O que é um modelo de IA?

Um modelo de IA é um programa de computador que usa algoritmos para tomar decisões e previsões informadas com base em novos dados. Ele é projetado para executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como aprendizado, raciocínio e resolução de problemas — tudo sem receber instruções explícitas para cada cenário.

Com sua capacidade única de entender e interpretar dados, os modelos de IA são a espinha dorsal do crescente setor de inteligência artificial, expandindo os limites do que é possível em áreas que vão da manufatura à saúde.

O que é um modelo de IA?

Um modelo de IA é um programa de computador, treinado em muitos dados, que pode encontrar padrões e fazer previsões sem intervenção humana. Se você já conversou com o ChatGPT ou seguiu as recomendações da Netflix sobre o que assistir, então você interagiu com um modelo de IA.

Enquanto a maioria dos programas de computador requer instruções precisas para executar tarefas específicas, os modelos de IA usam algoritmos, que são regras passo a passo que processam entradas em saídas usando aritmética, repetição e lógica de tomada de decisão. Algoritmos permitem que modelos de IA raciocinem, ajam e aprendam de forma independente, permitindo que eles lidem com mais “problemas complexos e dinâmicos” do que programas tradicionais, de acordo com Archer Chiang, um engenheiro de IA e fundador da empresa de presentes corporativos Giftpack — tarefas como processamento de linguagem natural e visão computacional, que programas tradicionais teriam dificuldade para executar sem programação explícita.

Os modelos de IA vêm em todas as formas e tamanhos. Cada um tem seu próprio conjunto distinto de habilidades, de acordo com os dados e a lógica de tomada de decisão que eles usam. Por exemplo, modelos de linguagem grande (LLMs) processam grandes quantidades de dados de texto para gerar respostas semelhantes às humanas e auxiliar em várias tarefas relacionadas à linguagem. E redes neurais convolucionais (CNNs) são boas em extrair padrões e características distintas de imagens, então elas são normalmente usadas em tarefas de reconhecimento de imagem.

Modelos de IA vs. Modelos de Aprendizado de Máquina

Hoje, quando falamos sobre modelos de IA, geralmente nos referimos ao aprendizado de máquina (ML) ou modelos de aprendizagem profunda (DL).

Modelos de Aprendizado de Máquina (ML)

Aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial em que computadores aprendem com dados para tomar decisões e fazer previsões sem serem explicitamente programados para isso. Modelos de ML usam algoritmos que identificam padrões em dados passados, o que os ajuda a tirar conclusões sobre novos dados e melhorar ao longo do tempo.

• Exemplos: Árvores de decisão, florestas aleatórias, modelos de regressão linear e regressão logística.

Modelos de Aprendizado Profundo (DL)

Deep learning é um subcampo do aprendizado de máquina que tenta imitar o cérebro humano, usando estruturas de algoritmos multicamadas chamadas redes neurais. Modelos DL podem identificar relacionamentos e padrões dentro de grandes quantidades de dados não estruturados, permitindo que eles lidem com tarefas complexas como reconhecimento de imagem e fala.

• Exemplos: Grandes modelos de linguagem, redes neurais convolucionais e redes adversárias gerativas (GANs).

Saber maisInteligência Artificial vs. Aprendizado de Máquina vs. Aprendizado Profundo

Como funcionam os modelos de IA?

Os modelos de IA funcionam analisando dados de entrada, empregando algoritmos e métodos estatísticos para descobrir padrões e correlações com os dados e usando o que aprendeu para tirar conclusões e tomar decisões informadas. O processo envolve três etapas básicas:

1. Coleta e processamento de dados

O processo começa com a coleta de um grande corpus de dados que são relevantes para a tarefa pretendida do modelo. Por exemplo, um modelo projetado para reconhecer imagens de cães precisa receber milhares de imagens de cães, junto com outros animais, para que ele possa aprender a diferença. Esses dados podem ser coletados de repositórios de código aberto, extraídos da internet e comprados de fontes privadas, como jornais e periódicos científicos. As empresas também podem usar seus próprios dados proprietários.

Os dados são então processados ​​e limpos para que fiquem em um formato utilizável. Isso envolve corrigir erros ou inconsistências nos dados, remover dados duplicados, preencher valores ausentes e padronizar entradas de dados.

A qualidade dos dados é, sem dúvida, a parte mais importante do desenvolvimento do modelo de IA, pois influencia diretamente a precisão e a confiabilidade do modelo na tomada de decisões e previsões confiáveis, disse Jignesh Patel, professor do departamento de ciência da computação da Carnegie Mellon University e cofundador da empresa de IA generativa DataChat. “Dados de alta qualidade são superimportantes para fazer com que esses modelos respondam corretamente.”

