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Explorar a inteligência artificial (IA) pode parecer como entrar em um labirinto de termos técnicos confusos e jargões sem sentido. Não é de admirar que mesmo aqueles familiarizados com a IA possam ficar confusos.
Com isso em mente, criamos um glossário de IA abrangente para equipá-lo com o conhecimento necessário. Da própria inteligência artificial ao aprendizado de máquina e mineração de dados, decodificaremos todos os termos essenciais da IA em linguagem simples e simples.
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Seja você um iniciante curioso ou um entusiasta de IA, entender os seguintes conceitos de IA o deixará mais perto de desvendar o poder da IA.
1. Algoritmo
Um algoritmo é um conjunto de instruções ou regras que as máquinas seguem para resolver um problema ou realizar uma tarefa.
2. Inteligência Artificial
IA é a capacidade das máquinas de imitar a inteligência humana e executar tarefas comumente associadas a seres inteligentes.
3. Inteligência Artificial Geral (AGI)
AGI, também chamada de IA forte, é um tipo de IA que possui capacidades avançadas de inteligência semelhantes aos seres humanos. Enquanto inteligência geral artificial já foi principalmente um conceito teórico e um rico playground para pesquisa, muitos desenvolvedores de IA agora acreditam que a humanidade alcançará a AGI em algum momento da próxima década.,
4. Retropropagação
Backpropagation é um algoritmo que as redes neurais usam para melhorar sua precisão e desempenho. Ele funciona calculando o erro na saída, propagando-o de volta pela rede e ajustando os pesos e desvios das conexões para obter melhores resultados.
5. Preconceito
AI bias refere-se à tendência de um modelo de fazer certas previsões com mais frequência do que outras. O viés pode ser causado devido aos dados de treinamento de um modelo ou suas suposições inerentes.
6. Big Data
Big data é um termo que descreve conjuntos de dados que são muito grandes ou muito complexos para processar usando métodos tradicionais. Envolve a análise de vastos conjuntos de informações para extrair insights e padrões valiosos para melhorar a tomada de decisões.
7. Chatbot
Um chatbot é um programa que pode simular conversas com usuários humanos por meio de comandos de texto ou voz. Os chatbots podem entender e gerar respostas semelhantes às humanas, tornando-os uma ferramenta poderosa para aplicativos de atendimento ao cliente.
8. Computação Cognitiva
A computação cognitiva é um campo de IA com foco no desenvolvimento de sistemas que imitam as habilidades cognitivas humanas, como percepção, aprendizado, raciocínio e resolução de problemas.
9. Teoria da Aprendizagem Computacional
Um ramo da inteligência artificial que estuda algoritmos e modelos matemáticos de aprendizado de máquina. Ele se concentra nos fundamentos teóricos do aprendizado para entender como as máquinas podem adquirir conhecimento, fazer previsões e melhorar seu desempenho.
10. Visão Computacional
visão computacional refere-se à capacidade das máquinas de extrair informações visuais de imagens e vídeos digitais. Os algoritmos de visão computacional são amplamente utilizados em aplicações como detecção de objetos, reconhecimento facial, imagens médicas e veículos autônomos.
11. Mineração de dados
A mineração de dados é o processo de aquisição de conhecimento valioso a partir de grandes conjuntos de dados. Ele usa análise estatística e técnicas de aprendizado de máquina para identificar padrões, relacionamentos e tendências em dados para melhorar a tomada de decisões.
12. Ciência de Dados
A ciência de dados envolve a extração de insights de dados usando métodos, algoritmos e sistemas científicos. É mais abrangente do que a mineração de dados e abrange uma ampla gama de atividades, incluindo coleta de dados, visualização de dados e modelagem preditiva para resolver problemas complexos.
13. Aprendizado Profundo
O aprendizado profundo é um ramo da IA que usa redes neurais artificiais com várias camadas (nós interconectados dentro da rede neural) para aprender com grandes quantidades de dados. Ele permite que as máquinas executem tarefas complexas, como processamento de linguagem natural , imagem e reconhecimento de voz.
14. IA generativa
A IA generativa descreve sistemas e algoritmos de inteligência artificial que podem criar texto, áudio, vídeo e simulações. Esses sistemas de IA aprendem padrões e exemplos de dados existentes e usam esse conhecimento para criar resultados novos e originais.
15. Alucinação
alucinação de IA refere-se às instâncias em que um modelo produz resultados factualmente incorretos, irrelevantes ou sem sentido. Isso pode acontecer por vários motivos, incluindo falta de contexto, limitações nos dados de treinamento ou arquitetura.
16. Hiperparâmetros
Hiperparâmetros são configurações que definem como um algoritmo ou um modelo de aprendizado de máquina aprende e se comporta. Os hiperparâmetros incluem taxa de aprendizado, força de regularização e o número de camadas ocultas na rede. Você pode mexer com esses parâmetros para ajustar o desempenho do modelo de acordo com suas necessidades.
