A inteligência artificial (IA) está cada vez mais presente em nossas vidas, desde as sugestões de filmes que a Netflix oferece até os carros autônomos da Waymo. Você já se perguntou como a IA funciona? Por trás de cada aplicação inteligente, existe um processo pelo qual as máquinas aprendem com os dados e tomam decisões.

Neste artigo, vamos explorar de forma simples o princípio de funcionamento da IA, com foco especial nos sistemas de aprendizado de máquina (machine learning), que são o coração da maioria das IAs modernas.

IA “aprende” e toma decisões com base em dados

Essencialmente, a IA funciona aprendendo a partir dos dados. Em vez de ser programada com respostas fixas para todas as situações, os sistemas de IA (especialmente os que usam machine learning) recebem uma grande quantidade de dados e descobrem padrões ou regras ocultas nesses dados.

Depois, eles usam o que aprenderam para prever ou tomar decisões quando encontram novos dados. Esse processo é semelhante ao aprendizado humano: observamos muitos exemplos, extraímos experiências e aplicamos esse conhecimento em novas situações.

Por exemplo, para ensinar uma IA a diferenciar imagens de gatos e cachorros, coletamos milhares de fotos desses animais e as rotulamos (por exemplo: esta é uma foto de gato, esta é de cachorro). O algoritmo da IA analisa esse enorme banco de imagens para identificar características que distinguem gatos de cachorros – como bigodes, formato do rosto, entre outros. Durante o aprendizado, o sistema ajusta seus parâmetros internos para reconhecer com mais precisão.

Como resultado, a IA cria um modelo capaz de identificar se uma imagem nova (nunca vista antes) é de gato ou cachorro. Se errar, o modelo pode ser ajustado (com base no algoritmo) para melhorar a precisão na próxima vez.

Resumidamente, o processo de aprendizado e funcionamento da IA geralmente envolve as seguintes etapas principais:

• Coleta de dados (Input)

Primeiramente, a IA precisa de dados de entrada para aprender. Esses dados podem ser de vários tipos: números, textos, imagens, sons, etc., e geralmente são coletados e preparados cuidadosamente. Por exemplo, para treinar uma IA a reconhecer gatos, coletamos dezenas de milhares de imagens de gatos (e não gatos) e as rotulamos adequadamente. A qualidade e a quantidade dos dados nessa etapa são cruciais – quanto mais variados e numerosos os dados, melhor a IA aprende.

• Treinamento do modelo (Learning/Training)

Em seguida, ocorre a fase em que a máquina aprende a partir dos dados. Os dados de entrada são processados por um algoritmo de aprendizado (machine learning algorithm). Esse algoritmo busca padrões ou correlações nos dados e ajusta gradualmente os parâmetros internos para se adequar melhor aos dados.

No caso das redes neurais artificiais (comuns em deep learning), o treinamento consiste em ajustar os pesos (weights) das conexões entre neurônios em múltiplas iterações. A IA tenta prever os dados de treinamento e corrige seus erros com base na diferença entre a previsão e o resultado real (processo conhecido como retropropagação – backpropagation).

O importante é que, nessa etapa, a IA aprende com a experiência (dados de exemplo), assim como um estudante pratica exercícios: erra, aprende e ajusta.

• Fazer previsões/resultados (Inference)

Após o treinamento, a IA possui um modelo treinado. Agora, ao receber novos dados de entrada (que nunca viu antes), a IA pode usar o modelo para fazer previsões ou tomar decisões.

Por exemplo, depois de treinada, a IA que diferencia gatos e cachorros pode analisar uma nova foto e prever “isto é um gato” com certa probabilidade. De forma semelhante, uma IA treinada com dados bancários pode prever se uma nova transação é fraudulenta; ou um modelo treinado com dados médicos pode sugerir diagnósticos para um paciente novo. Essa fase é chamada de inferência – a IA aplica o conhecimento aprendido na prática.

