A inteligência artificial tem transformado profundamente os negócios e o marketing, oferecendo ferramentas poderosas para otimização de processos e personalização de experiências. Por isso, contar com um Glossário de Inteligência artificial é muito importante.
Para empreendedores e profissionais de marketing, é essencial se familiarizar com termos chave como machine learning, deep learning, NLP (Processamento de Linguagem Natural) e transformers.
Esses conceitos são o coração das tecnologias atuais, como ChatGPT, que facilitam a automação e melhoram a interação com clientes. Se no passado precisamos nos acostumar com termos relacionados à internet, agora chegou a hora de ficar por dentro dos termos e definições da IA no nosso dia a dia.
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O lançamento do ChatGPT no final de 2022 marcou um ponto de virada na maneira como interagimos com a tecnologia. De repente, ficou claro que era possível conversar com máquinas de maneira natural e fluida.
Isso causou um impacto tão grande que gigantes como Google, Meta, Microsoft e Apple rapidamente incorporaram IA em seus produtos. Porém, essa é apenas a ponta do iceberg. A IA generativa tem potencial para transformar economias inteiras, e estima-se que ela possa adicionar até 4,4 trilhões de dólares por ano à economia global, segundo a McKinsey.
Estamos vendo a IA aparecer em diversos produtos, como o Gemini, do Google, e o Copilot, da Microsoft, além de ferramentas como Perplexity AI. Com isso, surgem muitos novos termos que todo empreendedor e profissional de marketing precisam dominar para estar à frente.
Se você, como eu, trabalha com marketing digital ou empreendedorismo, é essencial acompanhar essa revolução e explorar o potencial transformador da IA.
Glossário de Inteligência Artificial
A ideia deste post é compartilhar alguns dos conceitos e termos mais conhecidos do momento sobre inteligência artificial. Como eu disse, se no passado tivemos que nos acostumar com termos como views, likes, CPC e muito mais, agora novos termos estão no dia a dia dos profissionais.
Como fonte usei um artigo incrível da CNET. O artigo da CNET lista 46 termos essenciais relacionados à inteligência artificial (IA) e tecnologias de linguagem, com foco no ChatGPT e conceitos fundamentais.
Ele explica tópicos como algoritmos de machine learning, deep learning, NLP (Processamento de Linguagem Natural), e transformers, além de termos técnicos como fine-tuning e bias em IA. A ideia é fornecer uma compreensão geral de como esses termos se conectam ao desenvolvimento e uso de ferramentas de IA modernas.
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Glossário Essencial de Inteligência Artificial
Inteligência artificial geral, ou AGI: Um conceito que sugere uma versão mais avançada da IA do que conhecemos hoje, que pode executar tarefas muito melhor do que os humanos, ao mesmo tempo que ensina e desenvolve as suas próprias capacidades.
Agentivo: Sistemas ou modelos que exibem a capacidade de realizar ações de forma autônoma para atingir um objetivo. No contexto da IA, um modelo agente pode atuar sem supervisão constante, como um carro autônomo de alto nível. Ao contrário de um framework “agentivo”, que fica em segundo plano, os frameworks agentivos ficam na frente, focando na experiência do usuário.
Ética da IA: Princípios que visam impedir que a IA prejudique os seres humanos, alcançados através de meios como determinar como os sistemas de IA devem recolher dados ou lidar com preconceitos.
Segurança da IA: Um campo interdisciplinar que se preocupa com os impactos a longo prazo da IA e como esta poderia progredir repentinamente para uma superinteligência que poderia ser hostil aos humanos.
Algoritmo: Uma série de instruções que permite a um programa de computador aprender e analisar dados de uma maneira específica, como reconhecer padrões, para então aprender com eles e realizar tarefas por conta própria.
Alinhamento: Ajustar uma IA para produzir melhor o resultado desejado. Isso pode se referir a qualquer coisa, desde moderar conteúdo até manter interações positivas com humanos.
Antropomorfismo: Quando os humanos tendem a dar aos objetos não humanos características semelhantes às humanas. Na IA, isso pode incluir acreditar que um chatbot é mais humano e consciente do que realmente é, como acreditar que está feliz, triste ou até mesmo sentindo algo.
Inteligência Artificial, ou IA: O uso de tecnologia para simular a inteligência humana, seja em programas de computador ou robótica. Campo da ciência da computação que visa construir sistemas que possam realizar tarefas humanas.
