Ultimamente eu venho estudando bastante sobre inteligência artificial e comecei a me perguntar: será que a gente realmente entende o que acontece por trás dessas tecnologias?
Quando comecei a aprender sobre machine learning (ou aprendizado de máquina), meu primeiro pensamento foi mais ou menos assim:
“Tá, então a gente ensina a máquina a aprender usando dados que a gente mesmo fornece.”
Por exemplo: se eu quiser prever se vai chover amanhã, eu passo pra máquina várias informações sobre o clima, como umidade, temperatura e vento. Ela analisa tudo isso, procura padrões e tenta prever a resposta. É como se ela dissesse: “olhando pra dias parecidos no passado, geralmente choveu, então provavelmente vai chover agora também.”
Até aqui, a IA trabalha com dados que são mais fáceis de organizar, tipo números e planilhas. Mas o pulo do gato acontece quando a gente entra no mundo do Processamento de Linguagem Natural (PLN).
Nesse momento, os dados deixam de ser números e viram palavras, frases, conversas humanas. E aí o desafio muda completamente. Porque a linguagem humana é cheia de gírias, duplo sentido, contexto... coisas que não são tão fáceis de ensinar pra uma máquina.
Tá, Ana, falei muito e talvez ainda não tenha deixado tão claro, então bora simplificar.
Como a máquina entende texto?
A primeira coisa importante é entender que o computador não entende palavras como a gente. Ele só entende números. Então, pra uma IA conseguir trabalhar com texto, ela precisa transformar as palavras em números.
Existem vários jeitos técnicos de fazer isso, mas o mais importante é saber que cada palavra vira um vetor, ou seja, uma sequência de números.
Esses números representam a posição daquela palavra em um espaço imaginário com várias dimensões, como se fosse um mapa onde cada palavra ocupa um lugar, dependendo de como ela é usada.
Por exemplo, a palavra "banana" pode virar algo como [2, 3, 0, 1]. Esses números não dizem que "banana" é amarela ou é fruta, mas mostram como essa palavra se relaciona com outras. Se "banana" aparece perto de "fruta", "doce", "vitamina", ela vai ficar mais próxima dessas palavras no tal mapa.
E como a IA aprende isso? Tentando, errando, ajustando e tentando de novo. Igualzinho a gente quando tá aprendendo algo novo.
E como a IA gera um texto?
É aqui que a mágica acontece.
Depois de aprender com milhões (às vezes bilhões) de frases, a IA começa a perceber padrões. Ela entende que, por exemplo, a frase “Hoje o céu está...” provavelmente termina com “limpo”, “nublado” ou algo assim.
Pense, por exemplo, no autocomplete do teclado do seu celular: às vezes ele sugere exatamente a palavra que você ia digitar e parece até “adivinhar” suas intenções.
Mas ele não entende o significado das palavras, só reconhece padrões com base no que já foi digitado antes.
Quando você digita uma pergunta ou escreve um texto, o processo dela é mais ou menos esse:
Transforma seu texto em números
Lê esses números e tenta entender o contexto
Prevê qual é a próxima palavra que faria sentido
Escreve essa palavra
Repete isso, uma palavra por vez, até formar a resposta
Ela não entende o que está dizendo como a gente entende. Mas ela sabe, com base nos dados que viu, o que costuma soar certo.
Mas ela é inteligente mesmo?
E é aí que mora o ponto mais importante.
Apesar de parecer inteligente, uma IA como essa não sabe de verdade o que está dizendo. Ela só repete padrões com base nos dados que recebeu.
Se ela nunca viu nada parecido com o que você perguntou, a resposta pode vir errada, sem sentido ou até inventada.
No fim das contas, tudo funciona com muita matemática e lógica — algo muito diferente da complexidade do nosso cérebro humano.
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