A IA pode aprender sem dados?
A IA atual não pode aprender completamente sem dados. Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo dependem de dados para reconhecer padrões, extrair regras e melhorar o desempenho. Mesmo modelos avançados, como GPTs ou sistemas de Aprendizado por Reforço, ainda precisam de dados de entrada ou experiência ambiental para “aprender” e fazer previsões precisas. Em outras palavras, dados são o combustível mais importante para o crescimento da IA, e sem dados, a IA não pode entender ou tomar decisões úteis.
Compreendendo a Relação da IA com os Dados
Você está se perguntando, "A IA pode aprender sozinha sem nenhum dado?" Para obter a resposta mais detalhada e razoável, vamos explorar este tema a fundo com a INVIAI.
Por exemplo, no aprendizado supervisionado, a IA aprende a partir de grandes conjuntos de dados que humanos rotularam (imagens, texto, áudio, etc.) para identificar padrões.
Mesmo no aprendizado não supervisionado, a IA ainda necessita de dados brutos, não rotulados, para descobrir estruturas ou padrões ocultos dentro desses dados por conta própria.
Portanto, independentemente do método, a IA deve ser "nutrida" com dados—sejam dados rotulados, auto-rotulados (auto-supervisionados) ou dados de ambientes do mundo real. Sem nenhum dado de entrada, o sistema não pode aprender nada novo.
Métodos Comuns de Aprendizado de IA
Hoje, os modelos de IA aprendem principalmente através das seguintes abordagens:
Aprendizado Supervisionado
Aprendizado Não Supervisionado
Aprendizado Auto-Supervisionado
Aprendizado por Reforço (RL)
Aprendizado por reforço é ensinar um agente de software a se comportar em um ambiente informando-o dos resultados de suas ações.
— Wikipedia
Aprendizado Federado
Para dados sensíveis, como imagens médicas pessoais, o Aprendizado Federado permite que múltiplos dispositivos (ou organizações) treinem colaborativamente um modelo compartilhado sem compartilhar os dados brutos.
- Modelo global enviado para cada dispositivo
- Treinamento apenas nos dados locais
- Apenas atualizações do modelo são compartilhadas
- Dados brutos nunca saem do dispositivo
Aprendizado Zero-Shot
Capacidade da IA de inferir novos conceitos sem exemplos específicos, baseando-se no conhecimento amplo previamente adquirido.
- Reconhece conceitos nunca vistos
- Usa base de conhecimento prévia
- Pré-treinado em grandes conjuntos de dados
- Permite raciocinar sobre novas ideias
Um modelo de IA é treinado para reconhecer ou classificar objetos/conceitos que nunca viu exemplos antes.
— IBM, definindo Aprendizado Zero-Shot
Em resumo: Todos esses métodos mostram que não existe uma forma mágica para a IA aprender sem dados—de alguma forma ou outra. A IA pode reduzir a dependência de dados rotulados por humanos ou aprender com a experiência, mas não pode aprender do nada.
Tendências Avançadas: Aprendendo com "Experiência" em vez de Dados Estáticos
Pesquisadores estão agora explorando formas para a IA depender menos de dados fornecidos por humanos. Por exemplo, a DeepMind propôs recentemente um modelo de "streams" na era da "IA baseada em experiência," onde a IA aprende principalmente a partir de suas próprias interações com o mundo, em vez de problemas e perguntas projetados por humanos.
Podemos alcançar isso permitindo que agentes aprendam continuamente com suas próprias experiências—isto é, dados gerados pelo próprio agente enquanto interage com o ambiente… A experiência se tornará o principal meio de melhoria, superando a escala atual de dados fornecidos por humanos.
— Pesquisa DeepMind, citada pelo VentureBeat
Em outras palavras, no futuro, a própria IA gerará seus próprios dados por meio de experimentação, observação e ajuste de ações—semelhante a como os humanos aprendem com a experiência do mundo real.
Dados Fornecidos por Humanos
- Requer conjuntos de dados rotulados
- Depende da expertise humana
- Limitada pelos exemplos disponíveis
- Abordagem de aprendizado estática
Dados Auto-Gerados
- Cria seus próprios desafios
- Aprende com feedback do ambiente
- Melhoria contínua
- Abordagem de aprendizado dinâmica
Notavelmente, apesar de não usar dados externos de treinamento, o AZR alcança desempenho de ponta em tarefas de matemática e programação, superando até modelos treinados com dezenas de milhares de exemplos rotulados. Isso demonstra que a IA pode gerar seu próprio "conjunto de dados" ao propor e resolver desafios continuamente.
Sistemas de Aprendizado Autônomo
Além do AZR, muitos outros estudos exploram IA que aprende autonomamente. Sistemas de agentes inteligentes podem interagir com softwares e mundos virtuais para acumular dados experienciados.
- Interação com ferramentas e sites
- Aprendizado a partir de jogos de simulação
- Definição própria de metas e recompensas
- Desenvolvimento de hábitos autônomos
Principais Conclusões
Em vez disso, a IA pode aprender menos a partir de dados fornecidos por humanos ao:
- Usar dados não rotulados (aprendizado não supervisionado)
- Aprender com feedback ambiental (aprendizado por reforço)
- Criar seus próprios desafios (por exemplo, o modelo AZR)
Muitos especialistas acreditam que, no futuro, a IA aprenderá cada vez mais por meio da experiência que coleta por si mesma, tornando a experiência o principal "dado" que a ajuda a melhorar.