• Ajuste e melhoria (Feedback & Improvement)

Uma característica importante da IA (especialmente dos sistemas de aprendizado de máquina) é a capacidade de autoaperfeiçoamento ao longo do tempo. Se a IA gera um resultado e recebe feedback sobre sua precisão (por exemplo, um humano indica se a previsão está certa ou errada), ela pode ajustar o modelo para melhorar.

Voltando ao exemplo de classificação gato/cachorro: se o modelo errar em alguns casos (confundir cachorro com gato, por exemplo), os engenheiros podem adicionar dados desses casos difíceis ou ajustar a arquitetura/hiperparâmetros do modelo para que a IA aprenda mais. Com atualizações contínuas, a IA se torna cada vez mais precisa e inteligente com o tempo.

Essa etapa é semelhante a corrigir exercícios com base no feedback do professor e aprender com os erros. Para alguns sistemas específicos (como aprendizado por reforço em jogos), o ajuste ocorre continuamente durante a operação: a IA tenta ações, evita as que dão resultados ruins e reforça as que dão bons resultados.

De modo geral, os sistemas de IA funcionam combinando três habilidades principais: aprender com dados, aplicar lógica para inferir resultados e ajustar-se a partir dos erros. Na fase de aprendizado, a IA coleta e extrai informações dos dados (criando “conhecimento”).

Na fase de inferência, a IA usa esse conhecimento para lidar com novas situações e gerar resultados. E, por meio da auto correção, a IA refina continuamente seu funcionamento para aumentar a precisão. Essa combinação de aprendizado, raciocínio e autoajuste é o que torna os sistemas de IA modernos tão poderosos.

Exemplo simples para entender como a IA funciona

Vamos considerar um exemplo prático para ilustrar melhor o processo: um chatbot de IA que responde mensagens automaticamente. Suponha que você queira criar um chatbot para atendimento ao cliente, capaz de responder perguntas em português de forma natural.

• Coleta de dados: Você precisa de um grande volume de dados de conversas para ensinar o chatbot a entender a linguagem e como responder. Esses dados podem ser milhões de perguntas e respostas modelo de atendimentos anteriores, ou dados da internet (como fóruns, redes sociais) que foram compilados e limpos. Cada pergunta vem acompanhada da resposta correta (como um rótulo) para o chatbot aprender.
• Treinamento do chatbot: Você escolhe um modelo de IA para linguagem (por exemplo, uma grande rede neural Transformer) e o faz “ler” todo o conjunto de dados coletado. O modelo aprende a associar perguntas às respostas adequadas, além de aprender a usar a linguagem natural fluentemente. Gradualmente, a cada iteração, o chatbot melhora sua capacidade de entender o contexto e responder adequadamente. Ele aprende que, quando o cliente pergunta “Esqueci minha senha, o que faço?”, a resposta deve orientar sobre recuperação de senha, e não fugir do assunto. Esse processo é parecido com um funcionário novo que lê milhares de scripts de atendimento para dominar o trabalho.
• Responder ao usuário: Quando o chatbot é implementado, um cliente insere uma pergunta nova (que o chatbot nunca viu antes). O chatbot analisa a pergunta, extrai a intenção principal (por exemplo, o cliente está perguntando sobre senha esquecida) com base no que aprendeu, e gera uma resposta adequada com base no conhecimento acumulado. Se bem treinado, a resposta será natural e precisa, como se fosse escrita por um humano.
• Melhoria ao longo do tempo: Após cada interação, podemos informar ao chatbot se ele respondeu corretamente ou não (com base no feedback do cliente ou avaliação de um atendente). Se a resposta não for boa, os dados dessa interação são adicionados ao conjunto de treinamento para a próxima melhoria. Assim, o chatbot vai aprimorando seu conhecimento e forma de responder. Esse é o ciclo de feedback que permite à IA autoaperfeiçoar-se.

