Desmistificando Inteligência Artificial: O Ponto de Vista de um Iniciante

Este Post faz parte de um exercício de aprendizado sobre Inteligência Artificial, o conteúdo não tem a intenção de ensinar, mas sim de explorar e expressar os conhecimentos adquiridos por mim, Lucas Hang, nas últimas semanas e meses de estudo sobre IA. Além disso, por meio do uso de ferramentas de IA, pretendo criar conteúdos em diferentes formatos, como artigos em inglês e português, apresentações, imagens e até mesmo sites, tudo partindo de um conteúdo em Audio gravado por mim. Este é o resultado final, mas o link para um post descrevendo todo o processo criativo se encontra aqui. Agradeço sua compreensão e adoraria receber críticas construtivas.

Linha de Raciocínio e Desmistificação

Aqui, farei uso do ChatGPT como principal exemplo prático para exemplificar alguns termos frequentemente utilizados no campo da Inteligência Artificial. Explicarei o significado desses termos e de que forma eles contribuem para o entendimento e desmistificação dessa área. É importante compreender que a IA não é uma ferramenta mágica, mas sim uma tecnologia incrível que pode ser explicada em certa medida.

Após essa introdução, aprofundaremos a discussão em torno de termos mais complexos, relacionados ao funcionamento do ChatGPT e de outros modelos por trás das cortinas. Prepare-se para aprender sobre Redes Neurais, Aprendizado de Máquina, Probabilidade e conceitos matemáticos, como Funções Matemáticas de múltiplas dimensões. Embora meu conhecimento nesses tópicos seja limitado, tentarei transmitir informações relevantes, podendo haver imprecisões (o que é justo considerando que estamos discutindo o ChatGPT).

Desmistificação dos Termos

Nesta seção, vamos explorar os termos e conceitos essenciais relacionados à Inteligência Artificial (IA). É importante compreender que a IA abrange um amplo campo de estudo, embora seja relativamente recente em termos de popularização. Dentre os conceitos que surgem nesse contexto, destacam-se siglas como LLM (Large Language Models) e GPT (Generative Pre-trained Transformer), além de outros termos importantes, como Neural Networks e Machine Learning.

A sigla LLM significa Large Language Models, ou seja, Modelos de Linguagem Largos. Modelos são projetados com propósitos específicos, assim como diferentes modelos de celulares têm características distintas, como maior duração de bateria, qualidade de câmera ou design avançado. No contexto da Inteligência Artificial, o "L" em LLM indica a ênfase na linguagem, principalmente na forma de texto. Esses modelos são notavelmente grandes, o que os diferencia de modelos anteriores. Além disso, é importante compreender que existem modelos multimodais que são capazes de entender não apenas texto, mas também imagens e áudio.

A sigla GPT, usada no contexto do ChatGPT, refere-se a Generative Pre-trained Transformer. Em português, seria algo como Transformador Generativo Pré-treinado. O prefixo "pré-treinado" indica que o modelo foi treinado anteriormente com uma grande quantidade de dados específicos para a sua finalidade. O termo "generativo" destaca a capacidade do modelo de criar conteúdo original e criativo. Isso difere de modelos preditivos, que podem fornecer respostas binárias ou numéricas. Por fim, "Transformer" (não tenho certeza sobra esse) refere-se à capacidade do modelo de transformar conteúdos prévios ou ajustar-se a diferentes contextos, proporcionando flexibilidade em sua geração de conteúdo.

Funcionamento e Aprendizado de Modelos GPT

O chat GPT é um produto que utiliza modelos GPT (Transformadores Geradores Pré-treinados) em seu funcionamento. Esses modelos funcionam devido à previsibilidade computacional do comportamento humano na escrita e escolha de palavras, letras, frases, sentenças e orações. Embora não seja um processo simples, do ponto de vista computacional, é possível transformar esse comportamento em um raciocínio computacional, assim como em outras áreas de inteligência artificial, como identificação de imagens e predição de voz e vídeo.

Embora os modelos GPT sejam eficientes, entender completamente seu funcionamento é uma questão complexa. Muitos desses modelos são considerados "caixas pretas", pois suas decisões e processamentos internos não podem ser analisados em sua totalidade. No entanto, a eficácia desses modelos está relacionada ao treinamento extensivo e ao uso de uma vasta quantidade de dados e parâmetros (apesar de são ser uma relação linear). O treinamento desses modelos envolve o uso de Redes Neurais e Aprendizado de Máquina, que são conceitos fundamentais para a compreensão da Inteligência Artificial.

O papel das Redes Neurais e do Aprendizado de Máquina

As Redes Neurais foram desenvolvidas com o intuito de imitar o funcionamento do cérebro humano. Elas processam dados de entrada, passam por camadas de processamento e geram resultados com base nos disparos elétricos entre os neurônios interconectados. O Aprendizado de Máquina ocorre através da tentativa e erro, onde a máquina realiza repetidas vezes uma tarefa, ajustando-se e aprendendo com os resultados obtidos. Essa abordagem - força bruta - é especialmente útil em exemplos complexos, nos quais fórmulas matemáticas podem não ser viáveis. Através da persistência dos resultados obtidos e das pequenas alterações realizadas nos processos anteriores, a máquina melhora gradualmente seu desempenho.

Aqui eu gostaria de deixar uma exemplo prático e uma recomendação. Desenvolvi o projeto Self-Driving Car que utiliza uma rede neural simples com duas camadas de neurônios. Esse exemplo demonstra o funcionamento do Aprendizado de Máquina através da força bruta, onde as diferentes configurações são testadas repetidamente até que se atinja o resultado desejado. Desenvolvi esse projeto em uma aula do professor Radu, uma ótima fonte de conhecimento nesse assunto.

A capacidade de Aprendizado das Máquinas por meio de Redes Neurais oferece a promessa de resultados cada vez melhores com o passar do tempo. Embora esse processo possa parecer inicialmente não intuitivo ou prático, a capacidade de aprimoramento contínuo é um dos aspectos mais interessantes da Inteligência Artificial. Assim como o cérebro humano, os modelos de Aprendizado de Máquina podem alcançar níveis cada vez mais sofisticados de desempenho, mesmo que ainda estejamos longe de explorar todo o seu potencial.

That's all folks!

Para você que gostaria de se aprofundar muito mais nesse assunto, recomendo a leitura deste artigo escrito pelo famoso Stephen Wolfram.

Se quiser saber todo o processo feito para a construção deste artigo, confira: Como eu transformei uma amostra de Audio em um Artigo completo

Encerro aqui a minha explanação, pois não vejo benefício em prolongar ainda mais esse assunto nesse momento. Agradeço a atenção de todos e espero que este material tenha sido proveitoso.