Decodificando o jargão: um glossário de IA para B2Bs

Inteligência artificial. Todos nós sabemos disso, alguns adoram. Uma coisa em que todos podemos concordar é a quantidade de informação que existe sobre o assunto – e com essa riqueza de informação vem uma lista igualmente assustadora de novos termos para adicionar ao nosso vocabulário. Do aprendizado de máquina ao processamento de linguagem natural, estamos dividindo jargões complexos de IA em conceitos digeríveis.

Aqui está o guia definitivo do Zen para entender os termos e frases de IA que você pode encontrar (e alguns dos quais você talvez nunca tenha ouvido falar!).

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O glossário definitivo de IA para B2Bs

Algoritmo (IA)

Algoritmos são como receitas para computadores – guias passo a passo que ensinam como resolver problemas. Eles atuam com conjuntos de regras a serem seguidas em cálculos ou operações de resolução de problemas. Seja rastreando dados ou detectando informações, os algoritmos são o segredo para uma IA de alto funcionamento.

Detecção de anomalia

A detecção de anomalias identifica valores discrepantes que não estão em conformidade com um padrão esperado em um conjunto de dados. Ele ajuda a IA a reconhecer quando algo é suspeito, seja fraude de cartão de crédito, falhas de rede ou até mesmo padrões incomuns em seus batimentos cardíacos.

Antropomorfismo

O antropomorfismo dá características humanas a coisas não humanas. No mundo da IA, trata-se de fazer com que as máquinas pareçam mais humanas, embora sejam apenas pedaços de código superinteligentes (mesmo que os trolls da Internet queiram nos convencer de que se tornarão sencientes).

Inteligência Artificial (IA)

Imagine ter um companheiro na ponta dos dedos – isso é IA! Este ramo da ciência da computação visa construir máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam mão de obra. É como ensinar computadores a pensar e aprender para que possam realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Desde responder a perguntas básicas até ajudá-lo a atingir seus objetivos de marketing (e realmente tudo o que está entre eles), a IA está definindo rapidamente os setores e tornando nosso mundo mais inteligente e emocionante.

Modelos de linguagem de IA

Os modelos de linguagem de IA são projetados para compreender, gerar e melhorar a linguagem humana. Eles podem escrever histórias, responder perguntas e até compor poesia em segundos. Alguns exemplos incluem ChatGPT, Bing, Bard e Ernie.

Viés na IA

Se a IA é uma esponja que absorve informações do mundo, às vezes, as informações que ela absorve não serão totalmente justas ou equilibradas. Isso é preconceito na IA. Este erro sistêmico é introduzido no modelo de IA devido aos vieses presentes nos dados de treinamento (por exemplo, a internet). Estes preconceitos podem levar a resultados distorcidos ou imprecisos e podem ser muito prejudiciais para as comunidades marginalizadas.

Grandes dados

Big data é exatamente o que parece. É o que os especialistas chamam de conjuntos de dados grandes e complexos que os softwares aplicativos de processamento de dados tradicionais não conseguem processar adequadamente. É como um quebra-cabeça gigantesco feito de informações de todos os lugares: do seu telefone, da internet… você escolhe. Com as ferramentas certas, podemos reunir insights valiosos e resolver problemas que nunca imaginamos serem possíveis.

Bot de bate-papo

Conheça seu melhor amigo digital. Chatbots são softwares de IA projetados para interagir com humanos em suas línguas naturais e são tão legais quanto seu nome. Normalmente usados ​​em aplicativos de atendimento ao cliente, eles atuam como um assistente virtual que conversa com você, ajuda a encontrar informações ou o redireciona para um profissional ao vivo.

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Bate-papoGPT

ChatGPT é um chatbot moderno com modelo de linguagem grande que usa dados da Internet para responder a solicitações e comandos (limitado a setembro de 2021). Desenvolvido pela OpenAI e disponível ao público em novembro de 2022, esta IA tem resistido a uma procura esmagadora e a uma recepção bastante positiva.

Veja como o ChatGPT se define:

“ChatGPT é um modelo de linguagem de IA criado pela OpenAI que pode ter conversas baseadas em texto. Ele gera respostas semelhantes às humanas com base nas informações que recebe, o que o torna útil para chatbots, assistentes virtuais e muito mais. Ele é treinado em muitos textos da Internet, por isso pode produzir respostas coerentes e contextualmente relevantes, embora não entenda verdadeiramente como um ser humano.”

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Computação Cognitiva

A computação cognitiva simula processos de pensamento humano por meio de sistemas de autoaprendizagem que usam mineração de dados, reconhecimento de padrões e processamento de linguagem natural para imitar a forma como o cérebro humano funciona. Dá às máquinas um gostinho da inteligência humana, permitindo-lhes pensar, raciocinar e aprender como humanos, tomando decisões, resolvendo problemas e aprendendo com a experiência.

