Glossário da IA Generativa: termos essenciais
Um guia simples para compreender os principais conceitos da inteligência artificial generativa em Portugal.
A Inteligência Artificial Generativa está a transformar o trabalho, a educação, o marketing e a inovação. No entanto, muitos dos termos usados por profissionais, investigadores e plataformas como o ChatGPT, Claude, Gemini ou Copilot podem gerar confusão.
Este glossário apresenta os conceitos essenciais, explicados em português claro. Um recurso útil para quem pretende acompanhar o avanço da IA em Portugal com conhecimento e confiança.
1. Inteligência Artificial Geral (AGI – Artificial General Intelligence)
IA com capacidades comparáveis ou superiores às humanas em múltiplas tarefas. Ainda é teórica.
Exemplo: um sistema que programa, traduz e toma decisões de forma generalista.2. Agente de IA (AI Agent)
Ferramenta que executa tarefas em nome do utilizador, com autonomia variável.
3. Cadeia de Raciocínio (Chain of Thought)
Técnica em que o modelo resolve problemas por etapas, melhorando a precisão em lógica, matemática e programação.
4. Aprendizagem Profunda (Deep Learning)
Subcampo da IA que utiliza redes neuronais profundas para aprender com grandes volumes de dados.
5. Difusão (Diffusion)
Modelos que partem de ruído e reconstroem dados coerentes, muito usados em geração de imagem e áudio.
Exemplo: DALL·E, Midjourney.6. Destilação (Distillation)
Compressão de um modelo grande num modelo mais leve, reduzindo custos e latência sem perda relevante de desempenho.
7. Ajuste Fino (Fine-tuning)
Treino adicional com dados específicos para especializar o modelo.
Exemplo: um chatbot focado em legislação portuguesa.8. Redes Geradoras Adversariais (GAN)
Arquitetura com gerador e discriminador a competir para criar amostras realistas (imagens sintéticas, deepfakes).
9. Alucinação (Hallucination)
Quando a IA produz informação falsa com aparência de verdade.
10. Inferência (Inference)
Fase em que o modelo, já treinado, gera previsões ou respostas com base numa entrada.
Exemplo: redigir um email com um LLM.11. Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM – Large Language Model)
Modelos como GPT, Claude ou Gemini, treinados com grandes corpora para compreender e gerar linguagem natural.
12. Rede Neural (Neural Network)
Estrutura computacional inspirada no cérebro humano; base de arquiteturas como convolucionais e recorrentes.
13. Treino (Training)
Processo de ajuste dos parâmetros (pesos) a partir de dados, normalmente com GPUs/TPUs, durante dias ou semanas.
14. Aprendizagem por Transferência (Transfer Learning)
Reutilização de um modelo pré-treinado como base para uma tarefa mais específica, poupando tempo e recursos.
15. Pesos (Weights)
Parâmetros internos que determinam a importância de sinais no modelo; são ajustados durante o treino.
16. Alinhamento (Alignment)
Área dedicada a assegurar que a IA segue valores e objetivos humanos, crucial em domínios sensíveis.
17. Viés (Bias)
Enviesamentos que emergem dos dados de treino e podem afetar decisões automatizadas.
18. Engenharia de Prompts (Prompt Engineering)
Conceção de instruções eficazes para obter respostas mais úteis dos modelos.
19. Multimodalidade (Multimodal)
Capacidade de processar e relacionar texto, imagem, áudio e vídeo num mesmo modelo.
20. Tokenização e tokens (Tokenization)
Segmentação do texto em unidades (“tokens”) usada para processamento, limites de contexto e contabilização de custos.
21. Janela de Contexto (Context Window)
Quantidade de texto que o modelo considera simultaneamente ao gerar uma resposta.
22. Modelo Fundacional (Foundation Model)
Modelo base de propósito geral, posteriormente especializável via fine-tuning ou técnicas afins.
23. Memória (Memory)
Mecanismos para reter preferências e histórico, respeitando privacidade e consentimento.
24. Aprendizagem Zero/Few-shot (Zero-shot / Few-shot)
Capacidade de executar tarefas sem exemplos prévios (zero) ou com poucos exemplos (few), comum em modelos generalistas.
25. Raciocínio (Reasoning)
Resolução de problemas com base em lógica e inferência, indo além da mera repetição de padrões.
Exemplo: planeamento de tarefas ou apoio ao diagnóstico.Quer aprofundar ainda mais?
Este glossário apresenta 25 conceitos essenciais em português simples. Para conhecer centenas de termos explicados, visite a IApédia, um recurso educativo criado pela AQIA – Academia de IA.
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