Uma tentativa de explicar a IA: como funciona e funciona a inteligência artificial – como é treinada?

Como funciona a inteligência artificial (IA)? 🤖

O funcionamento da inteligência artificial (IA) pode ser dividido em várias etapas bem definidas. Cada uma dessas etapas é crucial para o resultado final fornecido pela IA. O processo começa com a entrada de dados e termina com a previsão do modelo e qualquer feedback ou rodadas adicionais de treinamento. Essas fases descrevem o processo pelo qual quase todos os modelos de IA passam, independentemente de serem conjuntos de regras simples ou redes neurais altamente complexas.

1. A entrada de dados 📊

A base de qualquer inteligência artificial são os dados com os quais ela trabalha. Esses dados podem existir em várias formas, como imagens, texto, arquivos de áudio ou vídeos. A IA usa esses dados brutos para reconhecer padrões e tomar decisões. A qualidade e a quantidade dos dados desempenham um papel crucial, pois influenciam significativamente o desempenho final do modelo.

Quanto mais abrangentes e precisos forem os dados, melhor a IA poderá aprender. Por exemplo, ao treinar uma IA para processamento de imagens, ela precisa de uma grande quantidade de dados de imagem para identificar corretamente diferentes objetos. Para modelos de linguagem, são os dados de texto que ajudam a IA a entender e gerar a fala humana. A entrada de dados é a primeira e uma das etapas mais importantes, pois a qualidade das previsões só pode ser tão boa quanto os dados subjacentes. Um princípio famoso da ciência da computação descreve isso com o ditado "lixo entra, lixo sai" — dados ruins levam a resultados ruins.

2. Pré-processamento de dados 🧹

Após a entrada dos dados, é necessário prepará-los antes de inseri-los no modelo propriamente dito. Esse processo é chamado de pré-processamento de dados. O objetivo é transformar os dados em um formato que o modelo possa processar de forma otimizada.

Uma etapa comum no pré-processamento é a normalização de dados. Isso significa trazer os dados para uma faixa uniforme de valores, de modo que sejam tratados de forma consistente pelo modelo. Um exemplo seria redimensionar todos os valores de pixel de uma imagem para uma faixa de 0 a 1, em vez de 0 a 255.

Outra parte importante do pré-processamento é a extração de características. Isso envolve extrair características específicas dos dados brutos que sejam particularmente relevantes para o modelo. No processamento de imagens, essas características podem ser bordas ou padrões de cores específicos, enquanto no processamento de texto, palavras-chave relevantes ou estruturas de frases são extraídas. O pré-processamento é crucial para tornar o processo de aprendizado da IA ​​mais eficiente e preciso.

3. O modelo 🧩

O modelo é o núcleo de toda inteligência artificial. Nele, os dados são analisados ​​e processados ​​com base em algoritmos e cálculos matemáticos. Um modelo pode existir em diversas formas. Um dos modelos mais conhecidos é a rede neural, que se baseia no funcionamento do cérebro humano.

As redes neurais consistem em múltiplas camadas de neurônios artificiais que processam e transmitem informações. Cada camada recebe as saídas da camada anterior e as processa ainda mais. O processo de aprendizagem de uma rede neural envolve o ajuste dos pesos das conexões entre esses neurônios, de modo que a rede possa fazer previsões ou classificações cada vez mais precisas. Esse ajuste é alcançado por meio do treinamento, no qual a rede acessa grandes quantidades de dados de exemplo e aprimora iterativamente seus parâmetros internos (pesos).

Além das redes neurais, muitos outros algoritmos são usados ​​em modelos de IA. Entre eles, árvores de decisão, florestas aleatórias, máquinas de vetores de suporte e muitos outros. O algoritmo utilizado depende da tarefa específica e dos dados disponíveis.

4. A previsão do modelo 🔍

Uma vez que o modelo tenha sido treinado com dados, ele é capaz de fazer previsões. Essa etapa é chamada de previsão do modelo. A IA recebe uma entrada e, com base nos padrões que aprendeu até o momento, retorna uma saída, ou seja, uma previsão ou decisão.

Essa previsão pode assumir diferentes formas. Em um modelo de classificação de imagens, por exemplo, a IA poderia prever qual objeto é mostrado em uma imagem. Em um modelo de linguagem, ela poderia prever qual palavra virá a seguir em uma frase. Em previsões financeiras, a IA poderia prever o desempenho do mercado de ações.

É importante ressaltar que a precisão das previsões depende muito da qualidade dos dados de treinamento e da arquitetura do modelo. Um modelo treinado com dados insuficientes ou tendenciosos tem alta probabilidade de fazer previsões incorretas.

5. Feedback e treinamento (opcional) ♻️

Outro aspecto importante do funcionamento da IA ​​é o mecanismo de feedback. Nele, o modelo é verificado regularmente e otimizado. Esse processo ocorre durante o treinamento ou após a previsão do modelo.