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Agentes Autônomos: um modelo de IA que possui recursos, programação e outras ferramentas para realizar uma tarefa específica. Um carro autônomo é um agente autônomo, por exemplo, porque possui informações sensoriais, GPS e algoritmos de direção para navegar sozinho na estrada. Os pesquisadores de Stanford demonstraram que os agentes autônomos podem desenvolver as suas próprias culturas, tradições e linguagem partilhada.
Viés (bias): Em relação a modelos de linguagem grandes, erros resultantes dos dados de treinamento. Isto pode resultar na atribuição falsa de certas características a certas raças ou grupos com base em estereótipos.
Chatbot: Um programa que se comunica com humanos por meio de texto que simula a linguagem humana.
ChatGPT: Um chatbot de IA desenvolvido pela OpenAI que usa tecnologia de modelo de linguagem grande.
Computação Cognitiva: Outro termo para inteligência artificial.
Aumento de dados: remixar dados existentes ou adicionar um conjunto mais diversificado de dados para treinar uma IA.
Aprendizagem Profunda (deep learning): Um método de IA, e um subcampo de aprendizagem de máquina, que utiliza múltiplos parâmetros para reconhecer padrões complexos em imagens, sons e texto. O processo é inspirado no cérebro humano e utiliza redes neurais artificiais para criar padrões.
Difusão: um método de aprendizado de máquina que pega um dado existente, como uma foto, e adiciona ruído aleatório. Os modelos de difusão treinam suas redes para reprojetar ou recuperar essa foto.
Comportamento Emergente: quando um modelo de IA exibe habilidades não intencionais.
Aprendizagem ponta a ponta, ou E2E: Um processo de aprendizagem profunda no qual um modelo é instruído a executar uma tarefa do início ao fim. Ele não é treinado para realizar uma tarefa sequencialmente, mas aprende com as entradas e resolve tudo de uma vez.
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Considerações éticas: Uma conscientização das implicações éticas da IA e questões relacionadas à privacidade, uso de dados, justiça, uso indevido e outras questões de segurança.
Foom: Também conhecido como decolagem rápida ou decolagem difícil. O conceito de que se alguém construir uma AGI, pode ser tarde demais para salvar a humanidade.
Redes adversárias generativas, ou GANs: Um modelo de IA generativo composto por duas redes neurais para gerar novos dados: um gerador e um discriminador. O gerador cria um novo conteúdo, e o discriminador verifica se é autêntico.
IA generativa: Uma tecnologia de geração de conteúdo que usa IA para criar texto, vídeo, código de computador ou imagens. A IA é alimentada com grandes quantidades de dados de treinamento, encontra padrões para gerar suas próprias respostas novas, que às vezes podem ser semelhantes ao material de origem.
Google Gemini: Um chatbot de IA do Google que funciona de forma semelhante ao ChatGPT, mas extrai informações da web atual, enquanto o ChatGPT é limitado a dados até 2021 e não está conectado à Internet.
Guardrails: Políticas e restrições colocadas em modelos de IA para garantir que os dados sejam manipulados de forma responsável e que o modelo não crie conteúdo perturbador.
Alucinação: Uma resposta incorreta da IA. Pode incluir IA generativa produzindo respostas incorretas, mas declaradas com confiança como se estivessem corretas. As razões para isso não são totalmente conhecidas. Por exemplo, ao perguntar a um chatbot de IA, “Quando Leonardo da Vinci pintou a Mona Lisa?”, ele pode responder com uma declaração incorreta dizendo, “Leonardo da Vinci pintou a Mona Lisa em 1815”, que é 300 anos depois que ela foi realmente pintada.
Large language model, ou LLM: Um modelo de IA treinado em grandes quantidades de dados de texto para entender a linguagem e gerar novos conteúdos em linguagem semelhante à humana.
Machine learning, ou ML: Um componente em IA que permite que os computadores aprendam e façam melhores resultados preditivos sem programação explícita. Pode ser acoplado a conjuntos de treinamento para gerar novos conteúdos.
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Microsoft Bing: Um mecanismo de busca da Microsoft que agora pode usar a tecnologia que alimenta o ChatGPT para fornecer resultados de busca alimentados por IA. É semelhante ao Google Gemini por estar conectado à internet.
IA multimodal: Um tipo de IA que pode processar vários tipos de entradas, incluindo texto, imagens, vídeos e fala.
