| Se não conseguir visualizar esta mensagem, acesse este link | Bem-vindo à Inteligência Artificial, modo de usar, uma newsletter pop-up feita para você aprender sobre IA, especialmente o novo tipo de chatbot como o ChatGPT.
Aqui, vamos tratar dos temas mais importantes ligados à tecnologia. Após as cinco edições, prometo que você já saberá o bastante para se destacar durante uma conversa em um jantar ou para impressionar seus colegas de trabalho.
Prepare-se: todos os dias haverá um quiz para responder e uma lição de casa. (Dica de profissional: pergunte aos próprios chatbots como eles trabalham ou pergunte sobre conceitos que você não entende. Responder a perguntas como essas é uma das habilidades mais úteis deles. Mas lembre-se que às vezes eles erram.)
|  | | Cade Metz e Kevin Roose | | Cade é repórter do New York Times e Kevin é colunista. Ambos escrevem sobre tecnologia. | | | | 👨🏻💻 O que é inteligência artificial?
Comecemos pelo começo.
| | | | O termo inteligência artificial é usado com frequência para falar de robôs, carros autônomos, tecnologia de reconhecimento facial e praticamente qualquer outra coisa que pareça um pouco futurista.
Um grupo de acadêmicos cunhou a definição no final da década de 1950 quando se propôs a construir uma máquina que fosse capaz de realizar qualquer coisa que o cérebro humano pode fazer –habilidades como raciocínio, solução de problemas, aprender tarefas novas e comunicar-se usando linguagem natural.
O progresso foi relativamente lento até 2012, quando uma única ideia transformou o campo inteiro.
Ela recebeu o nome de rede neural. Isso pode soar como um cérebro computadorizado, mas na realidade é um sistema matemático que aprende habilidades identificando padrões estatísticos em volumes imensos de dados. Analisando milhares de fotos de gatos, por exemplo, ele pode aprender a reconhecer um gato.
As redes neurais tornam possível a Siri e Alexa entender o que você diz, identificar pessoas e objetos no Google Fotos e traduzir dezenas de línguas instantaneamente.
A novidade seguinte que mudaria tudo foram os grandes modelos de linguagem. Mais ou menos em 2018, empresas como Google, Microsoft e OpenAI começaram a construir modelos neurais que eram treinados com quantidades vastas de texto da internet, incluindo artigos da Wikipedia, livros digitais e papers acadêmicos.
Para a surpresa dos especialistas, esses sistemas aprenderam a escrever textos em prosa e código de computador únicos (diferenciados) e a conduzir conversas sofisticadas. Isso às vezes é chamado de IA generativa (falaremos mais disso nas edições seguintes).
Resultado: o ChatGPT e outros chatbots estão prestes a transformar nosso cotidiano de maneiras dramáticas. Nos próximos quatro dias, vamos explicar a tecnologia por trás desses robôs, ajudá-lo a entender suas habilidades e limitações e a prever o rumo que eles devem seguir nos próximos anos.
| | | | Você está na edição 1.
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O que vai aprender nos próximos dias:
2: Como o ChatGPT funciona realmente?
3: O que leva chatbots de IA a dar resultados errados?
4: Como devo utilizar chatbots de IA como o ChatGPT?
5: Qual é o futuro da IA?
| | | | Sua primeira tarefa 📚
Você tem uma lição de casa a fazer! Uma das melhores maneiras de entender a IA é usá-la você mesmo.
| | | | O primeiro passo é acessar um desses chatbots. Destacamos cinco opções que funcionam no Brasil:
- ChatGPT: tem versão paga e gratuita, para usá-la é preciso fazer login;
- Bing: gratuito, com limite diário de perguntas;
- Perplexity: gratuito, funciona sem login e indica links das informações que basearam as respostas;
- Jasper: pago, oferece um período de teste gratuito;
- Bard: gratuito, para usá-lo é preciso fazer login com uma conta do Google.
Quando estiver em uma dessas plataformas, simplesmente digite perguntas (o que é conhecido como um prompt) na caixa de texto e o chatbot responderá. Pode ser interessante tentar com prompts diferentes e ver se você recebe uma resposta diferente.
Lição de casa de hoje: peça a um desses chatbots para escrever uma carta de apresentação para você se candidatar ao emprego de seus sonhos –por exemplo, para ser astronauta da Nasa.
| | | | Glossário 📝
Rede neural: um sistema matemático que usa como modelo o cérebro humano e identifica padrões estatísticos em dados para aprender habilidades. Ele é composto de camadas de neurônios artificiais: a primeira camada recebe os dados de entrada e a última camada emite os resultados. Nem mesmo os especialistas que criam redes neurais sempre entendem o que acontece no meio.
LLM (sigla para "large language model", grande modelo de linguagem em português): um tipo de rede neural que aprende habilidades –incluindo gerar texto em prosa, conduzir conversas e escrever código de computador— analisando quantidades vastas de texto obtido da internet. A função básica é prever a palavra seguinte em uma sequência, mas esses modelos têm surpreendido os especialistas ao aprender habilidades novas.
IA generativa: tecnologia que cria conteúdos –incluindo texto, imagens, vídeo e código de computador– identificando padrões em grandes volumes de dados de treinamento e, então, criando material novo e original que possui características semelhantes. Exemplos de IA generativa incluem ChatGPT para texto, e DALL-E e Midjourney para imagens.
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