No episódio de hoje do podcast Inteligência Artificial nas Ondas do Rádio (ou “IA nas Ondas do Rádio”), Marcelo Finger apresenta uma revisão de conceitos de IA. Vou fazer apenas um resumo, mais um lembrete. Escute o episódio para entender tudo:

  • A IA veio do mundo da computação
  • Com a IA, programas passaram a ser treinados a partir de exemplos.
  • Programas de IA são considerados “caixas-pretas” não porque a gente não saiba o que tem lá dentro, mas porque a gente não sabe como obter uma determinada resposta; o que eu ponho na entrada para obter uma determinada resposta?
  • As caixas-pretas de IA fazem trẽs tipos de tarefas:
  • IA preditiva: prevê e detecta informações. Exemplo: saber se um texto é elogioso ou negativo a uma pessoa. Outro exemplo: detectar uma determinada doença a partir de uma imagem médica.
  • IA gerativa: produzia no começo só textos, mas hoje em dia produz imagens, vídeos e músicas e outras coisas a partir de solicitações do usuário (prompts). Os chatbots.
  • IA agencial: realiza ações e faz coisas do mundo real.
  • A técnica básica para criar: apendizado de máquina. Trés tipos:
    • aprendizado supervisionado.
    • aprendizado não supervisionado.
    • aprendizado por reforço.
  • O programa aprende a reconhecer padrões depois de um longo período de treinamento.
  • Para conseguir treinar, é necessária uma quantidade muito grande de dados (Big Data).
  • Dados têm vieses, implícitos ou explícitos.
  • Dados sintéticos são gerados por outros programas para treinar programas de IA.
  • Multi-modalidade: texto, sons, fala, etc.
  • Programas de IA acabam invariavelmente “alucinando”, dando respostas erradas.

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