A inteligência artificial (IA) está transformando rapidamente o mundo ao nosso redor, e entender seus fundamentos é crucial para se manter atualizado e aproveitar ao máximo suas possibilidades. Este post resume o curso AI Essentials, oferecido pelo Google, fornecendo uma visão geral dos conceitos básicos e das ferramentas de IA generativa, com foco em como maximizar a produtividade e utilizar a IA de forma responsável.
O curso é dividido em cinco módulos. O primeiro módulo introduz os conceitos fundamentais de IA, definindo termos como inteligência artificial e aprendizado de máquina. A IA se refere a programas de computador capazes de executar tarefas cognitivas tipicamente associadas à inteligência humana, como o sistema de recomendação do YouTube. O aprendizado de máquina, por sua vez, é um tipo de programa que analisa dados para tomar decisões ou fazer previsões, como identificar se uma maçã está madura. A IA generativa, foco principal do curso, é um subconjunto da IA capaz de criar novos conteúdos, como textos, imagens e outros tipos de mídia. Um exemplo popular é o Gemini do Google, um modelo de linguagem grande que interage por meio de texto, permitindo desde a redação de e-mails até a geração de ideias e resumos.
O segundo módulo explora a maximização da produtividade com ferramentas de IA. A interação com essas ferramentas ocorre principalmente por meio de prompts, que são comandos de texto que instruem a IA sobre como gerar resultados. A forma como o prompt é elaborado impacta diretamente a qualidade da resposta da IA, destacando a importância do prompt engineering, tema do terceiro módulo. O Google recomenda uma abordagem "humana no circuito", onde o usuário participa ativamente do processo de interação com a IA, revisando e refinando os resultados gerados. Isso evita problemas como a utilização de slogans inadequados gerados pela IA sem supervisão humana, especialmente em situações com maior impacto. Dois pontos cruciais a serem considerados são o limite de conhecimento da IA, referente à data em que foi treinada, e as "alucinações", que são saídas falsas ou irreais geradas pela IA.
O terceiro módulo, prompt engineering, oferece dicas práticas para criar prompts eficazes. É fundamental fornecer prompts claros, específicos e com contexto. Por exemplo, ao pedir recomendações de restaurantes, especificar o tipo de culinária e ambiente desejado gera resultados mais relevantes. A escolha do verbo no prompt também é crucial: "liste" em vez de "recomende" resulta em uma saída mais estruturada. Outros exemplos de uso incluem resumir textos, classificar sentimentos em avaliações de clientes, extrair informações específicas e traduzir conteúdo. O prompt engineering é um processo iterativo, onde o usuário refina o prompt até obter o resultado desejado. Avaliar criticamente a saída da IA, verificando sua precisão, imparcialidade, relevância e consistência, é essencial. Uma dica adicional é pedir à IA que gere um prompt único para obter o resultado final, aprimorando a habilidade de criar prompts. Existem diferentes abordagens de prompting, como zero-shot (sem exemplos), one-shot (um exemplo) e few-shot (vários exemplos). O few-shot prompting é útil para tarefas mais complexas, pois a IA reconhece padrões nos exemplos fornecidos.
O quarto módulo aborda o uso responsável da IA, destacando os potenciais danos causados por vieses nos resultados. Um exemplo é o dano à qualidade do serviço, onde a IA não funciona bem para determinados grupos, como a tecnologia de reconhecimento de fala que inicialmente não reconhecia padrões de fala de pessoas com deficiência. Outro exemplo é o dano de representação, que reforça preconceitos sociais, como a tradução automática que associava enfermeiras a mulheres e médicos a homens. Aumentar a representatividade no desenvolvimento das ferramentas de IA e coletar feedback dos usuários são medidas para mitigar esses vieses. A segurança da IA é uma área cada vez mais importante, e aprofundar-se nesse tema é fundamental para garantir um uso ético e responsável.
O quinto módulo trata de como se manter atualizado com os avanços da IA. O curso destaca o Chain of Thought Prompting, uma técnica intermediária para lidar com tarefas complexas, dividindo-as em subtarefas. Por exemplo, para gerar códigos de compra únicos para mil funcionários com base em departamento e ID, o prompt deve fornecer contexto e exemplos do processo de combinação e conversão para minúsculas. Após verificar a compreensão da IA, é possível automatizar a geração de códigos para todos os funcionários. Essa técnica simplifica tarefas que seriam tediosas sem conhecimento de programação, demonstrando o poder da IA na automação de processos. A IA está em constante evolução e dominar as técnicas de prompting é essencial para aproveitar todo o seu potencial.
