Introdução: 65 Principais Termos de IA
A inteligência artificial está transformando o mundo em ritmo acelerado. Para acompanhar essa revolução, reunimos os 65 principais termos de IA que você precisa conhecer — de AGI e aprendizado profundo até engenharia de prompts e IA generativa. Este glossário é um guia rápido e atualizado para quem quer entender como a IA impacta tecnologia, negócios e o dia a dia.
A inteligência artificial está evoluindo em ritmo acelerado e, junto com ela, surge um vocabulário totalmente novo. Este guia foi criado para ajudar você a se manter atualizado.
A IA já se tornou parte fundamental de diversas áreas, desde mecanismos de busca até produção de conteúdo. Ao mesmo tempo, tem gerado impactos no mercado de trabalho e inundado a internet com materiais de qualidade duvidosa. Com o sucesso do ChatGPT, praticamente todas as grandes empresas de tecnologia passaram a integrar IA em seus produtos. Hoje, ela oferece respostas imediatas para quase qualquer pergunta, dando a impressão de estar conversando com alguém especialista em tudo.
Mas os chatbots são apenas uma fração desse universo. Usar o ChatGPT para resolver tarefas escolares ou recorrer ao Midjourney para criar imagens impressionantes é interessante, porém o verdadeiro potencial da IA generativa vai muito além: segundo o McKinsey Global Institute, pode movimentar até US$ 4,4 trilhões por ano na economia global. Não é à toa que ouviremos cada vez mais sobre o tema.
Ferramentas como o Gemini (Google), Copilot (Microsoft), Claude (Anthropic) e o buscador Perplexity já mostram como a IA está presente em uma ampla gama de produtos. Nosso hub AI Atlas reúne análises, tutoriais e notícias para quem deseja acompanhar de perto essas transformações.
À medida que convivemos mais com esse cenário, novos termos surgem constantemente. Seja para impressionar em uma entrevista ou simplesmente parecer bem informado em uma conversa, conhecer esse glossário é essencial.
Glossário do ChatGPT: 65 Principais Termos de IA
65 Principais Termos de IA
- AGI (Inteligência Geral Artificial): Ideia que descreve uma versão mais avançada da IA, capaz de superar humanos em diversas tarefas e ainda aprimorar suas próprias habilidades.
- Agente: Sistemas que atuam de forma autônoma para atingir objetivos, como carros autônomos.
- Ética em IA: Conjunto de princípios que orientam o uso responsável da tecnologia, evitando danos e preconceitos.
- Psicose da IA: Termo informal para descrever pessoas que desenvolvem fixação ou vínculos emocionais excessivos com chatbots.
- Segurança em IA: Área que estuda os riscos de longo prazo da IA, incluindo cenários de superinteligência hostil.
- Algoritmo: Sequência de instruções que permite a um programa aprender, identificar padrões e executar tarefas.
- Alinhamento: Processo de ajustar modelos de IA para que gerem resultados mais adequados e seguros.
- Antropomorfismo: Tendência humana de atribuir características humanas a sistemas de IA, como emoções ou consciência.
- IA (Inteligência Artificial): Tecnologia que simula capacidades humanas em softwares e robôs.
- Agentes Autônomos: Modelos de IA capazes de executar tarefas específicas sem supervisão, podendo até desenvolver culturas próprias.
- Viés: Erros ou distorções nos resultados de IA causados por dados de treinamento enviesados.
- Chatbot: Programa que interage com humanos via texto, simulando linguagem natural.
- ChatGPT: Chatbot criado pela OpenAI, baseado em grandes modelos de linguagem.
- Claude: Chatbot desenvolvido pela Anthropic, também baseado em LLMs.
- Computação Cognitiva: Outro nome para inteligência artificial.
- Aumento de Dados: Técnica de ampliar ou remixar dados para treinar modelos de IA.
- Conjunto de Dados: Coleção de informações digitais usada para treinar e validar modelos.
- Aprendizado Profundo (Deep Learning): Subcampo da IA que utiliza redes neurais artificiais para reconhecer padrões complexos.
- Difusão: Método que insere ruído em dados (como imagens) e treina modelos para reconstruí-los.
- Comportamento Emergente: Habilidades inesperadas que surgem em modelos de IA.
- E2E (Aprendizado de ponta a ponta): Treinamento em que o modelo aprende a executar uma tarefa completa sem etapas intermediárias.
- Considerações Éticas: Reflexão sobre privacidade, justiça e segurança no uso da IA.
- Foom: Conceito de “decolagem rápida” da AGI, sugerindo que, uma vez criada, pode ser tarde demais para controlá-la.
