Como a IA pensa? (Teoria por trás do ChatGPT)

Criar aplicativos, gerar conteúdo, resolver problemas, tarefas antes reservadas para especialistas agora podem ser realizadas com algumas perguntas bem formuladas. A mudança é significativa, e entender como chegamos a esse ponto significa explorar o desenvolvimento da inteligência artificial.

Este artigo acompanha a evolução da IA por meio de etapas-chave:

• O que é IA e de onde ela vem?
  Um panorama de suas origens e desenvolvimento inicial.

• A Ascensão do Deep Learning
  Como o aumento do poder computacional e dos dados remodelou o aprendizado de máquina.

• O Nascimento dos Modelos de Linguagem
  O surgimento de sistemas capazes de processar e gerar linguagem humana.

• O que é realmente um LLM?
  Uma análise dos grandes modelos de linguagem e como eles funcionam.

• O que é IA Generativa?
  Explorando a capacidade da IA de criar novos conteúdos em texto, imagem e além.

• Guias Digitais: Como Chatbots Nos Conduzem pela IA
  O papel das interfaces de conversação para tornar a IA acessível.

Cada seção constrói uma visão mais clara dos sistemas que moldam o cenário tecnológico atual.

O que é IA e de onde ela vem?

Os humanos sempre se perguntaram se seria possível construir máquinas que pensam. Quando os computadores foram criados, isso se acelerou e, em 1950, Alan Turing fez a mesma pergunta e seguiu com o famoso Teste de Turing, um experimento mental onde uma máquina tenta enganar um humano fazendo-o pensar que ela também é humana. Essa foi a fagulha que acendeu a chama da IA. Eles a definiram como realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, podendo entender linguagem, reconhecer imagens, resolver problemas e tomar suas próprias decisões, se tornando essencialmente uma pessoa virtual capaz de responder todas as suas perguntas e resolver todos os seus problemas. Por isso o Teste de Turing foi importante, onde basicamente você coloca uma Inteligência Artificial frente a frente com um humano que deve agora determinar se está conversando com um humano ou um robô. A IA basicamente imita o pensamento humano. Por isso John McCarthy deu o nome de Inteligência Artificial. Eles achavam que levaria apenas um verão para atingir o nível em que ela passaria nesses testes e funcionaria perfeitamente sozinha, mas na realidade, o desenvolvimento da IA ainda está em andamento.

O que é IA e de onde ela vem?

A primeira IA, nos anos 60 e 70, era baseada em regras. Se você queria que um computador “pensasse”, precisava dizer exatamente como pensar. Eram sistemas especialistas, onde cada regra era codificada por um humano. Isso funcionou até certo ponto, mas não era possível ensinar a IA a tomar todas as decisões para todos os cenários possíveis, é impossível, ou pelo menos não seria viável, eles precisavam descobrir como os computadores poderiam tomar novas decisões por si mesmos, decisões que nunca haviam enfrentado antes.

Entra o Machine Learning. Nos anos 1980 e 1990, os pesquisadores migraram para uma nova ideia: e se pudéssemos ensinar computadores a aprender com dados em vez de apenas regras? Isso é o aprendizado de máquina, treinar um algoritmo com muitos exemplos, para que ele possa identificar padrões e fazer previsões, o que isso significa? Imagine que, no passado, você ensinava a IA a seguir a gramática escrevendo cada regra gramatical, o que o machine learning trouxe como conceito foi dar à IA milhares de artigos, livros e documentos para ler e descobrir como o inglês funciona sozinha, ou seja, autoaprendizado.

A Ascensão do Deep Learning

O aprendizado de máquina era ótimo, mas limitado. Muitas vezes, precisava de humanos para dizer quais características observar. Então surgiu o Deep Learning, impulsionado por redes neurais, uma estrutura vagamente inspirada no funcionamento do cérebro humano, analisando essa grande quantidade de dados, mas em etapas, o que ajudava a enxergar cada vez mais padrões.

