Está se perguntando, “A IA pode aprender sozinha sem nenhum dado?” Para obter a resposta mais detalhada e razoável, vamos explorar esse tema a fundo com a INVIAI.
Primeiramente, é importante entender que os dados são o elemento central em todos os modelos modernos de IA baseados em aprendizado de máquina. A IA não pode “estabelecer” conhecimento por si só sem dados de entrada.
Por exemplo, no aprendizado supervisionado, a IA aprende a partir de grandes conjuntos de dados que foram rotulados por humanos (imagens, textos, áudios, etc.) para identificar padrões.
Mesmo no aprendizado não supervisionado, a IA ainda precisa de dados brutos e não rotulados para descobrir, por conta própria, estruturas ou padrões ocultos nesses dados.
Portanto, independentemente do método, a IA deve ser “alimentada” com dados — sejam dados rotulados, dados auto-rotulados (auto-supervisionados) ou dados provenientes de ambientes reais. Sem qualquer dado de entrada, o sistema não consegue aprender nada novo.
Métodos Comuns de Aprendizado de IA
Hoje, os modelos de IA aprendem principalmente por meio das seguintes abordagens:
- Aprendizado Supervisionado:
A IA aprende a partir de grandes conjuntos de dados rotulados. Por exemplo, para reconhecer gatos em imagens, são necessárias milhares de fotos rotuladas como “gato” ou “não gato” para o treinamento. Esse método é altamente eficaz, mas exige um esforço significativo de rotulagem.
- Aprendizado Não Supervisionado:
A IA recebe dados brutos não rotulados e busca padrões ou agrupamentos dentro deles. Por exemplo, algoritmos de clusterização agrupam conjuntos de dados com características semelhantes. Esse método permite que a IA “autoaprenda” a partir dos dados e descubra padrões sem a orientação humana.
- Aprendizado Auto-Supervisionado:
Uma variante usada para grandes redes neurais e grandes modelos de linguagem (LLMs), onde o modelo gera suas próprias etiquetas para os dados (por exemplo, prevendo a próxima palavra em uma frase ou reconstruindo partes faltantes) e então aprende a partir delas. Essa abordagem permite que a IA utilize grandes conjuntos de textos ou imagens sem rotulagem humana.
- Aprendizado por Reforço (RL):
Em vez de dados estáticos, a IA (chamada de agente) interage com um ambiente e aprende com base em sinais de recompensa. A Wikipédia define RL como: “Aprendizado por reforço é ensinar um agente de software a se comportar em um ambiente informando-o sobre os resultados de suas ações.”
Ou seja, a IA toma ações, observa os resultados (por exemplo, recompensa ou penalidade) e ajusta suas estratégias para melhorar o desempenho.
Por exemplo, em vez de um humano ensinar xadrez, o AlphaZero da DeepMind joga milhões de partidas contra si mesmo, descobrindo novas estratégias por meio dos sinais de vitória, sem depender de conjuntos de dados de especialistas pré-fornecidos.
- 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.
O Google explica que, no Aprendizado Federado, o modelo global é enviado a cada dispositivo para treinamento com dados locais, e apenas as atualizações do modelo são enviadas de volta — os dados brutos nunca saem do dispositivo.
Dessa forma, o modelo pode aprender a partir de dados distribuídos em vários locais sem centralizá-los. Contudo, a IA ainda precisa de dados locais em cada dispositivo para aprender.
- Aprendizado Zero-Shot:
É a capacidade da IA de inferir novos conceitos sem exemplos específicos. A IBM define Aprendizado Zero-Shot como situações em que “um modelo de IA é treinado para reconhecer ou classificar objetos/conceitos que nunca viu antes.”
O aprendizado zero-shot depende de conhecimento amplo previamente adquirido. Por exemplo, muitos grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT, são pré-treinados em enormes corpora de texto. Graças a esse conhecimento prévio, eles conseguem raciocinar sobre novos conceitos mesmo sem exemplos explícitos.
Embora pareça que a IA pode “aprender sem dados”, na realidade, os LLMs ainda dependem de grandes conjuntos de dados iniciais para construir suas capacidades linguísticas fundamentais.
Em resumo, todos esses métodos mostram que não existe uma forma mágica para a IA aprender sem dados — de uma forma ou de 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: Aprendizado a partir da “Experiência” em vez de Dados Estáticos
Pesquisadores estão explorando formas para que a IA dependa 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.
O VentureBeat citou a pesquisa da DeepMind: “Podemos alcançar isso permitindo que agentes aprendam continuamente a partir de suas próprias experiências — ou seja, dados gerados pelo próprio agente enquanto interage com o ambiente… A experiência se tornará o principal meio de aprimoramento, superando a escala atual de dados fornecidos por humanos.”
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.
Um exemplo concreto é o modelo Absolute Zero Reasoner (AZR). O AZR é treinado inteiramente por meio de auto-jogo, sem necessidade de dados fornecidos por humanos. Ele gera seus próprios problemas (por exemplo, trechos de código ou problemas matemáticos), resolve-os e usa os resultados (por meio da execução do código ou feedback do ambiente) como sinais de recompensa para aprender.
Notavelmente, apesar de não usar dados externos para 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” continuamente, propondo e resolvendo desafios.
Além do AZR, muitos outros estudos exploram IA que aprende autonomamente. Sistemas de agentes inteligentes podem interagir com softwares e mundos virtuais (ferramentas, sites, jogos de simulação) para acumular dados de experiência.
A IA pode ser projetada para definir seus próprios objetivos e recompensas, de forma semelhante a como os humanos desenvolvem hábitos. Embora ainda em estágio de pesquisa, essas ideias reforçam o ponto: nenhuma IA pode realmente aprender sem dados — em vez disso, os “dados” vêm das próprias experiências da IA.
>>> Saiba mais:
Em resumo, a IA atual ainda precisa de dados (de algum tipo) para aprender. Não existe algo como uma “IA sem dados” de verdade.
Em vez disso, a IA pode aprender menos a partir de dados fornecidos por humanos usando dados não rotulados (aprendizado não supervisionado), aprendendo com feedback ambiental (aprendizado por reforço) ou até criando seus próprios desafios (como o modelo AZR).
Muitos especialistas acreditam que, no futuro, a IA aprenderá cada vez mais por meio da experiência que coleta por conta própria, tornando a experiência o principal “dado” que a ajuda a evoluir.
Mas, independentemente disso, a verdade permanece: a IA não pode aprender do nada; a fonte dos “dados” pode ser mais sofisticada (por exemplo, sinais ambientais, recompensas), mas sempre precisará de algum tipo de entrada para que a máquina aprenda e melhore.