Processamento de linguagem natural: Um ramo da IA que usa aprendizado de máquina e aprendizado profundo para dar aos computadores a capacidade de entender a linguagem humana, geralmente usando algoritmos de aprendizado, modelos estatísticos e regras linguísticas.
Rede neural: Um modelo computacional que se assemelha à estrutura do cérebro humano e tem como objetivo reconhecer padrões em dados. Consiste em nós interconectados, ou neurônios, que podem reconhecer padrões e aprender ao longo do tempo.
Overfitting: Erro no aprendizado de máquina em que ele funciona muito próximo dos dados de treinamento e pode ser capaz de identificar apenas exemplos específicos nos dados, mas não novos dados.
Clipes de papel: A teoria do Maximizador de Clipes de Papel, cunhada pelo filósofo Nick Boström da Universidade de Oxford, é um cenário hipotético em que um sistema de IA criará o máximo possível de clipes de papel literais. Em seu objetivo de produzir a quantidade máxima de clipes de papel, um sistema de IA hipoteticamente consumiria ou converteria todos os materiais para atingir seu objetivo. Isso poderia incluir desmontar outras máquinas para produzir mais clipes de papel, máquinas que poderiam ser benéficas para os humanos. A consequência não intencional desse sistema de IA é que ele pode destruir a humanidade em seu objetivo de fazer clipes de papel.
Parâmetros: Valores numéricos que dão estrutura e comportamento aos LLMs, permitindo que ele faça previsões.
Prompt: A sugestão ou pergunta que você insere em um chatbot de IA para obter uma resposta.
Encadeamento de prompts: a capacidade da IA de usar informações de interações anteriores para colorir respostas futuras.
Papagaio estocástico: uma analogia de LLMs que ilustra que o software não tem uma compreensão maior do significado por trás da linguagem ou do mundo ao seu redor, independentemente de quão convincente a saída soe. A frase se refere a como um papagaio pode imitar palavras humanas sem entender o significado por trás delas.
Transferência de estilo: a capacidade de adaptar o estilo de uma imagem ao conteúdo de outra, permitindo que uma IA interprete os atributos visuais de uma imagem e os use em outra. Por exemplo, pegar o autorretrato de Rembrandt e recriá-lo no estilo de Picasso.
Temperatura: parâmetros definidos para controlar o quão aleatória é a saída de um modelo de linguagem. Uma temperatura mais alta significa que o modelo assume mais riscos.
Geração de texto para imagem: criação de imagens com base em descrições textuais.
Tokens: pequenos pedaços de texto escrito que os modelos de linguagem de IA processam para formular suas respostas aos seus prompts. Um token é equivalente a quatro caracteres em inglês, ou cerca de três quartos de uma palavra.
Dados de treinamento: os conjuntos de dados usados para ajudar modelos de IA a aprender, incluindo texto, imagens, código ou dados.
Modelo transformador: uma arquitetura de rede neural e modelo de aprendizado profundo que aprende o contexto rastreando relacionamentos em dados, como em frases ou partes de imagens. Então, em vez de analisar uma frase uma palavra de cada vez, ele pode olhar para a frase inteira e entender o contexto.
Teste de Turing: nomeado em homenagem ao famoso matemático e cientista da computação Alan Turing, ele testa a capacidade de uma máquina de se comportar como um humano. A máquina passa se um humano não consegue distinguir a resposta da máquina de outro humano.
IA fraca, também conhecida como IA estreita: IA que é focada em uma tarefa específica e não consegue aprender além de seu conjunto de habilidades. A maior parte da IA de hoje é IA fraca.
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Aprendizado zero-shot: Um teste no qual um modelo deve completar uma tarefa sem receber os dados de treinamento necessários. Um exemplo seria reconhecer um leão enquanto está sendo treinado apenas em tigres.
Como profissionais no mundo digital, a inteligência artificial já não é mais uma tendência distante, mas uma realidade presente e em rápida evolução. Meu conselho é simples: abracem essa mudança.
Aprender e entender os fundamentos da IA não é mais opcional, especialmente para quem atua em marketing e empreendedorismo. Esteja aberto para experimentar novas ferramentas, como o ChatGPT e outras soluções baseadas em IA, pois elas podem otimizar processos, melhorar a produtividade e transformar a forma como você se relaciona com o mercado.
