A inteligência artificial (IA) generativa está avançando rapidamente, com o mercado global projetado para expandir a uma taxa de 37,7% ao ano entre 2023 e 2030. Por baixo, estima-se que, até 2030, a IA contribuirá com mais de US$ 15 trilhões para a economia mundial.
Nos Estados Unidos, 95% dos executivos acreditam que a inteligência artificial mudará a forma como a tecnologia é utilizada para sempre, enquanto 33% dos casos de adoção de IA estão focados na automação de processos de TI. A demanda por habilidades também está em alta, com uma escassez significativa de talentos qualificados e salários que podem chegar a R$ 20 mil mensais.
Vale lembrar ainda que a aplicação de IA em setores intensivos em dados, como serviços financeiros e saúde, já representa uma das maiores participações de mercado. Até 2030, a automação impulsionada por IA poderá automatizar 30% das horas trabalhadas no mundo todo, o que é chocante.
Esses são apenas alguns poucos dados que representam a importância desta onda. Mais do que suficiente para você compreender como é vital estar por dentro, não é verdade?
Por isso, elaboramos a seguir um glossário com os termos essenciais que são necessários para estar por dentro do universo da IA.
Glossário da Inteligência Artificial – De A a Z
1. AI (Inteligência Artificial)
A inteligência artificial (IA) refere-se à simulação de processos de inteligência humana por sistemas de computador. Estes processos incluem aprendizado, raciocínio, e autocorreção. A IA é amplamente utilizada em diversas aplicações, desde assistentes virtuais até análise preditiva e automação industrial.
2. AI PC
Um AI PC é um computador pessoal projetado para executar tarefas de inteligência artificial com eficiência.
Tais computadores frequentemente incluem uma unidade de processamento neural (NPU) para acelerar o processamento de IA e reduzir o consumo de energia.
No entanto, qualquer PC com hardware suficiente, como uma GPU potente, pode tecnicamente ser um AI PC.
3. Agente
Em IA, um agente é uma entidade autônoma que observa o ambiente e executa ações para atingir objetivos específicos.
Agentes podem variar de simples bots em jogos até sistemas complexos que aprendem e se adaptam ao ambiente em tempo real.
4. Algoritmo
Um algoritmo é um conjunto de instruções ou regras que um sistema de IA segue para realizar uma tarefa ou resolver um problema.
Na IA, algoritmos são usados para processar dados, reconhecer padrões e tomar decisões baseadas em entradas específicas.
5. Alucinação (Hallucination)
Em se tratando de inteligência artificial, alucinação refere-se ao fenômeno em que um modelo de IA gera uma resposta incorreta ou apresenta informações falsas como se fossem verdadeiras.
Esse evento pode ocorrer em modelos de linguagem, como chatbots, que criam conteúdo baseado em dados insuficientes ou imprecisos.
6. AMD XDNA
AMD XDNA é a arquitetura de unidade de processamento neural (NPU) da AMD, projetada para executar tarefas de IA de maneira eficiente em termos de energia.
O hardware em questão permite que computadores realizem tarefas de IA com mais rapidez e menor consumo de energia em comparação com CPUs e GPUs tradicionais.
7. Análise preditiva
A análise preditiva utiliza técnicas de IA e aprendizado de máquina para analisar dados históricos e prever eventos futuros. Ela é amplamente aplicada em negócios para prever tendências de mercado, comportamento do cliente e risco financeiro.
8. Apple Intelligence
Apple Intelligence é o conjunto de recursos de IA integrados aos dispositivos da Apple, como iPhones e Macs.
Com a introdução do macOS 15 Sequoia e iOS 18, esses recursos permitem desde o aprimoramento da Siri até a integração com ferramentas baseadas em IA na nuvem, como o ChatGPT.
9. Artificial Neural Network (ANN)
As redes neurais artificiais são sistemas computacionais que imitam a estrutura do cérebro humano para processar informações.
Elas são vitais para o Deep Learning e são usadas em aplicações como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.
10. Base de conhecimento
Uma base de conhecimento é um repositório de informações que um sistema de IA utiliza para tomar decisões informadas.
Tais bases são fundamentais para o funcionamento de agentes de IA e sistemas de recomendação, pois fornecem o contexto necessário para respostas precisas.
11. Chatbot
Um chatbot é um programa de computador que utiliza IA para simular conversas humanas através de mensagens de texto ou voz.
São amplamente usados em atendimento ao cliente, marketing digital e assistentes virtuais, proporcionando interações automatizadas e eficientes com os usuários.