Se o modelo fizer previsões incorretas, ele pode aprender por meio de feedback a reconhecer esses erros e ajustar seus parâmetros internos de acordo. Isso é feito comparando as previsões do modelo com os resultados reais (por exemplo, com dados conhecidos para os quais já existem respostas corretas). Um método típico nesse contexto é o chamado aprendizado supervisionado, no qual a IA aprende com dados de exemplo que já contêm as respostas corretas.

Um método comum de feedback é o algoritmo de retropropagação usado em redes neurais. Nele, os erros cometidos pelo modelo são propagados para trás através da rede para ajustar os pesos das conexões neurais. Dessa forma, o modelo aprende com seus erros e se torna cada vez mais preciso em suas previsões.

O papel do treinamento 🏋️‍♂️

O treinamento de uma IA é um processo iterativo. Quanto mais dados o modelo recebe e quanto mais frequentemente é treinado com esses dados, mais precisas se tornam suas previsões. No entanto, existem limites: um modelo sobretreinado pode desenvolver o chamado "overfitting" (sobreajuste). Isso significa que ele memoriza os dados de treinamento tão bem que apresenta resultados piores em dados novos e desconhecidos. Portanto, é importante treinar o modelo de forma que ele generalize, ou seja, que também consiga fazer boas previsões em novos dados.

Além do treinamento regular, existem também métodos como a aprendizagem por transferência. Nesse método, um modelo já treinado em um grande conjunto de dados é utilizado para uma nova tarefa semelhante. Isso economiza tempo e poder computacional, pois o modelo não precisa ser treinado completamente do zero.

Aproveite ao máximo seus pontos fortes 🚀

O funcionamento da inteligência artificial (IA) baseia-se numa interação complexa de várias etapas. Desde a entrada e pré-processamento de dados até o treinamento do modelo, a previsão e o feedback, muitos fatores influenciam a precisão e a eficiência da IA. Uma IA bem treinada pode oferecer enormes vantagens em muitas áreas da vida — desde a automatização de tarefas simples até a resolução de problemas complexos. No entanto, é igualmente importante compreender as limitações e as potenciais armadilhas da IA ​​para tirar o máximo proveito dos seus pontos fortes.

🤖📊 Processo de aprendizagem de IA: Capturar, vincular e armazenar

🌟 Coletar e preparar dados

O primeiro passo no processo de aprendizagem da IA ​​é a coleta e preparação dos dados. Esses dados podem vir de diversas fontes, como bancos de dados, sensores, textos ou imagens.

🌟 Relacionamento de dados (Rede neural)

Os dados coletados são interligados em uma rede neural. Cada pacote de dados é representado por conexões em uma rede de "neurônios" (nós). Um exemplo simples usando a cidade de Stuttgart poderia ser assim:

a) Stuttgart é uma cidade em Baden-Württemberg.
b) Baden-Württemberg é um estado federal na Alemanha.
c) Stuttgart é uma cidade na Alemanha.
d) Stuttgart tinha uma população de 633.484 habitantes em 2023.
e) Bad Cannstatt é um distrito de Stuttgart.
f) Bad Cannstatt foi fundada pelos romanos.
g) Stuttgart é a capital do estado de Baden-Württemberg.

Dependendo do tamanho do volume de dados, os parâmetros para as possíveis saídas são gerados usando o modelo de IA. Por exemplo, o GPT-3 possui aproximadamente 175 bilhões de parâmetros!

🌟 Economia e personalização (aprendizado)

Os dados são inseridos na rede neural. Eles passam pelo modelo de IA e são processados ​​por meio de conexões (semelhantes a sinapses). Os pesos (parâmetros) entre os neurônios são ajustados para treinar o modelo ou para executar uma tarefa.

Ao contrário dos métodos de armazenamento convencionais, como acesso direto, acesso indexado, armazenamento sequencial ou em lote, as redes neurais armazenam dados de uma maneira não convencional. Os "dados" são armazenados nos pesos e vieses das conexões entre os neurônios.

O armazenamento real de informações em uma rede neural ocorre por meio do ajuste dos pesos de conexão entre os neurônios. O modelo de IA "aprende" ajustando continuamente esses pesos e vieses com base nos dados de entrada e em um algoritmo de aprendizado definido. Trata-se de um processo contínuo no qual o modelo pode fazer previsões mais precisas por meio de ajustes repetidos.

O modelo de IA pode ser visto como uma espécie de programação, pois é criado por meio de algoritmos definidos e cálculos matemáticos, e o ajuste de seus parâmetros (pesos) é continuamente aprimorado para fazer previsões precisas. Este é um processo contínuo.

Os vieses são parâmetros adicionais em redes neurais que são adicionados aos valores de entrada ponderados de um neurônio. Eles permitem que os parâmetros sejam ponderados (importantes, menos importantes, etc.), tornando a IA mais flexível e precisa.

