Vem ser nerd
Que tal ampliar seu vocabulário do assunto? Vem comigo! Vamos falar sobre como a máquina “aprende” (machine learning). As três principais formas de aprendizado são:
1. SUPERVISIONADO: a máquina é alimentada com dados de entrada e dados de saída correspondentes (por exemplo, céu azul, tijolo vermelho), o que permite que identifique padrões e antecipe valores, como em previsões do tempo.
2. NÃO SUPERVISIONADO: a máquina é alimentada de dados de entrada, mas não de saída. Ela própria encontra algum padrão. Empresas fazem isso para agrupar consumidores em segmentos de mercado.
3. POR REFORÇO: a máquina recebe indicações sobre se está indo bem ou mal em suas previsões e vai se ajustando até conseguir atingir o objetivo definido. Opção muito usada no mercado financeiro para otimizar a venda de ações e obter o melhor preço possível.
Este último pode ser aplicado para criar large language models (LLMs), que utilizam estatística para determinar padrões entre palavras e frases, como no ChatGPT. Mas esses padrões podem estar errados, fazendo com que o LLM alucine e responda algo que não existe.
Então, para garantir a confiabilidade de cada inteligência artificial, é crucial considerar: 1. as razões por trás de suas decisões; 2. a proteção da propriedade intelectual; e 3. a privacidade de dados (para evitar violações de direitos de pessoas).
Divirta-se usando todo esse vocabulário na sua próxima conversa sobre IA!