12. Claude
Claude é um modelo de IA desenvolvido pela Anthropic, projetado para ser seguro e alinhado com valores humanos. Ele é utilizado em diversas aplicações para gerar textos, realizar tarefas de linguagem natural e ajudar em tomadas de decisões complexas.
13. Copilot
opilot é um assistente de IA desenvolvido pela Microsoft, baseado na tecnologia GPT da OpenAI. Ele está integrado ao Windows e aos aplicativos do Microsoft Office, oferecendo suporte para tarefas como geração de texto, automação de processos e assistência contextual.
14. Copilot+ PC
O termo Copilot+ PC refere-se a uma categoria de computadores que possuem unidades de processamento neural (NPUs) de alta performance, permitindo o acesso a recursos avançados de IA no Windows, como geração de imagens e efeitos de webcam em tempo real.
15. Copilot Pro
Copilot Pro é uma versão premium do Copilot da Microsoft, disponível através de uma assinatura.
A versão profissional oferece integração de IA com aplicativos do Microsoft Office, como Word e Excel, além de acesso prioritário a funcionalidades avançadas de IA, como geração de imagens e textos.
16. Data mining
Data mining é o processo de analisar grandes conjuntos de dados para extrair padrões, tendências e informações úteis. A técnica é amplamente usada em marketing, finanças e pesquisa científica para descobrir insights valiosos que não são facilmente visíveis.
17. Data science
Data science, ou ciência de dados, é um campo interdisciplinar que utiliza métodos científicos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e insights a partir de dados estruturados e não estruturados. É necessária para a criação de modelos preditivos e na tomada de decisões baseada em dados.
18. Deep learning
Deep learning é uma subárea do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais profundas para modelar e entender padrões complexos em dados. Ela é muito eficaz em reconhecimento de voz, visão computacional e processamento de linguagem natural.
19. Emergent behavior (Comportamento Emergente)
Comportamento emergente refere-se a habilidades ou padrões inesperados que surgem em sistemas de IA complexos, sem que tenham sido explicitamente programados para tal. Os comportamentos são frequentemente observados em grandes modelos de linguagem.
20. DLSS (Deep Learning Super Sampling)
DLSS é uma tecnologia desenvolvida pela Nvidia que utiliza deep learning para melhorar a qualidade gráfica em jogos, aumentando a resolução de imagens em tempo real. Esta técnica permite que os jogos rodem com maior eficiência gráfica, sem comprometer a qualidade visual.
21. Gemini
Gemini é o assistente de IA desenvolvido pelo Google, utilizado em dispositivos Android e em serviços como o mecanismo de busca do Google. Ele integra recursos de processamento de linguagem natural e geração de conteúdo, ajudando usuários com respostas automatizadas e tarefas cotidianas.
22. Grok
Grok é uma ferramenta de IA desenvolvida pelo Twitter (agora X) para otimizar a análise de dados e a gestão de operações dentro da plataforma.
A ferramenta é utilizada para identificar padrões, gerar insights e melhorar a eficiência das interações e funcionalidades na rede social.
O Grok aplica aprendizado de máquina para fornecer recomendações personalizadas e otimizar o desempenho geral da plataforma.
23. GPT (Generative Pre-Trained Transformer)
GPT é uma arquitetura de modelo de linguagem desenvolvida pela OpenAI. Baseado em redes neurais profundas, ele é treinado em grandes quantidades de texto para entender e gerar linguagem natural.
O GPT é a base de muitos modelos de linguagem avançados, como o ChatGPT.
24. GPU (Graphics Processing Unit)
Uma GPU é um processador especializado originalmente projetado para renderizar gráficos. Hoje, as GPUs são amplamente utilizadas para acelerar o processamento de tarefas de IA, como Deep learning, devido à sua capacidade de executar cálculos paralelos em grande escala.
25. Hyperparameter (Hiperparâmetro)
Hiperparâmetros são parâmetros ajustáveis em um modelo de IA que influenciam o processo de aprendizado.
Ao contrário dos parâmetros do modelo, que são aprendidos durante o treinamento, os hiperparâmetros são definidos antes do processo de treinamento e afetam o desempenho final do modelo.
26. IA Generativa
IA generativa refere-se a tecnologias que utilizam modelos de IA para criar novos conteúdos, como texto, imagens, música e código, a partir de padrões existentes.
Exemplos incluem geração de imagens a partir de descrições textuais e criação de conteúdo escrito por chatbots.
27. Intel AI Boost
Intel AI Boost é a tecnologia de unidade de processamento neural (NPU) da Intel, integrada em seus chips Meteor Lake e futuros processadores.
