Confusão sobre Terminologia de IA Impede Tomada de Decisões Claras
Pontos principais
- O termo "IA" agora abrange uma vasta gama de tecnologias, causando confusão generalizada.
- Vasant Dhar (NYU Stern) diz que "IA" é frequentemente usado como sinônimo de tecnologia em geral.
- Rupert Shute (Imperial College London) enfatiza que a IA compreende muitas tecnologias distintas.
- Thiago Ferreira (Elevate AI Consulting) lista exemplos de IA do dia a dia, como filtros de spam e imagem médica.
- A IA gerativa, alimentada por modelos de linguagem grandes, domina a percepção pública da IA.
- Especialistas classificam a IA por função (reconhecimento, previsão, sistemas autônomos) e por desenvolvimento histórico.
- Shute descreve três ondas de IA: lógica simbólica, aprendizado estatístico e IA neuro-simbólica.
- A terminologia precisa ajuda os consumidores a avaliar alegações de produtos e evitar o hype.
- Todos os especialistas concordam que os sistemas de IA dependem de direção humana e estendem a inteligência humana.
O termo "IA" se tornou uma expressão genérica que agora abrange tudo, desde chatbots até ferramentas de imagem médica, levando à confusão generalizada. Especialistas como Vasant Dhar, Rupert Shute e Thiago Ferreira explicam que a IA abrange muitas tecnologias distintas, com a IA gerativa dominando a percepção pública, enquanto aplicações mais silenciosas e de longa data permanecem esquecidas. Entender as diferentes categorias - previsão, reconhecimento, sistemas autônomos e mais - ajuda a esclarecer o que a IA realmente faz e por que a linguagem precisa é importante para consumidores e empresas.
Por que "IA" Não é Mais um Rótulo Preciso
A palavra "IA" se transformou em um rótulo amplo usado para descrever uma ampla gama de tecnologias, desde chatbots conversacionais como o ChatGPT até ferramentas que detectam tumores ou classificam fotos. Essa amplitude criou confusão entre o público e até mesmo entre especialistas.
Perspectivas de Especialistas sobre o Problema de Terminologia
Vasant Dhar, professor da NYU Stern, observa que as pessoas frequentemente usam "IA" como sinônimo de tecnologia em geral, o que dilui seu significado. Rupert Shute, professor de prática do Imperial College London, enfatiza que a IA é, na verdade, muitas tecnologias diferentes, e que a popularidade da IA gerativa ofuscou a consciência de classes de IA mais antigas e ainda valiosas. Thiago Ferreira, CEO e fundador da Elevate AI Consulting, destaca que a IA do dia a dia inclui filtros de spam, detecção de fraude, imagem médica, sistemas de recomendação e algoritmos de classificação de fotos.
Domínio da IA Gerativa e Seus Efeitos
A IA gerativa, que cria novo conteúdo em resposta a prompts, é a forma mais visível de IA hoje. Modelos de linguagem grandes (LLMs) alimentam chatbots como o ChatGPT, tornando a IA gerativa a principal imagem mental do campo para o público. Embora essa visibilidade ajude as pessoas a se relacionar com a IA, também ofusca sistemas mais silenciosos que estão em uso há décadas.
Diferentes Formas de Classificar a IA
Especialistas descrevem a IA usando várias estruturas. Ferreira prefere uma lente prática que se concentra no que a IA faz - reconhecimento, previsão e operação autônoma. Dhar descreve uma evolução histórica de sistemas especializados para aprendizado de máquina, aprendizado profundo e, finalmente, modelos grandes e de propósito geral. Shute separa a IA em três ondas: lógica simbólica, aprendizado estatístico (incluindo aprendizado profundo e transformadores) e IA neuro-simbólica que combina aprendizado com raciocínio.
A Importância da Linguagem Precisa
Quando as empresas afirmam que seus produtos "usam IA", entender que tipo de IA está envolvido e o que ela realmente faz se torna essencial. A terminologia precisa ajuda os consumidores a avaliar riscos e benefícios e impede que o hype obscureça as capacidades reais.
Dinâmica de Poder e Participação Humana
Todos os especialistas concordam que os sistemas de IA dependem de direção humana. Ferreira destaca que a IA estende, em vez de substituir, o pensamento humano, e que a inteligência começa com a entrada humana.
Avançando
A clareza sobre os muitos subcampos da IA pode melhorar o discurso público, guiar a adoção responsável e garantir que o entusiasmo pela IA gerativa não eclipse o valor de aplicações de IA de longa data.