🤖 Olá, somos a CLEVI.
De 20 a 22 de janeiro, fomos ao evento 「Semana da Feira de Investigação JBNU 2025 (Research Fair Week)」 organizado pela Universidade Nacional de Jeonbuk.
Este evento foi uma ocasião significativa que, centrada nos excelentes resultados de investigação da Universidade Nacional de Jeonbuk, apresentou a direção das tecnologias do futuro associadas às estratégias industriais e nacionais, proporcionando um espaço de intercâmbio entre a indústria, a academia, os institutos de investigação e as entidades governamentais.
Em particular, o representante da CLEVI, Lee Hwan-ho, foi convidado como orador VIP na cerimónia de abertura, realizada no dia 20! 👏
Vamos reviver mais uma vez o ambiente desse dia!
Antes do início, vemos o representante Lee Hwan-ho a preparar a sua palestra, ponderando como torná-la mais completa e fácil de compreender.
O evento começou e teve início a cerimónia de abertura.
A cerimónia foi aberta em grande estilo com uma atuação de arte ao vivo, concluída espontaneamente por um estudante da Universidade Nacional de Jeonbuk.
Após a primeira palestra principal, o nosso representante da CLEVI, Lee Hwan-ho, proferiu a segunda palestra principal, subordinada ao tema “Porque é que a IA precisa de um meio físico?”. Vamos dar uma breve vista de olhos?
Como é que a IA compreende o mundo, afinal,
cria frases e chega até a agir?
Vamos espreitar o 'interior do cérebro' dos grandes modelos de linguagem (LLM), como o ChatGPT ou o Claude, que usamos todos os dias, para perceber com que princípio compreendem e criam frases.
- Atribuição de etiquetas aos nomes (Token ID): Primeiro, a IA atribui um número único a cada palavra, como '5' ou '8', para as gerir.
- Marcação de um endereço no mapa (Vector): No entanto, como não é possível compreender o significado apenas através de números simples, é atribuído a cada palavra um 'endereço detalhado (coordenada)' composto por centenas de números.
- Encontrar palavras vizinhas: As palavras com significados semelhantes (por exemplo, 'the' e 'a') acabam por viver muito próximas umas das outras neste mapa, como 'vizinhas'.
Então, como é que a IA adivinha a palavra seguinte?
Agora que compreendemos a transformação básica dos dados, vejamos todo o processo através do qual estes números se transformam numa frase real. Suponhamos que temos como entrada "Paris is the city...".
Tokenizer (divisão em partes): como vimos anteriormente, a frase que introduzimos é convertida em números (Token ID) através do tokenizer. "Paris" é o número 1652, "is" é o número 5... É este o processo.
LLM (uma enorme calculadora): este conjunto de números entra numa enorme calculadora chamada LLM (o modelo Bloom na imagem). Aqui, o contexto é compreendido através das operações de «vetores» que aprendemos anteriormente. «Ah, estamos a falar da cidade de Paris neste momento!», por assim dizer.
Logits e Softmax (cálculo de probabilidades): depois de concluir os cálculos, a IA atribui uma pontuação a dezenas de milhares de candidatos a palavras que podem surgir a seguir. Depois, através de um filtro chamado «softmax», converte essas pontuações em **«probabilidades»** fáceis de compreender.
Seleção final: veja o gráfico à direita.
- of → 33.7%
- that → 15.3%
- where → 9.4%
No fim, a IA seleciona **«of»**, que tem a probabilidade mais elevada, e completa a frase «Paris is the city of...». Repete este processo dezenas de milhares de vezes para criar as respostas longas que vemos.
Em conclusão, para a IA, memorizar uma palavra não significa decorar as letras, mas sim memorizar o «endereço» de onde essa palavra se encontra no enorme mapa de significados.
O LLM pode expandir-se para a visão, a robótica e a aprendizagem de ações.
Uma IA que compreende o significado, vê e compreende, e age.
Dar braços e pernas à IA significa passar da linguagem à perceção e, mais além, à ação — uma expansão da inteligência.
A IA já não pertence ao domínio das ideias ou da imaginação; entrou na fase da implementação e da realidade.
O próximo passo da CLEVI
A CLEVI continuará a expandir diversas oportunidades, como workshops dentro e fora da universidade, projetos práticos e espaços de experimentação, para que mais pessoas possam experienciar diretamente como a tecnologia de IA funciona no mundo real.
Tal como a palestra na Universidade Nacional de Jeonbuk se tornou uma ponte valiosa entre os estudantes e nós, continuaremos a desempenhar um papel de ligação entre técnicos e utilizadores, e entre a academia e a indústria.