Ela foi concebida para acelerar o processamento de tarefas de IA, principalmente em dispositivos pessoais, oferecendo desempenho otimizado para aplicações de aprendizado de máquina.
28. LLaMa (Large Language Model Meta AI)
LLaMa é uma série de grandes modelos de linguagem desenvolvidos pela Meta (Facebook) para tarefas de processamento de linguagem natural.
Os modelos da Meta foram criados para serem eficientes e escaláveis, permitindo o desenvolvimento de aplicações avançadas de IA com menor consumo de recursos.
A empresa está testando várias funcionalidades em seus produtos de mensageria e redes sociais no momento.
29. FSR (FidelityFX Super Resolution)
FSR é uma tecnologia de aprimoramento de imagem desenvolvida pela AMD, semelhante ao DLSS da Nvidia.
Ela permite que jogos sejam renderizados em resoluções mais baixas e, em seguida, aumentados para uma resolução mais alta com qualidade gráfica preservada, melhorando o desempenho sem sacrificar a qualidade visual.
30. LLM (Large Language Model)
LLM, ou Grande Modelo de Linguagem, é um tipo de modelo de IA treinado em enormes volumes de texto para entender e gerar linguagem natural.
Os modelos, como o GPT-4 e o BERT, são utilizados em diversas aplicações de IA, incluindo chatbots, tradução automática e análise de sentimentos.
31. Machine Learning (Aprendizado de Máquina)
Machine learning é um subconjunto da inteligência artificial que permite que os sistemas aprendam e melhorem automaticamente com a experiência, sem serem explicitamente programados. Ele utiliza algoritmos para analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e tomar decisões baseadas nesses padrões.
32. MidJourney
O MidJourney é uma plataforma de IA generativa especializada em criar imagens a partir de descrições textuais (prompts). Utilizando técnicas avançadas de aprendizado de máquina, MidJourney permite que os usuários gerem ilustrações, artes digitais e outras formas de imagens visuais baseadas em instruções textuais específicas.
A ferramenta é popular entre artistas, designers e entusiastas de IA por sua capacidade de transformar conceitos abstratos em representações visuais de alta qualidade, permitindo uma nova forma de expressão criativa através da inteligência artificial.
No contexto de modelos de linguagem como GPT, o prompt pode ser uma frase, uma pergunta ou qualquer outra forma de texto que guie o modelo para gerar a resposta desejada.
33. Modelos Pré-treinados
Modelos pré-treinados são modelos de aprendizado de máquina que já foram treinados em grandes conjuntos de dados e podem ser adaptados para tarefas específicas com ajustes mínimos.
Tais modelos economizam tempo e recursos, permitindo que desenvolvedores e empresas implementem IA sem precisar treinar modelos do zero.
34. Natural Language (Linguagem Natural)
Natural Language refere-se à linguagem utilizada por humanos para comunicação, como o inglês ou o português. Em IA, o termo é frequentemente associado a tecnologias de processamento de linguagem natural (PLN), que permitem que os computadores compreendam, interpretem e gerem texto ou fala em linguagem humana.
35. NPU (Unidade de Processamento Neural)
Uma NPU é um componente de hardware especializado projetado para acelerar o processamento de tarefas de inteligência artificial, como redes neurais e aprendizado profundo.
Ela é mais eficiente em termos de energia que uma GPU e mais rápida que uma CPU para essas tarefas específicas, tornando-se cada vez mais comum em dispositivos como smartphones e PCs.
36. Parâmetros
Os parâmetros são os valores ajustáveis dentro de um modelo de aprendizado de máquina que são ajustados durante o processo de treinamento.
São eles que determinam o comportamento do modelo e sua capacidade de prever ou classificar dados corretamente.
37. Prompt
Um prompt é a entrada que um usuário fornece a um modelo de IA para gerar uma saída.
38. Qualcomm Hexagon
Qualcomm Hexagon é a arquitetura de NPU desenvolvida pela Qualcomm, usada em seus processadores Snapdragon.
Ela foi criada para realizar tarefas de IA de forma eficiente, permitindo aplicações avançadas como reconhecimento de voz, processamento de imagens e outros recursos de IA em dispositivos móveis.
39. Reconhecimento de voz e vídeo
Reconhecimento de voz e vídeo refere-se à capacidade de sistemas de IA de identificar e processar padrões em áudio (como fala) e em imagens ou vídeos. Isso inclui desde a transcrição automática de fala até a identificação de objetos ou rostos em vídeos.
