Lar Ciência Inteligência Artificial – Dos Algoritmos à Consciência?

Inteligência Artificial – Dos Algoritmos à Consciência?

por Amadeu Do Amaral

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1. O que é IA? Não robôs, mas matemática.
A inteligência artificial não é necessariamente os androides dos filmes. São algoritmos capazes de aprender, reconhecer imagens e tomar decisões. De sistemas simples que detectam spam a redes neurais que criam imagens e textos, a IA moderna é principalmente aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo em redes neurais.

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2. O avanço da década de 2010 foram as redes neurais profundas.
Graças ao crescimento do poder computacional (GPUs), big data e novas arquiteturas (por exemplo, Transformers), a IA deu um salto à frente. AlphaGo derrotou o campeão de Go (2016), GPT-3 escreveu ensaios (2020) e DALL-E gerou imagens a partir de texto (2021). A IA deixou de ser altamente especializada – tornou-se “geral”, multimodal e criativa.

3. Como a IA é treinada? Com ​​base em dados, erros e recompensas.
Aprendizado supervisionado: o algoritmo recebe milhões de exemplos de entrada e saída (por exemplo, foto de gato → texto “gato”). Aprendizado não supervisionado: encontra estruturas ocultas nos dados (agrupamento). Aprendizado por reforço: recebe uma “recompensa” por ações corretas (como em videogames). O aprendizado não supervisionado é a próxima fronteira: a IA gera seus próprios dados e aprende com eles.

4. Aplicações – da medicina à arte.
Na medicina: diagnóstico de câncer a partir de imagens, predição da estrutura de proteínas (AlphaFold), desenvolvimento de medicamentos. Na ciência: análise de dados do Grande Colisor de Hádrons, modelagem climática. Na criatividade: música, poesia, roteiros de filmes. Na indústria: manutenção preditiva, logística, robôs. A IA se tornou uma ferramenta universal para cognição e criação.

5. Problemas – viés, “alucinações”, “caixa preta”.
A IA aprende com dados, e os dados frequentemente contêm vieses humanos. Por exemplo, a IA para contratação pode discriminar mulheres. Modelos de linguagem “alucinam” — eles fornecem informações falsas com confiança. Redes neurais são “caixas pretas”: é difícil entender por que tomaram determinada decisão. Isso compromete a confiança e a segurança.

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