IA, ML, redes neurais: o que é o quê
Aula 1 de 23 do curso “Básico de IA”. Grátis, com animações e teste.
Quatro palavras, uma matrioska
IA, ou inteligência artificial, é qualquer programa que faz coisas “inteligentes”. Dentro dela está o aprendizado de máquina (ML): programas que aprendem com exemplos. Dentro do ML estão as redes neurais, um jeito muito poderoso de aprender assim. E dentro delas, os modelos de linguagem (LLM), redes neurais para texto, como o ChatGPT. Resumindo: cada círculo é menor que o anterior.
Regras contra exemplos
Um programa comum segue regras que uma pessoa escreveu. Por exemplo: “se o pedido passar de 100 $, dê desconto”. O aprendizado de máquina funciona ao contrário: você dá ao modelo milhares de exemplos com as respostas certas, e ele encontra a regra sozinho. O modelo é o programa que resulta desse treino. A pegadinha: se os exemplos tiverem um erro, como o cartão vermelho da figura, o modelo aprende o erro também.
O ML já está no seu celular
O filtro de spam aprendeu com e-mails que as pessoas marcaram como spam. Seu feed do TikTok aprende com o que você assiste até o fim e o que você pula. O desbloqueio facial foi treinado com uma quantidade enorme de fotos de rostos. A receita é sempre a mesma: muitos exemplos com rótulos, ou seja, respostas certas como “spam” ou “não é spam”. O modelo acha um padrão e aplica em casos novos.
Quando você não precisa de ML
O círculo da IA é mais amplo que o ML: o bot inimigo de um jogo simples muitas vezes roda com regras escritas à mão. E tudo bem. Se dá para descrever a tarefa com duas ou três regras claras, como “calcule o imposto com esta alíquota”, a regra é melhor: é mais barata, mais clara e não erra por acaso. O ML vale a pena quando a regra não cabe em palavras, há muitos exemplos e um erro raro não é um desastre.
E onde entra o ChatGPT?
ChatGPT, Claude e Gemini ficam no menor círculo: são modelos de linguagem. Eles foram treinados com uma quantidade enorme de texto para adivinhar qual pedaço de texto vem depois. Dessa habilidade simples saem respostas, traduções, resumos e código. Spoiler: mais adiante no curso você vai ver como o modelo escolhe as palavras e por que às vezes erra com toda a confiança.
Teste-se
- Qual a diferença entre aprendizado de máquina e um programa comum?
Resposta certa: O modelo encontra a regra sozinho a partir de exemplos. No ML uma pessoa dá exemplos com respostas certas e o modelo acha o padrão. Regras à mão são coisa de programa comum. - Como redes neurais e modelos de linguagem se relacionam?
Resposta certa: Um modelo de linguagem é um tipo de rede neural para texto. Os modelos de linguagem ficam dentro do círculo das redes neurais: são redes treinadas com texto. Não o contrário. - Uma loja dá 10% de desconto em pedidos a partir de 50 $. O que usar?
Resposta certa: Uma regra simples escrita à mão no código. A condição é uma regra clara. A regra é mais barata, mais clara e não erra por acaso; o ML só traria risco de erro.