40. Rede Neural
Uma rede neural é um modelo computacional inspirado na estrutura do cérebro humano, composta por nós (ou neurônios) que processam informações e transmitem resultados para outros nós.
Redes neurais são fundamentais para o deep learning e são usadas em uma ampla gama de aplicações de IA, desde reconhecimento de imagem até geração de linguagem.
41. RTX
RTX é a linha de GPUs da NVIDIA que inclui suporte para traçado de raios em tempo real (ray tracing) e inteligência artificial.
As GPUs da NVIDIA são altamente eficazes em executar tarefas de IA, como deep learning, devido ao seu poder de processamento paralelo e suporte a tecnologias como DLSS.
42. Semântica
Semântica refere-se ao estudo do significado das palavras e sentenças. Em inteligência artificial, a semântica é crucial para o processamento de linguagem natural (PLN), onde os sistemas tentam compreender não apenas as palavras individualmente, mas também o contexto e as relações entre elas para entender o significado subjacente de um texto.
43. Sentimento
Sentimento, no contexto de IA, refere-se à análise de emoções expressas em texto, como opiniões ou comentários.
A análise de sentimentos é uma técnica de PLN usada para identificar a polaridade (positiva, negativa ou neutra) e outras nuances emocionais em textos, sendo amplamente utilizada em redes sociais, atendimento ao cliente e análise de mercado.
44. Suno
Suno é uma plataforma brasileira de educação financeira e análise de investimentos. Fundada com o objetivo de democratizar o acesso à informação de qualidade sobre o mercado financeiro, a Suno oferece uma variedade de conteúdos, incluindo cursos, relatórios de investimentos, artigos e podcasts.
Ela é conhecida por suas recomendações de ações, análises de empresas e orientações sobre como construir e gerenciar uma carteira de investimentos.
A Suno também é amplamente utilizada por investidores de todos os níveis, desde iniciantes até profissionais, que buscam tomar decisões informadas e estratégicas no mercado financeiro.
45. Temperatura
Temperatura é um parâmetro utilizado em modelos de linguagem para controlar o grau de aleatoriedade ou imprevisibilidade nas respostas geradas.
Um valor de temperatura mais alto faz com que o modelo gere respostas mais variadas e criativas, enquanto um valor mais baixo resulta em respostas mais previsíveis e conservadoras.
46. Teste de Turing
O Teste de Turing, proposto por Alan Turing, é um experimento para avaliar se uma máquina pode exibir comportamento inteligente equivalente ao de um ser humano.
Se um avaliador humano não conseguir distinguir as respostas de uma máquina das de um humano, a máquina é considerada como tendo passado no teste, indicando que sua IA é avançada o suficiente para simular a inteligência humana.
47. Token
Em IA, um token é a menor unidade de texto processada por um modelo de linguagem. Pode ser uma palavra, parte de uma palavra ou até mesmo um caractere. Tokens são essenciais para o funcionamento de modelos como GPT, que processam grandes quantidades de texto dividindo-o em tokens para análise e geração de linguagem.
48. TOPS (Trillion Operations Per Second)
TOPS é uma métrica usada para medir a performance de NPUs e outros processadores dedicados a tarefas de IA.
Ela indica quantas trilhões de operações um chip pode realizar por segundo, sendo um indicador chave da capacidade de processamento para aplicativos de inteligência artificial em tempo real.
49. Windows Recall
Windows Recall é uma funcionalidade de IA que captura automaticamente capturas de tela do que está acontecendo na tela de um computador a cada cinco segundos, permitindo que os usuários pesquisem o histórico de uso do PC usando comandos de linguagem natural.
A Microsoft desenvolveu essa ferramenta para melhorar a eficiência do fluxo de trabalho, mas a função levantou preocupações sobre privacidade.
50. Windows Studio Effects
Windows Studio Effects é uma coleção de efeitos de webcam alimentados por IA encontrados em PCs compatíveis.
Esses efeitos incluem funcionalidades como o ajuste automático de contato visual, desfoque de fundo e aprimoramento de iluminação, permitindo videoconferências e transmissões com qualidade superior.
Os efeitos são processados de forma eficiente através da NPU do dispositivo, reduzindo o impacto na performance geral do sistema.
Gostou de aprender um pouco mais?
Com a compreensão dos principais termos e conceitos relacionados à IA, como apresentados neste glossário, profissionais, empresas e usuários entusiastas estão mais bem preparados para navegar neste cenário em constante evolução.
Dominar os conceitos de IA lhe dará uma vantagem estratégica e mais combustível para participar ativamente na construção de um futuro mais inteligente, eficiente, inclusivo e produtivo para todos!
