A base da IA

📊 Estatística, Cadeias de Markov e Inteligência Artificial na Predição de Texto

1️⃣ O que é Estatística em Predição de Texto?

  • Predição de texto = prever a próxima palavra com base em um contexto.
  • A estatística é usada para calcular probabilidades de palavras.
  • Modelos simples usam apenas frequência de palavras.

🔎 Exemplo sem conexão (Unigrama):

  • Texto: “O gato dorme. O gato corre.”
  • Palavra mais comum: “O” → Sempre sugerida.

Limite: Não entende contexto. Pode gerar sugestões sem sentido.

2️⃣ Estatística com Conexão: N-gramas

  • Agora usamos palavras anteriores para prever a próxima.
  • Probabilidade condicional: P(palavra∣histoˊrico)P(\text{palavra}|\text{histórico})P(palavra∣histoˊrico)

🔎 Exemplo:

  • Após “O gato”:
    • “dorme” → 50%
    • “corre” → 50%

Agora o modelo entende contexto básico.

3️⃣ Cadeias de Markov

  • Modelo estatístico que usa apenas o estado atual para prever o próximo.
  • Ideal para textos simples e sequenciais.

🔧 Como funciona:

  1. Contar transições entre palavras.
  2. Criar uma matriz de probabilidades.
  3. Escolher a próxima palavra com base nas probabilidades.

🖥 Exemplo prático:

  • “O gato dorme” → 70%
  • “O gato corre” → 30%

Usado em preditores antigos como T9 de celulares.

4️⃣ Limitações das Cadeias de Markov

  • Só consideram poucas palavras anteriores.
  • Não entendem contexto amplo (sentido da frase).
  • Dificuldade em lidar com dependências longas.

https://youtu.be/sANCpLOZPIo?si=UkJ0P7unx1tepvH2

5️⃣ Evolução: Redes Neurais

  • Surgem os modelos de Deep Learning.
  • Aprendem representações matemáticas de palavras (embeddings).
  • Consideram contextos maiores e relações complexas.

🔎 Exemplos: Word2Vec, RNN, LSTM

6️⃣ O Futuro: Inteligência Artificial e Transformers

  • Modelos atuais como GPT, BERT, LLaMA:
    • Usam bilhões de parâmetros.
    • Compreendem contexto amplo e semântico.
    • Preveem palavras com base em atenção (transformers).
  • Não apenas predição de texto, mas entendimento de linguagem natural.

✨ Aplicações:

  • Chatbots (ex: ChatGPT)
  • Autocompletar inteligente
  • Assistentes virtuais
  • Tradução automática

🚀 Conclusão

  • Estatística → N-gramas → Cadeias de Markov → Redes Neurais → IAs modernas.
  • Cada etapa aumentou o contexto e a inteligência das previsões.
  • Hoje, IA transforma simples predição de texto em conversas naturais e criativas.

💡 Frase de impacto final:

“A estatística deu os primeiros passos, mas as IAs atuais nos fizeram correr maratonas na linguagem!”