Visão Computacional

Você já desejou que seu computador pudesse ver e compreender o mundo como você? Isso é visão computacional. É um campo de IA que treina computadores para interpretar e compreender o mundo visual semelhante ao dos humanos. Dá aos computadores o poder de reconhecer rostos, identificar objetos e até dirigir carros, tudo por meio da análise de imagens e vídeos.

Mineração de dados

Não, você não precisa de martelo e pá para esse tipo de mineração. A mineração de dados é como os computadores descobrem padrões em grandes conjuntos de dados, com métodos na interseção de aprendizado de máquina, estatísticas e sistemas de banco de dados.

Aprendizado profundo

E se o seu cérebro tivesse camadas e mais camadas de células cerebrais superfocadas? Bem, isso meio que acontece. O aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina inspirado na estrutura do cérebro humano que é usado para processar grandes quantidades de dados e criar padrões para a tomada de decisões. É como treinar computadores para reconhecer os mínimos detalhes de qualquer conteúdo.

Elizabeth

Eliza caminhou para que o ChatGPT pudesse correr. Amplamente considerada o primeiro chatbot da história da ciência da computação, Eliza é como a avó dos chatbots e remonta à década de 1960. Embora ela não seja tão ágil quanto a IA de hoje, ela abriu caminho para as máquinas tagarelas que temos agora.

Comportamento Emergente

O comportamento emergente refere-se a hábitos inesperados ou novos que os modelos de IA exibem como resultado dos seus processos de aprendizagem, que não foram explicitamente programados. É como uma rotina de dança coreografada por IA sem a ajuda de um instrutor de dança.

IA generativa

Este é um tipo de IA capaz de criar novos conteúdos (texto, imagens, vídeo e código) que imitam padrões nos dados de treinamento. Imagine um artista mágico de IA que pode criar arte, música ou até mesmo novas ideias.

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Redes Adversariais Gerativas (GANs)

As GANs criam uma competição saudável no mundo da IA. Eles trabalham juntos para tornar as coisas geradas por IA o melhor possível, seja arte, música ou até mesmo mundos virtuais.

Alucinação em IA

Às vezes, a IA fica um pouco imaginativa demais e começa a ver coisas que não existem – isso é uma alucinação na IA. Este termo refere-se a casos em que a IA fornece resultados factualmente incorretos, irrelevantes ou sem sentido devido às limitações de seus dados de treinamento ou arquitetura.

Dados de entrada

Os dados de entrada são o “comando” para sua IA. São as informações que você fornece à IA, como texto, imagens ou sons, que ela usa para produzir seus resultados. Assim como um chef precisa de ingredientes para cozinhar, a IA precisa de dados de entrada para criar suas maravilhas digitais.

Modelo de linguagem grande (LLM)

Um LLM é um tipo de modelo de IA que aprende a gerar texto, participar de conversas e escrever código por meio da análise da Internet. Eles muitas vezes surpreendem seus desenvolvedores com habilidades inesperadas de domínio do idioma, conversando, respondendo perguntas e até contando piadas.

Aprendizado de máquina (ML)

Pense no aprendizado de máquina como um animal de estimação inteligente que melhora com a experiência. Trata-se de treinar computadores para melhorar suas tarefas, fornecendo-lhes muitos exemplos, mas sem serem explicitamente programados. Assim como você aprende com a prática, os algoritmos de ML aprendem padrões a partir dos dados e se tornam seus amigos digitais, fazendo previsões, recomendações e até mesmo arte!

Pilha Martech

Uma pilha de tecnologia de marketing (martech) é um conjunto de ferramentas de software de negócios que os profissionais de marketing usam para organizar e executar processos de marketing. A pilha pode incluir alguns ou todos os seguintes itens: CRM, análises, marketing por e-mail, gerenciamento de mídia social, ferramentas de web design e muito mais. A pilha de tecnologia de marketing de uma empresa é tão única quanto seus clientes e objetivos.

Processamento de Linguagem Natural (PNL)

Já usou o Siri para saber o clima? PNL é um método de comunicação de IA com sistemas inteligentes usando uma linguagem “natural” (leia-se: humana). Pense nisso como conversar com um computador, como faz com amigos. Ajuda as máquinas a compreender e falar como humanos.

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Redes neurais

Inspiradas nos neurônios biológicos, as redes neurais são modelos matemáticos complexos que imitam a estrutura do cérebro humano, permitindo que os sistemas de IA aprendam com os padrões dos dados. Eles são a base do aprendizado profundo, onde padrões complexos são aprendidos a partir dos dados.

