
Uma das características da Inteligência Artificial é a capacidade de aprender sozinha, sem intervenção direta de um programador humano. Isso faz parte do conceito de aprendizado de máquina, que possibilita à ferramenta “raciocinar”, aprender e tomar decisões de forma independente.
O processo desenvolvido para viabilizar o aprendizado de máquina se chama treinamento e consiste em um software sendo abastecido com um grande volume de dados e um conjunto de instruções relacionadas. Isso pode ser algo como “identifique imagens com animais” ou “separe áudios com determinados tons musicais”.
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Assim, o programa realiza buscas padrões nos dados que obteve para chegar ao objetivo idealizado. Nesse processo, pode haver alguns erros e ser necessário indicar a ele o caminho correto. Ao final do treinamento, com os dados e pistas fornecidos, ele finalmente se torna um modelo de IA.
Alguns dos modelos mais comuns de aprendizado de máquina são:
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Uma das ferramentas de IA mais populares do mundo, o ChatGPT utiliza o modelo de aprendizado não supervisionado. Ou seja, seu padrão de aprendizado é profundo e utiliza algoritmos complexos e um enorme conjunto de dados para aprender sem intervenção humana.
Isso se deve à quantidade de textos na internet e em livros digitalizados: bastou apenas alguns meses para o ChatGPT aprender sozinho como combinar palavras de forma significativa e inteligível.
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O processo funciona da seguinte forma: a enorme quantidade de processamento de dados permite à IA memorizar diversas palavras, estejam elas sozinhas, em grupos, em frases ou em páginas, e depois comparar como elas são usadas repetidas vezes em uma fração de segundo.
Se você quer aprender mais sobre o desenvolvimento dessa ferramenta, conheça as cinco melhores linguagens de programação para aprendizado de máquina.