17. Modelo de linguagem grande (LLM)
Um LLM é um modelo de aprendizado de máquina treinado em grandes quantidades de dados e usa aprendizado supervisionado para produzir o próximo token em um determinado contexto para produzir respostas contextuais significativas às entradas do usuário. A palavra 'large' indica o uso de parâmetros extensivos pelo modelo de linguagem. Por exemplo, Os modelos GPT usam centenas de bilhões de parâmetros para realizar uma ampla gama de tarefas de PNL.
18. Aprendizado de Máquina
Aprendizado de máquina é uma maneira de as máquinas aprenderem e fazerem previsões sem serem explicitamente programadas. É como alimentar um computador com dados e capacitá-lo a tomar decisões ou fazer previsões identificando padrões nos dados.
19. Rede Neural
Uma rede neural é um modelo computacional inspirado no cérebro humano. Consiste em nós interligados, ou neurônios, organizados em camadas. Cada neurônio recebe informações de outros neurônios da rede, permitindo que ele aprenda padrões e tome decisões. As redes neurais são um componente chave em modelos de aprendizado de máquina que permitem que eles se destaquem em uma ampla gama de tarefas.
20. Geração de Linguagem Natural (NLG)
A geração de linguagem natural lida com a criação de texto legível por humanos a partir de dados estruturados. A NLG encontra aplicações em criação de conteúdo, chatbots e assistentes de voz.
21. Processamento de Linguagem Natural (NLP)
Processamento de linguagem natural é a capacidade das máquinas de interpretar, entender e responder a texto ou fala legível por humanos. É usado em vários aplicativos, incluindo análise de sentimento, classificação de texto e resposta a perguntas.
22. OpenAI
OpenAI é um laboratório de pesquisa em inteligência artificial, fundado em 2015 e sediado em San Francisco, EUA. A empresa desenvolve e implanta ferramentas de IA que podem parecer tão inteligentes quanto os humanos. O produto mais conhecido da OpenAI, o ChatGPT, foi lançado em novembro de 2022 e é considerado o chatbot mais avançado por sua capacidade de fornecer respostas sobre uma ampla gama de tópicos.
23. Reconhecimento de Padrões
O reconhecimento de padrões é a capacidade de um sistema de IA de identificar e interpretar padrões nos dados. Os algoritmos de reconhecimento de padrões encontram aplicações em reconhecimento facial, detecção de fraude e reconhecimento de fala.
24. Rede Neural Recorrente (RNN)
Um tipo de rede neural que pode processar dados sequenciais usando conexões de feedback. RNNs podem reter a memória de entradas anteriores e são adequados para tarefas como NLP e tradução automática.
25. Aprendizagem por Reforço
O aprendizado por reforço é uma técnica de aprendizado de máquina em que um agente de IA aprende a tomar decisões por meio de interações por tentativa e erro. O agente recebe recompensas ou punições de um algoritmo com base em suas ações, orientando-o a melhorar seu desempenho ao longo do tempo.
26. Aprendizagem Supervisionada
Um método de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado usando dados rotulados com a saída desejada. O modelo generaliza a partir dos dados rotulados e faz previsões precisas sobre novos dados.
27. Tokenização
A tokenização é o processo de dividir um documento de texto em unidades menores chamadas tokens. Esses tokens podem representar palavras, números, frases, símbolos ou qualquer elemento de texto com o qual um programa possa trabalhar. O objetivo da tokenização é extrair o máximo de dados não estruturados sem processar todo o texto como uma única string, o que é computacionalmente ineficiente e difícil de modelar.
28. Teste de Turing
Introduzido por Alan Turing em 1950, este teste avalia a capacidade de uma máquina de exibir inteligência indistinguível da de um ser humano. O Teste de Turing envolve um juiz humano interagindo com um humano e uma máquina sem saber qual é qual. Se o juiz não conseguir distinguir a máquina do humano, considera-se que a máquina passou no teste.
29. Aprendizado não supervisionado
Um método de aprendizado de máquina em que o modelo faz inferências a partir de conjuntos de dados não rotulados. Ele descobre padrões nos dados para fazer previsões sobre dados não vistos.
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Abraçando a linguagem da inteligência artificial
A IA é um campo em rápida evolução, mudando a forma como interagimos com a tecnologia. No entanto, com tantas novas palavras-chave surgindo constantemente, pode ser difícil acompanhar os últimos desenvolvimentos no campo.
Embora alguns termos possam parecer abstratos sem contexto, seu significado fica claro quando combinado com uma compreensão básica do aprendizado de máquina. A compreensão desses termos e conceitos pode estabelecer uma base poderosa que o capacitará a tomar decisões informadas no domínio da inteligência artificial.