, mas de forma mais sistemática.
Atribui pesos numéricos a diferentes factores e calcula probabilidades. A IA considera padrões e dados. Por exemplo, para tarefas tão simples como sugerir uma lista de reprodução, a IA considera os seus hábitos de audição para determinar o seu gosto musical.
Como é que a inteligência artificial funciona nos cuidados de saúde?
Bem, a resposta é simples. Pode fornecer-lhe uma lista de possíveis doenças com base em sintomas mais rapidamente do que os médicos. Também pode recomendar tratamentos. Mais recentemente, a IA tem sido utilizada durante a cirurgia.
Aplicações da IA no mundo real
A IA está em todo o lado. Só tem de encontrar uma forma de a utilizar em seu benefício. Eis algumas aplicações da inteligência artificial no mundo real:
- Ferramentas de IA generativa, como ChatGPT, Claude e Gemini.
- Assistentes inteligentes como Alexa e Siri
- Automóveis autónomos
- Sensores e dispositivos vestíveis para monitorizar condições de saúde
- Recomendação de produtos e assistentes de compras no retalho.
- A IA detecta transacções fraudulentas através do reconhecimento de transacções invulgares
A IA também pode ser aplicada à criação de conteúdos. A IA indetetável dispõe de várias ferramentas para o efeito. Dispomos de ferramentas como:
- Humanizador de IA que ajuda a gerar conteúdos semelhantes aos humanos
- Escritor de IA SEO que gera artigos altamente optimizados capazes de contornar a deteção de IA.
- Escritor de ensaios sobre IA que escreve ensaios sem plágio e bem pesquisados.
Estas ferramentas de IA tornam garantidamente a sua tarefa de redação de conteúdos mais fácil e mais rápida.
Formação de dados e construção de modelos
A criação de modelos e ferramentas de IA requer determinadas etapas, que incluem:
Recolha de dados e rotulagem
Esta é a fase em que são recolhidos os dados relevantes. Estes dados representam os cenários do mundo real que a IA irá encontrar.
Depois da recolha, vem a rotulagem. Esta parte é normalmente entediante, porque requer a análise de grandes conjuntos de dados para encontrar dados de qualidade com os quais a IA possa aprender.
Conjuntos de treino e de teste
Após a recolha e rotulagem, os dados são divididos em dois conjuntos. O conjunto de treino e o conjunto de teste.
O conjunto de treino é aquilo com que a IA aprende e o conjunto de teste é aquilo que utilizamos para avaliar o grau de aprendizagem.
O conjunto de testes também ajuda os programadores a compreender o desempenho da inteligência artificial em dados novos e não vistos.
Sobreajuste, subajuste e exatidão do modelo
O sobreajuste ocorre quando a IA fica demasiado habituada aos seus dados de treino e começa a ter um desempenho fraco com novas informações.
A subadaptação é o oposto. Neste caso, a inteligência artificial não aprende o suficiente com os dados de treino e tem um desempenho fraco mesmo em tarefas básicas.
A precisão do modelo é o equilíbrio entre o sobreajuste e o subajuste.
Nesta fase, a IA é capaz de trabalhar com dados novos e antigos sem deixar de ser exacta.
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Considerações finais
Quando alguém lhe perguntar: "Inteligência artificial - como é que funciona?", pode agora explicar que se trata de um sistema baseado no reconhecimento de padrões e que é acionado por dados e algoritmos.
A IA não é magia. É uma combinação de matemática, estatística e ciências informáticas que trabalham em conjunto para resolver problemas complexos.
Também tem as suas limitações, especialmente em situações que requerem bom senso, criatividade ou inteligência emocional. Por isso, embora possa imitar o pensamento humano, não é humano.
A inteligência artificial está a evoluir todos os dias, e é melhor ser um participante informado do que apenas um espetador confuso.
Para se manter à frente, tire partido de ferramentas como a Undetectable AI's Humanizador de IA, Escritor de IA SEOe Escritor de ensaios sobre IA-concebido para o ajudar a criar conteúdos mais inteligentes e naturais.
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