As redes neurais não só armazenam fatos individuais, como também reconhecem relações entre dados por meio do reconhecimento de padrões. O exemplo de Stuttgart ilustra como o conhecimento pode ser inserido em uma rede neural, mas as redes neurais não aprendem por meio de conhecimento explícito (como neste exemplo simples), e sim por meio da análise de padrões nos dados. Portanto, as redes neurais não só armazenam fatos individuais, como também aprendem pesos e relações entre os dados de entrada.

Este processo oferece uma introdução compreensível ao funcionamento da IA, e das redes neurais em particular, sem se aprofundar em detalhes técnicos. Ele demonstra que a informação não é armazenada em redes neurais como em bancos de dados convencionais, mas sim através do ajuste das conexões (pesos) dentro da rede.

🏋️‍♂️ Treinar uma IA, especialmente um modelo de aprendizado de máquina, envolve várias etapas. O treinamento de IA baseia-se na otimização contínua dos parâmetros do modelo por meio de feedback e ajustes até que o modelo apresente o melhor desempenho possível com os dados fornecidos. Aqui está uma explicação detalhada de como esse processo funciona:

1. 📊 Coletar e preparar dados

Os dados são a base do treinamento de IA. Normalmente, consistem em milhares ou milhões de exemplos que o sistema deve analisar. Esses exemplos incluem imagens, texto ou dados de séries temporais.

Os dados devem ser limpos e normalizados para evitar fontes desnecessárias de erro. Frequentemente, os dados são transformados em atributos que contêm as informações relevantes.

2. 🔍 Definir modelo

Um modelo é uma função matemática que descreve as relações nos dados. Em redes neurais, frequentemente utilizadas em IA, o modelo consiste em múltiplas camadas de neurônios interconectados.

Cada neurônio realiza uma operação matemática para processar os dados de entrada e, em seguida, passa um sinal para o próximo neurônio.

3. 🔄 Inicializar pesos

As conexões entre os neurônios possuem pesos que são inicialmente definidos aleatoriamente. Esses pesos determinam a intensidade com que um neurônio responde a um sinal.

O objetivo do treinamento é ajustar esses pesos para que o modelo faça previsões melhores.

4. ➡️ Propagação direta

Durante a passagem direta, os dados de entrada são processados ​​pelo modelo para obter uma previsão.

Cada camada processa os dados e os passa para a camada seguinte, até que a última camada entregue o resultado.

5. ⚖️ Calcule a função de perda

A função de perda mede o quão bem as previsões do modelo se comparam aos valores reais (os rótulos). Uma medida comum é o erro entre a resposta prevista e a resposta real.

Quanto maior a perda, pior a previsão do modelo.

6. 🔙 Retropropagação

Na iteração inversa, o erro é rastreado desde a saída do modelo até as camadas anteriores.

O erro é redistribuído aos pesos das conexões, e o modelo ajusta os pesos para que os erros se tornem menores.

Isso é feito usando o método do gradiente descendente: o vetor gradiente é calculado, indicando como os pesos devem ser alterados para minimizar o erro.

7. 🔧 Atualizar pesos

Após o cálculo do erro, os pesos das conexões são atualizados com um pequeno ajuste baseado na taxa de aprendizado.

A taxa de aprendizagem determina o quanto os pesos são alterados a cada passo. Alterações muito grandes podem tornar o modelo instável, enquanto alterações muito pequenas levam a um processo de aprendizagem lento.

8. 🔁 Repetir (Épocas)

Esse processo de propagação direta, cálculo de erros e atualização de pesos é repetido, frequentemente ao longo de várias épocas (passagens por todo o conjunto de dados), até que o modelo atinja uma precisão aceitável.

A cada era, o modelo aprende um pouco mais e ajusta ainda mais seus pesos.

9. 📉 Validação e Testes

Após o treinamento do modelo, ele é testado em um conjunto de dados validado para verificar sua capacidade de generalização. Isso garante que ele não apenas "memorizou" os dados de treinamento, mas também faz boas previsões em dados desconhecidos.

Os dados de teste ajudam a medir o desempenho final do modelo antes de ele ser usado na prática.

10. 🚀 Otimização

Outras etapas para aprimorar o modelo incluem o ajuste de hiperparâmetros (por exemplo, ajustando a taxa de aprendizado ou a estrutura da rede), a regularização (para evitar o sobreajuste) ou o aumento da quantidade de dados.

A chamada "caixa preta" da inteligência artificial (IA) representa um problema significativo e urgente. Mesmo especialistas frequentemente enfrentam o desafio de não conseguirem compreender completamente como os sistemas de IA chegam às suas decisões. Essa falta de transparência pode causar problemas consideráveis, especialmente em áreas críticas como economia, política e medicina. Um médico que depende de um sistema de IA para diagnóstico e recomendações de tratamento precisa ter confiança nas decisões tomadas. No entanto, se o processo de tomada de decisão de uma IA não for suficientemente transparente, surge a incerteza, o que pode levar à falta de confiança — e isso em situações onde vidas humanas podem estar em risco.

Mais sobre isso aqui:

• O Enigma da IA: O Desafio da Caixa Preta

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