Treinar uma inteligência artificial é, basicamente, ensinar o sistema a executar tarefas a partir de grandes volumes de dados. Com o tempo, ele ajusta seus próprios parâmetros, como se afinasse o raciocínio, até conseguir tomar decisões e gerar respostas precisas por conta própria.
Essa etapa consome a maior parte do orçamento e dos recursos computacionais devido ao volume massivo de cálculos matemáticos necessários. No entanto, com hardwares mais potentes, algoritmos otimizados e uso de modelos pré-treinados, esse valor caiu.
O custo médio estimado para treinar um modelo simples para reconhecer e categorizar uma foto, por exemplo, caiu de US$ 1 mil, em 2017, para cerca de US$ 5, em 2022, segundo o AI Index do Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (Stanford HAI).
Mesmo com esse barateamento, treinar modelos maiores continua caro. Preconceitos nos dados, informações desatualizadas e exemplos insuficientes ainda fazem muitos sistemas de IA errarem.
Confira, a seguir, como funciona cada etapa do treinamento, os principais tipos de aprendizado, aplicações práticas, vantagens, riscos e o que esperar do futuro dessa tecnologia.
Como funciona o treinamento de uma inteligência artificial?
Na prática, o treinamento acontece em ciclos. O modelo recebe um exemplo, faz uma previsão e confere o resultado. Se acerta, passa a uma próxima fase; se erra, ajusta e tenta de novo. E de novo. E de novo, milhões de vezes.