Ao mesmo tempo, dados de baixa qualidade podem arruinar um modelo de IA.[AI models] serão um reflexo de quaisquer dados que entraram”, disse Andrew Sellers, chefe de tecnologia na empresa de gerenciamento de dados Confluent. “Se você treinar um modelo em dados que são fundamentalmente tendenciosos, então as capacidades preditivas desse modelo serão fundamentalmente tendenciosas.”

2. Treinamento

Em seguida, o modelo de IA precisa ser treinado. Isso envolve alimentar todos os dados coletados e processados ​​na primeira etapa no modelo, testá-los e, em seguida, inspecionar os resultados para confirmar que o modelo está funcionando conforme o esperado. O treinamento é realizado de uma das três maneiras:

1. Aprendizagem supervisionada: O modelo é treinado em dados rotulados e informado sobre qual é a saída desejada. Por exemplo, um modelo pode aprender a distinguir entre fotos de gatos e cachorros treinando em um conjunto de dados em que cada imagem de entrada é rotulada como “gato” ou “cachorro”.
2. Aprendizagem não supervisionada: O modelo não tem acesso a dados rotulados; em vez disso, ele identifica as conexões e tendências dentro dos dados por si só. Por exemplo, um modelo pode analisar o comportamento de compra do cliente e, com base em padrões, sugerir o que comprar em seguida.
3. Aprendizagem por reforço: O modelo aprende a tomar decisões interagindo com seu ambiente, recebendo feedback na forma de recompensas para saídas corretas e penalidades para saídas incorretas. “Você não diz nada sobre as regras ou como deveria ser, você apenas dá um objetivo”, disse Yigit Ihlamur, pesquisador de IA e sócio geral da empresa de VC Vela Partners. Por exemplo, um modelo de IA encarregado de vencer um jogo deve aprender por tentativa e erro, gradualmente entendendo as regras e melhorando sua estratégia.

Durante o treinamento, os desenvolvedores ajustam os parâmetros internos do modelo (também conhecidos como pesos) para reduzir a probabilidade de ele cometer erros em previsões futuras — um processo iterativo conhecido como backpropagation, que continua até que as saídas do modelo sejam suficientemente precisas. Depois de treinado, o modelo de IA pode fazer previsões e tomar decisões com base em novos dados.

3. Monitoramento e Manutenção

Depois que um modelo de IA é implantado, seu desempenho é monitorado e atualizado continuamente para manter a precisão. Os modelos também podem continuar a aprender aproveitando o conhecimento adquirido em tarefas anteriores, criando um tipo de “ciclo de feedback virtuoso” no qual uma saída é realimentada em um modelo como entrada para treiná-lo ainda mais, disse Sellers. “Os dados gerados são realimentados no que ele sabe em execuções subsequentes.”

9 tipos comuns de modelos de IA (com casos de uso)

Aqui estão alguns dos modelos de IA mais comuns e como eles são usados ​​hoje.

1. Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)

Grandes modelos de linguagem são usados ​​para gerar texto semelhante ao humano. Eles são treinados em enormes quantidades de dados para aprender estrutura, gramática e padrões, permitindo que eles prevejam a próxima palavra ou sequência de palavras com base no contexto fornecido. Sua capacidade de compreender o significado e as nuances da linguagem permite que os LLMs se destaquem em tarefas como geração de texto, tradução de idiomas e resumo de conteúdo — tornando-os um componente-chave do campo maior da IA ​​generativa.

• Caso de uso: LLMs como GPT-4, Claude, Gemini e Mistral Large são usados ​​para alimentar chatbots de IA populares, permitindo que eles mantenham conversas naturais com usuários, escrevam poemas, editem códigos e muito mais.

2. Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

Redes neurais convolucionais são usadas para processar e analisar dados visuais, como imagens e vídeos. Para fazer isso, CNNs têm várias camadas que extraem características importantes de dados de imagem de entrada, como bordas, texturas, cores e formas. Esse processo continua, com cada camada olhando para partes maiores e mais significativas da imagem, até que o modelo decida o que a imagem está mostrando com base em todas as características que encontrou.

• Caso de uso: CNNs são usadas em sistemas de reconhecimento facial, ajudando a verificar ou identificar uma pessoa com base em suas características faciais extraídas de imagens ou quadros de vídeo. Os sistemas de reconhecimento facial baseados em CNN podem conceder entrada em locais seguros e desbloquear smartphones.

3. Redes Neurais Recorrentes (RNNs)

Redes neurais recorrentes são usadas para processar dados sequenciais, onde a ordem dos pontos de dados importa. Como as RNNs podem reter informações de entradas anteriores por meio de loops em sua arquitetura, elas são especialmente boas em tarefas como modelagem de linguagem, reconhecimento de fala e previsão — quando entender a ordem e o relacionamento entre pontos de dados é essencial para previsões precisas.

• Caso de uso: RNNs podem analisar informações financeiras históricas para prever flutuações futuras nos preços das ações. Isso ajuda traders, analistas financeiros e investidores a tomar decisões mais informadas sobre quais ações comprar com base em tendências potenciais do mercado.