Parâmetros em IA

Os parâmetros são como as configurações da sua câmera digital: são valores numéricos que moldam o funcionamento da IA. É como ajustar botões para ajudar a IA a aprender mais rápido, trabalhar melhor e se tornar uma superestrela na solução de problemas.

Módulos de pós-processamento

Após a limpeza dos módulos de pré-processamento, eles enviam os dados para os módulos de pós-processamento para finalizar o trabalho. Aqui são concluídos os retoques finais, refinando o resultado da IA ​​para garantir que esteja polido, preciso e pronto para impressionar.

Análise preditiva

A análise preditiva usa dados, técnicas de ML e algoritmos estatísticos para agir como uma cartomante pessoal. É como usar a IA para espiar o futuro analisando números do passado. Desde adivinhar qual filme você vai adorar até ajudar as empresas a tomar decisões inteligentes, a análise preditiva é a bola de cristal da era digital, prevendo resultados futuros com base em dados históricos.

Módulos de pré-processamento

Se você tivesse um grupo de assistentes digitais que organizam seus dados antes de começarem a trabalhar, eles seriam módulos de pré-processamento. Eles são como a equipe de limpeza, livrando-se do ruído e garantindo que seus dados estejam perfeitos para uso da IA.

Aprendizagem por Reforço

O aprendizado por reforço é um tipo de aprendizado de máquina em que um modelo de IA aprende a tomar decisões em um ambiente para obter a recompensa máxima. É tentativa e erro de IA, treinando computadores para tomar decisões, dando-lhes pontos por fazerem as coisas certas e ajudando-os a aprender com seus erros.

Automação Robótica de Processos (RPA)

RPA é o uso de software com recursos de IA e ML para lidar com tarefas repetíveis e de alto volume. Ele permite que você treine robôs de software para cuidar de tarefas tediosas e repetitivas (e, convenhamos, chatas), liberando humanos para fazer coisas mais interessantes e criativas e economizando dinheiro e mão de obra para sua empresa.

Análise de sentimentos

A análise de sentimento inclui o uso de processamento de linguagem natural para identificar e extrair informações subjetivas dos materiais de origem. É como um anel de humor, mas usa IA para descobrir se as pessoas estão se sentindo felizes, tristes ou algo entre os dois, analisando suas palavras e tons online.

TensorFlow

Pense no TensorFlow como a tela onde você pode pintar seus sonhos de IA. É uma biblioteca de código aberto desenvolvida pelo Google que ajuda a criar e treinar modelos de IA e é crucial para pesquisas em ML e redes neurais. Esteja você construindo um chatbot ou ensinando um computador a jogar xadrez, o TensorFlow está à sua disposição.

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Dados de treinamento

Pense nos dados de treinamento como o kit de ferramentas do professor para IA. É como enviar um bebê com IA para a escola para lhe ensinar vários exemplos, para que ele possa aprender e se tornar mais inteligente. Quer se trate de conjuntos de dados da sua empresa ou de fatos sobre a Segunda Guerra Mundial, os dados de treinamento ajudam a IA a se tornar uma profissional.

Modelo de transformador

Pense em um modelo de transformador como a estrela multitarefa da IA. Este é um tipo de arquitetura de modelo de IA que pode analisar uma frase inteira de uma vez, em vez de palavra por palavra, e pode compreender o contexto, traduzir idiomas e até escrever código, tudo isso dominando a arte da atenção.

Teste de Turing

O teste de Turing foi desenvolvido pelo cientista da computação Alan Turing em 1950 para determinar se as máquinas podem conversar tão naturalmente que você não consegue diferenciá-las de um ser humano. Embora você precise de 30% para ser classificado como aprovado, a pontuação mais alta documentada até o momento é de apenas 33%, obtida por Eugene Goostman em 2014 utilizando a tecnologia PNL (em vez dos algoritmos de aprendizagem profunda usados ​​hoje). O LaMDA AI do Google também passou no teste de Turing, assim como o ChatGPT em fevereiro de 2023.

Aprendizagem não supervisionada

O aprendizado não supervisionado é uma técnica de ML em que o modelo aprende com dados não rotulados, em vez de um conjunto de dados selecionado. Trata-se de permitir que os computadores aprendam sem instruções específicas, encontrando padrões e conexões ocultas que até nós, humanos, podemos perder.

Então aí está, nosso guia completo para alguns dos conceitos de IA mais populares. Se você se encontrar em um país das maravilhas digital perdido, vamos conversar. Adoraríamos ser seu guia no uso crescente de IA em marketing.

Para obter mais informações sobre IA e como ela pode beneficiar seu B2B, confira nosso blog.