O exemplo acima mostra claramente como uma IA real “aprende” e funciona: aprendendo com dados passados para aplicar em situações futuras. Seja para classificar gatos/cachorros ou responder perguntas de clientes, o princípio básico é o mesmo.

Como funciona a IA generativa?

Uma tendência recente no campo da IA é a IA generativa (Generative AI) – sistemas capazes de criar conteúdo novo como textos, imagens e sons que nunca existiram antes. Mas como a IA generativa funciona e o que a diferencia?

Na prática, a IA generativa também se baseia em aprendizado profundo a partir de grandes volumes de dados, mas em vez de apenas prever ou classificar, o modelo é treinado para gerar saídas novas com base nos padrões aprendidos.

Por exemplo, modelos de linguagem grandes como o ChatGPT são treinados com bilhões de palavras (livros, artigos, sites) para aprender as relações entre palavras e frases. Sua estrutura é uma rede neural profunda (com dezenas de bilhões de parâmetros) capaz de prever a próxima palavra em uma frase.

Ao usar, em vez de responder com frases memorizadas, o ChatGPT cria respostas novas escolhendo palavra por palavra com base nas probabilidades aprendidas. O resultado é um texto fluido, que reflete o estilo da linguagem dos dados de treinamento, mas com conteúdo original.

Em outras palavras, sistemas de IA generativa como ChatGPT ou IA para criação de imagens (Midjourney, DALL-E) funcionam aprendendo profundamente a “linguagem” do domínio (seja humana, visual, musical etc.) e construindo produtos novos sob demanda com base no conhecimento adquirido. Eles são equipados com modelos de aprendizado profundo muito grandes – chamados de modelos base (foundation models) ou modelos de linguagem grandes (LLM) – treinados com enormes volumes de dados usando algoritmos especiais (como Transformer em processamento de linguagem).

Isso permite que programas como ChatGPT ou Midjourney criem conteúdo novo (texto, imagens, música etc.) com base no conhecimento aprendido, em vez de apenas responder selecionando respostas prontas. Por exemplo, ao pedir “escreva uma história sobre um gato programador”, o ChatGPT usa seu entendimento da linguagem e inúmeras histórias lidas para criar uma narrativa totalmente nova conforme o tema.

O diferencial da IA generativa é que ela não apenas reconhece ou analisa, mas realmente cria em certo grau. Claro que essa criatividade é baseada no que a IA aprendeu – ela combina e transforma padrões vistos para formar algo novo. Mas o resultado pode ser muito variado e rico, tornando a IA generativa uma ferramenta poderosa para criação de conteúdo, design, entretenimento e muitos outros campos.

>>> Clique para saber mais sobre:

Histórico da formação e desenvolvimento da IA

Tipos comuns de inteligência artificial

Em resumo, a IA funciona aprendendo com a experiência (dados), assim como os humanos aprendem com suas vivências. Por meio do treinamento, as máquinas gradualmente generalizam o conhecimento a partir dos dados de exemplo e formam modelos para aplicação futura.

Embora existam diferentes algoritmos – desde árvores de decisão simples até redes neurais profundas com bilhões de parâmetros – o objetivo comum da IA é descobrir regras ocultas que ajudam a resolver problemas. Graças ao enorme volume de dados e ao poder computacional atual, a IA alcançou feitos impressionantes, desde reconhecimento preciso de imagens e voz até a capacidade de escrever textos e criar imagens automaticamente.

Esperamos que esta explicação tenha proporcionado uma visão clara e intuitiva sobre como a IA “pensa” e funciona por trás das telas. A IA não é mais uma “caixa preta” misteriosa – é o resultado de um processo contínuo de aprendizado a partir dos dados, tentativa e erro, e aprimoramento constante, muito parecido com a forma como nós, humanos, adquirimos conhecimento e habilidades.

Acompanhe INVIAI para ficar por dentro de mais novidades sobre IA!