4. Redes Adversariais Generativas (GANs)

Redes adversariais generativas são modelos de aprendizado profundo que têm duas redes neurais concorrentes: geradores e discriminadores. O gerador cria saídas falsas que se assemelham a dados reais (como texto, imagens, áudio), enquanto o discriminador trabalha para diferenciar os dados artificiais dos dados reais fornecidos em um conjunto de dados de treinamento. Com o tempo, o gerador produz dados cada vez mais realistas e o discriminador fica melhor em detectá-los, resultando em dados sintéticos de alta qualidade, como imagens, áudio e vídeo gerados por IA.

• Caso de uso: GANs são usadas para criar deepfakes, uma forma de mídia visual artificial usada na indústria do entretenimento para trocar rostos de atores em cenas, alterar a aparência ou a idade de um ator e muito mais.

5. Modelos de Regressão Logística

Modelos de regressão logística são usados ​​em tarefas de classificação binária, onde o objetivo é estimar a probabilidade de um de dois resultados possíveis — sim/não, verdadeiro/falso, spam/não spam — com base em um conjunto de variáveis ​​independentes.

• Caso de uso: Modelos de regressão logística são usados ​​em bancos para ajudar a detectar transações fraudulentas. Ao analisar vários dados históricos, como valor da transação, local e frequência, esses modelos podem ajudar as instituições financeiras a sinalizar atividades suspeitas nos cartões de crédito e débito dos clientes — marcando cada transação como fraude ou não fraude.

6. Modelos de Regressão Linear

Modelos de regressão linear são usados ​​para prever o valor de uma variável dependente (saída) com base em variáveis ​​independentes (entradas) fornecidas. Usando uma equação linear, o modelo estabelece uma relação entre pontos de dados de entrada para estimar o valor de uma saída. Modelos de regressão linear são frequentemente usados ​​para prever resultados contínuos, como prever vendas ou prever tendências.

• Caso de uso: No setor imobiliário, modelos de regressão linear podem ser usados ​​para prever o preço de uma casa com base em fatores como metragem quadrada, localização e idade. Ao analisar dados relevantes de vendas anteriores, o modelo pode descobrir como cada um desses fatores influencia o valor de uma propriedade, ajudando os agentes imobiliários a precificá-la adequadamente.

7. Árvores de decisão

Árvores de decisão usam uma “estrutura semelhante a uma árvore” para organizar dados em pequenos grupos e então usar esses grupos para prever resultados. “Cada nó na árvore representa um recurso, e os ramos representam decisões, levando a nós de folha que indicam a saída”, disse Chiang. Árvores de decisão são intuitivas e fáceis de interpretar et, tornando-os ferramentas úteis para tomada de decisões em áreas de alto risco, como saúde e finanças, onde as escolhas que esses modelos fazem podem afetar significativamente a vida das pessoas.

• Caso de uso: Árvores de decisão podem ajudar as empresas a analisar fatores como tendências de mercado, preferências dos clientes e ofertas dos concorrentes, e então dividir as decisões em etapas simples nas quais se deve focar.

8. Florestas aleatórias

Florestas aleatórias dividem processos complexos de tomada de decisão em uma série de “folhas” individuais, combinando múltiplas árvores de decisão para fazer previsões mais precisas. Cada árvore na floresta usa um subconjunto aleatório de recursos para tirar uma conclusão, todos os quais são agregados e calculados para chegar a uma decisão final. Embora florestas aleatórias tendam a ser mais difíceis de interpretar do que árvores de decisão únicas, elas geralmente são mais precisas e podem lidar com volumes maiores de dados diversos.

• Caso de uso: No setor bancário, florestas aleatórias podem ser usadas para prever quais clientes têm maior probabilidade de pagar suas dívidas em dia, levando em consideração fatores como histórico de crédito, níveis de renda, valores de empréstimos e outros comportamentos de compra anteriores.

9. Máquinas de vetores de suporte (SVMs)

As máquinas de vetores de suporte são projetadas para resolver problemas de classificação binária e regressão, onde é preciso organizar dados em um de dois grupos. Esses modelos funcionam criando uma linha (ou hiperplano) separando dados em diferentes classes, com o objetivo de maximizar a distância entre o hiperplano e os pontos de dados mais próximos em cada categoria — facilitando assim a distinção entre classes de dados. As SVMs são versáteis e podem lidar com relacionamentos não lineares entre dados, o que significa que são boas em distinguir padrões complexos.

• Caso de uso: Os SVMs são frequentemente usados ​​no campo da biometria, ajudando a identificar a voz, o rosto, a impressão digital, a caligrafia, o andar e muito mais, com base em características fisiológicas e físicas únicas.

É importante lembrar que nenhum modelo de IA é perfeito — todos eles erram, e pode ser desafiador (se não impossível) entender completamente por que eles tomam as decisões que tomam.