Como funciona a inteligência artificial

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A IA permite que as máquinas aprendam com a experiência, se ajustem a novas solicitações e entradas de dados e executem tarefas semelhantes às humanas; entenda Chatbots como Gemini (do Google) e ChatGPT (OpenAI) são uma das aplicações da IA ​​Getty Images Tecnologia que se popularizou nos últimos dois anos, a inteligência artificial não é exatamente um conceito novo. Na década de 1950, os matemáticos já estudavam a possibilidade de treinamento de algoritmos. O que mudou ao longo dos anos foi a capacidade computacional disponível e a quantidade de dados gerados globalmente – o que permitiu que o aprimoramento técnico da IA ​​chegasse ao que conhecemos hoje, especialmente no campo da IA ​​generativa, que permite aos computadores gerar curta respostas e crie imagens, textos, músicas e muito mais. Mas afinal, como funciona a IA? Em termos práticos, a inteligência artificial é uma tecnologia que permite que máquinas e aplicações informáticas imitem a inteligência humana, aprendendo com a experiência através de processamento iterativo e treino algorítmico. Copiloto: o que é e como funciona o chatbot de IA da Microsoft Conheça Dola AI, assistente de calendário com inteligência artificial O novo robô de IA do Google joga tênis de mesa como ‘humano’ — mas ainda não é um profissional A IA se adapta por meio de algoritmos de aprendizado progressivo para permitir que o dados fazem a programação. Ele “encontra” estrutura e regularidades nos dados para que os algoritmos possam adquirir habilidades. E os modelos se adaptam quando recebem novos dados. “Basicamente, os algoritmos são alimentados com uma grande quantidade de dados, e a partir desses dados eles fazem conexões internas e aprendem. Então, esses algoritmos têm um aprendizado inicial, e, à medida que o usuário interage com ele e o algoritmo responde as perguntas de acordo com isso conhecimento prévio, ao mesmo tempo que aprende com novas interações, tanto com interlocutores quanto com novos dados que vão sendo inseridos”, explica Fábio Paula, professor da Business School (IAG) da PUC-River. É por isso que a IA permite que as máquinas aprendam com a experiência, se ajustem a novas solicitações e entradas e executem tarefas semelhantes às humanas. A maioria dos casos de uso de IA que existem hoje – desde computadores que jogam xadrez até carros autônomos – depende fortemente do aprendizado profundo e do processamento de linguagem natural (NPL). O que é aprendizagem profunda e NPL? Existem muitos componentes diferentes em um sistema de IA, que podem ser considerados como uma espécie de “subcampos” da inteligência artificial. NPL, por exemplo, ou processamento de linguagem natural, é uma parte crítica do processo de IA, pois permite que os computadores reconheçam, analisem, interpretem e realmente compreendam a linguagem humana, escrita ou falada. O aprendizado profundo é um tipo específico de aprendizado de máquina que permite que a IA aprenda e melhore por meio do processamento de dados. Utiliza redes neurais artificiais que imitam redes neurais biológicas no cérebro humano para processar informações, encontrar conexões entre dados e, assim, chegar a resultados. Quer conferir conteúdos exclusivos da Época NEGÓCIOS? Tenha acesso à versão digital. Mais lido



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