- O programa de computador tradicional é programado com instruções codificadas para tarefas específicas com base em regras fixas.
- Os modelos de IA tomam decisões e fornecem soluções com base em padrões aprendidos, e também geram novos dados sem repetir o que aprenderam.
A tecnologia de inteligência artificial se desenvolveu e se aplica a muitos domínios da vida. Em que ela difere da programação tradicional? Neste blog, explicarei o que é cada tipo de programação, seus eixos e os domínios específicos para os quais cada um é adequado. Assista primeiro a este vídeo de Martin Keen, da IBM, que aborda o sistema de IA e o código tradicional.
Resumo da programação de IA
Permitam-me resumir brevemente o conteúdo do vídeo. Martin explicou que a IA aprende os dados em três etapas: treinamento (integração dos dados), validação (aprendizado) e teste (avaliação de desempenho). Na programação tradicional, seguimos regras e codificamos manualmente linhas de código.
Ele destacou três diferenças entre esses dois métodos de programação: primeiramente, a escalabilidade, pois a IA permite lidar com grandes quantidades de código e dados, enquanto a programação tradicional requer mais código como entrada; em segundo lugar, a programação tradicional oferece controle total sobre o sistema, pois sua saída é o que foi construído, enquanto a IA pode ser imprevisível, pois aprende a partir de padrões e gera algo novo além das expectativas; em terceiro lugar, os aspectos relacionados ao aprendizado e ao processamento de dados.
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| Programação tradicional (condicionamento clássico) | Programação IA (condicionamento operante) |
| 1. problema? pode ser o problema ou a solução proposta | 1. coleta de dados |
| 2. concepção do algoritmo | 2. seleção do modelo |
| 3. implementação do código | 3. treinamento (chamado treinamento porque imprevisível) |
| 4. teste e depuração | 4. avaliação (também chamado teste) |
Podemos ver claramente a diferença entre IA e programação tradicional na tabela das etapas de seu desenvolvimento. A primeira linguagem de programação de alto nível, que data de 1942 e foi comercializada, chama-se FORTRAN (FORmula TRANslation), liderada por uma equipe da IBM. Os primeiros computadores tinham capacidade e memória limitadas, o que obrigava os programadores a escrever programas em linguagem assembly otimizados manualmente.
Ao longo das décadas, novas linguagens de programação foram inventadas com eixos de processamento mais avançados. A programação tradicional se aplica a muitos domínios que exigem um ambiente seguro e preciso, como sistemas contábeis, desenvolvimento web e, nessas áreas, processamento de pagamentos e autenticação de usuários, todos regidos por regras de governança. A IA, por outro lado, é o oposto. Fundada como disciplina acadêmica em 1956, enfrentou obstáculos nas décadas seguintes por falta de confiança e financiamento, antes de experimentar uma primavera da IA em 2012.
O desenvolvimento por aprendizado profundo superou as técnicas anteriores de IA, levando ao boom da IA nos anos 2020.
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Programação de IA e aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina desempenhou um papel crucial no desenvolvimento das primeiras IAs. O aprendizado de máquina é o estudo de programas capazes de melhorar seu desempenho em tarefas específicas. Bastante semelhante à ideia da IA generativa atual, ele aprende os padrões dos dados e produz algo diferente.
Os desenvolvedores chamaram a terceira etapa de 'treinamento' devido aos seus aspectos de aprendizado por reforço no 'teste' (etapas da programação tradicional), pois os experimentadores recompensam (enviam um sinal positivo) por uma boa resposta e punem (enviam um sinal negativo) por uma resposta ruim, treinando assim a máquina a aprender a dar respostas 'corretas'.
À medida que a explicação se estende de sua definição à sua origem/história, entendemos como elas diferem uma da outra; é bastante semelhante aos termos em psicologia de condicionamento clássico e condicionamento operante, o primeiro considerando que os comportamentos são elicitados, enquanto o segundo considera que são emitidos.
A partir dessa diferença, não é difícil entender por que a IA é questionada por muitos sobre seus problemas éticos e os riscos futuros para a raça humana. Pois ela poderia literalmente aprender coisas como nós fazemos. A programação tradicional fornece uma base sólida para o desenvolvimento da IA, mas a IA superará algum dia os humanos também fisicamente? Isso ainda é uma questão.