O grande avanço aconteceu por volta de 2012, quando a AlexNet, uma rede neural profunda, dominou uma importante competição de reconhecimento de imagens. De repente, o deep learning podia superar humanos ao reconhecer gatos na internet. Não era apenas melhor, era assustadoramente bom. Deep learning permitiu alimentar dados brutos (texto, imagens, som) em um modelo e ele identificava sozinho os padrões importantes. Nada de mão segurada. Só mais dados, mais camadas, mais processamento. A IA começou a aprender exponencialmente.

O Nascimento dos Modelos de Linguagem

Depois que o deep learning dominou imagens, pesquisadores perguntaram: será que ele pode dominar linguagem também? A resposta: sim, mas não é fácil. Linguagem é cheia de nuances. Mas com dados suficientes e arquitetura inteligente, modelos de deep learning como Redes Neurais Recorrentes (RNN) conseguiram entender dados em sequência, ou seja, não olhavam apenas para uma palavra, mas como as palavras aparecem uma após a outra e por que fazem isso dessa forma, e depois os Transformers, que não olham apenas para as palavras individualmente na sequência, mas podem analisar o texto como um todo de uma vez só, o que também ajudou a começar a entender e gerar texto.

Em 2017, o Google apresentou a arquitetura Transformer. Ela mudou o jogo. Os Transformers podiam processar linguagem em paralelo, mais rápido, e prestar atenção em diferentes partes da frase, imitando o foco humano. Essa arquitetura impulsiona os Grandes Modelos de Linguagem ou LLMs, como GPT, Gemini, Mistral, e de repente todos queriam criar seu próprio LLM que fosse melhor que o outro.

O que é realmente um LLM?

Um Grande Modelo de Linguagem (LLM) é um tipo de sistema de inteligência artificial projetado para gerar e compreender linguagem humana. Ele é treinado com enormes quantidades de textos, como livros, sites, artigos e códigos, e é construído usando deep learning. Em vez de entender as palavras como um humano, ele aprende os padrões de como escrevemos e falamos.

A tecnologia por trás disso? Algo chamado Arquitetura Transformer, que permite processar e gerar linguagem em larga escala. É daí que vem o “GPT” no ChatGPT:

• Generative – ele cria novos conteúdos
• Pre-trained – aprende com dados gerais primeiro
• Transformer – a estrutura do modelo que faz o trabalho pesado

Dependendo da versão do LLM, a inteligência, precisão e habilidade de conversação do chatbot podem variar bastante. Versões mais novas entendem melhor o contexto, cometem menos erros e entregam respostas mais úteis.

Essa diferença se deve aos parâmetros – os bilhões de conexões que determinam como o modelo processa informações. Mais parâmetros geralmente significam melhor memória e compreensão mais profunda.

Você com certeza já ouviu falar do GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA. Então agora é importante entender uma coisa: nenhum desses modelos “entende” o que está dizendo, eles são apenas muito bons em prever a próxima palavra, com base no contexto.

O que é IA Generativa?

IA Generativa é um conceito que você ouvirá frequentemente associado às IAs. É um termo guarda-chuva para qualquer IA que cria algo novo. Se ela pode escrever, desenhar, falar ou cantar sem copiar material já existente, ela é generativa — ela gera coisas novas. Ela pode criar novos textos (como o ChatGPT), imagens (como DALL·E ou Midjourney), vídeos (como o Sora) ou códigos (como o GitHub Copilot). Existem muitos tipos diferentes, suportados por muitos LLMs diferentes.

Chatbots: Nossos Guias Digitais

Chatbots são nossa porta de entrada amigável para o conhecimento complexo de todo o mundo. Em vez de exigir conhecimento técnico, simplesmente começamos uma conversa e exploramos a IA de forma natural. Eles traduzem a tecnologia intimidadora para a nossa linguagem.

O chatbot usa:

• Deep learning: para aprender padrões de linguagem a partir de grandes volumes de texto
• Arquitetura Transformer: para entender o contexto de forma escalável e eficiente
• Machine learning: para melhorar e se adaptar continuamente com base no feedback
• IA Generativa: para criar respostas semelhantes às humanas em tempo real

Mas não se esqueça: ele não “entende” como os humanos. Ele imita o entendimento. Isso é suficiente por enquanto. Ainda não chegamos à singularidade da IA, mas já estamos na estrada. E o ChatGPT? É só mais uma marca nesse percurso muito mais longo.