- GANs (Redes Generativas Antagônicas): Modelos compostos por duas redes neurais — uma gera conteúdo e a outra avalia sua autenticidade.
- IA Generativa: Tecnologia que cria textos, imagens, vídeos ou código a partir de grandes conjuntos de dados.
- Google Gemini: Chatbot do Google que combina IA com serviços como Busca e Mapas.
- Guarda-corpos: Restrições impostas a modelos para evitar resultados nocivos.
- Alucinação: Resposta incorreta gerada pela IA, mas apresentada com confiança.
- Inferência: Processo pelo qual modelos aplicam conhecimento aprendido para gerar novos conteúdos.
- LLM (Modelo de Linguagem Grande): IA treinada com enormes volumes de texto para compreender e produzir linguagem natural.
- Latência: Tempo entre a entrada de um comando e a resposta da IA.
- ML (Aprendizado de Máquina): Técnica que permite que sistemas aprendam sem programação explícita.
- Microsoft Bing: Motor de busca da Microsoft que integra IA semelhante ao ChatGPT.
- IA Multimodal: Modelos capazes de lidar com diferentes tipos de entrada, como texto, imagem e áudio.
- PLN (Processamento de Linguagem Natural): Área que ensina computadores a compreender linguagem humana.
- Rede Neural: Estrutura inspirada no cérebro humano, composta por nós interligados que aprendem padrões.
- Pesos Abertos: Modelos cujos parâmetros finais são disponibilizados publicamente.
- Sobreajuste: Erro em que o modelo se adapta demais aos dados de treinamento e falha em novos contextos.
- Clipes de Papel: Cenário hipotético de IA que, ao buscar maximizar produção de clipes, destruiria recursos humanos.
- Parâmetros: Valores que estruturam e guiam o comportamento dos modelos de linguagem.
- Perplexity: Chatbot e buscador de IA com conexão aberta à internet.
- Prompt: Comando ou pergunta inserida em um chatbot para obter resposta.
- Encadeamento de Prompts: Capacidade da IA de usar interações anteriores para influenciar respostas futuras.
- Engenharia de Prompts: Técnica de escrever instruções detalhadas para obter resultados específicos.
- Injeção Rápida: Ataque que insere instruções maliciosas em prompts para manipular a IA.
- Quantização: Redução da precisão de modelos para torná-los menores e mais eficientes.
- Slop: Conteúdo de baixa qualidade gerado em massa por IA para atrair cliques.
- Sora: Modelo de vídeo generativo da OpenAI, capaz de criar clipes curtos com áudio.
- Papagaio Estocástico: Metáfora que mostra como LLMs apenas repetem padrões sem compreender significado.
- Transferência de Estilo: Técnica que aplica o estilo de uma imagem ao conteúdo de outra.
- Bajulação: Tendência de modelos de IA a concordar excessivamente com usuários.
- Dados Sintéticos: Informações criadas artificialmente para treinar modelos.
- Temperatura: Parâmetro que controla o nível de aleatoriedade nas respostas da IA.
- Texto para Imagem: Processo de gerar imagens a partir de descrições textuais.
- Tokens: Unidades mínimas de texto que os modelos processam.
- Dados de Treinamento: Conjuntos usados para ensinar modelos de IA.
- Transformador: Arquitetura de rede neural que entende contexto em dados sequenciais.
- Teste de Turing: Avaliação que verifica se uma máquina pode se passar por humano em uma conversa.
- Aprendizado Não Supervisionado: Método em que o modelo identifica padrões sem dados rotulados.
- IA Fraca: Sistemas limitados a tarefas específicas, sem capacidade de generalização.
- Zero-Shot Learning: Situação em que o modelo resolve uma tarefa sem ter sido treinado diretamente para ela.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Técnica que combina modelos de linguagem com sistemas de busca. Em vez de depender apenas dos dados de treinamento, o modelo consulta fontes externas em tempo real para gerar respostas mais precisas e atualizadas.
- Fine-Tuning: Processo de ajustar um modelo de IA já treinado para tarefas específicas, usando conjuntos de dados menores e direcionados. Isso permite personalizar o comportamento do modelo sem precisar treiná-lo do zero.
- Explainable AI (XAI): Conjunto de métodos que tornam os resultados da IA mais compreensíveis para humanos. O objetivo é mostrar como e por que um modelo chegou a determinada conclusão, aumentando transparência e confiança.
- Edge AI: Aplicação de inteligência artificial diretamente em dispositivos locais (como celulares, câmeras ou sensores), sem depender de servidores na nuvem. Isso reduz latência e melhora a privacidade dos dados.
